Valor em risco auto-regressivo condicional : o caso de índices brasileiros
Cada vez mais a análise de séries temporais tem estado presente no mercado financeiro, auxiliando a obtenção de previsões e a tomada de decisão. Na presença de ventos extremos, as perdas são sempre muito grandes e em alguns casos podem levar os investidores à falência. Algumas medidas foram criadas para mensurar esse risco, porém elas não levam em conta o fato de que outras variáveis podem ser relevantes á mensuração. Engle & Manganelli (2004) propuseram um nova metodologia para medir os riscos de investimento, o modelo CAViaR, que, além de permitir a inclusão dessas variáveis, permite avaliar a qualidade do ajuste. O principal objetivo desta dissertação é avaliara nova metodologia proposta por Engle & Manganelli (2004) conjuntamente com as metodologias existentes, nos casos dos índices da Bolsa de Valores de São Paulo IBOVESPA e da Petrobrás. Por outro lado, verificamos a qualidade da estimação dos parâmetros através de simulação de Monte Carlo, de onde pudemos concluir que a qualidade da estimação está ligada `a escolha dos parâmetros iniciais e que, em geral, faz-se necessária a consideração de um grande número de vetores de estimativas iniciais
Auto-regressivo, Análise de séries temporais
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