[pt] O mercado financeiro pode ser caracterizado como sendo um ambiente onde mudanças ocorrem com espantosa velocidade. Esse elevado grau de volatilidade urge um controle exacerbado das variáveis envolvidas nos processos de formação de preço, para que as perdas inerentes às transações financeiras sejam rastreadas e minimizadas da maneira mais satisfatória possível. Uma ferramenta amplamente utilizada pelo mercado é o Value at Risk (VaR), que possibilita mensurar a perda potencial máxima para um determinado horizonte de tempo, dado um intervalo de confiança previamente escolhido. O VaR resume, num único número, a variância total do portfolio, uma vez que considera os efeitos de diversificação. Todavia, o VaR paramétrico tradicional não leva em conta a liquidez dos ativos em carteira, o que pode levar a um subdimensionamento do valor em risco. O mercado considera que as posições financeiras podem ser zeradas instantaneamente, sem que haja perda no valor dos ativos. Todavia, na prática, observa-se um impacto considerável no preço dos instrumentos financeiros quando uma posição de elevado montante é negociada. Além disso, há a distorção cotidiana entre os preços requeridos para compra e venda, o chamado bid-ask spread. O trabalho propõem uma fórmula para a incorporação das variáveis de liquidez na estimativa do VaR, usando dados estatísticos obtidos com a distribuição das séries de bid-ask spread dos ativos. Para tal, analisar-se-á o risco de uma carteira da maneira tradicional, ou seja, por intermédio do VaR paramétrico, e os resultados obtidos serão comparados com aquele atingido por meio da metodologia proposta. / [en] The financial market is an environment where changes take place with high velocity. This huge volatility makes necessary the control of the variables involved in formation price process, so losses due to financial transactions can be minimized in a satisfactory way. Value at Risk (VaR) is the most used instrument to do that. VaR summarizes the worst loss, over a target horizon, with a given level of confidence in one single number that reflects the portfolios total variance and the effects of diversification. However, the traditional parametric VaR doesnt consider the liquidity of the portfolio components, and so one can easily underestimate its value at risk. The market considers that financial positions can be sold in any instant of time without impacts to their prices. Nevertheless, in practice, when large amounts are traded there are rigorous impacts in prices. Besides, there is the bid-ask spread commonly observed in every days financial transactions. This dissertation proposes a formula to incorporate liquidity variables when estimating the VaR, using statistic data to do so.

O grande número de publicações na área de finanças atualmente utilizando a modelagem de cópulas pode ser explicada pela capacidade de esta técnica estatística conseguir lidar com a evidência de não normalidade das séries de retornos de ativos financeiros. A não normalidade é evidenciada através do “sorriso de volatilidade” presente em séries de opções de ações perto do vencimento; existência de “caudas pesadas” em carteiras de instituições e consequentemente no gerenciamento de risco das Instituições. Particularmente com relação ao Value at Risk (VaR), que é uma técnica estatística que tem por objetivo calcular a perda máxima de uma carteira em dado horizonte de tempo considerando um nível de significância adotado, a existência de caudas pesadas nas séries gera um problema para a determinação da distribuição de probabilidade conjunta, implicando em grande dificuldade na mensuração do grau de exposição aos fatores de risco. Esse fato acaba por dificultar o correto e efetivo gerenciamento de risco de uma carteira, pois em tese, devido à existência de não normalidade, não é possível separar os efeitos de ativos de diferentes características. Em casos de crises e bolhas, o portfólio pode ser mais arriscado que o desejado ou excessivamente conversador. Neste sentido, a utilização de Cópulas torna-se atrativa, pois com esta técnica é possível separar as distribuições marginais de cada ativo da estrutura de dependência das variáveis. O objetivo do trabalho é propor uma modelagem de risco a partir do uso de Cópulas para o cálculo do Value at Risk (VaR), utilizando os métodos de volatilidade GARCH (1,1), EWMA e HAR. A aplicação empírica do modelo foi efetuada a partir de uma amostra de uma série de retornos de uma carteira teórica composta por ativos de renda variável (ações preferenciais) das empresas Petrobras, Vale, Usiminas e Gerdau. A amostra utilizada corresponde aos preços diários entre o período de 03 de março de 2006 até 30 de abril de 2010, representando 1.026 observações diárias. Os resultados apurados para a amostra demonstraram que as cópulas tendem a gerar um Value at Risk (VaR) significativo para a maioria das famílias de Cópulas, quando testado pelo Teste de Kupiec (1995). / The large number of publications in finance using currently copulas can be explained by the ability of this technique to deal with statistical evidence of non-normality of the return series of financial assets. The non-normality is evidenced by the "volatility smile" in the series of stock options near expiration, the existence of "heavy tails" in portfolios of institutions and consequently the risk management of the institutions. Especially regarding the Value at Risk (VaR), which is a statistical technique that aims to calculate the maximum loss a portfolio at a given time horizon considering a significance level, the existence of heavy tails in the series creates a problem for determining the joint probability distribution, resulting in great difficulty in measuring the degree of exposure to risk factors. This fact makes difficult the correct and effective risk management of a portfolio, because in theory, due to the existence of non-normality, it is not possible to separate the effects of assets with different characteristics. In cases of crises and bubbles, the portfolio may be riskier than desired or overly chatty. In this regard, the use of copulas becomes attractive, because with this technique is possible to separate the marginal distributions of each dependence structure of the variables. The objective is to propose a model of risk using copulas for the calculation of Value at Risk (VaR), using the methods of volatility GARCH (1,1), EWMA and HAR. The empirical application of the model was made from a sample of a series of returns of a theoretical portfolio of assets in equities (shares) of Petrobras, Vale, Usiminas and Gerdau. The sample corresponds to the daily prices in the period between March 3rd, 2006 until April 30th, 2010, representing 1026 daily observations. The results obtained showed that copulas tend to generate a Value at Risk (VaR) for the most significant families of copulas, when tested by the Test of Kupiec (1995).

