Made available in DSpace on 2010-04-20T20:14:59Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1998-02-13T00:00:00Z / Apresenta o método value at risk (VaR) para se mensurar o risco de mercado, sob diferentes abordagens. Analisa a série histórica do índice Bovespa no período de 1995 a 1996 por meio de testes econométricos de normalidade, autocorrelação dos retornos e raiz unitária. Comparo valor obtido a partir dos diferentes modelos de estimação de volatilidade propostos e verifica qual dos modelos foi o mais adequado para o caso estudado. / The purpose of this dissertation is to compare the performance of three methods of volatility estimating used for value at risk models: an exponentially weighted moving average (RiskMetrics TM), GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity) and TARCH (Threshold model). Concerning the latter, we decided to test it, given that GARCH models cannot properly capture the leverage etTect (negative shocks have a larger impact on volatility than positive shocks). The sample covers the daily São Paulo Stock Exchange index from 2 January 1995 to 30 December 1996. The test results indicated that the alternative models did not outperform RiskMetrics™ under the particular market conditions observed in the time period studied. Despite the fact that TARCH model can cope with negative or positive skewness, this model did not provide better results than RiskMetrics™. It seems to be reasonable not to attempt to make any general statement that one method is undoubtedly superior to another, given that test results may depend on the data period employed.

Submitted by Daniel Mota (danieleljaick@hotmail.com) on 2010-06-18T02:07:30Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Daniel_Mota.pdf: 530708 bytes, checksum: f1922b8b83ebfc519f0661948f925582 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2010-06-18T13:53:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Daniel_Mota.pdf: 530708 bytes, checksum: f1922b8b83ebfc519f0661948f925582 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-06-18T14:14:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Daniel_Mota.pdf: 530708 bytes, checksum: f1922b8b83ebfc519f0661948f925582 (MD5) Previous issue date: 2010-05-24 / Após a adoção do sistema de metas para a inflação, o Banco Central do Brasil aumentou a sua preocupação em estabelecer uma comunicação mais clara e transparente com o público para ajudar a atingir os seus objetivos. Este trabalho analisa o impacto das divulgações da Ata do Comitê de Política Monetária (COPOM) e do Relatório Trimestral de Inflação sobre a estrutura a termo da taxa de juros brasileira através de um modelo E-GARCH. Os resultados apontam uma redução da volatilidade das taxas de juros após as divulgações, sugerindo que a comunicação do Banco Central do Brasil é eficaz em reduzir as incertezas do mercado.

Submitted by francisco g nastari (fnastari@datagro.com.br) on 2011-12-08T14:15:34Z No. of bitstreams: 1 FINAL_MPAgro_Francisco G. Nastari_rev.pdf: 1316273 bytes, checksum: 74bc705b12cdb4ca9a565630ace6eb6b (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-12-08T14:35:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 FINAL_MPAgro_Francisco G. Nastari_rev.pdf: 1316273 bytes, checksum: 74bc705b12cdb4ca9a565630ace6eb6b (MD5) / Made available in DSpace on 2011-12-08T14:51:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FINAL_MPAgro_Francisco G. Nastari_rev.pdf: 1316273 bytes, checksum: 74bc705b12cdb4ca9a565630ace6eb6b (MD5) Previous issue date: 2011-11-11 / Este trabalho tem como objetivo fazer uma avaliação sobre a correlação entre os preços de açúcar crú e petróleo crú. Até poucos anos atrás, commodities agrícolas e energéticas possuíam uma baixa, ou até mesmo insignificante correlação entre as séries de preços. Este cenário vem se modificando nos últimos anos e este trabalho re-avalia a existência de correlação entre os mercados de açúcar crú e petróleo crú. Uma possível causa para este efeito é a utilização de commodities agrícolas na produção de combustíveis líquidos, como o etanol, sendo este o elo de conexão entre o mundo fóssil e o mundo agrícola. Através de índices como o de correlação fica possível encontrar mecanismos de precificação e hedge em outros mercados mais líquidos e consequentemente mitigar o risco de comercialização de produtos como o açúcar e o etanol de origem de cana-de-açúcar. Em primeiro lugar procurou-se traçar um esboço das possíveis causas desta nova correlação entre commodities agrícolas e energéticas. Em seguida foram utilizados métodos estatísticos e econométricos para avaliar a existência de correlação significativa entre os preços das commodities escolhidas e como estas correlações tem se alterado ao longo do tempo. O modelo GARCH pode ser utilizado para descrever a volatilidade com menos parâmetros do que um modelo ARCH. Neste trabalho, foi selecionado primeiramente o melhor modelo GARCH para esta avaliação e, subsequentemente, este foi usado para avaliar a existência de alteração de correlação entre as variáveis escolhidas. Os resultados revelaram que o índice de correlação entre os preços do açúcar crú e do petróleo crú é estatisticamente diferente de zero e é crescente ao longo do período de tempo estudado. Contudo, apenas a variância condicional do preço do petróleo crú se alterou ao longo do tempo, não acontecendo o mesmo com o açúcar crú. Assim sendo, ainda não é possível afirmar que a correlação crescente observada entre os preços de açúcar crú e petróleo crú é decorrente da relação desses mercados com o mercado de biocombustíveis.

