Made available in DSpace on 2015-04-16T14:49:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1909548 bytes, checksum: f063691d27b5e27e8ff2e452860bc508 (MD5) Previous issue date: 2013-01-28 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The beef sector is one of the main highlights of the Brazilian agribusiness in the global scenario, the recent stabilization of the economy, the advantages of production costs based on abundant natural resources and few environmental restrictions have ensured the growth and competitiveness of the sector. With decreasing government intervention, the policies private of risk management began to become a concern among those involved in agribusiness and also between agents of the beef sector that started to seek ways of managing risk, among them the futures markets and options, to ensure profitability by reducing exposure to the risk of price fluctuations. Given the importance of the beef sector, the developments presented by derivative instruments and use yet inexpressive these contracts for risk management, sought to apply the pricing model for options on futures contracts, developed by Black, to the reality of the beef cattle future market. The method consisted of applying different types of volatility (historical, implied and deterministic) to pricing model of Black and then held the performance analysis of the models by calculating the errors. The results show that historical volatility for the different windows mobile subpricing values prizes traded in the market, whereas the models calculated with EWMA and THARCH volatility superprecificam the option premiums. Generally the pricing model with historical volatility by moving window showed the best performance in analysis. The results were also evaluated according to the maturity periods and degrees of moneyness, seeking to provide information that most agents have access to these instruments familiarizing themselves with the existing pricing methods and thus improve market liquidity. / O setor de carne bovina é um dos principais destaques do agronegócio brasileiro no cenário mundial, o recente processo de estabilização da economia, as vantagens de custos de produção com base em recursos naturais abundantes e poucas restrições ambientais têm garantido o crescimento e a competitividade do setor. Com a diminuição da intervenção governamental as políticas privadas de gestão de risco começaram a tornar-se uma preocupação entre os agentes envolvidos no agronegócio e também entre os agentes do setor de carne bovina que passaram a buscar formas de gerenciamento de risco, dentre elas os mercados futuros e de opções, a fim de garantir antecipadamente a lucratividade, reduzindo à exposição ao risco de oscilações dos preços. Em face à importância do setor de carne bovina, e a evolução apresentada pelos instrumentos derivativos, e o uso, ainda pouco expressivo, desses contratos para a administração do risco, buscou-se aplicar o modelo de precificação de opções sobre contratos futuros, desenvolvido por Black, à realidade do mercado futuro de boi gordo. O método consistiu em aplicar diferentes tipos de volatilidade (histórica, implícita e determinística) ao modelo de precificação de Black e em seguida realizou-se a análise de desempenho dos modelos por meio do cálculo dos erros. Foi encontrado que volatilidade histórica para as diferentes janelas móveis, subprecifica os valores dos prêmios negociados no mercado; enquanto que os modelos calculados com volatilidade EWMA e TARCH superprecificam os prêmios das opções. De modo geral o modelo de precificação com volatilidade histórica por janela móvel foi o que apresentou melhor desempenho nas análises realizadas. Os resultados foram avaliados ainda de acordo com os períodos de maturidade e os graus de moneyness, buscando proporcionar informações para que mais agentes tenham acesso a esses instrumentos familiarizando-se com os métodos de precificação existentes e assim melhorando a liquidez desse mercado.

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.