O grande número de publicações na área de finanças atualmente utilizando a modelagem de cópulas pode ser explicada pela capacidade de esta técnica estatística conseguir lidar com a evidência de não normalidade das séries de retornos de ativos financeiros. A não normalidade é evidenciada através do “sorriso de volatilidade” presente em séries de opções de ações perto do vencimento; existência de “caudas pesadas” em carteiras de instituições e consequentemente no gerenciamento de risco das Instituições. Particularmente com relação ao Value at Risk (VaR), que é uma técnica estatística que tem por objetivo calcular a perda máxima de uma carteira em dado horizonte de tempo considerando um nível de significância adotado, a existência de caudas pesadas nas séries gera um problema para a determinação da distribuição de probabilidade conjunta, implicando em grande dificuldade na mensuração do grau de exposição aos fatores de risco. Esse fato acaba por dificultar o correto e efetivo gerenciamento de risco de uma carteira, pois em tese, devido à existência de não normalidade, não é possível separar os efeitos de ativos de diferentes características. Em casos de crises e bolhas, o portfólio pode ser mais arriscado que o desejado ou excessivamente conversador. Neste sentido, a utilização de Cópulas torna-se atrativa, pois com esta técnica é possível separar as distribuições marginais de cada ativo da estrutura de dependência das variáveis. O objetivo do trabalho é propor uma modelagem de risco a partir do uso de Cópulas para o cálculo do Value at Risk (VaR), utilizando os métodos de volatilidade GARCH (1,1), EWMA e HAR. A aplicação empírica do modelo foi efetuada a partir de uma amostra de uma série de retornos de uma carteira teórica composta por ativos de renda variável (ações preferenciais) das empresas Petrobras, Vale, Usiminas e Gerdau. A amostra utilizada corresponde aos preços diários entre o período de 03 de março de 2006 até 30 de abril de 2010, representando 1.026 observações diárias. Os resultados apurados para a amostra demonstraram que as cópulas tendem a gerar um Value at Risk (VaR) significativo para a maioria das famílias de Cópulas, quando testado pelo Teste de Kupiec (1995). / The large number of publications in finance using currently copulas can be explained by the ability of this technique to deal with statistical evidence of non-normality of the return series of financial assets. The non-normality is evidenced by the "volatility smile" in the series of stock options near expiration, the existence of "heavy tails" in portfolios of institutions and consequently the risk management of the institutions. Especially regarding the Value at Risk (VaR), which is a statistical technique that aims to calculate the maximum loss a portfolio at a given time horizon considering a significance level, the existence of heavy tails in the series creates a problem for determining the joint probability distribution, resulting in great difficulty in measuring the degree of exposure to risk factors. This fact makes difficult the correct and effective risk management of a portfolio, because in theory, due to the existence of non-normality, it is not possible to separate the effects of assets with different characteristics. In cases of crises and bubbles, the portfolio may be riskier than desired or overly chatty. In this regard, the use of copulas becomes attractive, because with this technique is possible to separate the marginal distributions of each dependence structure of the variables. The objective is to propose a model of risk using copulas for the calculation of Value at Risk (VaR), using the methods of volatility GARCH (1,1), EWMA and HAR. The empirical application of the model was made from a sample of a series of returns of a theoretical portfolio of assets in equities (shares) of Petrobras, Vale, Usiminas and Gerdau. The sample corresponds to the daily prices in the period between March 3rd, 2006 until April 30th, 2010, representing 1026 daily observations. The results obtained showed that copulas tend to generate a Value at Risk (VaR) for the most significant families of copulas, when tested by the Test of Kupiec (1995).

