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    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
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Cash-flow-at-risk : análise e aplicação em uma empresa de energia

da Silva Bego, Marcelo January 2007 (has links)
Made available in DSpace on 2014-06-12T15:06:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo1184_1.pdf: 1045542 bytes, checksum: 129aa95643e5df7d1081172df79decb7 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2007 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A metodologia do Cash-Flow-at-Risk (CFaR), que busca determinar a pior queda no fluxo de caixa gerada pela influência dos fatores de risco, é fruto das inovações teóricas e técnicas que tomaram força a partir da década de noventa na administração de risco em empresas não financeiras. Este processo de inovação foi impulsionado, tanto pela necessidade de uma administração mais eficiente de risco, no fluxo de caixa e lucro, quanto pelo advento da metodologia do Value-at-Risk. Este trabalho de dissertação objetiva aplicar a metodologia do Cash-Flow-at-Risk desenvolvida por Adrén, Jankensgard e Oxelheim (2005) na Companhia Hidro Elétrica do São Francisco (Chesf). Para isso foram coletados os dados relativos ao EBITDA da Chesf e de um conjunto de prováveis fatores que o EBITDA apresenta exposição. Estes fatores foram escolhidos pelas características do setor elétrico brasileiro, da Chesf e pelos fatores determinados em trabalhos anteriores, que utilizaram empresas deste setor. O cálculo do CFaR da Chesf foi realizado em duas etapas. A primeira utilizou a análise MUST na construção do modelo de exposição, determinando os fatores de risco e a segunda intensiva em simulações, gerando as distribuições para o EBITDA dependente dos fatores e do EBITDA independente. Os resultados da primeira etapa mostram que o EBITDA da Chesf apresenta exposição ao PIB, IGPM e IPCA, enquanto na segunda chega-se ao valor do CFaR condicional de 83.763 milhões e CFaR independente de 100.560 milhões, ambos ao nível de significância de 5%. Agregando as duas distribuições chegou-se ao valor do CFaR da Chesf de 87.184 milhões, com o nível de significância de 5%, valor este, abaixo do verdadeiro valor do EBITDA
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Produktion unter Risiko : ein agentenbasiertes, sektorales Partialmodell zur Anwendung in der Nachhaltigkeitsforschung / Production under risk

Meißner, Frank January 2007 (has links)
Mit der hier vorliegenden Arbeit wird ein mikroökonomisches Multiagentenmodell eines Produktionssektors vorgeschlagen. Das Modell folgt einem post-walrasianischem Ungleichgewichtsansatz und beschreibt optimierende Agenten der Produktionsseite. Diese berücksichtigen in probabilistischen Nebenbedingungen Risiken des Cash Flow, die sich aus unsicheren Absatzmengen ergeben. Produzenten stehen in monopolistischer Konkurrenz und lernen durch Beobachten. Wird vorliegendes Modell in ein Totalmodell integriert, so wird es möglich, die sich aus der Klimadebatte ergebenden, notwendigen Veränderungen im Investitions- und Produktionsverhalten zu diskutieren und darzustellen. / In the following thesis I propose a microeconomic Multi-Agent-Model of a production sector. I apply a Post-Walrasian disequilibrium approach and describe optimizing agents. These agents use chance constraints which depict a Cash Flow at Risk approach. Agents act in a Monopolistic-Competition environment.
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Gerenciamento de risco em empresas não financeiras: aplicações na indústria petrolífera

Soutelinho, Wagner de Farias 14 August 2009 (has links)
Submitted by Wagner Soutelinho (wfsoutelinho@ig.com.br) on 2009-08-14T14:36:21Z No. of bitstreams: 1 Gerenciamento de Risco em Empresas Não Financeiras_ Aplicações na Indústria Petrolífera.pdf: 231339 bytes, checksum: a148b283f1d9abe2fbd4e766e8c722b5 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2009-08-14T14:45:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Gerenciamento de Risco em Empresas Não Financeiras_ Aplicações na Indústria Petrolífera.pdf: 231339 bytes, checksum: a148b283f1d9abe2fbd4e766e8c722b5 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-08-14T14:46:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Gerenciamento de Risco em Empresas Não Financeiras_ Aplicações na Indústria Petrolífera.pdf: 231339 bytes, checksum: a148b283f1d9abe2fbd4e766e8c722b5 (MD5) / O objetivo principal deste trabalho é a criação de um modelo teórico para a mensuração do fluxo de caixa em risco (CFaR) em instituições não financeiras, e sua aplicação na indústria de óleo e gás. Através deste modelo a empresa deve ser capaz de observar, através de seu fluxo de caixa, a probabilidade de dispor ou não de recursos para honrar seus compromissos. Deve-se analisar os métodos utilizados para gerenciamento de risco (VaR, CFaR e EaR) e aplicar um modelo de CFaR. Após a aplicação desta métrica, pode-se analisar os resultados encontrados. Será utilizado como base para o modelo proposto um paper publicado no Jornal of Applied Corporate Finance intitulado 'Exposure-Based Cash-Flow-at-Risk: An Alternative to VaR for Industrial Companies'. Foi observado que o CFaR vem ganhando mais popularidade na gestão de risco das grandes empresas, demonstrando a exposição ao risco destas empresas e viabilizando a uma melhor tomada de decisão como utilizar o hedge de forma mais eficiente.