Made available in DSpace on 2014-12-17T13:53:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 IsraelJSF_DISSERT.pdf: 1570432 bytes, checksum: 3bdc9d1b4875c2ea7da5c135e126685a (MD5) Previous issue date: 2013-03-26 / The present paper has the purpose of investigate the dynamics of the volatility structure in the shrimp prices in the Brazilian fish market. Therefore, a description of the initial aspects of the shrimp price series was made. From this information, statistics tests were made and selected univariate models to be price predictors. Then, it was verified the existence of relationship of long-term equilibrium between the Brazilian and American imported shrimp and if, confirmed the relationship, whether or not there is a causal link between these assets, considering that the two countries had presented trade relations over the years. It is presented as an exploratory research of applied nature with quantitative approach. The database was collected through direct contact with the Companhia de Entrepostos e Armaz?ns Gerais de S?o Paulo (CEAGESP) and on the official website of American import, National Marine Fisheries Service - National Oceanic and Atmospheric Administration (NMFS- NOAA). The results showed that the great variability in the active price is directly related with the gain and loss of the market agents. The price series presents a strong seasonal and biannual effect. The average structure of price of shrimp in the last 12 years was R$ 11.58 and external factors besides the production and marketing (U.S. antidumping, floods and pathologies) strongly affected the prices. Among the tested models for predicting prices of shrimp, four were selected, which through the prediction methodologies of one step forward of horizon 12, proved to be statistically more robust. It was found that there is weak evidence of long-term equilibrium between the Brazilian and American shrimp, where equivalently, was not found a causal link between them. We concluded that the dynamic pricing of commodity shrimp is strongly influenced by external productive factors and that these phenomena cause seasonal effects in the prices. There is no relationship of long-term stability between the Brazilian and American shrimp prices, but it is known that Brazil imports USA production inputs, which somehow shows some dependence productive. To the market agents, the risk of interferences of the external prices cointegrated to Brazilian is practically inexistent. Through statistical modeling is possible to minimize the risk and uncertainty embedded in the fish market, thus, the sales and marketing strategies for the Brazilian shrimp can be consolidated and widespread / O presente trabalho tem como proposta geral investigar a din?mica da estrutura de volatilidade nos pre?os do camar?o no mercado brasileiro de pescados. Para tanto, foi feita a descri??o dos aspectos iniciais da s?rie de pre?os do camar?o. A partir destas informa??es, foram realizados testes estat?sticos e selecionados modelos univariados que pudessem funcionar como previsores de pre?os. Em seguida, averiguou-se a exist?ncia de relacionamento de equil?brio de longo prazo entre o camar?o importado brasileiro e o americano e por fim, verificou-se a exist?ncia ou n?o da rela??o de causalidade entre esses ativos, tendo em vista que os dois pa?ses apresentaram, ao longo dos anos, rela??es comerciais. Apresenta-se como uma pesquisa explorat?ria de natureza aplicada com abordagem quantitativa. O banco de dados foi coletado atrav?s de contato direto com a Companhia de Entrepostos e Armaz?ns Gerais de S?o Paulo (CEAGESP) e no site oficial de importa??o americano, National Marine Fisheries Service - National Oceanic and Atmospheric Administration (NMFS- NOAA). Os resultados apontaram que a grande variabilidade nos pre?os do ativo se relaciona diretamente com os ganhos e perdas dos agentes de mercado. A s?rie de pre?os apresenta um forte efeito sazonal e semestral. A m?dia de pre?o do camar?o dos ?ltimos 12 anos foi de R$ 11,58 e, provavelmente, fatores externos ? produ??o e a comercializa??o (antidumping americano, enchentes e patologias) afetaram fortemente os pre?os. Dentre o conjunto de modelos testados para a previs?o de pre?os do camar?o, foram selecionados quatro, os quais, atrav?s do procedimento de previs?o de um passo ? frente de de horizonte 12, revelaram-se estatisticamente mais robustos. Constatou-se que h? fracos ind?cios de equil?brio de longo prazo entre as s?ries de pre?os do camar?o brasileiro e o americano, onde de forma equivalente, n?o se encontra rela??o de causalidade entre elas. Concluiu-se que a din?mica de pre?os da commodity camar?o ? influenciada fortemente por fatores produtivos externos e que esses fen?menos causam efeitos sazonais nos pre?os. N?o h? rela??es de estabilidade de longo prazo entre os pre?os do camar?o brasileiro e o americano, mas sabe-se que o Brasil importa insumos produtivos dos EUA, o que de alguma forma demonstra certa depend?ncia produtiva. Para os agentes de mercado, o risco de interfer?ncias de pre?os externos cointegrados ao brasileiro praticamente inexiste. Atrav?s de modelagem estat?stica ? poss?vel minimizar o risco e a incerteza que est?o incorporados no mercado de pescados, deste modo, as estrat?gias de venda e comercializa??o para o camar?o brasileiro podem ser consolidadas e difundidas

Neste trabalho, visamos mostrar as características usuais dos dados de alta frequência, bem como utilizar modelagem não paramétrica para estimar a variância/volatilidade para esses dados. Após uma revisão sobre microestrutura de mercado, sazonalidade intradiária, variação quadrática e saltos, utilizamos os dados da PETR4 para estimar a variância realizada e variação bipotente. Determinadas essas séries, testamos se há saltos nas mesmas. Em seguida, analisamos o impacto que a microestrutura de mercado e a sazonalidade intradiária causam na detecção dos saltos. Concluímos que, enquanto a presença de microestrutura aponta para um número de saltos menor que o esperado, a sazonalidade intradiária aponta para o lado contrário, ou seja, ela causa um viés para detectar mais saltos, dada a estrutura típica da curva de volatilidade ao longo do dia em formato de J invertido, causando mais saltos incorretamente detectados no período mais volátil do dia (que corresponde a abertura da bolsa de valores). / In this work, we aim to show the usual characteristics of high-frequency data and the estimation of variance/volatility for this kind of data using nonparametric models. After reviewing concepts about market microstructure, intraday seasonality, quadratic variation and jumps, we use PETR4 data to estimate realized variance and bipower variation. With these series determined, we test for jumps. Then, we analyze the impact that market microstructure and intraday seasonality causes in jump detection. We conclude that while microstructure noise indicates fewer jumps than the ideal amount, intraday seasonality goes in the opposite direction, i.e., it detects more jumps than it should, since the typical inverted-J-shaped intraday volatility pattern tends to incorrectly detect more jumps at the most volatile period (which is when stock markets start negotiations).