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-04T15:54:10Z No. of bitstreams: 1 Marcela Veronica Alves de Souza.pdf: 493032 bytes, checksum: 61ed79a4b91e6c9460233f6b3ab961d2 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-04T15:54:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcela Veronica Alves de Souza.pdf: 493032 bytes, checksum: 61ed79a4b91e6c9460233f6b3ab961d2 (MD5) Previous issue date: 2005-02-28 / The main aim of the present dissertation is to present a modeling methodology and forecast of the volatility of the Arabic coffee, with the intent not only to predict and explain its conditional heteroskedasticity, but also to obtain the market risk for its investments. For modeling and prevision of volatility in this dissertation, the temporal series of Arabic coffee returns from September 1996 to December 2004, was used. The ARIMA models were analyzed, together with non-linear ARCH models, and their generalization GARCH. The results predict high volatility and investment loss for up to nine steps ahead. The results also indicate that the GARCH model, adjusted to the residuals of the AR model, presents the largest forecast power one step ahead / O principal objetivo da presente dissertação é apresentar uma metodologia de modelagem e previsão da volatilidade do café Arábica, com o intuito não só de explicar e prever sua heteroscedasticidade condicional, como de obter o risco de mercado para seus investimentos. Ao longo desta dissertação trabalhamos com a série temporal dos retornos diários do café Arábica de setembro de 1996 a dezembro de 2004 para modelagem e previsão da volatilidade. Analisamos os modelos ARIMA, assim como utilizamos os modelos não -lineares ARCH e sua generalização, GARCH. Contudo, os resultados preveem alta volatilidade e perda nos investimentos para até nove passos à frente. Estes resultados também revelam o modelo GARCH ajustado aos resíduos de um modelo AR, dentre os modelos considerados, como o modelo de maior poder preditivo, um passo à frente.

O risco de mercado pode ser entendido como o risco de perdas em decorrência de oscilações em variáveis econômicas e financeiras, como taxas de juros, taxas de câmbio, preços de ações e de commodities. A adequada evidenciação dos aspectos relacionados ao risco de mercado tem assumido importância crescente no sistema financeiro, por diversos fatores, como as crises financeiras de amplitude global, o desenvolvimento dos derivativos, os colapsos empresariais decorrentes de deficiências na gestão de riscos, e as exigências de capital em função dos riscos incorridos pelas instituições. O objetivo da pesquisa é verificar e analisar o grau de evidenciação, por parte das instituições financeiras com atuação no Brasil, quanto às questões relativas ao risco de mercado. Para a avaliação das informações prestadas, são utilizadas como parâmetro as recomendações de evidenciação do Comitê de Supervisão Bancária da Basiléia, bem como informações sobre as práticas de divulgação de instituições financeiras no mercado internacional, a partir de levantamentos realizados pelo BIS (Bank for International Settlements). Assim, questiona-se se as instituições financeiras com atuação no Brasil têm apresentado aderência aos padrões internacionais de evidenciação na área de risco de mercado. Os resultados obtidos com a pesquisa empírica, que consistiu na análise de relatórios anuais (de 1997 a 2002) de bancos com atuação no Brasil, permitem concluir que a evidenciação bancária no mercado doméstico, apesar de mostrar indicadores de evolução na área de riscos de mercado, ainda apresenta um nível incipiente de transparência quando comparado com as práticas de divulgação de instituições do sistema financeiro internacional. Identifica-se, assim, a necessidade de melhoria do nível de disclosure bancário brasileiro. Para tanto, mais do que impor regras que tornem compulsórios determinados padrões de evidenciação, requer-se o desenvolvimento de todo o conjunto de precondições legais, institucionais e culturais relevantes para o amadurecimento do mercado de capitais doméstico e de seus sistemas de governança corporativa. / Market risk may be understood as the risk of losses resulting from fluctuation in economic and financial variables, such as interest rates, exchange rates, stock and commodities prices. The adequate disclosure of aspects related to market risk has assumed increasing importance in the financial system, because of several factors, such as global financial crises, development of derivatives, business collapses due to deficiencies in risk management, and regulatory capital requirements related to risks assumed by the institutions. The objective of this work is to verify and analyze the degree of disclosure, presented by financial institutions operating in Brazil, concerning market risk. For the assessment of the information rendered, a benchmark was constituted with the disclosure recommendations of the Basel Committee on Banking Supervision and information about the disclosure practices of financial institutions in the international financial market, based on surveys carried out by BIS (Bank for International Settlements). Thus, the question is whether the financial institutions operating in Brazil have been presenting adherence to international standards of disclosure in market risks area. The results obtained with the research, which consisted in the assessment of annual reports (from 1997 to 2002) of banks operating in Brazil, allow to conclude that banking disclosure in the domestic market, in spite of indicating an evolution in the market risks area, still presents an incipient level of transparency when compared with the disclosure practices of international financial institutions. It is identified a need for improving the disclosure level of Brazilian banks. For this, it is not enough to impose rules that make compulsory certain disclosure standards; it is necessary the development of legal, institutional and cultural preconditions that are required for the maturing of the domestic capital market and its corporate governance systems.

