Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas, Programa de Pós-Graduação em Ciências Contábeis, 2018. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-09-04T18:03:19Z No. of bitstreams: 1 2018_DaviFantinodaSilva.pdf: 5479295 bytes, checksum: 67aaf5d5689845d7b79503ebe7b39e34 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-09-06T21:45:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_DaviFantinodaSilva.pdf: 5479295 bytes, checksum: 67aaf5d5689845d7b79503ebe7b39e34 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-06T21:45:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_DaviFantinodaSilva.pdf: 5479295 bytes, checksum: 67aaf5d5689845d7b79503ebe7b39e34 (MD5) Previous issue date: 2018-09-04 / Definir métodos confiáveis de predição de oscilações dos retornos dos ativos se apresenta como um desafio, ainda mais quando se trata de predição de eventos extremos. Estudou-se 5 métodos de cálculo do Value-at-risk (VaR) e comparou-os de modo a definir a acurácia destes frente a volatilidade de algumas das principais bolsas de valores no mundo. Os métodos foram o Monte Carlo Simulation with Jump Diffusion (MCS-JD), o Valued Weighted Moving Average (VWHS), o Extreme Value Theory with Generalized Pareto distribution (EVT-GPD), o Extreme Value Theory Integrated Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (EVT-IGARCH) e o Liquid-VaR.(L-VaR). Os modelos foram escolhidos por já haverem sido testados em circunstâncias diferentes por outros estudos e apresentado bons resultados preditivos. Os modelos ainda necessitam ser testados entre si, utilizando-se dos mesmos parâmetros e possibilitando a comparação entre eles. A amostra inclui países desenvolvidos – Alemanha, Canadá, Estados Unidos, Inglaterra – e emergentes – Brasil, China e Índia –, e analisou-se o desempenho dos modelos para prever oscilações dos retornos, assim como oscilações extremas dos retornos, representado pelos clusters de volatilidades. Os resultados foram avaliados conforme um backtesting baseado nos índices de violações, na volatilidade e na análise dos gráficos. Os resultados apontaram a dominância dos modelos MCS-JD para previsões de retornos em momentos de baixa volatilidade, enquanto o VWHS foi unânime na aderência às volatilidades da amostra, em todos os mercados apontados. Outros modelos também foram aprovados nos backtestings propostos, confirmando sua confiabilidade preditiva. / Define reliable prediction methods of the assets returns is presented as a challenge, more so when it focus on the prediction of extreme events. This study used five different methods of Value at risk (VaR) and made a comparison between them to evaluate their accuracy based on the volatility of the stock exchange chambers of some of the most important countries in the world. The methods were Monte Carlo Simulation with Jump Diffusion (MCS-JD), Valued Weighted Moving Average (VWHS), Extreme Value Theory with Generalized Pareto distribution (EVT-GPD), Extreme Value Theory Integrated Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (EVT-IGARCH) and Liquid-VaR.(L-VaR). The methods selected showed good prediction power on other researches, which motivated their choice. These methods needed to be tested on similar conditions, using the same parameters and allowing comparison. The sample included developed countries – Germany, Canada, United States and England – and emerging countries – Brazil, China and India –, and the research analyzed the performance of the models in predicting changes in the returns, and also extreme events, represented by the volatility clusters. The results were evaluated through a backtesting based on a violation ratio, on volatility and in graphic analysis. The results pointed to the dominance of the MCS-JD for predictions in moments with low volatility, while the VWHS model was unanimous in following the volatility changes in the sample, in all countries. Other models were also approved by the backtestings proposed, which confirms their prediction reliability.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017. / Submitted by Gabriela Lima (gabrieladaduch@gmail.com) on 2017-12-05T12:41:14Z No. of bitstreams: 1 2017_IramAlvesdeSouza.pdf: 1901766 bytes, checksum: 4e8857aa24a5d2e0703cc7665a45b8b6 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-01-30T15:47:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_IramAlvesdeSouza.pdf: 1901766 bytes, checksum: 4e8857aa24a5d2e0703cc7665a45b8b6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-30T15:47:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_IramAlvesdeSouza.pdf: 1901766 bytes, checksum: 4e8857aa24a5d2e0703cc7665a45b8b6 (MD5) Previous issue date: 2018-01-30 / A gestão de riscos e capital constituem-se em instrumentos fundamentais para a sustentabilidade do sistema bancário. Nesse sentido, o processo de mensuração e gestão dos riscos de mercado vem evoluindo rapidamente ao longo dos últimos anos, em especial, quanto aos tipos e características dos instrumentos financeiros negociados no mercado, como também no aumento da exigência de requerimento mínimo de capital para cobertura de perdas financeiras ou econômicas resultantes da flutuação nos valores de mercado de posições detidas pelas Instituições Financeiras. O presente trabalho é um estudo de caso, do tipo exploratório, descritivo e de carácter qualitativo e quantitativo. O objetivo principal é mensurar o Value at Risk - VaR diário de uma carteira de negociação (Trading Book), com base nas abordagens padronizada e modelos internos, considerando também no cômputo do VaR o uso do indicador de giro do volume de negócios (IGN) observado a partir da liquidez dos instrumentos financeiros registrados na carteira. A metodologia utilizada para cálculo do indicador IGN, levou em consideração os estudos publicados no artigo “Portfolio Turnover and Common Stock Holdings Periods”, e foi ajustado para capturar as características e a liquidez dos instrumentos financeiros negociados em mercado. O trabalho aborda em seu referencial teórico os principais métodos de mensuração do VaR, como também as dissemelhanças nas abordagens padronizada e modelos internos, identificando fatores relevantes que podem ser utilizados gerencialmente pela instituição para traçar políticas ou estratégias que reduzam ou controlem o nível de requerimento de capital de sua carteira de negociação exposta aos riscos de mercado. / Risk and capital management are fundamental instruments for the sustainability of the banking system. That way, the process of measuring and managing market risks has been evolving rapidly over the last few years, especially with regard to the types and characteristics of the financial instruments traded in the market, as well as on the increased needs of minimum capital requirements for hedging of financial or economic losses resulting from the fluctuation in the market values positions held by Financial Institutions. The present work is a case study, exploratory, descriptive and qualitative and quantitative features. The main objective is to measure the Value at Risk (VaR) of a trading book, based on the standardized approaches and internal models, also considering in the VaR calculation the use of the turnover indicator (IGN) observed from the liquidity of the financial instruments registered in the portfolio. The methodology used to calculate the IGN indicator took into account the studies published in the article "Portfolio Turnover and Common Stock Holdings Periods" and was adjusted to capture the characteristics and liquidity of the financial instruments traded in the market. The work addresses in its theoretical reference the main methods of measurement of VaR, as well as the dissimilarities in the standardized approaches and internal models, identifying relevant factors that can be used by the institution to manage policies or strategies that reduce or control the level of capital requirement of its trading portfolio exposed to market risks.