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Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas - MIGGRI

Souza, Joana Siqueira de January 2011 (has links)
A Gestão de Riscos tem sido uma problemática bastante discutida nos últimos tempos. A necessidade de identificar, medir e controlar o grau de risco nas empresas tem aumentado na medida em que aumentam também as incertezas que circundam as organizações. Entretanto, a gestão de riscos tem sido muito discutida no ambiente de projetos, quando se busca avaliar os riscos associados a um projeto de investimento. Porém, apesar desta informação ser importante e necessária, atualmente se faz necessário ampliar as informações de risco, buscando identificar os riscos que afetam a empresa como um todo, focando em seus diferentes tipos de negócio. Neste contexto surge a Gestão de Riscos Corporativos (ou Enterprise Risk Management – ERM), metodologia que busca identificar, medir e controlar riscos de negócio e é o tema desta pesquisa. Para a Gestão de Riscos Corporativos já foram desenvolvidos modelos como o COSO (2007) e normas como a AS/NZS 4360 (1999) e a NBR ISO 31000 (2009), porém nestes modelos muita atenção é dada às etapas a serem desenvolvidas para uma gestão completa, sem associar claramente as ferramentas e conceitos que devem ser usados em cada etapa, bem como há um foco restrito aos aspectos quantitativos, havendo dificuldade para o tratamento de riscos classificados como qualitativos. Desta forma, este trabalho apresenta a construção de um Modelo Conceitual para Gestão de Riscos Corporativos, o qual foi validado através de um Estudo de Campo em duas empresas que possuem o processo de ERM relativamente estruturado. Como resultado gerouse um Modelo Preliminar, cujo principal objetivo é criar um conjunto de indicadores parciais e global que auxiliem os gestores a controlar os riscos aos quais seus negócios estão expostos, permitindo a comparação entre diferentes Unidades de Negócio (UN) de uma mesma organização. O Modelo Preliminar está apoiado em uma estrutura matricial de controle e é composto por seis fases: (i) Estruturação e Planejamento – focada em organizar o processo de Gestão de Riscos na empresa; (ii) Contexto de risco – cujo objetivo é identificar e ranquear os riscos aos quais as UNs estão expostas; (iii) Grau de exposição ao risco – fase que visa avaliar quanti e qualitativamente os riscos priorizados na fase anterior, buscando calcular os indicadores de riscos propostos, gerando o Grau de Risco de cada UN; (iv) Grau desejado de exposição ao risco – fase que busca identificar o grau de tolerância ao risco desejado pela empresa, com intuito de alinhar o grau de exposição calculado ao tolerado pela organização; (v) Tratamento dos riscos – fase onde os riscos críticos são identificados e ações de contingência são propostas para o ajuste do Grau de Risco em cada UN avaliada; e (vi) Monitoramento dos riscos – fase de gerenciamento contínuo dos riscos, onde responsabilidades de controle são definidas, visando um monitoramento horizontal dos riscos, comparando as diferentes UNs da organização. Este Modelo Preliminar foi aplicado em uma empresa de grande porte do setor de construção civil, sendo avaliadas suas duas UNs. Durante a aplicação, todas as seis fases foram realizadas, sendo possível calcular o Grau de Risco de cada UN, definindo ações contingenciais para os riscos mais críticos, estruturando um processo de controle formal e alinhado às expectativas da organização. Por fim, foi gerado um modelo final, chamado MIGGRI – Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas, com algumas modificações realizadas devido à aplicação prática, concluindo-se que o modelo desenvolvido preenche as lacunas identificadas na literatura sobre Gestão de Riscos, contribuindo para esta ascendente área de pesquisa. / Recently, Risk Management issues have been widely discussed. There is an increasing need to identify, measure and control the levels of risk within enterprises as the levels of uncertainty that surround them also rise. Risk management, however, is commonly discussed at the level of projects, when the aim is to assess the risks associated with an investment project. Notwithstanding the importance and necessity of such information, nowadays it is necessary to expand the information on risks, attempting to identify the risks that affect the enterprise as a whole, focusing on its different types of business. In this context there arises the concept of Enterprise Risk Management – ERM, methodology whose objective is to identify, measure and control business risks and which is the central theme of the present research. Models such as COSO (2007) and regulations such as AS/NZS 4360 (1999) and ISO 31000 (2009) have already been developed for Enterprise Risk Management; however, in these models much attention has been given to the steps that must be developed for a complete management without clearly associating the tools and concepts that must be used in each