In this thesis, a new trading strategy is proposed. By the help of quantile regression, the conditional distribution functions of stock market returns are estimated. Based on the knowledge of the distribution the strategy produced buying and selling signals which together with a weight function derived from exponential moving averages determines how much and when to buy or sell. The strategy performs better than the market in terms of absolute return and the Sharpe ratio in-sample, but it does not provide satisfactory results out-of-sample.

Este trabalho analisa e modela a Estrutura a Termo das Taxas de Juros objetivando ao teste da Hipótese das Expectativas(HE) na ponta curta da curva de juros e a uma aplicação da teoria de Markowitz (1952) no mercado de renda fixa utilizando a estrutura proposta por Caldeira, Moura e Santos (2015). Para estes fins foram utilizados dados dos contratos futuros de 1 dia dos depósito interbancários (DI1) negociados na BMF interpolados em maturidades fixas, sendo utilizados em base semanal quando do teste da HE e em base diária para a construção dos portfólios de mínima variância. Os resultados encontrados para o teste da HE sugerem a invalidade da teoria, uma vez que o prêmio de risco é se mostra ajustável a um modelo GARCH-M e, portanto, variante no tempo. Os portfólios de mínima variância ajustados nas versões irrestrita e restrita (duration máxima de 1 ano) se mostraram consistentes, tendo superado quase a totalidade dos fundos analisados. O portfólio de mínima variância irrestrito obteve o maior Índice de Sharpe no período analisado. / This work analyzes and model the Term Structure of Interest Rates seeking testing Expectation Hypothesis in the short end of the Yield Curve and to apply the portfolio theory to the fixed income context using the framework proposed by Caldeira, Moura e Santos (2015). We used a database of constant maturities interbank deposits’s future contracts. The results suggest Expectation Hypothesis doesn’t hold and risk premium could be modeled by a GARCH-M framework, being time variant. The bond portfolio optimized were, in general, consistent with high sharpe ratio relative to other funds and beated the chosen benchmark during the period analyzed.

Neste trabalho, aprofundamos o estudo sobre risco sistêmico via funções de agregação. Consideramos três carteiras diferentes como proxy para um sistema econômico, estas carteiras são consistidas por duas funções de agregação, baseadas em todos as ações do E.U.A, e um índice de mercado. As medidas de risco aplicadas são Value at Risk (VaR), Expected Shortfall (ES) and Expectile Value at Risk (EVaR), elas são previstas através do modelo GARCH clássico unido com nove funções de distribuição de probabilidade diferentes e mais por um método não paramétrico. As previsões são avaliadas por funções de perda e backtests de violação. Os resultados indicam que nossa abordagem pode gerar uma função de agregação adequada para processar o risco de um sistema previamente selecionado. / In this work, we deepen the study of systemic risk measurement via aggregation functions. We consider three different portfolios as a proxy for an economic system, these portfolios are consisted in two aggregation functions, based on all U.S. stocks and a market index. The risk measures applied are Value at Risk (VaR), Expected Shortfall (ES) and Expectile Value at Risk (EVaR), they are forecasted via the classical GARCH model along with nine distribution probability functions and also by a nonparametric approach. The forecasts are evaluated by loss functions and violation backtests. Results indicate that our approach can generate an adequate aggregation function to process the risk of a system previously selected.