As décadas de 1990 e 2000 foram marcadas por uma série de crises cambiais e financeiras no mundo, atingindo tanto os países emergentes quantos os países desenvolvidos, causando desajustes estruturais, financeiros e reais, nesses países. Identificar as crises cambiais e financeiras é mais complexo no mundo real do que na teoria, uma vez que os regimes cambiais em geral são flexíveis, mas administrados pelas autoridades monetárias, e as taxa de juros, em um contexto de livre mobilidade de capitais, são bastante voláteis. O objetivo do trabalho é centrar a atenção na condução da política cambial por parte das autoridades monetárias, em especial às dos países emergentes, como estratégia de estabilização dos preços e, marginalmente, de crescimento econômico, levando-se em consideração que uma taxa de câmbio de desequilíbrio tende não somente a afetar a dinâmica de preços e a trajetória de crescimento da atividade econômica, mas, também, a protagonizar desequilíbrios de balanço de pagamentos e, por conseguinte, crises cambiais. Diante deste contexto, procura-se verificar a relação de causalidade entre a volatilidade da taxa de câmbio e algumas variáveis macroeconômicas selecionadas, com o propósito de tentar encontrar elementos comuns que permitam entender os motivos que determinam o surgimento de crises cambiais nos países, independente do regime cambial vigente. Para tanto, torna-se necessário uma análise, através tanto da revisão bibliográfica quanto da estatística-descritiva, do funcionamento do mercado de câmbio, dos modelos de crises cambiais e dos desdobramentos das crises que afetaram os países emergentes, nas décadas de 1990 e 2000. Por fim, analisar os movimentos das variáveis macroeconômicas selecionadas e sua relação com o mercado de câmbio nos permite entender, ou verificar, quais fatores, com ou sem relação direta com os fundamentos macroeconômicos, influenciam a dinâmica econômica e a ocorrência de crises cambiais. / The decades of 1990 and 2000 were marked by a series of exchange rate and financial crises in the world, affecting both emerging and developed countries, and causing structural, financial, and real maladjustments in such countries. Identifying the exchange rate and financial crises is more complex in the real world than it is in theory, since exchange rate regimes in general are flexible, but administered by monetary authorities. In addition, the interest rates, in a context of free capital mobility, are quite volatile. The objective of this paper is to focus the attention on the conduct of the exchange rate policy by the monetary authorities, particularly those in emerging countries, as a strategy for the stabilization of prices and, to a smaller extent, of economic growth, taking into consideration that an imbalanced exchange rate tends not only to affect the price dynamics and the growth path of economic activity, but also to bring about disequilibria in balance of payments, and, as a consequence, exchange rate crises. In light of this context, it seeks to check whether there is a causal link between the volatility of the exchange rate and some selected macroeconomic variables, with a view to seeking common elements that enable an understanding of the reasons that determine the emergence of exchange rate crises in the countries, regardless of the existing exchange rate regime. To this end, it is necessary to carry out analysis, both through bibliographic review and descriptive statistics, of the functioning of the exchange market, of the currency crisis models, and of the outcomes of the crises that affected emerging countries in the decades of 1990 and 2000. Finally, analyzing the movements of the selected macroeconomic variables and their relation to the exchange market enables us to understand, or verify, which factors – either directly related to the macroeconomic fundamentals or not – influence the economic dynamics and the occurrence of exchange rate crises.

