Adequação da teoria dos valores extremos (TVE) para períodos de crise no Brasil: uma aplicação comparativa ao VaR usando a série do Ibovespa na crise de 2008
| Ano de defesa: | 2012 |
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Resumo: | O presente estudo é uma aplicação de modelos de “Value at Risk” (VaR) em um período de crise financeira no Brasil. O objetivo é comparar os resultados dos modelos obtidos a partir da Teoria dos Valores Extremos (TVE) com abordagens tradicionais de VaR. Os testes foram realizados a partir de um histórico do índice Ibovespa durante a crise financeira de 2008. O resultado dos testes estatísticos (“backtesting” e Kupiec) realizados apresentam evidências de que os modelos de VaR calculados a partir da TVE são mais adequados para a previsão de perdas na crise financeira de 2008, em comparação com os modelos VaR linear normal e EGARCH. Entretanto, não encontrou evidência que sejam mais adequados do que os modelos VaR GARCH e IGARCH. |
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Adequação da teoria dos valores extremos (TVE) para períodos de crise no Brasil: uma aplicação comparativa ao VaR usando a série do Ibovespa na crise de 2008Teoria dos valores extremosValue at RiskRisco de mercadoO presente estudo é uma aplicação de modelos de “Value at Risk” (VaR) em um período de crise financeira no Brasil. O objetivo é comparar os resultados dos modelos obtidos a partir da Teoria dos Valores Extremos (TVE) com abordagens tradicionais de VaR. Os testes foram realizados a partir de um histórico do índice Ibovespa durante a crise financeira de 2008. O resultado dos testes estatísticos (“backtesting” e Kupiec) realizados apresentam evidências de que os modelos de VaR calculados a partir da TVE são mais adequados para a previsão de perdas na crise financeira de 2008, em comparação com os modelos VaR linear normal e EGARCH. Entretanto, não encontrou evidência que sejam mais adequados do que os modelos VaR GARCH e IGARCH.This study is an application of models of "Value at Risk" (VaR) in a period of financial crisis in Brazil. The objective is to compare the model results obtained through the Extreme Value Theory (TVE) to traditional approaches of VaR. The tests were performed considering a historical Ibovespa series during the financial crisis as of 2008. The results of the tests performed (backtesting and Kupiec) presented evidences that VaR models obtained through EVT predict potential losses more adequately than normal linear and EGARCH VaR models. However, it did not found evidences that VaR EVT models are more adequate than GARCH and IGARCH.Cardoso Junior, Nilton Deodoro MoreiraCaritá, FernandoCaritá, Fernando2021-09-13T03:12:38Z2015-09-30T15:34:54Z2021-09-13T03:12:38Z20122015-09-30T15:34:54Z20122012info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis73 p.application/pdfapplication/pdfhttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/799São PauloTODOS OS DOCUMENTOS DESSA COLEÇÃO PODEM SER ACESSADOS, MANTENDO-SE OS DIREITOS DOS AUTORES PELA CITAÇÃO DA ORIGEMinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da INSPERinstname:Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)instacron:INSPER2025-06-12T14:02:16Zoai:repositorio.insper.edu.br:11224/799Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://www.insper.edu.br/biblioteca-telles/PRIhttps://repositorio.insper.edu.br/oai/requestbiblioteca@insper.edu.br || conteudobiblioteca@insper.edu.bropendoar:2025-06-12T14:02:16Repositório Institucional da INSPER - Instituição de Ensino Superior e de Pesquisa (INSPER)false |
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O presente estudo é uma aplicação de modelos de “Value at Risk” (VaR) em um período de crise financeira no Brasil. O objetivo é comparar os resultados dos modelos obtidos a partir da Teoria dos Valores Extremos (TVE) com abordagens tradicionais de VaR. Os testes foram realizados a partir de um histórico do índice Ibovespa durante a crise financeira de 2008. O resultado dos testes estatísticos (“backtesting” e Kupiec) realizados apresentam evidências de que os modelos de VaR calculados a partir da TVE são mais adequados para a previsão de perdas na crise financeira de 2008, em comparação com os modelos VaR linear normal e EGARCH. Entretanto, não encontrou evidência que sejam mais adequados do que os modelos VaR GARCH e IGARCH. |
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