Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T20:16:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Palaro_HelderParra_M.pdf: 3153964 bytes, checksum: 8b0d4ea428d4daa02e25621d3d117dd5 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Mestre em Estatística

Made available in DSpace on 2008-05-13T13:47:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2055.pdf: 523176 bytes, checksum: c0f8404d952457788e115853e626fd15 (MD5) Previous issue date: 2004-08-16 / A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

Submitted by Fabio Koiti Shirassu (faks85@gmail.com) on 2015-03-12T01:50:32Z No. of bitstreams: 1 FABIO KOITI SHIRASSU.pdf: 4557681 bytes, checksum: e9184ef217a2a98f318db3ab9277d6f1 (MD5) / Approved for entry into archive by JOANA MARTORINI (joana.martorini@fgv.br) on 2015-03-12T11:13:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FABIO KOITI SHIRASSU.pdf: 4557681 bytes, checksum: e9184ef217a2a98f318db3ab9277d6f1 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-12T11:59:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FABIO KOITI SHIRASSU.pdf: 4557681 bytes, checksum: e9184ef217a2a98f318db3ab9277d6f1 (MD5) Previous issue date: 2015-02-06 / This paper analyzes a risk measurement and management methodology for meat processing companies. Earnings at Risk (EaR) is used with the adoption of a topdown approach that expresses income variations as a function of market and idiosyncratic explanatory variables. With the elimination of multicolinearity between those variables thanks to the use of Principal Component Analysis (PCA), we analyze how the new EaR behaves against the more usual multiple linear regression model. Dummy variables are included in the estimation of future results for meat processing companies, representing the occurrence of diseases affecting cattle and the withdrawal of economic embargoes by importing countries during the period. As a result, it is found that the dummy variables do not contribute to determining the variation of EaR, and that no one comes to the conclusion that the EaR model using PCA shown better with less variables, with the same original variance and statistical significance. / Este trabalho apresenta metodologia de mensuração e gestão de risco para empresas do ramo frigorífico. A ferramenta utilizada é conhecida como Earnings at Risk (EaR), e se adota uma visão top-down, que mostra a variação do resultado da empresa de acordo com variáveis explicativas de mercado e variáveis idiossincráticas. Através da eliminação de multicolinearidade entre essas variáveis com o uso da métrica de Análise de Componentes Principais (ACP), busca-se analisar como o novo EaR se comportaria frente ao enfoque usual, construído com um modelo de regressão linear múltipla. Variáveis dummy fazem parte do modelo de estimação do resultado futuro das empresas frigoríficas, relacionadas à ocorrência ou não de doenças que afetam o gado bovino, e à retirada de embargos econômicos de países importadores durante o período de análise. Ao fim do trabalho é verificado que as variáveis dummy não possuem relevância para a determinação de EaR, e que não se chega a conclusão de que o modelo de EaR com ACP se mostra melhor com menos variáveis, mantendo a mesma variância e significância estatística originais.

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-12T14:00:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Busato_ErickAndrade_M.pdf: 4413458 bytes, checksum: b9c4c39b4639c19e685bae736fc86c4f (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A família de distribuições t-Student Assimétrica, construída a partir da mistura em média e variância da distribuição normal multivariada com a distribuição Inversa Gama possui propriedades desejáveis de flexibilidade para as mais diversas formas de assimetria. Essas propriedades são exploradas na construção de funções de acoplamento que possuem dependência assimétrica. Neste trabalho são estudadas as características e propriedades da distribuição t-Student Assimétrica e a construção da respectiva função de acoplamento, fazendo-se uma apresentação de diferentes estruturas de dependência que pode originar, incluindo assimetrias da dependência nas caudas. São apresentados métodos de estimação de parâmetros das funções de acoplamento, com aplicações até a terceira dimensão da cópula. Essa função de acoplamento é utilizada para compor um modelo ARMA-GARCHCópula com marginais de distribuição t-Student Assimétrica, que será ajustado para os logretornos de preços do Petróleo e da Gasolina, e log-retornos do Índice de Óleo AMEX, buscando o melhor ajuste, principalmente, para a dependência nas caudas das distribuições de preços. Esse modelo será comparado, através de medidas de Valor em Risco e AIC, além de outras medidas de bondade de ajuste, com o modelo de Função de Acoplamento t-Student Simétrico. / Abstract: The Skewed t-Student distribution family, constructed upon the multivariate normal mixture distribution, known as mean-variance mixture, composed with the Inverse-Gamma distribution, has many desirable flexibility properties for many distribution asymmetry structures. These properties are explored by constructing copula functions with asymmetric dependence. In this work the properties and characteristics of the Skewed t-Student distribution and the construction of a respective copula function are studied, presenting different dependence structures that the copula function generates, including tail dependence asymmetry. Parameter estimation methods are presented for the copula, with applications up to the 3rd dimension. This copula function is used to compose an ARMAGARCH- Copula model with Skewed t-Student marginal distribution that is adjusted to logreturns of Petroleum and Gasoline prices and log-returns of the AMEX Oil Index, emphasizing the return's tail distribution. The model will be compared, by the means of the VaR (Value at Risk) and Akaike's Information Criterion, along with other Goodness-of-fit measures, with models based on the Symmetric t-Student Copula. / Mestrado / Mestre em Estatística