step, and there is also a focus restricted to the quantitative aspects, while there is difficulty in the assessment of risks classified as qualitative. Therefore, this research aims at presenting the construction of a Conceptual Model for Enterprise Risk Management, validated by means of a Field Study in two companies that employ the ERM process in a relatively structured form. This resulted in a Preliminary Model, whose main objective is to create a set of partial and global indicators that aid managers in controlling risks to which their businesses are exposed, allowing for a comparison between different Business Units (BU) in a same organization. The Preliminary Model is supported by a control matrix structure and is composed of six stages: (i) Structuring and Planning – focused on organizing the Risk Management process in the company, (ii) Risk Context – whose objective is to identify and rank the risks to which the BUs are exposed; (iii) Risk Exposure Level – aims to assess quantitatively and qualitatively the risks prioritized at the previous stage, attempting to calculate the proposed risk indicators, generating the risk level (RL) of each BU; (iv) Intended risk level – this stage aims to identify the level of tolerance to risk intended by the company, having the intention of aligning the calculated RL to what the organization tolerates; (v) Treat the risks – stage in which the critical risks are identified and contingency measures are proposed for the reduction of the RL of each BU assessed; and (vi) Risk monitoring – stage of constant risk management, in which control responsibilities are defined in regards to a horizontal risk monitoring, comparing the different BUs of the organization. This Preliminary Model was applied in a large-sized company in the construction industry, and its two BUs were assessed. During the application, the six stages were carried out, and it was possible to calculate the risk level of each BU, to define the contingency measures for the most critical risks, and to structure a formal control process aligned with the expectations of the organization. Finally, a final model was generated, called MIGGRI – Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas (Model for the Management and Identification of Risk Level in Enterprises), with some alterations due to the practical application, concluding that the model developed fills the gaps identified in the literature on Risk Management, thus contributing to this arising field of research.
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Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas - MIGGRI

Souza, Joana Siqueira de January 2011 (has links)
A Gestão de Riscos tem sido uma problemática bastante discutida nos últimos tempos. A necessidade de identificar, medir e controlar o grau de risco nas empresas tem aumentado na medida em que aumentam também as incertezas que circundam as organizações. Entretanto, a gestão de riscos tem sido muito discutida no ambiente de projetos, quando se busca avaliar os riscos associados a um projeto de investimento. Porém, apesar desta informação ser importante e necessária, atualmente se faz necessário ampliar as informações de risco, buscando identificar os riscos que afetam a empresa como um todo, focando em seus diferentes tipos de negócio. Neste contexto surge a Gestão de Riscos Corporativos (ou Enterprise Risk Management – ERM), metodologia que busca identificar, medir e controlar riscos de negócio e é o tema desta pesquisa. Para a Gestão de Riscos Corporativos já foram desenvolvidos modelos como o COSO (2007) e normas como a AS/NZS 4360 (1999) e a NBR ISO 31000 (2009), porém nestes modelos muita atenção é dada às etapas a serem desenvolvidas para uma gestão completa, sem associar claramente as ferramentas e conceitos que devem ser usados em cada etapa, bem como há um foco restrito aos aspectos quantitativos, havendo dificuldade para o tratamento de riscos classificados como qualitativos. Desta forma, este trabalho apresenta a construção de um Modelo Conceitual para Gestão de Riscos Corporativos, o qual foi validado através de um Estudo de Campo em duas empresas que possuem o processo de ERM relativamente estruturado. Como resultado gerouse um Modelo Preliminar, cujo principal objetivo é criar um conjunto de indicadores parciais e global que auxiliem os gestores a controlar os riscos aos quais seus negócios estão expostos, permitindo a comparação entre diferentes Unidades de Negócio (UN) de uma mesma organização. O Modelo Preliminar está apoiado em uma estrutura matricial de controle e é composto por seis fases: (i) Estruturação e Planejamento – focada em organizar o processo de Gestão de Riscos na empresa; (ii) Contexto de risco – cujo objetivo é identificar e ranquear os riscos aos quais as UNs estão expostas; (iii) Grau de exposição ao risco – fase que visa avaliar quanti e qualitativamente os riscos priorizados na fase anterior, buscando calcular os indicadores de riscos propostos, gerando o Grau de