[pt] Diversos estudos têm procurado uma variável de risco que empiricamente tenha uma relação positiva e significativa com os retornos condicionais de mercado. Na maior parte dos casos a escolha recai sobre novas abordagens envolvendo a variância condicional dos retornos. Neste trabalho substituímos a variância pelo Value at Risk (VaR) para analisar se no mercado brasileiro existe o trade-off entre risco e retorno. O VaR é estimado paramétrica e não parametricamente com base em janelas de dados de um a seis meses. Os resultados mostram que em nosso mercado não há relação positiva e significativa entre o VaR e os retornos mensais. A causa mais aparente para essa divergência é que o prêmio de risco de mercado é negativo em 114 dos 217 meses que compõem a série temporal da variável dependente, impactando os coeficientes do VaR nas regressões. Quando utilizados retornos com frequência diária, os resultados mostram que em períodos mais recentes há relação positiva e significativa entre esses retornos e o VaR paramétrico. / [en] Several studies have searched a risk variable with an empirically positive and significant relation with excess market returns. At the most part of the cases the choices are new approaches of conditional variance of the returns. In this paper we substitute the variance for the Value at Risk (VaR) to analyze whether in the Brazilian market there is relation between risk and returns. The VaR is estimated in parametric and nonparametric ways, considered the precedents intervals of time from one to six months. The results show that in our market there is not a positive and significant relation between VaR and the monthly market returns. The most obvious cause that supports our results is that the market premium risk is negative on 114 of 217 total monthly observations that form the temporal series of the dependent variable, impacting the VaR coefficients in the regressions. When used daily frequency returns, the results show a positive and significant relation between these results and parametric VaR in recent periods.

[pt] Órgãos reguladores internacionais dos setores bancário e securitário têm incentivado a adoção de modelos internos, em apoio ao gerenciamento de riscos, para a determinação de capital mí­nimo regulatório. A maioria dos modelos pode ser decomposta em sub-modelos de determinação de capital para cada tipo de risco que a companhia está exposta. O capital requerido total será a agregação desses capitais individuais. Os riscos de uma companhia podem ter uma interdependância, em geral, não linear, impossibilitando a soma direta desses capitais. Um dos grandes desafios da modelagem é identificar, mensurar e incorporar essas dependências. A teoria de cópulas tem se mostrado uma ferramenta eficaz para agregação dos capitais uma vez que incorpora as estruturas de dependência dos riscos modelados na estimação do capital mínimo. Esta dissertação apresenta uma discussão geral sobre metodologias de mensuração de dependência entre riscos. Estes conceitos são utilizados, no final da dissertação, para a estimação do capital econômico de uma companhia de seguros. Como a cópula nos permite separar os efeitos das estruturas de dependência das caracterí­sticas peculiares às distribuições marginais, é possí­vel explorar o impacto das dependências dos riscos no capital requerido total. A sensibilidade do capital econômico diante do ajuste das cópulas é investigada. As medidas de risco utilizadas para determinar o capital foram o Value at Risk e o Condicional Value at Risk. / [en] Financial regulatory agencies have been encouraging the adoption, in risk management practices, of internal models in order to determinate the regulatory minimum capital. Most of the models can be decomposed in minor capital models, each associated to a particular risk source to which that the company is exposed. The regulatory capital will be the aggregation of these individual capitals. The companies´ risks may have non-linear dependencies which prevent the sum of the individual capitals. One of the greatest challenges of this modeling process is to identify, measure and incorporate the dependencies amongst the several risk sources. The relatively recent copula theory has been shown to offer an effective tool for the aggregation of capitals, by duly capturing and incorporating the dependence of the several risks sources when estimating the minimum capital. This dissertation presents a general discussion about a dependence measurement methodology between risks. This is then applied, at the end of dissertation, to the estimation of the economic capital of an insurance company. Since copulas allow us to separate the effects of the structure dependence to the peculiar characteristics of the marginal distribution, it is possible to explore the impact of dependencies of risks on the total economic capital. The sensitivities of the economic capital are investigated. The risks measures used to determinate the capital were the Value at Risk and Conditional Value at Risk.

