A modelagem da volatilidade desempenha um papel fundamental em Econometria. Nesta dissertação são estudados a generalização dos modelos autorregressivos condicionalmente heterocedásticos conhecidos como GARCH e sua principal generalização multivariada, os modelos DCC-GARCH (Dynamic Condicional Correlation GARCH). Para os erros desses modelos são consideradas distribuições de probabilidade possivelmente assimétricas e leptocúrticas, sendo essas parametrizadas em função da assimetria e do peso nas caudas, necessitando assim de estimar esses parâmetros adicionais aos modelos. A estimação dos parâmetros dos modelos é feita sob a abordagem Bayesiana e devido às complexidades destes modelos, métodos computacionais baseados em simulações de Monte Carlo via Cadeias de Markov (MCMC) são utilizados. Para obter maior eficiência computacional os algoritmos de simulação da distribuição a posteriori dos parâmetros são implementados em linguagem de baixo nível. Por fim, a proposta de modelagem e estimação é exemplificada com dois conjuntos de dados reais / The modeling of volatility plays a fundamental role in Econometrics. In this dissertation are studied the generalization of known autoregressive conditionally heteroscedastic (GARCH) models and its main principal multivariate generalization, the DCCGARCH (Dynamic Conditional Correlation GARCH) models. For the errors of these models are considered distribution of probability possibility asymmetric and leptokurtic, these being parameterized as a function of asymmetry and the weight on the tails, thus requiring estimate the models additional parameters. The estimation of parameters is made under the Bayesian approach and due to the complexities of these models, methods computer-based simulations Monte Carlo Markov Chain (MCMC) are used. For more computational efficiency of simulation algorithms of posterior distribution of the parameters are implemented in low-level language. Finally, the proposed modeling and estimation is illustrated with two real data sets

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.

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.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Rogério Iwao Iuamoto.pdf.jpg: 21733 bytes, checksum: ae70a53595d899882e7ba53ca13884a0 (MD5) Rogério Iwao Iuamoto.pdf.txt: 67544 bytes, checksum: 3e291295919739fbe2d1506ddab4a8be (MD5) Rogério Iwao Iuamoto.pdf: 304944 bytes, checksum: aef90c7ce7bd85f177dea09ced7d2fe2 (MD5) license.txt: 4886 bytes, checksum: f01ffe1ad8c15363c7d17b344d55ba8f (MD5) Previous issue date: 2009-02-02T00:00:00Z / O presente estudo demonstra que o mercado brasileiro cambial de forward reflete adequadamente a visão dos economistas – obtida junto a pesquisas de mercado realizadas periodicamente pelo Banco Central do Brasil – quando se modela o prêmio pelo risco cambial através de modelos auto-regressivos condicionais generalizados de heteroscedasticidade na Média (GARCH-M).

