972 resultados para VaR (Valor-em-Risco) paramétrico


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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Dentre os principais desafios enfrentados no cálculo de medidas de risco de portfólios está em como agregar riscos. Esta agregação deve ser feita de tal sorte que possa de alguma forma identificar o efeito da diversificação do risco existente em uma operação ou em um portfólio. Desta forma, muito tem se feito para identificar a melhor forma para se chegar a esta definição, alguns modelos como o Valor em Risco (VaR) paramétrico assumem que a distribuição marginal de cada variável integrante do portfólio seguem a mesma distribuição , sendo esta uma distribuição normal, se preocupando apenas em modelar corretamente a volatilidade e a matriz de correlação. Modelos como o VaR histórico assume a distribuição real da variável e não se preocupam com o formato da distribuição resultante multivariada. Assim sendo, a teoria de Cópulas mostra-se um grande alternativa, à medida que esta teoria permite a criação de distribuições multivariadas sem a necessidade de se supor qualquer tipo de restrição às distribuições marginais e muito menos as multivariadas. Neste trabalho iremos abordar a utilização desta metodologia em confronto com as demais metodologias de cálculo de Risco, a saber: VaR multivariados paramétricos - VEC, Diagonal,BEKK, EWMA, CCC e DCC- e VaR histórico para um portfólio resultante de posições idênticas em quatro fatores de risco – Pre252, Cupo252, Índice Bovespa e Índice Dow Jones

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Há forte evidência que os retornos das séries financeiras apresentam caudas mais pesadas que as da distribuição normal, principalmente em mercados emergentes. No entanto, muitos modelos de risco utilizados pelas instituições financeiras baseiam-se em normalidade condicional ou não condicional, reduzindo a acurácia das estimativas. Os recentes avanços na Teoria de Valores Extremos permitem sua aplicação na modelagem de risco, como por exemplo, na estimação do Valor em Risco e do requerimento de capital. Este trabalho verifica a adequação de um procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] para estimação do Valor em Risco e conseqüente requerimento de capital às principais séries financeiras de retornos do Brasil. Tal procedimento semi-paramétrico combina um modelo GARCH ajustado por pseudo máxima verossimilhança para estimação da volatilidade corrente com a Teoria de Valores Extremos para estimação das caudas da distribuição das inovações do modelo GARCH. O procedimento foi comparado através de backtestings com outros métodos mais comuns de estimação de VaR que desconsideram caudas pesadas das inovações ou a natureza estocástica da volatilidade. Concluiu-se que o procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] mostrou melhores resultados, principalmente para eventos relacionados a movimentos negativos nos mercados . Futuros trabalhos consistirão no estudo de uma abordagem multivariada de grandes dimensões para estimação de VaR e requerimento de capital para carteiras de investimentos.

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Alterações nas taxas de juro podem afectar o resultado e a situação líquida das instituições financeiras. O resultado destas empresas é sensível a alterações se o custo dos fundos é mais (ou menos) sensível que os proveitos obtidos. A situação líquida é sensível a alterações se o valor dos activos é mais (ou menos) sensível que o valor dos passivos. Este risco da taxa de juro resultante das alterações das taxas pode ser controlado através de diversos modelos. Os modelos mais usuais baseiam-se nos diferenciais de fundos (GAP), diferenciais de duração e valor em risco (VaR) que são apresentados de forma sequencial neste trabalho.

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O termo imunização significa construir uma carteira de títulos de forma a torná-la imune a variações nas taxas de juros. O presente trabalho tem o intuito de avaliar a eficácia das diferentes estratégias de imunização de um portfólio e avaliar seus impactos sobre a rentabilidade dos mesmos. O trabalho aborda medidas de Duração, Convexidade e Dispersão, além de medidas do VaR (value-at-risk) e o CVaR (conditional value-at-risk). O objetivo é analisar de que forma essas medidas de risco podem ser usadas como parâmetros indicadores da carteira ótima e como elas se relacionam entre si. Além disto, este trabalho inova ao introduzir uma análise sobre o risco idiossincrático a que uma carteira pode ficar exposta ao tentar mitigar o risco de imunização. Para avaliar o desempenho das diferentes estratégias de imunização e a existência de um trade off entre risco idiossincrático e risco de imunização foram realizados estudos empíricos de otimização de carteiras com títulos prefixados da dívida interna brasileira no período de 2006 a 2010.