[pt] A reestruturação do setor de energia elétrica, iniciada nos anos 90, teve como uma de suas principais implicações a introdução da competição na atividade de geração. A expansão do parque gerador, necessária para garantir o equilíbrio estrutural entre oferta e demanda, é estimulada por contratos de longo prazo negociados em leilões, na modalidade de menor tarifa. Destarte, o investidor deve oferecer um limite de preço para que o seu projeto seja competitivo (de forma a ganhar a licitação), mas que ao mesmo tempo seja suficiente para remunerar seu investimento, custos de operação e, sobretudo, protegê-lo contra todos os riscos intrínsecos ao projeto. Nesse contexto, as duas principais contribuições do presente trabalho são: (i) a proposição de uma metodologia de precificação de riscos, utilizando o critério do Value at Risk (VaR), que indica a máxima perda admitida pelo invetidor avesso a risco, com um determinado nível de confiança, e (ii) a aplicação de diferentes modelos de seleção de carteiras, que incorporam o critério do VaR para otimizar um portfolio com diferentes tecnologias de geração de energia. Os resultados da precificação de riscos são úteis para determinar os componentes críticos do projeto e calcular a competitividade (preço) de cada tecnologia. A aplicação de diferentes métodos de seleção de carteiras busca determinar o modelo mais indicado para o perfil das distribuições de retorno dos projetos de geração, que apresentam assimetria e curtose elevada (caldas pesadas). / [en] The new structure of the brazilian electric sector, consolidated by the end of the 90s main implication the introduction of competition in the power generation activity. The expansion of generation capacity, responsible to ensure structural equilibrium between supply and demand, is stimulated by long-term contracts negotiated through energy auctions. Therefore, the investor must give a competitive price (in order to win the auction), but also sufficient to pay his investment, operational costs and, especially, protect him against all project risks. In this role, the two main contributions of this work are: (i) to suggest a methodology of risk pricing, using the Value at Risk (VaR) criterium, which gives the maximum loss admitted by the risk averse investor, with a specified confidence level, and (ii) to apply different portfolio selection models, which incorporates the VaR criterium to optimize a portfolio with different power generation technologies. The risk pricing results are usefull to determine the project critical components and to calculate the competitiviness (price) of each technology. The study of different portfolio selection methods aims to investigate the most suitable model for the return distribution shape, characterized by having assimetry and curtosis (heavy tails).

[pt] A dissertação trata da comparação de dois métodos de estimação para modelos de séries temporais com volatilidade estocástica. Um dos métodos é baseado em inferência Bayesiana e depende de simulações enquanto o outro utiliza máxima verossimilhança para o processo de estimação. A comparação é feita tanto com séries temporais artificialmente geradas como também com séries financeiras reais. O objetivo é mostrar que os dois métodos apresentam resultados semelhantes, sendo que o segundo método é significativamente mais rápido do que o primeiro.

