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

Grantor dc:publisher

Universidade Federal de Pernambuco

Year dc:date.issued

2006

Author dc:creator

• Felipe de Melo Sales Santos, Tiago

Advisor dc:contributor.advisor

• José Pereira dos Santos, Sylvio

• Auto-regressivo
• Análise de séries temporais

Statement dc:rights

• openAccess
• Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil

Licence dc:rights.uri

• http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/

Language dc:language.iso

por

Repository record dc:identifier.uri

https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6393

OAI identifier oai:identifier

oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6393