Risco de cada UN; (iv) Grau desejado de exposição ao risco – fase que busca identificar o grau de tolerância ao risco desejado pela empresa, com intuito de alinhar o grau de exposição calculado ao tolerado pela organização; (v) Tratamento dos riscos – fase onde os riscos críticos são identificados e ações de contingência são propostas para o ajuste do Grau de Risco em cada UN avaliada; e (vi) Monitoramento dos riscos – fase de gerenciamento contínuo dos riscos, onde responsabilidades de controle são definidas, visando um monitoramento horizontal dos riscos, comparando as diferentes UNs da organização. Este Modelo Preliminar foi aplicado em uma empresa de grande porte do setor de construção civil, sendo avaliadas suas duas UNs. Durante a aplicação, todas as seis fases foram realizadas, sendo possível calcular o Grau de Risco de cada UN, definindo ações contingenciais para os riscos mais críticos, estruturando um processo de controle formal e alinhado às expectativas da organização. Por fim, foi gerado um modelo final, chamado MIGGRI – Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas, com algumas modificações realizadas devido à aplicação prática, concluindo-se que o modelo desenvolvido preenche as lacunas identificadas na literatura sobre Gestão de Riscos, contribuindo para esta ascendente área de pesquisa. / Recently, Risk Management issues have been widely discussed. There is an increasing need to identify, measure and control the levels of risk within enterprises as the levels of uncertainty that surround them also rise. Risk management, however, is commonly discussed at the level of projects, when the aim is to assess the risks associated with an investment project. Notwithstanding the importance and necessity of such information, nowadays it is necessary to expand the information on risks, attempting to identify the risks that affect the enterprise as a whole, focusing on its different types of business. In this context there arises the concept of Enterprise Risk Management – ERM, methodology whose objective is to identify, measure and control business risks and which is the central theme of the present research. Models such as COSO (2007) and regulations such as AS/NZS 4360 (1999) and ISO 31000 (2009) have already been developed for Enterprise Risk Management; however, in these models much attention has been given to the steps that must be developed for a complete management without clearly associating the tools and concepts that must be used in each step, and there is also a focus restricted to the quantitative aspects, while there is difficulty in the assessment of risks classified as qualitative. Therefore, this research aims at presenting the construction of a Conceptual Model for Enterprise Risk Management, validated by means of a Field Study in two companies that employ the ERM process in a relatively structured form. This resulted in a Preliminary Model, whose main objective is to create a set of partial and global indicators that aid managers in controlling risks to which their businesses are exposed, allowing for a comparison between different Business Units (BU) in a same organization. The Preliminary Model is supported by a control matrix structure and is composed of six stages: (i) Structuring and Planning – focused on organizing the Risk Management process in the company, (ii) Risk Context – whose objective is to identify and rank the risks to which the BUs are exposed; (iii) Risk Exposure Level – aims to assess quantitatively and qualitatively the risks prioritized at the previous stage, attempting to calculate the proposed risk indicators, generating the risk level (RL) of each BU; (iv) Intended risk level – this stage aims to identify the level of tolerance to risk intended by the company, having the intention of aligning the calculated RL to what the organization tolerates; (v) Treat the risks – stage in which the critical risks are identified and contingency measures are proposed for the reduction of the RL of each BU assessed; and (vi) Risk monitoring – stage of constant risk management, in which control responsibilities are defined in regards to a horizontal risk monitoring, comparing the different BUs of the organization. This Preliminary Model was applied in a large-sized company in the construction industry, and its two BUs were assessed. During the application, the six stages were carried out, and it was possible to calculate the risk level of each BU, to define the contingency measures for the most critical risks, and to structure a formal control process aligned with the expectations of the organization. Finally, a final model was generated, called MIGGRI – Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas (Model for the Management and Identification of Risk Level in Enterprises), with some alterations due to the practical application, concluding that the model developed fills the gaps identified in the literature on Risk Management, thus contributing to this arising field of research.