[pt] Nesta tese são desenvolvidos três ensaios que avaliam os riscos relativos a alguns países emergentes. No primeiro ensaio, por meio do uso de modelos da família GARCH, verificou-se que o aumento dos pesos relativos atribuídos às observações mais antigas em função do aumento do horizonte de previsão resulta em melhores estimativas de volatilidade. Por meio da utilização de sete modelos de previsão de volatilidade e séries de retornos de ativos do mercado financeiro brasileiro (ações de Petrobrás e Vale, índice Ibovespa, taxa de câmbio Real/Dólar, taxa de juros de 1 ano e taxa de juros de 3 anos de títulos de dívida do governo brasileiro emitidos em reais) compararam-se as estimativas obtidas na amostra (in-sample) com as observações fora da amostra (out-of-sample). Com base nesta comparação, constatou-se que as melhores estimativas de previsão de volatilidade foram obtidas, predominantemente, por dois modelos que permitem que seus parâmetros variem em função do horizonte de previsão: o modelo modificado EGARCH e o modelo ARLS. Concluiu-se que a utilização de modelos de previsão de volatilidade tradicionais, os quais mantêm inalterados os pesos relativos atribuídos às observações antigas e recentes, independente do horizonte de previsão, mostrou-se inapropriada. No segundo ensaio comparou-se os desempenhos dos modelos de memória longa (FIGARCH) e curta (GARCH) na previsão de value-at-risk (VaR) e expected shortfall (ES) para múltiplos períodos à frente para seis índices de ações de mercados emergentes. Utilizou-se, para dados diários de 1999 a 2014, uma adaptação da simulação de Monte Carlo para estimar previsões de VaR e ES para 1, 10 e 20 dias à frente, usando modelos FIGARCH e GARCH para quatro distribuições de erros. Os resultados sugerem que, em geral, os modelos FIGARCH melhoram a precisão das previsões para horizontes mais longos; que a distribuição dos erros pode influenciar a decisão de escolha do melhor modelo; e que apenas para os modelos FIGARCH houve redução do número de subestimações do VaR verdadeiro com o aumento do horizonte de previsão. Com relação ao terceiro ensaio, percebeu-se que aadministração de riscos é um assunto que há muito tempo já faz parte do dia-adia das instituições financeiras e não financeiras, todavia não é comum a utilização de métricas de risco na Administração Pública. Considerando a existência dessa lacuna e a importância do tema para uma adequada gestão dos recursos públicos, principalmente para países emergentes, esse terceiro ensaio teve como propósitos estimar, em um único valor, o risco de liquidez de um Órgão Público, a Marinha do Brasil, e identificar as fontes desse risco. Para isso, utilizou-se o exposure-based Cash-Flow-at-Risk (CFaR) model, o qual, além de resumir a estimação do risco de liquidez a um único valor, ajuda no gerenciamento desse risco pelo fornecimento de informações adicionais sobre a exposição do fluxo de caixa da organização a diversos fatores de risco. Usando dados trimestrais do período compreendido entre o primeiro trimestre de 1999 ao quarto trimestre de 2013, identificaram-se as taxas de câmbio real/dólar, dólar/libra, a taxa SELIC, a Necessidade de Financiamento do Setor Público e a taxa de inflação dos Estados Unidos como os fatores de risco macroeconômicos e de mercado que impactam o fluxo de caixa da Marinha, bem como se calculou seu CFaR com 95 por cento de nível de confiança para o período de um trimestre à frente. / [en] In this thesis we develop three essays on risk management in some emerging countries. On the first one, using models of the GARCH family, we verified that the increase in relative weights assigned to the earlier observations due to the increase of the forecast horizon results in better estimates of volatility. Through the use of seven forecasting models of volatility and return series of financial markets assets (shares of Petrobras and Vale, Bovespa index, exchange rate Real/Dollar, 1-year and 3 years interest rates of Brazilian Government bonds issued in Reais) the estimates obtained in the sample (in-sample) were compared with observations outside the sample (out-of-sample). Based on this comparison, it was found that the best estimates of expected volatility were obtained predominantly by two models that allow its parameters to vary depending on the forecast horizon: the modified EGARCH model (exponential generalized autoregressive conditional heteroskedastic) and the ARLS model proposed by Ederington and Guan (2005). We conclude that the use of traditional forecasting models of volatility, which keeps unchanged relative weights assigned to both old and new observations, regardless of the forecast horizon, was inappropriate. On the second essay we compared the performance of long-memory models (FIGARCH) with short-memory models (GARCH) in forecasting value-at-risk (VaR) and expected shortfall (ES) for multiple periods ahead for six emerging markets stock índices. We used daily data from 1999 to 2014 and an adaptation of the Monte Carlo simulation to estimate VaR and ES forecasts for multiple steps ahead (1, 10 and 20 days ), using FIGARCH and GARCH models for four errors distributions. The results suggest that, in general, the FIGARCH models improve the accuracy of forecasts for longer horizons; that the error distribution used may influence the decision about the best model; and that only for FIGARCH models the occurrence of underestimation of the true VaR is less frequent with increasing time horizon. Regarding the third essay, we realized that risk management is a subject that has long been part of the day-to-day activities of financial and nonfinancial institutions, yet the use of risk metrics is not common among public agencies. Considering this gap, and the importance of the issue for the proper management of public resources, the purpose of this third essay is to estimate, in a single value, the liquidity risk of a public agency, in this case, the Brazilian Navy, and to identify the sources of risk. To do this, the exposure-based Cash-Flow-at- Risk (CFaR) model has been developed, which, in addition to summarizing the liquidity risk estimation in a single value, helps in managing risk by providing additional information about the exposure of the organization s cash flow to various risk factors. Using quarterly data for the period between the first quarter of 1999 and the fourth quarter of 2013, the macroeconomics and market risk factors that impact the Navy s cash flow were identified. Moreover, the CFaR was calculated at a 95 percent confidence level for a period of one quarter ahead.

[pt] Um dos principais desafios no mercado financeiro é simular preços mantendo a estrutura de correlação entre os inúmeros ativos de um portfólio. Análise de Componentes Principais emerge como uma solução para este último problema. Além disso, dada a incerteza presente nos mercados de commodities de derivados de petróleo, o investidor quer proteger seus ativos de perdas potenciais. Como uma alternativa a esse problema, a otimização de várias medidas de risco, como Value-at-risk, Conditional Value-at-risk e medida Ômega, são ferramentas financeiras importantes. Além disso, o backtest é amplamente utilizado para validar e analisar o desempenho do método proposto. Nesta dissertação, trabalharemos com um portfólio de commodities de petróleo. Vamos unir diferentes técnicas e propor uma nova metodologia que consiste na diminuição da dimensão do portfólio proposto. O passo seguinte é simular os preços dos ativos na carteira e, em seguida, otimizar a alocação do portfólio de commodities de derivados do petróleo. Finalmente, vamos usar técnicas de backtest, a fim de validar nosso método. / [en] One of the main challenges in the financial market is to simulate prices keeping the correlation structure among numerous assets. Principal Component Analysis emerges as solution to the latter problem. Also, given the uncertainty present in commodities markets, an investor wants to protect his/her assets from potential losses, so as an alternative, the optimization of various risk measures, such as Value-at-risk, Conditional Value-at-risk and Omega Ratio, are important financial tools. Additionally, the backtest is widely used to validate and analyze the performance of the proposed methodology. In this dissertation, we will work with a portfolio of oil commodities. We will put together different techniques and propose a new methodology that consists in the (potentially) decrease the dimension of the proposed portfolio. The following step is to simulate the prices of the assets in the portfolio and then optimize the allocation of the portfolio of oil commodities. Finally, we will use backtest techniques in order to validate our method.