Den ökade digitaliseringen och framfarten av innovativa lösningar har tagit allt större plats i dagens samhälle. Dagens infrastruktur bygger på ett centraliserat system som är format för en värld innan globaliseringen. Detta innebär att makten är centraliserat till ett fåtal aktörer som politiker, myndigheter och institutioner. Denna konstruktion är ineffektiv och kostsam samtidigt som det centraliserade systemet är sårbart mot cyberattacker och bedrägerier. Genom att anamma digitaliseringen öppnas nya möjligheter upp för att hantera de globala samhällsutmaningarna. Digitaliseringen har lett till framväxten av innovativa tjänster där såväl etablerade företag som nya teknikföretag utforskar sätt att effektivisera, standardisera och säkra upp processer. Blockkedjan är en teknik som har potential att rubba ett flertal industrier genom att göra processer mer effektiva, transparent, demokratiska och säkra. Blockkedjeteknologin har en mängd olika appliceringsområden, men i korthet kan den beskrivas som en teknik som registrerar och lagrar information på ett distribuerat nätverk. Teknologins huvudsakliga syfte är att undanröja tillförlitliga tredje parter genom att säkert distribuera information till nätverkets användare. På så sätt bidrar teknologin till en ökad transparens, minskad asymmetrisk information och därmed ökad säkerhet. Detta öppnar upp frågan: Vilken effekt kommer blockkedjan att ha på företags risk? Syftet med denna studie är att undersöka vilken effekt en implementering av blockkedjan har på ett företags risk inom revisions-, finans- och fastighetsbranschen. I denna studie har tre centrala risker valts ut baserat på teknologins användningsområden: operativ-, kredit- och marknadsrisk. Studiens frågeställning besvaras genom en kvalitativ undersökning där ett brett spektra av respondenter i intervjuer har bidragit med kunskap och erfarenhet. Resultatet från studien påvisar många intressanta aspekter om hur risken kan komma att påverkas från användandet av teknologin. Samtidigt som vi ser stor potential för blockkedjan att reducera ett flertal oönskade risker, finns det en hel del hinder som tekniken ställs inför. Med få befintliga tillämpningar av teknologin är det svårt att förutse exakta konsekvenser, det mesta blir således hypotetiskt. Sammantaget ser vi blockkedjan som en revolutionerande innovation med potential att förändra marknaden. Huruvida teknologins framfart kommer att arta sig är dock beroende av en anpassning i lagstiftningar och regelverk. Utmaningen för beslutsfattarna är således att väga den ökade samhällsnyttan mot de risker som tekniken kan medföra. I detta resonemang ser vi att denna studie kan bidra till en ökad kunskap om blockkedjans riskrelaterade styrkor och hot.

Nos últimos anos, o value-at-risk tem se tornado uma ferramenta amplamente utilizada nas principais instituições financeiras, inclusive no Brasil. Dentre suas vantagens, destaca-se a possibilidade de se resumir em um único número os riscos de mercado incorridos e incorporar neste valor tanto a exposição da instituição quanto a volatilidade do mercado. O objetivo principal deste estudo é verificar a eficácia dos modelos mais conhecidos de value-at-risk - RiskMetrics(TM) e Simulação Histórica - na mensuração dos riscos de mercado de carteiras de renda fixa compostas por instrumentos pré-fixados em reais. No âmbito da alocação de capital para atendimento aos órgãos de regulamentação, o estudo estende-se também ao modelo adotado pelo Banco Central do Brasil. No decorrer do estudo, discute-se ainda as vantagens e desvantagens apresentadas, bem como o impacto que as peculiaridades do mercado brasileiro exercem sobre as hipóteses assumidas em cada um dos modelos. / Value-at-Risk (VaR) has become the primary tool for the systematic measuring and monitoring of market risk in most financial institutions. VaR is a statistical measure that comprises not only the exposure but also the market volatility in a single number. The main purpose of this work is to evaluate the performance of the well-known value-at-risk models - RiskMetrics(TM) and Historical Simulation - in the Brazilian fixed-income market. In the scope of capital allocation related to banking regulation, this study also extends briefly to the model adopted by the Brazilian Central Bank. Additionally, the underlying assumptions of these models are analyzed in the Brazilian financial market context. Also, this study discusses the advantages and disadvantages presented by the RiskMetrics and the Historical Simulation models.