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Este documento evalúa el comportamiento de diferentes métodos (paramétrico, no paramétricos y semi-paramétricos) para estimar el VaR (valor en riesgo) de un portafolio representativo para 7 países latinoamericanos. El cálculo del VaR implica la estimación del i-esimo percentil de la distribución del valor futuro del valor de un portafolio. Los resultados no muestran la existencia de un método que se comporte mejor que los demás. Con un nivel de confianza del 95% los modelos paramétricos que emplean el EWMA se desempeñan en general bien así como con el TGARCH, pero estos modelos tienen un comportamiento pobre cuando la significancia considerada es del 1%.

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No Brasil, os varejos de grande escala estão perdendo espaço para os formatos menores como pequenos supermercados, mercadinhos, feiras, padarias, entre outros. Além disso, a inflação baixa e os preços sem grandes diferenças nos vários formatos de varejo criaram opções para os consumidores comprarem em várias lojas. Estes buscam realizar suas compras em locais que diminuam o ônus e aumentem o bônus na realização das compras. Portanto, os diversos formatos varejistas devem adquirir conhecimento a respeito do que os seus consumidores percebem como sacrifício (o ônus) ou benefício (o bônus) destas atividades, para poderem oferecer proposições mercadológicas coerentes com as demandas existentes. Para oferecer subsídios para melhor compreensão desse fenômeno, formulou-se o seguinte problema de pesquisa: quais os ônus e bônus que os consumidores percebem existir na escolha de um determinado formato de loja para realizarem suas compras de alimentos? Uma revisão do conhecimento a respeito de valor percebido e de seus antecedentes se fez necessária para responder a essa questão. A qualidade percebida e o sacrifício percebido (esforços e riscos) foram estudados. Também foi efetuado um estudo da evolução dos modelos de valor percebido apresentados ao longo dos anos, com o intuito de estabelecer o relacionamento dos construtos e variáveis presentes nos modelos. Uma pesquisa exploratória foi conduzida junto a consumidores destes estabelecimentos em uma média cidade brasileira que possui em seu território a diversidade de formatos varejistas presentes no país. Foram feitas entrevistas em profundidade com 51 donas-de-casa que realizam a compra de alimentos de suas residências e têm escolaridade acima da 4ª série, sendo 26 de baixa e 25 de alta renda. Os resultados apontaram a grande preocupação das consumidoras principalmente com a questão do preço e do tempo de viagem (proximidade), os quais são considerados como dois esforços pela literatura. Os valores de Holbrook (1999) também foram analisados segundo a ótica das consumidoras. Além do tempo de viagem, os outros esforços não-monetários de tempo foram categorizados, sendo que um dos mais destacados foi o tempo de espera (filas), seguido pelos tempos de compra e de monitoramento. Diversos riscos foram percebidos pelas consumidoras de alimentos, destacando-se aqueles relacionados tanto à loja varejista quanto aos produtos comprados, bem como outros associados à manipulação dos produtos pelos varejistas. Os diversos formatos varejistas apresentaram peculiaridades, sendo que as consumidoras se valem desses atributos positivos e negativos para realizarem suas escolhas. Muitas delas estão pautadas também nas características sócio-econômicas e nos recursos disponíveis às pessoas para que consigam ter acesso aos tipos de lojas. Na conclusão do trabalho são apresentadas limitações e sugestões para novas pesquisas.

