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Avaliação do value at risk do índice Bovespa usando os modelos garch, tarch e riskmetrics tm para se estimar a volatilidade

Farias Filho, Antonio Coelho Bezerra de 13 February 1998 (has links)
Made available in DSpace on 2010-04-20T20:14:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1998-02-13T00:00:00Z / Apresenta o método value at risk (VaR) para se mensurar o risco de mercado, sob diferentes abordagens. Analisa a série histórica do índice Bovespa no período de 1995 a 1996 por meio de testes econométricos de normalidade, autocorrelação dos retornos e raiz unitária. Comparo valor obtido a partir dos diferentes modelos de estimação de volatilidade propostos e verifica qual dos modelos foi o mais adequado para o caso estudado. / The purpose of this dissertation is to compare the performance of three methods of volatility estimating used for value at risk models: an exponentially weighted moving average (RiskMetrics TM), GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) and TARCH (Threshold model). Concerning the latter, we decided to test it, given that GARCH models cannot properly capture the leverage etTect (negative shocks have a larger impact on volatility than positive shocks). The sample covers the daily São Paulo Stock Exchange index from 2 January 1995 to 30 December 1996. The test results indicated that the alternative models did not outperform RiskMetrics™ under the particular market conditions observed in the time period studied. Despite the fact that TARCH model can cope with negative or positive skewness, this model did not provide better results than RiskMetrics™. It seems to be reasonable not to attempt to make any general statement that one method is undoubtedly superior to another, given that test results may depend on the data period employed.
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Volatilidade no mercado de ações brasileiro e seu impacto sobre as regras de política monetária: 2003 2009

Besarria, Cassio da Nobrega 23 April 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2015-05-08T14:45:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1380257 bytes, checksum: 1a02e73b7e0ca49d2f010e7b6925950a (MD5) Previous issue date: 2010-04-23 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This dissertation has as objective to estimate the relationship between monetary policy and the volatility of asset prices using the model BEKK, from January 2003 to October 2009. The specific objectives were: a) model the volatility of the Bovespa Index (Bovespa) and the Selic, referring to the money and stock through GARCH models, b) verify the clustering of volatility, the presence of persistent shocks and perform the analysis half-life in the financial market variables, c) estimate Vector Autoregressive models with the aim of testing the causal relationships in the sense of Granger (Granger Causality) between the transmission mechanism of monetary policy (interest rates) and the index stock; To achieve these objectives we used the model proposed by Bernanke, Gertler (1999, 2000) to describe the effects of volatility in monetary policy rules, and to capture the effects of volatility in monetary policy decisions were used in models family univariate and multivariate GARCH. The test of Granger causality show that there is unidirectional causality Ibovespa Selic regarding the period of greater volatility in the stock market (2003 - 2008), indicating that the returns in the stock market affected the Brazilian monetary policy decisions in this period . The estimation of GARCH models TARCHI and noted the existence of agglomeration of the variance, the effect of leverage on volatility and persistence on the part of stock markets and money. Through the model BEKKER is possible to highlight the volatility of the Selic rate is positively affected by common shocks and their lags inflation volatility, the volatility of the Bovespa index had a direct relationship with the volatility of the Selic rate in the period (2003 - 2008). This fact is consistent with the effects of movements in asset prices on aggregate demand, thus suggesting that policymakers are responding to changes in the market to avoid possible negative impacts on the economy. / Esta dissertação tem como objetivo estimar a relação entre a política monetária e a volatilidade dos preços dos ativos por meio do modelo BEKK, no período de janeiro de 2003 a outubro de 2009. Os objetivos específicos foram: a) modelar a volatilidade do Índice Bovespa (Ibovespa) e da Selic, referentes aos mercados monetário e acionário, por meio de modelos GARCH; b) verificar a aglomeração de volatilidade, presença da persistência dos choques e realizar a análise da meia-vida nas variáveis de mercado financeiro; c) estimar modelos Vetor Autoregressivo com o intuito de testar as relações de causalidade, no sentido de Granger (Granger Causality), entre o mecanismo de transmissão de política monetária (taxa de juros) e o índice acionário; Para atingir tais objetivos foi utilizado o modelo teórico proposto por Bernanke, Gertler (1999, 2000), para descrever os efeitos da volatilidade nas regras de política monetária, e para capturar os efeitos dessa volatilidade nas decisões de política monetária foram utilizados os modelos da família GARCH univariados e multivariados. O resultado do teste de causalidade de Granger mostrou que há causalidade unidirecional do Ibovespa em relação à Selic no período de maior volatilidade no mercado acionário (2003 - 2008), indicando que os retornos no mercado de ações brasileiros afetaram as decisões de política monetária nesse período. A estimação dos modelos TARCH e GARCH apontou a existência de aglomeração da variância, o efeito leverage e a persistência na volatilidade por parte dos mercados de ações e monetário. Por meio do modelo BEKK é possível destacar que a volatilidade da Selic é afetada positivamente por choques comuns as suas defasagens e a volatilidade da inflação; a volatilidade do Ibovespa apresentou uma relação direta com a volatilidade da taxa Selic no período (2003 - 2008). Esse fato é condizente com os efeitos dos movimentos nos preços dos ativos sobre a demanda agregada, sugerindo, portanto, que os policymakers estão reagindo às variações no mercado para evitarem possíveis impactos negativos sobre a economia.

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