Sabe-se que, na literatura, existem muitos modelos para se fazer previsão para séries temporais financeiras. Sabe-se também que não há um modelo perfeito e que os mais utilizados atualmente são os modelos de redes neurais recorrentes e os da família GARCH. Referências internacionais apontam que existe uma técnica de medição de uma janela temporal para se identificar o tipo de comportamento existente em uma série temporal; tal técnica é conhecida como Expoente de Hurst. É uma medida que qualifica a série como persistente ou anti-persistente. Este trabalho analisou se o Expoente de Hurst, interfere na qualidade das previsões feitas com o modelo de redes neurais recorrentes com e sem o uso do filtro de ondaletas, utilizando os preços diários das principais commodities, ações negociadas no mercado e a taxa de câmbio. no período de janeiro de 1998 a dezembro de 2010. Com a pesquisa observa-se, na maioria dos casos, há uma possível melhora na qualidade das previsões para as séries antipersistentes. / It is known that there are a lot of models to forecast financial time series. It is known, also, that there is not a perfect model and the most used nowadays are the Recurrent Neural Network models and those from the GARCH family. International references point to a technique of measurement using windowing in order to identify the kind of behavior that is present in time series. This technique is known as Hurst Exponent. It is a measure that qualifies the time series as persistent or anti-persistent. This work analyzed if the Hurst Exponent interferes in the quality of the forecasts made with the Neural Network models with and without the wavelet filter, using the main commodities, stock prices, Ibovespa index and the Dollar/Real exchange rate in the period ranging from January 1998 to December 2010. The initial conclusions concerning the models worked out are positives.

Diante das exigências estipuladas pelos órgãos reguladores pelos acordos internacionais, tendo em vistas as inúmeras crises financeiras ocorridas nos últimos séculos, as instituições financeiras desenvolveram diversas ferramentas para a mensuração e controle do risco inerente aos negócios. Apesar da crescente evolução das metodologias de cálculo e mensuração do risco, o Value at Risk (VaR) se tornou referência como ferramenta de estimação do risco de mercado. Nos últimos anos novas técnicas de cálculo do Value at Risk (VaR) vêm sendo desenvolvidas. Porém, nenhuma tem sido considerada como a que melhor ajusta os riscos para diversos mercados e em diferentes momentos. Não existe na literatura um modelo conciso e coerente com as diversidades dos mercados. Assim, o presente trabalho tem por objetivo geral avaliar os estimadores de risco de mercado, gerados pela aplicação de modelos baseados no Value at Risk (VaR), aplicados aos índices das principais bolsas dos países desenvolvidos e emergentes, para os períodos normais e de crise financeira, de modo a apurar os mais efetivos nessa função. Foram considerados no estudo os modelos VaR Não condicional, pelos modelos tradicionais (Simulação Histórica, Delta-Normal e t-Student) e baseados na Teoria de Valores Extremos; o VaR Condicional, comparando os modelos da família ARCH e Riskmetrics e o VaR Multivariado, com os modelos GARCH bivariados (Vech, Bekk e CCC), funções cópulas (t-Student, Clayton, Frank e Gumbel) e por Redes Neurais Artificiais. A base de dados utilizada refere-se as amostras diárias dos retornos dos principais índices de ações dos países desenvolvidos (Alemanha, Estados Unidos, França, Reino Unido e Japão) e emergentes (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul), no período de 1995 a 2013, contemplando as crises de 1997 e 2008. Os resultados do estudo foram, de certa forma, distintos das premissas iniciais estabelecidas pelas hipóteses de pesquisa. Diante de mais de mil modelagens realizadas, os modelos condicionais foram superiores aos não condicionais, na maioria dos casos. Em específico o modelo GARCH (1,1), tradicional na literatura, teve uma efetividade de ajuste de 93% dos casos. Para a análise Multivariada, não foi possível definir um modelo mais assertivo. Os modelos Vech, Bekk e Cópula - Clayton tiveram desempenho semelhantes, com bons ajustes em 100% dos testes. Diferentemente do que era esperado, não foi possível perceber diferenças significativas entre os ajustes para países desenvolvidos e emergentes e os momentos de crise e normal. O estudo contribuiu na percepção de que os modelos utilizados pelas instituições financeiras não são os que apresentam melhores resultados na estimação dos riscos de mercado, mesmo sendo recomendados pelas instituições renomadas. Cabe uma análise mais profunda sobre o desempenho dos estimadores de riscos, utilizando simulações com as carteiras de cada instituição financeira. / Given the requirements stipulated by regulatory agencies for international agreements, in considering the numerous financial crises in the last centuries, financial institutions have developed several tools to measure and control the risk of the business. Despite the growing evolution of the methodologies of calculation and measurement of Value at Risk (VaR) has become a reference tool as estimate market risk. In recent years new calculation techniques of Value at Risk (VaR) have been