Na Europa alguns países passaram por um processo de integração econômica, trocando suas moedas locais por uma moeda única a fim de aumentar o volume de comércio e investimento direto entre os países europeus. Em fevereiro de 1992 foi assinado o Tratado da União Européia (UE), conhecido como Tratado de Maastricht, no qual foi definida uma nova unidade monetária, conhecida como Euro, que entraria em vigor a partir de 1999 nos países integrantes da UE. O processo de ajuste experimentado por algumas economias européias para a inserção no bloco econômico europeu e para adoção do Euro pode ter afetado os fundamentos e, por conseguinte, a volatilidade do mercado acionário. O objetivo desta dissertação é analisar o impacto da introdução da moeda única no mercado acionário europeu. Para isso, será estimando um modelo GARCH com mudança de regime (SWGARCH). Mais especificamente a idéia é responder as seguintes perguntas: Será que o Euro mudou o regime da volatilidade do mercado acionário europeu? Esta possível mudança foi temporária ou permanente? Para esta análise foi utilizado um grupo de países estáveis, composto por França e Alemanha e um grupo de países instáveis, composto por Itália e Portugal. Para analisar o efeito isolado do Euro, utilizou-se a Inglaterra e a Suécia, pois são países membros da UE que não adotaram a moeda única. Para tirar o efeito dos eventos mundiais, foi incluído o mercado acionário americano como proxy do mercado mundial. Os resultados encontrados mostram que o Euro não afetou a volatilidade do mercado mundial, mas impactou temporariamente a volatilidade dos mercados locais. Para os países que não adotaram o Euro não temos como evidenciar claramente se houve algum impacto na volatilidade. / Some European countries had faced an increasing integration concerning their macroeconomic fundamentals since the mid nineties. A group of countries signed the European Union Maastricht Treaty on February 1992. This Treaty defined the creation of the European Monetary Union (EMU) and a new currency (Euro) that would be set in its members on January 1st, 1999. The European countries of UME had to adopt a lot of economics reforms in order to convert their local currencies into Euro. These changes in the macroeconomics fundamentals should have affected European stock markets. The objective of this paper is to analyze the impact of Euro on European sock markets. Has the Euro changed European stock markets volatility? Was this possible change temporary or permanent? In others words, the main goal of this paper is try to answer these questions. It will be estimated an univariate Switching GARCH model for stable and unstable European economies. The American stock market was used as a proxy to the world stock market. The results show that the Euro has not affected the world stock market, but it had a temporary impact on volatility of the European stock markets in the countries that joined EMU.

O presente trabalho analisou as volatilidades dos mercados de renda fixa e variável de onze países, sendo eles: Brasil, Rússia, Índia, China, África do Sul (neste país apenas renda fixa), Argentina, Chile, México, Estados Unidos, Alemanha e Japão no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2011. Os indicadores utilizados para representar cada mercado foram os índices dos mercados de ações e as taxas de juros interbancárias. Para tanto, o estudo se utilizou de modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH, verificando quais destes processos eram mais eficientes para modelagem da volatilidade dos mercados dos países da amostra. Esta pesquisa também verificou qual dos modelos (ARIMA ou modelos GARCH e suas extensões) conseguiria prever melhor as séries de tempo analisadas. Além disso, por meio dos índices de correlação, covariância e causalidade Granger, foram comparados os retornos e a volatilidade do mercado de ações entre os países BRIC, entre os países latinos americanos e entre os países desenvolvidos e o Brasil. Os resultados sugerem que a volatilidade, tanto do mercado de renda fixa quanto do mercado de renda variável, é mais bem modelada por processos GARCH assimétricos (EGARCH e TGARCH), demonstrando efeitos de alavancagem nas séries estudadas. Quanto aos modelos de previsão, os modelos ARIMA, também para os dois mercados, mostrou-se mais eficiente que os modelos GARCH e suas extensões. Além disso, as volatilidades dos mercados de ações entre os países analisados parecem ser mais correlacionadas e possuir maior causalidade Granger do que os retornos destes países. Entre os dois mercados, renda fixa e variável dentro de cada país, as correlações dos retornos e da volatilidade são muito baixas, em algumas vezes negativa, e há pouca relação de causalidade Granger. / This study analyzed the volatility of fixed income and stocks markets for eleven countries, namely: Brazil, Russia, India, China, South Africa (just fixed income), Argentina, Chile, Mexico, United States, Germany and Japan from January 2000 to December 2011, using interbank interest rate as a fixed income market indicator and stock index to each country, as a stock market indicator. Therefore, the study used models of autoregressive conditional heteroscedasticity: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH to verify which of these processes were more effective for in volatility modeling in each country. This research also found that the models (ARIMA or GARCH models and their extensions) could be used as the best forecast models. Moreover, by means of correlation coefficients, covariance and Granger causality, were used to compare the returns and volatility of the stock market among the BRIC countries, among the Latin American countries and between developed countries and Brazil. The results suggest that the volatility of both the fixed income market as the stock market is best modeled by processes asymmetric GARCH (EGARCH and TGARCH) demonstrating leverage effects in the time series. Regarding prediction ARIMA models was more efficient for both markets than GARCH models and extensions. In addition, the volatility of stock markets across countries analyzed seem to be more correlated and have higher Granger causality than returns these countries. Between the two markets, for each country, the correlations of returns and volatility are very low, if not positive, and there is low Granger causality.