Submitted by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2012-03-07T12:45:08Z No. of bitstreams: 1 20120306084421880.pdf: 1716342 bytes, checksum: e7f9f7df4b67ff4e12f57770620942d8 (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-03-07T12:50:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 20120306084421880.pdf: 1716342 bytes, checksum: e7f9f7df4b67ff4e12f57770620942d8 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-03-07T12:51:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 20120306084421880.pdf: 1716342 bytes, checksum: e7f9f7df4b67ff4e12f57770620942d8 (MD5) / Com origem no setor imobiliário americano, a crise de crédito de 2008 gerou grandes perdas nos mercados ao redor do mundo. O mês de outubro do mesmo ano concentrou a maior parte da turbulência, apresentando também uma explosão na volatilidade. Em meados de 2006 e 2007, o VIX, um índice de volatilidade implícita das opções do S&P500, registrou uma elevação de patamar, sinalizando o possível desequilíbrio existente no mercado americano. Esta dissertação analisa se o consenso de que a volatilidade implícita é a melhor previsora da volatilidade futura permanece durante o período de crise. Os resultados indicam que o VIX perde poder explicativo ao se passar do período sem crise para o de crise, sendo ultrapassado pela volatilidade realizada. / Started in the U.S. housing sector, the credit crisis of 2008 caused great damage in markets around the world. The effects were concentrated in October of the same year, which also showed an explosion in volatility. In mid-2006 and mid-2007, the VIX, an index of implied volatility of options on the S&P500, recorded a rise in level signaling the possible imbalance in the U.S. market. This dissertation examines whether the consensus that implied volatility is the best predictor of future volatility remains during the crisis. The results indicate that the VIX loses explanatory power to move from a period of economic stability for a period of crisis, been surpassed by the realized volatility.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As instituições financeiras são obrigadas por acordos internacionais, como o Acordo de Basiléia, a avaliar o risco de mercado ao qual a instituição está propensa de forma a evitar possíveis contaminações de desastres financeiros em seu patrimônio. Com o intuito de capturar tais fenômenos, surge a necessidade de construir modelos que capturem com mais acurácia movimentos extremos das séries de retornos. O trabalho teve como principal objetivo aplicar a Teoria do Valor Extremo juntamente com Copulas na estimação de quantis extremos para o VaR. Ele utiliza técnicas de simulação de Monte Carlo, Teoria do Valor Extremo e Cópulas com distribuições gaussianas e t. Em contrapartida, as estimativas produzidas serão comparadas com as de um segundo modelo, chamado de simulação histórica de Monte Carlo filtrada, mais conhecida como filtered historical simulation (FHS). As técnicas serão aplicadas a um portfólio de ações de empresas brasileiras. / Financial institutions are required by international agreements such as the Basel Accord, to assess the market risk to which the institution is likely to avoid possible contamination of its assets in financial disasters. In order to capture these phenomena, the need arises to build models that more accurately capture extreme movements of the return series. The work aimed to apply the Extreme Value Theory along with the estimation of copulas for VaR extremes quantiles. He uses techniques of Monte Carlo simulation, Extreme Value Theory and Copulas with Gaussian and t distributions. In contrast, the estimates produced will be compared with a second model, called Monte Carlo simulation of historical filtered, better known as filtered historical simulation (FHS). The techniques are applied to a portfolio of stocks of Brazilian companies.

Submitted by Bruna Rodrigues (bruna92rodrigues@yahoo.com.br) on 2017-09-27T14:34:29Z No. of bitstreams: 1 DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b05eda13ae02e3ae7d0fdf (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-30T19:20:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b05eda13ae02e3ae7d0fdf (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-30T19:20:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b05eda13ae02e3ae7d0fdf (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-30T19:26:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissKFAG.pdf: 21371434 bytes, checksum: e9355d67b5b05eda13ae02e3ae7d0fdf (MD5) Previous issue date: 2017-07-18 / Não recebi financiamento / In the last decades volatility has become a very important concept in the financial area, being used to measure the risk of financial instruments. In this work, the focus of study is the modeling of volatility, that refers to the variability of returns, which is a characteristic present in the financial time series. As a fundamental modeling tool, we used the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) model, which uses conditional heteroscedasticity as a measure of volatility. Two main characteristics will be considered to be modeled with the purpose of a better adjustment and prediction of the volatility, these are: heavy tails and an asymmetry present in the unconditional distribution of the return series. The estimation of the parameters of the proposed models is done by means of the Bayesian approach with an MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methodology , specifically the Metropolis-Hastings algorithm. / Nas últimas décadas a volatilidade transformou-se num conceito muito importante na área financeira, sendo utilizada para mensurar o risco de instrumentos financeiros. Neste trabalho, o foco de estudo é a modelagem da volatilidade, que faz referência à variabilidade dos retornos, sendo esta uma característica presente nas séries temporais financeiras. Como ferramenta fundamental da modelação usaremos o modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), que usa a heterocedasticidade condicional como uma medida da volatilidade. Considerar-se-ão duas características principais a ser modeladas com o propósito de obter um melhor ajuste e previsão da volatilidade, estas são: a assimetria e as caudas pesadas presentes na distribuição incondicional da série dos retornos. A estimação dos parâmetros dos modelos propostos será feita utilizando a abordagem Bayesiana com a metodologia MCMC (Markov Chain Monte Carlo) especificamente o algoritmo de Metropolis-Hastings.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / As instituições financeiras são obrigadas por acordos internacionais, como o Acordo de Basiléia, a avaliar o risco de mercado ao qual a instituição está propensa de forma a evitar possíveis contaminações de desastres financeiros em seu patrimônio. Com o intuito de capturar tais fenômenos, surge a necessidade de construir modelos que capturem com mais acurácia movimentos extremos das séries de retornos. O trabalho teve como principal objetivo aplicar a Teoria do Valor Extremo juntamente com Copulas na estimação de quantis extremos para o VaR. Ele utiliza técnicas de simulação de Monte Carlo, Teoria do Valor Extremo e Cópulas com distribuições gaussianas e t. Em contrapartida, as estimativas produzidas serão comparadas com as de um segundo modelo, chamado de simulação histórica de Monte Carlo filtrada, mais conhecida como filtered historical simulation (FHS). As técnicas serão aplicadas a um portfólio de ações de empresas brasileiras. / Financial institutions are required by international agreements such as the Basel Accord, to assess the market risk to which the institution is likely to avoid possible contamination of its assets in financial disasters. In order to capture these phenomena, the need arises to build models that more accurately capture extreme movements of the return series. The work aimed to apply the Extreme Value Theory along with the estimation of copulas for VaR extremes quantiles. He uses techniques of Monte Carlo simulation, Extreme Value Theory and Copulas with Gaussian and t distributions. In contrast, the estimates produced will be compared with a second model, called Monte Carlo simulation of historical filtered, better known as filtered historical simulation (FHS). The techniques are applied to a portfolio of stocks of Brazilian companies.