developed. However, none has been considered the one that best fits the risks for different markets and in different times. There is no literature in a concise and coherent model with the diversity of markets. Thus, this work has the objective to assess the market risk estimates generated by the application of models based on Value at Risk (VaR), applied to the indices of the major stock exchanges in developed and emerging countries, for normal and crisis periods financial, in order to ascertain the most effective in that role. Were considered in the study models conditional VaR, the conventional models (Historical Simulation, Delta-Normal and Student t test) and based on Extreme Value Theory; Conditional VaR by comparing the models of ARCH family and RiskMetrics and the Multivariate VaR, with bivariate GARCH (VECH, Bekk and CCC), copula functions (Student t, Clayton, Frank and Gumbel) and Artificial Neural Networks. The database used refers to the daily samples of the returns of major stock indexes of developed countries (Germany, USA, France, UK and Japan) and emerging (Brazil, Russia, India, China and South Africa) from 1995 to 2013, covering the crisis in 1997 and 2008. The results were somewhat different from the initial premises established by the research hypotheses. Before more than 1 mil modeling performed, the conditional models were superior to non-contingent, in the majority of cases. In particular the GARCH (1,1) model, traditional literature, had a 93% adjustment effectiveness of cases. For multivariate analysis, it was not possible to set a more assertive style. VECH models, and Bekk, Copula - Clayton had similar performance with good fits to 100% of the tests. Unlike what was expected, it was not possible to see significant differences between the settings for developed and emerging countries and the moments of crisis and normal. The study contributed to the perception that the models used by financial institutions are not the best performing in the estimation of market risk, even if recommended by renowned institutions. It is a deeper analysis on the performance of the estimators of risk, using simulations with the portfolios of each financial institution.

[pt] A modelagem de dados que qualificam as transações de ativos financeiros, tais como, preço, spread de compra e venda, volume e duração, vem despertando o interesse de pesquisadores na área de finanças, levando a um aumento crescente do número de publicações referentes ao tema. As primeiras propostas se limitaram aos modelos de duração. Mais tarde, o impacto da duração sobre a volatilidade instantânea foi analisado. Recentemente, Manganelli (2002) incluiu dados referentes aos volumes transacionados dentro de um modelo vetorial. Neste estudo, nós estendemos o trabalho de Manganelli através da inclusão do spread de compra e venda num modelo vetorial autoregressivo, onde as médias condicionais do spread, volume, duração e volatilidade instantânea são descritas a partir de uma formulação exponencial chamada Exponential Multivariate Autoregressive Conditional Model (EMACM). Nesta nova proposta, não se fazem necessárias a adoção de quaisquer restrições nos parâmetros do modelo, o que facilita o procedimento de estimação por máxima verossimilhança e permite a utilização de testes de Razão de Verossimilhança na especificação da forma funcional do modelo (estrutura de interdependência). Em paralelo, a questão de antecipar movimentos nos preços de ativos financeiros é analisada mediante a utilização de um procedimento integrado, no qual, além da modelagem de dados financeiros de alta freqüência, faz-se uso de um modelo probit ordenado contemporâneo. O EMACM é empregado com o objetivo de capturar a dinâmica associada às variáveis e sua função de previsão é utilizada como proxy para a informação contemporânea necessária ao modelo de previsão de preços proposto. / [en] The availability of high frequency financial transaction data - price, spread, volume and duration -has contributed to the growing number of scientific articles on this topic. The first proposals were limited to pure duration models. Later, the impact of duration over instantaneous volatility was analyzed. More recently, Manganelli (2002) included volume into a vector model. In this document, we extended his work by including the bid-ask spread into the analysis through a vector autoregressive model. The conditional means of spread, volume and duration along with the volatility of returns evolve through transaction events based on an exponential formulation we called Exponential Multivariate Autoregressive Conditional Model (EMACM). In our proposal, there are no constraints on the parameters of the VAR model. This facilitates the maximum likelihood estimation of the model and allows the use of simple likelihood ratio hypothesis tests to specify the model and obtain some clues about the interdependency structure of the variables. In parallel, the problem of stock price forecasting is faced through an integrated approach in which, besides the modeling of high frequency financial data, a contemporary ordered probit model is used. Here, EMACM captures the dynamic that high frequency variables present, and its forecasting function is taken as a proxy to the contemporaneous information necessary to the pricing model.