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A presente dissertação tem como objeto de estudo a superfície de volatilidade implícita de opções européias da paridade Real / Dólar no mercado brasileiro. Este trabalho não tenta explicar as deformações ou os desvios da volatilidade implícita com relação à hipótese de volatilidade constante do modelo de Black & Scholes (1973), mas trata a volatilidade implícita como uma variável financeira interessante por si só, procurando analisar a dinâmica de sua superfície. Para a análise desta superfície, o presente estudo propõe a utilização de uma ferramenta empregada em estudos empíricos de diversos ramos da ciência: a Análise de Componentes Principais – ACP (Principal Component Analysis). As mudanças na superfície de volatilidade alteram o apreçamento das opções de uma carteira. Desta forma, constituem um fator de risco que precisa ser estudado e entendido para o desenvolvimento de estratégias de imunização e de técnicas de gerenciamento de risco, dentre elas o cálculo de Valor em Risco (V@R – Value at Risk). De posse dos resultados obtidos com a análise de componentes principais da superfície de volatilidade implícita, o presente estudo tem por objetivo obter valores limite de variação desta volatilidade implícita, como forma de estimar as conseqüentes variações extremas nos valores de uma carteira de opções. Para tanto, baseia-se em estudos sobre a aplicação da análise de componentes principais da superfície de volatilidade implícita desenvolvidos por Alexander (2001). Estes estudos, por sua vez, são derivados de estudo sobre a dinâmica de curvas de volatilidade proposto por Derman (1999). Para se verificar a eficiência da metodologia proposta, os valores extremos obtidos são testados de acordo com os critérios de teste retroativo propostos pela emenda ao comitê da Basiléia de 1996.

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Este trabalho explora com cuidado o lado específico da implementação de um modelo de alocação de ativos em que o risco é tratado de maneira integrada, não somente através do desvio padrão do portfólio, mas também considerando outras métricas de risco como, por exemplo, o Expected Shortfall. Além disso, utilizamos algumas técnicas de como trabalhar com as variáveis de modo a extrair do mercado os chamados “invariantes de mercado”, fenômenos que se repetem e podem ser modelados como variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas. Utilizamos as distribuições empíricas dos invariantes, juntamente com o método de Cópulas para gerar um conjunto de cenários multivariados simulados de preços. Esses cenários são independentes de distribuição, portanto são não paramétricos. Através dos mesmos, avaliamos a distribuição de retornos simulados de um portfólio através de um índice de satisfação que é baseado em uma função de utilidade quadrática e utiliza o Expected Shortfall como métrica de risco. O índice de satisfação incorpora o trade-off do investidor entre risco e retorno. Finalmente, escolhemos como alocação ótima aquela que maximiza o índice de satisfação ajustado a um parâmetro de aversão ao risco. Perseguindo esses passos, é possível obter um portfólio no qual a alocação em cada ativo, ou classe de ativos, reflete o prêmio esperado ao risco incorrido.

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A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.

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A análise dos efeitos decorrentes de chuvas extremas sobre o retorno das ações de algumas das principais empresas do setor alimentício brasileiro é de fundamental relevância, por ser um setor com capacidade expressiva para impulsionar o crescimento econômico do Brasil. Diante disso, neste trabalho é analisado o impacto sobre o retorno financeiro diário de seus empresas do setor alimentício brasileiro decorrente de precipitação pluviométrica extrema. Para tal, os retornos diários foram ajustados pelo modelo AR(1)-GARCH(1,1), onde suas inovações foram modeladas pela Teoria dos Valores Extremos. A partir daí o valor em risco (VaR) foi estimado para analisar o impacto das chuvas extremas sobre as ações em estudo. Os resultados encontrados indicam que, em cinco das seis empresas analisadas, pelo menos mais da metade dos impactos pluviométricos extremos apresentaram-se significantes.

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Este trabalho apresenta uma nova metodologia para otimizar carteiras de ativos financeiros. A metodologia proposta, baseada em interpoladores universais tais quais as Redes Neurais Artificiais e a Krigagem, permite aproximar a superfície de risco e consequentemente a solução do problema de otimização associado a ela de forma generalizada e aplicável a qualquer medida de risco disponível na literatura. Além disto, a metodologia sugerida permite que sejam relaxadas hipóteses restritivas inerentes às metodologias existentes, simplificando o problema de otimização e permitindo que sejam estimados os erros na aproximação da superfície de risco. Ilustrativamente, aplica-se a metodologia proposta ao problema de composição de carteiras com a Variância (controle), o Valor-em-Risco (VaR) e o Valor-em-Risco Condicional (CVaR) como funções objetivo. Os resultados são comparados àqueles obtidos pelos modelos de Markowitz e Rockafellar, respectivamente.