Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:30Z (GMT). No. of bitstreams: 3 marciocecilioturma2004.pdf.jpg: 19602 bytes, checksum: 0772484d1cb46349dfbfb25620b5cdae (MD5) marciocecilioturma2004.pdf: 859203 bytes, checksum: 346a3e7d5751118ff894a182d7512b56 (MD5) marciocecilioturma2004.pdf.txt: 86793 bytes, checksum: e0c91b2715fc569bc6ec29bfce078e69 (MD5) Previous issue date: 2007-01-23T00:00:00Z / Há forte evidência que os retornos das séries financeiras apresentam caudas mais pesadas que as da distribuição normal, principalmente em mercados emergentes. No entanto, muitos modelos de risco utilizados pelas instituições financeiras baseiam-se em normalidade condicional ou não condicional, reduzindo a acurácia das estimativas. Os recentes avanços na Teoria de Valores Extremos permitem sua aplicação na modelagem de risco, como por exemplo, na estimação do Valor em Risco e do requerimento de capital. Este trabalho verifica a adequação de um procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] para estimação do Valor em Risco e conseqüente requerimento de capital às principais séries financeiras de retornos do Brasil. Tal procedimento semi-paramétrico combina um modelo GARCH ajustado por pseudo máxima verossimilhança para estimação da volatilidade corrente com a Teoria de Valores Extremos para estimação das caudas da distribuição das inovações do modelo GARCH. O procedimento foi comparado através de backtestings com outros métodos mais comuns de estimação de VaR que desconsideram caudas pesadas das inovações ou a natureza estocástica da volatilidade. Concluiu-se que o procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] mostrou melhores resultados, principalmente para eventos relacionados a movimentos negativos nos mercados . Futuros trabalhos consistirão no estudo de uma abordagem multivariada de grandes dimensões para estimação de VaR e requerimento de capital para carteiras de investimentos. / There is a strong evidence that financial return series are heavy-tailed, mostly in emerging markets. However, most of the risk models used by financial institutions are based in conditional or non-conditional normality, which reduces the accuracy of the estimates. The recent advances in Extreme Value Theory permit its application to risk measuring, such as Value at Risk and capital adequacy estimates. This work verifies the adequacy of a procedure proposed by McNeil and Frey [1999] to VaR and consequent capital requirement estimates for the main financial return series in Brazil. This semi parametric procedure combines a pseudo-maximumlikelihood fitting GARCH model to estimate the current volatility and the Extreme Value Theory (EVT) to estimate the tails of the innovations distribution of the GARCH model. Using backtestings the procedure was compared to other common methods of VaR estimation that disregard heavy tails of the innovations or the stochastic nature of the volatility. The procedure proposed by McNeil and Frey [1999] showed better results, mostly for negative events in the financial market2 . Further works will consist of studying a high dimensional multivariate approach to estimate VaR and capital requirements for portfolios of investment instruments.

This thesis analyzes market risk factors in commodity and currency markets. It focuses on the impact of extreme events on the prices of financial products traded in these markets, and on the overall market risk faced by the investors. The first chapter develops a simple two-factor jump-diffusion model for valuation of contingent claims on commodities in order to investigate the pricing implications of shocks that are exogenous to this market. The second chapter analyzes the nature and pricing implications of the abrupt changes in exchange rates, as well as the ability of these changes to explain the shapes of option-implied volatility "smiles". Finally, the third chapter employs the notion that key results of the univariate extreme value theory can be applied separately to the principal components of ARMA-GARCH residuals of a multivariate return series. The proposed approach yields more precise Value at Risk forecasts than conventional multivariate methods, while maintaining the same efficiency. / El objetivo de esta tesis es analizar los factores del riesgo del mercado de las materias primas y las divisas. Está centrada en el impacto de los eventos extremos tanto en los precios de los productos financieros como en el riesgo total de mercado al cual se enfrentan los inversores. En el primer capítulo se introduce un modelo simple de difusión y saltos (jump-diffusion) con dos factores para la valuación de activos contingentes sobre las materias primas, con el objetivo de investigar las implicaciones de shocks en los precios que son exógenos a este mercado. En el segundo capítulo se analiza la naturaleza e implicaciones para la valuación de los saltos en los tipos de cambio, así como la capacidad de éstos para explicar las formas de sonrisa en la volatilidad implicada. Por último, en el tercer capítulo se utiliza la idea de que los resultados principales de la Teoria de Valores Extremos univariada se pueden aplicar por separado a los componentes principales de los residuos de un modelo ARMA-GARCH de series multivariadas de retorno. El enfoque propuesto produce pronósticos de Value at Risk más precisos que los convencionales métodos multivariados, manteniendo la misma eficiencia.