Wir betrachten die stochastische Differentialgleichung mit Gedächtnis (SDDE) mit Gedächtnislänge r dX(t) = b(X(u);u in [t-r,t])dt + sigma(X(u);u in [t-r,t])dB(t) mit eindeutiger schwacher Lösung. Dabei ist B eine Brownsche Bewegung, b and sigma sind stetige, lokal beschränkte Funktionen mit Definitionsbereich C[-r,0], und X(u);u in [t-r,t] bezeichnet das Segment der Werte von X(u) für Zeitpunkte u im Intervall [t,t-r]. Unser Ziel ist eine Folge von diskreten Zeitreihen Xh höherer Ordung zu konstruieren, so dass mit h gegen 0 die Zeitreihen Xh schwach gegen die Lösung X der stochastischen Differentialgleichung mit Gedächtnis konvergieren. Desweiteren werden wir Bedingungen angeben, unter denen eine gegeben Folge von Zeitreihen Xh höherer Ordung schwach gegen die Lösung X einer stochastischen Differentialgleichung mit Gedächtnis konvergiert. Als ein Beispiel werden wir den schwachen Grenzwert einer Folge von diskreten GARCH-Prozessen höherer Ordnung ermitteln. Dieser Grenzwert wird sich als schwache Lösung einer stochastischen Differentialgleichung mit Gedächtnis herausstellen. / Consider the stochastic delay differential equation (SDDE) with length of memory r dX(t) = b(X(u);u in [t-r,t])dt + sigma(X(u);u in [t-r,t])dB(t), which has a unique weak solution. Here B is a Brownian motion, b and sigma are continuous, locally bounded functions defined on the space C[-r,0], and X(u);u in [t-r,t] denotes the segment of the values of X(u) for time points u in the interval [t,t-r]. Our aim is to construct a sequence of discrete time series Xh of higher order, such that Xh converges weakly to the solution X of the stochastic differential delay equation as h tends to zero. On the other hand we shall establish under which conditions time series Xh of higher order converge weakly to a weak solution X of a stochastic differential delay equation. As an illustration we shall derive a weak limit of a sequence of GARCH processes of higher order. This limit tends out to be the weak solution of a stochastic differential delay equation.

Made available in DSpace on 2016-04-26T20:48:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Lucas Lucio Godeiro.pdf: 2764843 bytes, checksum: c27a349337947bc5671ae909ca2237f6 (MD5) Previous issue date: 2012-10-30 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The work aim to test the CAPM for the Brazilian Shares Market using the static was beta and the dynamic beta. The sample used is composed for 28 shares of the Ibovespa index in March 21, 2012 and that was traded long the period researched, between 01/01/1995 and 20/03/2012. Was estimated the static and dynamic betas, and that the dynamics betas has a larger explication power on the cross section returns excess. It was found that the parameters that measure relative risk aversion were significant, indicating that an increase in volatility negatively affects the expected return of the agents / A pesquisa objetiva testar o CAPM para o mercado de ações brasileiro utilizando o beta estático e o beta dinâmico. A amostra utilizada é composta por 28 ações do índice Ibovespa em vinte de março de 2012 e que foram negociados durante todo o período pesquisado, que vai de 01/01/1995 a 20/03/2012. Foram estimados os betas estáticos e dinâmicos, sendo que os betas dinâmicos tem um maior poder de explicação sobre os excessos de retornos cross section. Também foi constatado que os parâmetros que medem aversão a risco relativa foram significantes, indicando que um aumento de volatilidade afeta de forma negativa o retorno esperado dos agentes

Submitted by Maicon Juliano Schmidt (maicons) on 2015-04-18T15:50:59Z No. of bitstreams: 1 Leonardo Berteli Piveta.pdf: 645229 bytes, checksum: 4c3ca61960531dc468ad5d71e7966d32 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-18T15:50:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Leonardo Berteli Piveta.pdf: 645229 bytes, checksum: 4c3ca61960531dc468ad5d71e7966d32 (MD5) Previous issue date: 2014-01-31 / Nenhuma / Esta dissertação investiga a existência de integração no mercado de ações e mensura as modificações que a crise do subprime pode ter causado entre as relações de mercados emergentes da América Latina e Centro e Leste Europeu. Para isso, são selecionados onze índices de bolsas de valores destes mercados e utilizados os modelos GARCH e de volatilidade estocástica. Os resultados indicaram a presença de integração financeira entre os países e sugerem ainda que a crise intensificou essas relações. / This dissertation investigates the existence of integration in the stock Exchange market as well as it measures the changes that the subprime crisis may have caused in the relations between the emerging markets of Latin America and Central and Eastern Europe. In order to carry out this study, eleven stock exchange indexes of these markets were selected and the GARCH models and stochastic volatility were used. The results indicated the existence of financial integration between countries; furthermore, they suggested that the crisis has intensified these relationships.