O objetivo deste trabalho foi estudar o comportamento da volatilidade do preço da soja negociada em contratos futuros na BM&FBOVESPA (série SFI). O estudo foi realizado por meio da comparação entre duas abordagens: na primeira, foi utilizada a série de retornos absolutos da série em questão para representar a volatilidade da mesma, que se mostrou persistente ao longo do tempo, comprovando o fato de que a série possui o comportamento de memória longa. Por ter apresentado tal comportamento, fez-se necessária a utilização de modelos ARFIMA (\"Autorregressivos Fracionários Integrados de Médias Móveis\") estes, que são capazes de capturar de maneira efetiva tal comportamento. Ainda dentro desta abordagem, os modelos foram estimados de duas maneiras distintas: a primeira, em que todos os parâmetros foram estimados simultaneamente e a segunda, em que primeiramente foi estimado o parâmetro de memória longa, diferenciada a série e, posteriormente, foram ajustados os modelos ARIMA nos dados diferenciados. Por fim, a segunda abordagem utilizada no trabalho é a mais comum em pesquisas acadêmicas: foi realizada a estimação dos modelos GARCH (\"Autorregressivos Generalizados de Heteroscedasticidade Condicional\") diretamente na série de retornos. Neste estudo, concluímos que a primeira abordagem se mostrou mais eficiente, dados os critérios de comparação utilizados. / The purpose of this article was to study the volatility of the soybean price traded in futures contracts on the BM&FBOVESPA (SFI series). The study was conduct by comparison between two approaches: first, was use the series of absolute returns of the respective series, to represent its volatility, which was persistent over time, proving the fact that the series has a long memory behavior. Because of such behavior, it was necessary to use ARFIMA models (\"Autoregressive Fractional Integrated Moving Average\"), which are able to capture effectively such behavior. Still using this approach, the models were estimate in two different ways: first, which all parameters were estimate simultaneously, and the second one, that was first estimated the long memory parameter, differentiated the series and, later, adjusted the ARIMA models in differentiated data. Finally, the second approach used in this work is the most common in academic research: the estimation of GARCH models (\"Generalized Autoregressive Conditional Heretoscskedasticity\") directly in the returns series of the studied series. In this study, we conclude that the first approach was more effective, given the comparison criteria used.

