Made available in DSpace on 2010-04-20T20:14:42Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2000-04-04T00:00:00Z / Faz revisão teórica dos modelos de value-at-risk (VAR). Revisa principais estudos anteriores sobre VAR no Brasil e no exterior. Testa o desempenho de cinco metodologias de VAR, a saber: metodologia Paramétrica com uso da Volatilidade Histórica, Paramétrica com uso da Volatilidade EWMA, Paramétrica com uso da Volatilidade GARCH(1,1), Simulação Histórica e uma Metodologia Híbrida proposta por BOUDOUKH e taI (1998). Aplica as metodologias a carteiras teóricas compostas por proporções diversas de ações e títulos de renda fixa de 30 dias no mercado financeiro brasileiro. O trabalho encontra evidências da superioridade da Metodologia Híbrida com fator de caimento de 0,99 e da Simulação Histórica, sendo esta apenas marginalmente inferior, Estes resultados se coadunam com evidências encontradas nas séries em estudo de não normalidade, heterocedasticidade e autocorrelação. / This work analyses the performance of five value-at-risk methodologies, namely the Parametric Methodology making use of Historic Volatility, Parametric Methodology making use of Exponencial Weighting Moving Average (EWMA), Parametric Methodology making use of GARCH( 1,1), Historic Simulation and a Hybrid Methodology proposed by BOUDOUKH et aI. (1998). These models were applyied to the return time series of Ibovespa and 30-day fixed rate bonds, setting up five theoretic portfolios with varying weights of these two assets. Evidences in the studied period showed a superior performance of the Hybrid Methodology using a decay facto r of 0,99, followed closely by Historic Simulation. These results agree with the main time series characteristics, that is, non-normality, autocorrelation and heteroskedasticity of returns. Considering the remaining Parametric Methodologies, the EWMA volatility with decay factor of 0,99 achieved better results than GARCH (1, 1) and historic volatility. The worst results were provided by historic volatility. The initial hypothesis of this work, refering to a possible relationship between the performance of different VAR methodologies and the volatility level of the portfolio, that is, high/low volatility assets could have a major/minor response to methodology change, was not sustained by empirical evidences.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:51:05Z (GMT). No. of bitstreams: 3 98333.pdf.jpg: 13860 bytes, checksum: 411f2e503bdd3f85174e0db0b4bd251c (MD5) 98333.pdf: 711485 bytes, checksum: 410792964fe8e1c5a1db006b3e7fa833 (MD5) 98333.pdf.txt: 212638 bytes, checksum: 847f0564ff4a3061300b1a06e613bfd4 (MD5) Previous issue date: 2003-03-12T00:00:00Z / Este estudo faz uma revisão das origens do VaR, bem como dos conceitos e teorias que o fundamentam, e sua aplicabilidade aos fundos de pensão. Descreve as principais metodologias de cálculo e as situações nas quais o uso de cada uma é mais adequado. Revisa a literatura internacional acerca do uso do VaR como medida de risco pelos fundos de pensão. A seguir faz a previsão do VaR para as carteiras reais de três fundos de pensão brasileiros com três metodologias distintas: paramétrica, simulação histórica e simulação de Monte Carlo, esta última com duas suposições distintas para a distribuição dos retornos dos fatores de risco (normal e histórica). A partir disso, realiza um teste qualitativo, através da comparação do número de perdas efetivas realizadas pelas carteiras dos três fundos de pensão com o número de perdas correspondente admitido para os diferentes níveis de confiança utilizados no cálculo do VaR. O trabalho não encontra evidências de superioridade de nenhuma das metodologias de cálculo, sendo que todas elas superestimaram as perdas verificadas na prática (o VaR foi excedido menos vezes do que o esperado). / This study summarizes the theory underlying Value at risk, including its history, concepts and applicability to pension funds. It describes the main approaches in computing VaR, as well as the situations in which one approach is more appropriate than the other. It also revises the international literature about the use of VaR as a risk measure by pension funds. After that, VaR is computed for real portfolios of three Brazilian pension funds, applying three methods: analytical, historical simulation and Monte Carlo simulation, the last one with two different assumptions about risk factor returns’ distributions (normal and historical). Following VaR computation, a qualitative test is performed, by comparing the actual losses faced by the three pension funds’ portfolios with the associated number of losses, given the confidence level. Evidence about superiority of some of the approaches has not been found, and all of them have overestimated real losses (the VaR measure was exceeded less often than expected).