A crescente globalização financeira e integração desses mercados resultaram em relações cada vez mais próximas entre os países, sejam eles desenvolvidos ou emergentes. Esses fenômenos, somados às crises financeiras recentes, provocaram maior interesse nos eventos de transmissão de volatilidade e de fluxos de informações entre os mercados financeiros. Dentre elas, destaca-se a crise financeira internacional de 2008, conhecida como \"crise do subprime\", considerada a maior e mais importante desde a Grande Depressão de 1929. Neste contexto, o mercado de recibos americanos de depósito (ADRs) apresentou uma importância crescente nas últimas décadas, especialmente para companhias sediadas em países emergentes, como os da América Latina. Essa região, particularmente, exibiu uma grande expansão neste mercado. De maneira geral, as empresas de países emergentes emissoras de ADRs possuem características mais similares às companhias sediadas nos mercados desenvolvidos, comparadas às demais de seu país de origem. Por isso, como objetivo geral deste estudo, buscou-se detectar e mensurar o fenômeno da interdependência, englobando os transbordamentos (spillovers) de retornos e de volatilidade e suas assimetrias, entre os principais mercados de capitais da América Latina - Brasil, Argentina, Chile e México - e dos países desenvolvidos - Estados Unidos, Japão, Reino Unido e França - no âmbito da última crise financeira internacional. Esse fenômeno foi investigado considerando tanto seus índices acionários de mercado, como os índices de ADRs criados neste estudo, um para cada mercado da América Latina. Estes foram compostos pelas cotações de seus respectivos ADRs níveis 2 ou 3, sendo que a metodologia desenvolvida para sua criação foi uma das contribuições deste trabalho. A partir das séries temporais de retornos diários logarítmicos dos índices dos oito países no período de junho de 2008 a maio de 2015, foi empregada uma metodologia abrangente. Foram aplicadas três abordagens univariadas para modelagem das volatilidades dos mercados (GARCH, EGARCH e TARCH) e dois modelos multivariados assimétricos VAR-MGARCH, com representação Diagonal VECH, para identificação dos transbordamentos de retornos e volatilidade, bem como a análise de suas correlações condicionais. Além disso, foram estimados dois modelos autorregressivos multivariados (VAR) para análise das relações conjuntas dos mercados, e a análise das Funções de Resposta a Impulso (IRF) e dos efeitos sobre a variância por meio de sua decomposição. Os resultados indicaram que as séries de retornos dos mercados de ADRs de empresas latino-americanas não apresentam comportamento mais similar, no tocante à volatilidade, ao dos principais mercados de capitais desenvolvidos. No entanto, há evidências de que os índices de ADRs possuem maior interdependência com os principais mercados de capitais desenvolvidos, por apresentarem relações mais próximas com esses, comparados aos mercados acionários latino-americanos analisados. Essa conclusão corrobora as hipóteses elaboradas sobre esse tema a partir da teoria de segmentação de mercado e das próprias características dessas companhias. Outro resultado relevante foi que os mercados emergentes da América Latina são mais suscetíveis a efeitos locais e regionais que globais, confirmando o benefício do uso dos ativos financeiros desses países para diversificação de carteiras internacionais, mesmo durante uma crise financeira internacional, como a do subprime. / The growing financial globalization and integration of this markets resulted in increasingly close links between the countries, both developed and emerging ones. These phenomena, added to the recent financial crises, provoked greater interest in the events of volatility and information flows transmission between the financial markets. Among them, stands out the international financial crisis of 2008, known as the \"subprime crisis\", considered the largest and most important since the Great Depression of 1929. In this context, the American Depositary Receipts (ADRs) market showed an increasing importance in recent decades, especially for companies based in emerging markets, such as the Latin America. This region, particularly, exhibited a large expansion in this market. In general, companies in emerging countries issuers of ADRs have more similar characteristics to companies based in developed markets, compared to the rest of their country of origin. Therefore, the general objective of this study was to detect and measure the interdependence phenomenon, encompassing returns and volatility spillovers and their asymmetries, among the major capital markets in Latin America - Brazil, Argentina, Chile