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Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas - MIGGRI

Souza, Joana Siqueira de January 2011 (has links)
A Gestão de Riscos tem sido uma problemática bastante discutida nos últimos tempos. A necessidade de identificar, medir e controlar o grau de risco nas empresas tem aumentado na medida em que aumentam também as incertezas que circundam as organizações. Entretanto, a gestão de riscos tem sido muito discutida no ambiente de projetos, quando se busca avaliar os riscos associados a um projeto de investimento. Porém, apesar desta informação ser importante e necessária, atualmente se faz necessário ampliar as informações de risco, buscando identificar os riscos que afetam a empresa como um todo, focando em seus diferentes tipos de negócio. Neste contexto surge a Gestão de Riscos Corporativos (ou Enterprise Risk Management – ERM), metodologia que busca identificar, medir e controlar riscos de negócio e é o tema desta pesquisa. Para a Gestão de Riscos Corporativos já foram desenvolvidos modelos como o COSO (2007) e normas como a AS/NZS 4360 (1999) e a NBR ISO 31000 (2009), porém nestes modelos muita atenção é dada às etapas a serem desenvolvidas para uma gestão completa, sem associar claramente as ferramentas e conceitos que devem ser usados em cada etapa, bem como há um foco restrito aos aspectos quantitativos, havendo dificuldade para o tratamento de riscos classificados como qualitativos. Desta forma, este trabalho apresenta a construção de um Modelo Conceitual para Gestão de Riscos Corporativos, o qual foi validado através de um Estudo de Campo em duas empresas que possuem o processo de ERM relativamente estruturado. Como resultado gerouse um Modelo Preliminar, cujo principal objetivo é criar um conjunto de indicadores parciais e global que auxiliem os gestores a controlar os riscos aos quais seus negócios estão expostos, permitindo a comparação entre diferentes Unidades de Negócio (UN) de uma mesma organização. O Modelo Preliminar está apoiado em uma estrutura matricial de controle e é composto por seis fases: (i) Estruturação e Planejamento – focada em organizar o processo de Gestão de Riscos na empresa; (ii) Contexto de risco – cujo objetivo é identificar e ranquear os riscos aos quais as UNs estão expostas; (iii) Grau de exposição ao risco – fase que visa avaliar quanti e qualitativamente os riscos priorizados na fase anterior, buscando calcular os indicadores de riscos propostos, gerando o Grau de Risco de cada UN; (iv) Grau desejado de exposição ao risco – fase que busca identificar o grau de tolerância ao risco desejado pela empresa, com intuito de alinhar o grau de exposição calculado ao tolerado pela organização; (v) Tratamento dos riscos – fase onde os riscos críticos são identificados e ações de contingência são propostas para o ajuste do Grau de Risco em cada UN avaliada; e (vi) Monitoramento dos riscos – fase de gerenciamento contínuo dos riscos, onde responsabilidades de controle são definidas, visando um monitoramento horizontal dos riscos, comparando as diferentes UNs da organização. Este Modelo Preliminar foi aplicado em uma empresa de grande porte do setor de construção civil, sendo avaliadas suas duas UNs. Durante a aplicação, todas as seis fases foram realizadas, sendo possível calcular o Grau de Risco de cada UN, definindo ações contingenciais para os riscos mais críticos, estruturando um processo de controle formal e alinhado às expectativas da organização. Por fim, foi gerado um modelo final, chamado MIGGRI – Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas, com algumas modificações realizadas devido à aplicação prática, concluindo-se que o modelo desenvolvido preenche as lacunas identificadas na literatura sobre Gestão de Riscos, contribuindo para esta ascendente área de pesquisa. / Recently, Risk Management issues have been widely discussed. There is an increasing need to identify, measure and control the levels of risk within enterprises as the levels of uncertainty that surround them also rise. Risk management, however, is commonly discussed at the level of projects, when the aim is to assess the risks associated with an investment project. Notwithstanding the importance and necessity of such information, nowadays it is necessary to expand the information on risks, attempting to identify the risks that affect the enterprise as a whole, focusing on its different types of business. In this context there arises the concept of Enterprise Risk Management – ERM, methodology whose objective is to identify, measure and control business risks and which is the central theme of the present research. Models such as COSO (2007) and regulations such as AS/NZS 4360 (1999) and ISO 31000 (2009) have already been developed for Enterprise Risk Management; however, in