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:03Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Fabio Nunes Barja.pdf.jpg: 2268 bytes, checksum: 3ff1d834aa6bf6835efe6dd07835326c (MD5) Fabio Nunes Barja.pdf.txt: 144718 bytes, checksum: 86d161817200706186fc58ff0c7b1cd4 (MD5) license.txt: 4712 bytes, checksum: 4dea6f7333914d9740702a2deb2db217 (MD5) Fabio Nunes Barja.pdf: 920446 bytes, checksum: 547cbd04aa1355d329be524b2fe94b1d (MD5) Previous issue date: 2009-11-30T00:00:00Z / Este trabalho aplica a teoria de cópulas à mensuração do risco de mercado, através do cálculo do Value at Risk (VaR). A função de cópula oferece uma maior flexibilidade para a agregação de riscos quando comparada com abordagens tradicionais de mensuração de risco. A teoria de cópulas permite a utilização de distribuições de probabilidade diferentes da normal para a modelagem individual dos fatores de risco. Além disso, diferentes estruturas de associação entre eles podem ser aplicadas sem que restrições sejam impostas às suas distribuições. Dessa forma, premissas como a normalidade conjunta dos retornos e a linearidade na dependência entre fatores de risco podem ser dispensadas, possibilitando a correta modelagem de eventos conjuntos extremos e de assimetria na relação de dependência. Após a apresentação dos principais conceitos associados ao tema, um modelo de cópula foi desenvolvido para o cálculo do VaR de três carteiras, expostas aos mercados brasileiros cambial e acionário. Em seguida, a sua precisão foi comparada com a das metodologias tradicionais delta-normal e de simulação histórica. Os resultados mostraram que o modelo baseado na teoria de cópulas foi superior aos tradicionais na previsão de eventos extremos, representados pelo VaR 99%. No caso do VaR 95%, o modelo delta-normal apresentou o melhor desempenho. Finalmente, foi possível concluir que o estudo da teoria de cópulas é de grande relevância para a gestão de riscos financeiros. Fica a sugestão de que variações do modelo de VaR desenvolvido neste trabalho sejam testadas, e que esta teoria seja também aplicada à gestão de outros riscos, como o de crédito, operacional, e até mesmo o risco integrado. / This study applies the theory of copulas to the measurement of market risk by doing the Value at Risk (VaR) calculation. The copula function offers a greater flexibility to aggregate the risks as compared to traditional approaches of risk measurement. The theory of copulas enables the use of probability distributions different from the normal to the individual modeling of risk factors. Furthermore, different association structures between them can be applied with no restrictions being imposed to its distributions. Thus, premises such as joint normality of returns and linearity in the dependence between risk factors can be dismissed, what enables the correct modelling of extreme joint events and of asymmetry in the dependence relation. After presenting the main concepts associated to the theme, a copula model was developed in order to calculate the VaR for three portfolios which are exposed to the Brazilian foreign exchange and stock markets. Afterwards, its accuracy was compared with that of traditional methodologies, i.e., delta-normal and historic simulation. The results showed that the model based on the theory of copulas was superior to the traditional ones at forecasting extreme events, which are represented by VaR 99%. When it comes to VaR 95%, the delta-normal model presented the best results. Finally, it was possible to conclude that the theory of copulas study is of great relevance to financial risks management. For further research, a suggestion is testing variations of the VaR model developed in this work, as well as applying this theory to managing other risks, such as credit, operational or even integrated risk.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:33:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Clarissa P Junqueira.pdf: 7187241 bytes, checksum: 1730832b5fc1e68fc1892d0aa3b9f026 (MD5) Previous issue date: 2009-08-20 / The aim of this work was studying the statistical model risk as its ability to predict the occurrence of financial insolvency in 32 farmers cooperatives on the State of Paraná during the period 2000 to 2004. So studied 12 financial indicators of the cooperatives. Standard indexes were calculated for the group and compared with the financial cooperative indexes of each. For the construction of Frequentista Risk Model were calculated for each financial function survival index, the rate of risk, the relative risk and the number of cooperatives solvents. / O objetivo deste trabalho foi estudar o modelo estatístico de risco quanto a sua capacidade de antever a ocorrência de insolvência financeira em 32 das cooperativas agropecuárias do Estado do Paraná no período de 2000 a 2004. Para tanto foram estudados 12 indicadores financeiros das cooperativas. Foram calculados índices-padrão para o grupo e comparados estes com os índices financeiros de cada cooperativa. Para a construção do Modelo de Risco Frequentista foram calculados para cada índice financeiro a função sobrevivência, a taxa derisco, o risco relativo e o número de cooperativas solventes.