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.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:00:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Alan de Melo Barbosa.pdf: 683323 bytes, checksum: 3c62dfb6f8485d96f9af6530abda3312 (MD5) Previous issue date: 2009-06-17 / O Modelo de Precificação de Ativos Financeiros (CAPM) compara ou correlaciona os retornos da ação individual com os retornos de mercado pelo índice de risco chamado Beta. O mercado é um padrão ou denominador comum para a obtenção do que é conhecido como risco não diversificável, também chamado, de risco sistêmico. De forma que foi realizado um estudo comparativo entre dois tipos de precificação de ativos, CAPM tradicional e CAPM condicional, sendo que, este último utiliza o modelo GARCH-M, capaz de incorporar a variância condicional em sua estimação. O mercado financeiro brasileiro, no decorrer dos últimos anos, foi palco de um grande crescimento e consolidação do Brasil perante a comunidade nacional e internacional. Diante disso, a Bovespa, na tentativa de tornar a prática de investimento em ações mais ao alcance da população brasileira regulamentou os Clubes de Investimento, proporcionando a entrada de investidores de pequeno porte, porém estes, unidos em clubes, acabam por se tornarem investidores de grande potencial; e o clube de investimento AIVALE, foi um dos quais em pouco tempo de criação apresentou um grande ganho em seu patrimônio. Foi possível estudar o comportamento de sua variância, e determinar o seu Beta baseado no melhor modelo / The Model for Pricing of Financial Assets CAPM compares or correlates the returns of individual action with the returns of the market by risk index called Beta. The market is a pattern or common denominator to obtain what is known as risk not diverse, also called of systemic risk. So that was a comparative study between two types of pricing of assets, traditional CAPM and conditional CAPM, whereas the latter uses the GARCH-M model, able to incorporate the conditional variance in its estimation. The Brazilian financial market over the past years, was the scene of a major growth and consolidation of Brazil at the national and international community. Thus, the BOVESPA, in an attempt to make the practice of investing in more stock to reach the population regulated investment clubs, allowing the entry of small investors, but these, together in clubs, eventually become investors in great potential, and investment club AIVALE, one of which was soon made to create a large gain in its assets. It was possible to study the behavior of its variance, and determine the best model based on the Beta