Valor em risco auto-regressivo condicional : o caso de índices brasileiros

• Ano de defesa: 2006
• Autor(a) principal: Felipe de Melo Sales Santos, Tiago
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Palavras-chave em Português: Auto-regressivo; Análise de séries temporais
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/6393

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