these models much attention has been given to the steps that must be developed for a complete management without clearly associating the tools and concepts that must be used in each step, and there is also a focus restricted to the quantitative aspects, while there is difficulty in the assessment of risks classified as qualitative. Therefore, this research aims at presenting the construction of a Conceptual Model for Enterprise Risk Management, validated by means of a Field Study in two companies that employ the ERM process in a relatively structured form. This resulted in a Preliminary Model, whose main objective is to create a set of partial and global indicators that aid managers in controlling risks to which their businesses are exposed, allowing for a comparison between different Business Units (BU) in a same organization. The Preliminary Model is supported by a control matrix structure and is composed of six stages: (i) Structuring and Planning – focused on organizing the Risk Management process in the company, (ii) Risk Context – whose objective is to identify and rank the risks to which the BUs are exposed; (iii) Risk Exposure Level – aims to assess quantitatively and qualitatively the risks prioritized at the previous stage, attempting to calculate the proposed risk indicators, generating the risk level (RL) of each BU; (iv) Intended risk level – this stage aims to identify the level of tolerance to risk intended by the company, having the intention of aligning the calculated RL to what the organization tolerates; (v) Treat the risks – stage in which the critical risks are identified and contingency measures are proposed for the reduction of the RL of each BU assessed; and (vi) Risk monitoring – stage of constant risk management, in which control responsibilities are defined in regards to a horizontal risk monitoring, comparing the different BUs of the organization. This Preliminary Model was applied in a large-sized company in the construction industry, and its two BUs were assessed. During the application, the six stages were carried out, and it was possible to calculate the risk level of each BU, to define the contingency measures for the most critical risks, and to structure a formal control process aligned with the expectations of the organization. Finally, a final model was generated, called MIGGRI – Modelo para Identificação e Gerenciamento do Grau de Risco de Empresas (Model for the Management and Identification of Risk Level in Enterprises), with some alterations due to the practical application, concluding that the model developed fills the gaps identified in the literature on Risk Management, thus contributing to this arising field of research.
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[en] ESSAYS IN FINANCIAL RISK MANAGEMENT OF EMERGING COUNTRIES / [pt] ENSAIOS EM GERENCIAMENTO DE RISCOS FINANCEIROS DE PAÍSES EMERGENTES

ALEX SANDRO MONTEIRO DE MORAES 14 April 2016 (has links)
[pt] Nesta tese são desenvolvidos três ensaios que avaliam os riscos relativos a alguns países emergentes. No primeiro ensaio, por meio do uso de modelos da família GARCH, verificou-se que o aumento dos pesos relativos atribuídos às observações mais antigas em função do aumento do horizonte de previsão resulta em melhores estimativas de volatilidade. Por meio da utilização de sete modelos de previsão de volatilidade e séries de retornos de ativos do mercado financeiro brasileiro (ações de Petrobrás e Vale, índice Ibovespa, taxa de câmbio Real/Dólar, taxa de juros de 1 ano e taxa de juros de 3 anos de títulos de dívida do governo brasileiro emitidos em reais) compararam-se as estimativas obtidas na amostra (in-sample) com as observações fora da amostra (out-of-sample). Com base nesta comparação, constatou-se que as melhores estimativas de previsão de volatilidade foram obtidas, predominantemente, por dois modelos que permitem que seus parâmetros variem em função do horizonte de previsão: o modelo modificado EGARCH e o modelo ARLS. Concluiu-se que a utilização de modelos de previsão de volatilidade tradicionais, os quais mantêm inalterados os pesos relativos atribuídos às observações antigas e recentes, independente do horizonte de previsão, mostrou-se inapropriada. No segundo ensaio comparou-se os desempenhos dos modelos de memória longa (FIGARCH) e curta (GARCH) na previsão de value-at-risk (VaR) e expected shortfall (ES) para múltiplos períodos à frente para seis índices de ações de mercados emergentes. Utilizou-se, para dados diários de 1999 a 2014, uma adaptação da simulação de Monte Carlo para estimar previsões de VaR e ES para 1, 10 e 20 dias à frente, usando modelos FIGARCH e GARCH para quatro distribuições de erros. Os resultados sugerem que, em geral, os modelos FIGARCH melhoram a precisão das previsões para