and Mexico - and developed countries - United States, Japan, UK and France - within the last international financial crisis. This phenomenon was investigated considering both their stock market indices and the ADRs indices created in this study, one for each Latin America country. They were compound of the quotes from their respective ADRs levels 2 or 3, and the methodology developed for their creation was one of the contributions of this assignment. Using the time series of daily logarithmic returns of the eight countries indices in the period from June 2008 to May 2015, it was applied an embracing methodology. It was estimated three univariate approaches to modeling the markets volatility (GARCH, EGARCH and TARCH) and two asymmetric multivariate models VAR-MGARCH, with Diagonal VECH representation, for identification of the returns and volatility spillovers, as well as analysis of their conditional correlations. In addition, two multivariate autoregressive models (VAR) were estimated for analysis of joint relations of markets, and analysis of Impulse Response Functions (IRF) and the effects on the variance through its decomposition. The results indicated that the returns series from Latin American ADR markets doesn\"t have behavior more similar, with regard to volatility, to the major developed capital markets. However, there is evidence that the ADR indices present greater interdependence with the major developed capital markets, because they have closer relationships with these, compared to the Latin American equity markets analyzed. This finding supports the hypothesis elaborated on this subject from the market segmentation theory and the characteristics of these companies. Another important result was that the emerging markets of Latin America are more susceptible to local and regional effects than global ones, confirming the benefit of the use of the financial assets of these countries for diversification of international portfolios, even during an international financial crisis, such as the subprime.

Neste trabalho estudamos diferentes variantes dos modelos GARCH quando consideramos a chegada da informação heterogênea sob a forma de dados de alta freqüência. Este tipo de modelos, conhecidos como HARCH(n), foram introduzidos por Muller et al. (1997). Para entender a necessidade de incorporar esta característica da heterogeneidade da informação, estudamos o problema da agregação temporal para processos GARCH e a modelagem destes em dados de alta freqüência e veremos quais são as desvantagens destes modelos e o porquê da necessidade de corrigi-lo. Propusemos um novo modelo que leva em conta a heterogeneidade da informação do mercado financeiro e a memória longa da volatilidade, generalizando assim o modelo proposto por Müller et al.(1997), e estudamos algumas das propriedades teóricas do modelo proposto. Utilizamos estimação via máxima verossimilhança e amostrador de Griddy-Gibbs, e para avaliar o desempenho destes métodos realizamos diversas simulações. Também fizemos aplicações a duas séries de alta freqüência, a taxa de câmbio Euro- Dólar e o índice Ibovespa. Uma modificação ao algoritmo de Griddy-Gibbs foi proposta, para ter uma janela móvel de pontos, para a estimação das distribuições condicionais, a cada iteração. Este procedimento foi validado pela proximidade das estimações com a técnica de máxima verossimilhança. Disponibilizaremos algumas bibliotecas para o pacote S-Plus em que as análises descritas neste trabalho poderão ser reproduzidas. Informações relativas a tais bibliotecas estarão disponíveis na página Web http://www.ime.usp.br/~ruilova. / In this work we study different variants of GARCH models to analyze the arrival of heterogeneous information in high frequency data. These models, known as HARCH(*n*) models, were introduced by Müller et al.(1997). To understand the necessity to incorporate this characteristic, heterogeneous information, we study temporal aggregation on GARCH processes for high frequency data, and show some problems in the application of these models and the reason why it is necessary to develop new models. We propose a new model, that incorporates the heterogeneous information present in the financial market and the long memory of the volatility, generalizing the model considered by Müller et al.