Futures contracts represent a suitable instrument for hedging. One conse- quence of their standardized nature is the presence of basis risk. In order to mitigate it an agent might aim to minimize Value at Risk or Expected Shortfall. Among numerous approaches to their modelling, CAViaR models which build upon quantile regression are appealing due to the limited set of assumptions and decent empirical performance. We propose alternative specifications for CAViaR model - power and exponential CAViaR, and an alternative, flexible way of computing Expected Shortfall within CAViaR framework - Implied Expectile Level. Empirical analysis suggests that ex- ponential CAViaR yields competitive results both in Value at Risk and Ex- pected Shortfall modelling and in subsequent Value at Risk and Expected Shortfall hedging. 1

Esse trabalho apresenta um estudo da causalidade de Granger em Risco bivariado aplicado a séries temporais financeiras. Os eventos de risco, no caso de séries financeiras, estão relacionados com a avaliação do Valor em Risco das posições em ativos. Para isso, os modelos CaViaR, que fazem parte do grupo de modelos de Regressão Quantílica, foram utilizado para identificação desses eventos. Foram expostos os conceitos principais envolvidos da modelagem, assim como as definições necessárias para entendê-las. Através da análise da causalide de Granger em risco entre duas séries, podemos investigar se uma delas é capaz de prever a ocorrência de um valor extremo da outra. Foi realizada a análise de causalidade de Granger usual somente para como comparativo. / Quantile Regression, Value at Risk, CAViaR Model, Granger Causality, Granger Causality in Risk

Esse trabalho apresenta um estudo da causalidade de Granger em Risco bivariado aplicado a séries temporais financeiras. Os eventos de risco, no caso de séries financeiras, estão relacionados com a avaliação do Valor em Risco das posições em ativos. Para isso, os modelos CaViaR, que fazem parte do grupo de modelos de Regressão Quantílica, foram utilizado para identificação desses eventos. Foram expostos os conceitos principais envolvidos da modelagem, assim como as definições necessárias para entendê-las. Através da análise da causalide de Granger em risco entre duas séries, podemos investigar se uma delas é capaz de prever a ocorrência de um valor extremo da outra. Foi realizada a análise de causalidade de Granger usual somente para como comparativo. / Quantile Regression, Value at Risk, CAViaR Model, Granger Causality, Granger Causality in Risk