horizontes mais longos; que a distribuição dos erros pode influenciar a decisão de escolha do melhor modelo; e que apenas para os modelos FIGARCH houve redução do número de subestimações do VaR verdadeiro com o aumento do horizonte de previsão. Com relação ao terceiro ensaio, percebeu-se que aadministração de riscos é um assunto que há muito tempo já faz parte do dia-adia das instituições financeiras e não financeiras, todavia não é comum a utilização de métricas de risco na Administração Pública. Considerando a existência dessa lacuna e a importância do tema para uma adequada gestão dos recursos públicos, principalmente para países emergentes, esse terceiro ensaio teve como propósitos estimar, em um único valor, o risco de liquidez de um Órgão Público, a Marinha do Brasil, e identificar as fontes desse risco. Para isso, utilizou-se o exposure-based Cash-Flow-at-Risk (CFaR) model, o qual, além de resumir a estimação do risco de liquidez a um único valor, ajuda no gerenciamento desse risco pelo fornecimento de informações adicionais sobre a exposição do fluxo de caixa da organização a diversos fatores de risco. Usando dados trimestrais do período compreendido entre o primeiro trimestre de 1999 ao quarto trimestre de 2013, identificaram-se as taxas de câmbio real/dólar, dólar/libra, a taxa SELIC, a Necessidade de Financiamento do Setor Público e a taxa de inflação dos Estados Unidos como os fatores de risco macroeconômicos e de mercado que impactam o fluxo de caixa da Marinha, bem como se calculou seu CFaR com 95 por cento de nível de confiança para o período de um trimestre à frente. / [en] In this thesis we develop three essays on risk management in some emerging countries. On the first one, using models of the GARCH family, we verified that the increase in relative weights assigned to the earlier observations due to the increase of the forecast horizon results in better estimates of volatility. Through the use of seven forecasting models of volatility and return series of financial markets assets (shares of Petrobras and Vale, Bovespa index, exchange rate Real/Dollar, 1-year and 3 years interest rates of Brazilian Government bonds issued in Reais) the estimates obtained in the sample (in-sample) were compared with observations outside the sample (out-of-sample). Based on this comparison, it was found that the best estimates of expected volatility were obtained predominantly by two models that allow its parameters to vary depending on the forecast horizon: the modified EGARCH model (exponential generalized autoregressive conditional heteroskedastic) and the ARLS model proposed by Ederington and Guan (2005). We conclude that the use of traditional forecasting models of volatility, which keeps unchanged relative weights assigned to both old and new observations, regardless of the forecast horizon, was inappropriate. On the second essay we compared the performance of long-memory models (FIGARCH) with short-memory models (GARCH) in forecasting value-at-risk (VaR) and expected shortfall (ES) for multiple periods ahead for six emerging markets stock índices. We used daily data from 1999 to 2014 and an adaptation of the Monte Carlo simulation to estimate VaR and ES forecasts for multiple steps ahead (1, 10 and 20 days ), using FIGARCH and GARCH models for four errors distributions. The results suggest that, in general, the FIGARCH models improve the accuracy of forecasts for longer horizons; that the error distribution used may influence the decision about the best model; and that only for FIGARCH models the occurrence of underestimation of the true VaR is less frequent with increasing time horizon. Regarding the third essay, we realized that risk management is a subject that has long been part of the day-to-day activities of financial and nonfinancial institutions, yet the use of risk metrics is not common among public agencies. Considering this gap, and the importance of the issue for the proper management of public resources, the purpose of this third essay is to estimate, in a single value, the liquidity risk of a public agency, in this case, the Brazilian Navy, and to identify the sources of risk. To do this, the exposure-based Cash-Flow-at- Risk (CFaR) model has been developed, which, in addition to summarizing the liquidity risk estimation in a single value, helps in managing risk by providing additional information about the exposure of the organization s cash flow to various risk factors. Using quarterly data for the period between the first quarter of 1999 and the fourth quarter of 2013, the macroeconomics and market risk factors that impact the Navy s cash flow were identified. Moreover, the CFaR was calculated at a 95 percent confidence level for a period of one quarter ahead.

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