As entidades fechadas de previdência complementar (EFPC) possuem significativa relevância na economia brasileira com seus ativos dos fundos de pensão representando 16,8% do PIB em dezembro de 2009. O sistema de gerenciamento de risco dos fundos de pensão ainda não evoluiu na mesma proporção em que evoluiu em outros segmentos do mercado financeiro brasileiro. Para atender suas demandas de gerenciamento de risco, os fundos de pensão têm utilizado os modelos propostos para as instituições financeiras; tais modelos, contudo, não chegam a atender integralmente às suas necessidades. Os órgãos reguladores do setor têm estimulado os fundos de pensão a utilizarem seus próprios modelos para estimar a volatilidade e o Value at Risk (VaR). O objetivo do trabalho é propor uma modelagem de risco a partir da volatilidade estocástica (SV) para o cálculo do Value at Risk (VaR), comparando-a com a volatilidade calculada pela EWMA, proposta pelo Risk Metrics . A aplicação empírica do modelo foi efetuada a partir de uma amostra de uma série de retornos da carteira de uma entidade fechada de previdência complementar (EFPC) - fundo de pensão, a Indusprevi - Sociedade de Previdência Privada do Rio Grande do Sul. A amostra utilizada corresponde às cotas diárias entre o período de 01 de abril de 2004 até 31 de dezembro de 2009, representando 1.439 observações diárias. Os resultados apurados para a amostra demonstraram que a volatilidade estocástica (SV) tende a gerar um Value at Risk (VaR) mais conservador que o calculado a partir da metodologia do EWMA, quando testado pelo Teste de Kupiec (1995) e pela realização de Back testing. Tal fato, no entanto, torna o modelo mais adequado à realidade da Indusprevi e de uma grande maioria de outros fundos, que tendem a adotar políticas de investimentos mais conservadoras. / Pension funds have significant relevance to the Brazilian economy with assets representing, in December 2009, 16.8% of GDP. The pension funds risk management system has not evolved in the same pace as other sectors of the Brazilian financial market. To meet their demands for risk management, pension funds have employed the models proposed for financial institutions. Such models, however, fail to fully satisfy their needs. Government regulators have encouraged pension funds to use their own models so as to estimate volatility and Value at Risk (VaR). The main objective of this thesis is to propose a model of risk based on stochastic volatility (SV) to calculate the Value at Risk (VaR), as well as comparing it with the volatility estimated by EWMA, proposed by Risk MetricsTM. The empirical application of the model was made on a sample of portfolio returns of the pension fund Indusprevi - Sociedade de Previdência Privada do Rio Grande do Sul. The sample comprises 1439 daily quotes during the period April 1, 2004 to December 31, 2009. The results showed that the stochastic volatility (SV) tends to generate a more conservative Value at Risk (VaR) than the EWMA method when applying both the Kupiec (1995) test and back testing. This fact, therefore, makes the model more suitable to the principles of Indusprevi as well as a large majority of other funds, which tend to adopt more conservative investment policies.

Na Europa alguns países passaram por um processo de integração econômica, trocando suas moedas locais por uma moeda única a fim de aumentar o volume de comércio e investimento direto entre os países europeus. Em fevereiro de 1992 foi assinado o Tratado da União Européia (UE), conhecido como Tratado de Maastricht, no qual foi definida uma nova unidade monetária, conhecida como Euro, que entraria em vigor a partir de 1999 nos países integrantes da UE. O processo de ajuste experimentado por algumas economias européias para a inserção no bloco econômico europeu e para adoção do Euro pode ter afetado os fundamentos e, por conseguinte, a volatilidade do mercado acionário. O objetivo desta dissertação é analisar o impacto da introdução da moeda única no mercado acionário europeu. Para isso, será estimando um modelo GARCH com mudança de regime (SWGARCH). Mais especificamente a idéia é responder as seguintes perguntas: Será que o Euro mudou o regime da volatilidade do mercado acionário europeu? Esta possível mudança foi temporária ou permanente? Para esta análise foi utilizado um grupo de países estáveis, composto por França e Alemanha e um grupo de países instáveis, composto por Itália e Portugal. Para analisar o efeito isolado do Euro, utilizou-se a Inglaterra e a Suécia, pois são países membros da UE que não adotaram a moeda única. Para tirar o efeito dos eventos mundiais, foi incluído o mercado acionário americano como proxy do mercado mundial. Os resultados encontrados mostram que o Euro não afetou a volatilidade do mercado mundial, mas impactou temporariamente a volatilidade dos mercados locais. Para os países que não adotaram o Euro não temos como evidenciar claramente se houve algum impacto na volatilidade. / Some European countries had faced an increasing integration concerning their macroeconomic fundamentals since the mid nineties. A group of countries signed the European Union Maastricht Treaty on February 1992. This Treaty defined the creation of the European Monetary Union (EMU) and a new currency (Euro) that would be set in its members on January 1st, 1999. The European countries of UME had to adopt a lot of economics reforms in order to convert their local currencies into Euro. These changes in the macroeconomics fundamentals should have affected European stock markets. The objective of this paper is to analyze the impact of Euro on European sock markets. Has the Euro changed European stock markets volatility? Was this possible change temporary or permanent? In others words, the main goal of this paper is try to answer these questions. It will be estimated an univariate Switching GARCH model for stable and unstable European economies. The American stock market was used as a proxy to the world stock market. The results show that the Euro has not affected the world stock market, but it had a temporary impact on volatility of the European stock markets in the countries that joined EMU.