In the last two decades, duration analysis has been largely applied to fixed - income securities . However, since rising and falling interest rates have been determined to be a major cause of stock price movements, equity duration has received a great deal of attention. The duration of an equity is a measure of its interest rate risk. Duration is the sensitivity of the price of an equity with respect to the interest rate. Convexity is the sensitivity of duration with respect to the interest rate. The analysis revealed that the fractional price change and market risk of equities can be explained by duration and convexity.

Machine learning is a rapidly growing field within artificial intelligence that an increasing number of individuals and corporations are beginning to utilize. In recent times, the financial sector has also started to recognize the potential of these techniques and methods. Nasdaq Clearing is responsible for managing the clearing business for the clearinghouse's members, and the objective of this thesis has been to explore the possibilities of using machine learning to replicate a subpart of the SPAN model's margin call calculations, known as initial margin, in the commodities market. The purpose of replicating SPAN's initial margin calculations is to open up for possibilities to create transparency and understanding in how the input variables affect the output. In the long run, we hope to broaden the insights on how one can use machine learning within the margin call processes. Various machine learning algorithms, primarily focused on regression tasks but also a few classification ones, have been employed to replicate the initial margin size. The primary objective of the methodology was to determine the algorithm that demonstrated the best performance in obtaining values that were as close as possible to the actual initial margin values. The findings revealed that a model composed of a combination of classification and regression, with non-parametric algorithms such as Random Forest and KNN, performed the best in both cases. Our conclusion is that the developed model possesses the ability to effectively compute the size of the initial margin and thus accomplishes its objective. / Maskininlärning är ett snabbt växande område inom artificiell intelligens som allt fler individer och företag börjar använda. Finanssektorn har nu också börjat undersöka hur dessa tekniker och metoder kan skapa värde. Nasdaq Clearing hanterar clearingverksamheten för clearinghusets medlemmar och syftet med denna uppsats har varit att undersöka möjligheterna att använda maskininlärning för att replikera en del av SPAN-modellens beräkningar av marginkravet som kallas Initial Marginal. Syftet med att replikera SPANs initiala marginberäkningar är att öppna upp för möjligheter att skapa transparens och förståelse för hur inputvariablernapåverkar outputen. På sikt hoppas vi kunna bredda insikterna hur maskininlärningslösningar skulle kunna användas inom "Margin Call"- processen. De metoder som användes för att replikera storleken på Initial Margin var olika maskininlärningsalgoritmer, främst fokuserade på regressionsuppgifter men några klassificeringsalgoritmer användes också. Fokus i metoden var att hitta vilken algoritm som presterade bäst, det vill säga den algoritm som predikterade närmst de faktiska värdena för Initial Margin. Resultatet visade sig vara en modell som kombinerade klassificering och regression, där icke-parametriska algoritmer såsom Random Forest och KNN var de som presterade bäst i båda fallen. Vår slutsats är att den utvecklade modellen har en god förmåga att beräkna storleken på Initial Margin och därmed uppfyller den sitt syfte.

Corporate governance practices of fintech companies have caused to increase in risk or caused to decrease in the risks. This study is mainly focused to identify the impact of corporate governance mechanisms, especially board structure and ownership structure, on the market-based risk of fintech companies. We have employed several corporate governance mechanisms such as, board size, board independence, board expertise on fintech, CEO duality, risk committee functioning, institutional ownership, and managerial ownership of the fintech companies. Total risk, systematic risk, market risk,and insolvency risk are employed as our dependent variables to examine this phenomenon. We have selected 46 listed fintech companies that are listed in any stock market of the world. Data is collected through 2012-2022 period. We have conducted our analysis using 369 unbalanced panel datasets. Our purpose was to emphasize the importance of better corporate governance mechanisms to risk management in fintech companies. From the management point of view, investors’ point of view, or directors’ point of view, what changes should do to better risk management of the company and also their personal benefit? In the recent past, two bluechip fintech companies have bankrupt due to corporate governance mispractices and risk management issues. Our results show that, corporate governance is one of the key factors in determining risk of the fintech companies. We have identified that the best practices caused to decrease risk while mispractices caused to increase risk.