(1997). We propose to estimate the model via maximum likelihood and Griddy-Gibbs sampler. To assess the performance of the suggested estimation procedures we perform some simulations and apply the methodology to two time series, namely the foreign exchange rate Euro-Dollar and the series of the Ibovespa index. A modification of the algorithm of Griddy-Gibbs sampler was proposed to have a grid of points in a mobile window, to estimate the condicional distributions, in each iteration. This was validated by the similar results between maximum likelihood and Griddy-Gibbs sampler estimates obtained. We implemented the methods described in this work creating some libraries for the SPlus package. Information concerning these libraries is available in the Web page http://www.ime.usp.br/~ruilova.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:00:40Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Martinho de Freitas Salomao.pdf: 1262175 bytes, checksum: ef4dc9b7a603fc2332f25a6fb3d3bcae (MD5) Previous issue date: 2011-05-20 / Neste trabalho são analisadas as propriedades teóricas e empíricas de três modelos de precificação de opções financeiras sobre ações: Black Scholes (1973), ad-hoc Black Scholes (Dumas, Fleming e Whaley, 1998), e o modelo GARCH assimétrico proposto por Heston e Nandi (2000), ou HN-GARCH. Os modelos são testados em opções de compra sobre ações preferenciais da Petrobras. É mostrado que o modelo Black Scholes (1973), por supor que a variância do ativo subjacente seja constante, apresentou o pior desempenho de predição comparativamente aos outros dois modelos, que consideram a volatilidade uma variável. Enquanto o modelo ad-hoc Black Scholes precificou melhor as opções muito dentro do dinheiro, dentro do dinheiro e muito fora do dinheiro, o modelo HN-GARCH obteve desempenho superior em opções no dinheiro e fora do dinheiro / This study analyzes the theoretical and empirical properties of three models for pricing options on financial stocks: Black Scholes (1973), ad-hoc Black Scholes (Dumas, Fleming and Whaley, 1998), and the asymmetric GARCH model proposed by Heston and Nandi (2000), or HN-GARCH. The models are tested in call s options on shares of Petrobras. It is shown that the Black Scholes model (1973), by assuming that the variance of the underlying asset is constant, showed the worst performance prediction compared to the other two models that consider volatility a variable. While the model adhoc Black Scholes priced much better options deep in the money, in the money and deep out of the money, the HN-GARCH model had superior performance for at the money and out of the money options

[pt] Esta dissertação tem por objetivo investigar como a crise do subprime impactou a estrutura de dependência entre os mercados emergentes e desenvolvidos, utilizando como proxy para esses mercados os índices MSCI (Morgan Stanley Capital International). A metodologia proposta é baseada na construção de distribuições bivariadas através de cópulas condicionais. A distribuição marginal de cada um dos índices é obtida via ajuste de modelos GARCH univariados e a modelagem de dependência é realizada através das cópulas normal, normal GAS (Generalised Autoregressive Score) e Joe- Clayton simétrica, considerando os parâmetros fixos (forma estática) ou variantes no tempo (forma dinâmica). Diante dos resultados obtidos, a cópula normal GAS (variantes no tempo) com quebra estrutural se mostrou a mais adequada para capturar a dependência entre os retornos dos mercados emergentes e desenvolvidos. Através do arcabouço utilizado pode-se verificar que as medidas de correlação e de dependência de cauda entre os mercados emergentes e desenvolvidos aumentaram significativamente no período da crise do suprime. Por fim, avaliou-se o ajuste das diversas cópulas aqui propostas via VaR (Value at Risk), verificando-se que a cópula normal GAS apresentou o melhor ajuste. / [en] The aim of this dissertation is to analyze how the subprime crisis impacted the dependence structure among the emerging and developed markets by using the MSCI (Morgan Stanley Capital International) market index as proxy for each of these markets. The proposed methodology is based on the construction of bivariate distributions via conditional copulas. The marginal distribution for each of the indexes makes use of univariate GARCH models and model dependence is captured via the following copulas: normal, normal GAS (Generalised Autoregressive Score) and Joe-Clayton symmetric considering both fixed parameters (static framework) and time varying parameters (dynamic framework). Our results show that the normal GAS copula with structural break was the most adequate to capture dependence between the returns of emerging and developed markets. Throughout the proposed framework it was possible to infer that correlation and tail dependence measures between these markets sharply increased during the subprime crisis. Finally VaR (Value at Risk) coverage was used as goodness of fit measure, and on this metric the normal GAS copula has also outperformed the others.