O conhecimento do risco de ativos financeiros é de fundamental importância para gestão ativa de carteiras, determinação de preços de opções e análise de sensibilidade de retornos. O risco é medido através da variância estatística e há na literatura diversos modelos econométricos que servem a esta finalidade. Esta pesquisa contempla o estudo de modelos determinísticos de volatilidade, mais especificamente os modelos GARCH simétricos e assimétricos. O período de análise foi dividido em dois: de janeiro de 2000 à fevereiro de 2008 e à outubro de 2008. Tal procedimento foi adotado procurando identificar a influência da crise econômica originada nos EUA nos modelos de volatilidade. O setor escolhido para o estudo foi o mercado de petróleo e foram escolhidas as nove maiores empresas do setor de acordo com a capacidade produtiva e reservas de petróleo. Além destas, foram modeladas também as commodities negociadas na Bolsa de Valores de Nova York: o barril de petróleo do tipo Brent e WTI. A escolha deste setor deve-se a sua grande importância econômica e estratégica para todas as nações. Os resultados encontrados mostraram que não houve um padrão de modelo de volatilidade para todos os ativos estudados e para a grande maioria dos ativos, há presença de assimetria nos retornos, sendo o modelo GJR (1,1) o que mais prevaleceu, segundo a modelagem pelo método da máxima verossimilhança. Houve aderência, em 81% dos casos, dos ativos a um determinado modelo de volatilidade, alterando apenas, como eram esperados, os coeficientes de reatividade e persistência. Com relação a estes, percebe-se que a crise aumentou os coeficientes de reatividade para alguns ativos. Ao se compararem as volatilidades estimadas de curto prazo, percebe-se que o agravamento da crise introduziu uma elevação média de 265,4% em relação ao período anterior, indicando um aumento substancial de risco. Para a volatilidade de longo prazo, o aumento médio foi de 7,9%, sugerindo que os choques reativos introduzidos com a crise, tendem a ser dissipados ao longo do tempo. / The knowledge of the risk of financial assets is of basic importance for active management of portfolios, determination of prices of options and analysis of sensitivity of returns. The risk is measured through the variance statistics and has in literature several econometrical models that serve to this purpose. This research contemplates the study of deterministic models of volatility, more specifically symmetrical and asymmetrical models GARCH. The period of analysis was divided in two: January of 2000 to the February of 2008 and the October of 2008. Such a proceeding was adopted trying to identify the influence of the economic crisis given rise in U.S.A. in the volatility models. The sector chosen for the study was the oil market and had been chosen the nine bigger companies of the sector in accordance with the productive capacity and reserves of oil. Beyond these, there were modeled also the commodities negotiated in the Stock Exchange of New York: the barrel of oil of the types Brent and WTI. The choice of this sector is due to his great economical and strategic importance for all the nations. The results showed that there was no a standard of model of volatility for all the studied assets and for the majority of them, there is presence of asymmetry in the returns, being the model GJR (1,1) that more prevailed, according to the method of likelihood. There was adherence, in 81 % of the cases, of the assets to a determined model of volatility, altering only the coefficients of reactivity and persistence. Regarding these, it is realized that the crisis increased the coefficients of reactivity for some assets. In relation to the volatilities of short term, it is realized that the aggravation of the crisis introduced an elevation of 265,4% regarding the previous period, indicating a substantial increase of risk. In relation to the volatility of long term, the increase was 7,9 %, suggesting that the reactive shocks introduced with the crisis have a tendency to be dispersed along the time.

A busca da correta modelagem e previsão de volatilidade em séries financeiras é o que motiva grande parte dos analistas e gestores de carteiras. Esta dissertação buscou, portanto comparar dois tipos de modelos de volatilidade - determinística e estocástica - para as três principais séries de retornos de ações do setor siderúrgico brasileiro, quais sejam: Gerdau PN (GGBR4), Usiminas PN (USIM5) e CSN ON (CSNA3). Os três ativos apresentaram estruturas semelhantes para suas volatilidades. Para as três séries foram encontradas especificações determinísticas do tipo AR (1) - EGARCH (1,1) e AR (1) - TGARCH (0,1), ambas com volatilidades estimadas muito próximas. No caso estocástico optou-se por um modelo AR (1) - SV Estacionário para as três séries de retornos. A maior persistência foi observada no ativo da Gerdau, mostrando que um choque sobre o ativo da Gerdau demora mais a se dissipar do que um choque de mesma magnitude sobre os ativos de Usiminas e CSN. Quanto ao efeito alavancagem, a ação da Usiminas apresentou o maior resultado estimado, mostrando que retornos negativos em um dado instante t geram maior volatilidade no período seguinte (t+1) sobre o ativo da Usiminas. Por último comparou-se a qualidade preditiva das duas classes de modelos de volatilidade por meio de previsões um passo à frente durante 21 dias utilizando-se três estatísticas de previsão - erro médio (ME), raiz do erro quadrático médio (RMSE) e erro absoluto médio (MAE). Para o ativo USIM5 as três estatísticas sugerem que o modelo escolhido deve ser o estocástico. Para o ativo GGBR4 e CSNA3 o ME sugere que o modelo escolhido deve ser o determinístico e o RMSE e o MAE sugerem que o modelo escolhido deve ser o estocástico. / The accurate modeling and forecasting of volatility in financial series is what motivates most analysts and portfolio managers. This dissertation sought therefore to compare two types of volatility models - deterministic and stochastic - for three major series of stock returns of the Brazilian steel industry, namely: Gerdau PN (GGBR4), Usiminas PN (USIM5) and CSN ON (CSNA3). The three assets had similar structures to their volatilities. For all the series we found deterministic specifications of the type AR (1) - EGARCH (1,1) and AR (1) - TGARCH (0.1), both with very close volatility estimates. In the stochastic case we chose a model AR (1) - SV Stationary for the three sets of returns. The highest persistence was observed in the asset of Gerdau, showing that a shock on this asset takes longer to dissipate than a clash of the same magnitude on the assets of Usiminas and CSN. For the leverage effect, the series of Usiminas had the highest estimated results, showing that negative returns in a given time t generate greater volatility in period (t +1) on the asset of Usiminas. Finally we compared the predictive quality of the two classes of volatility models through a one step ahead forecast for 21 days using three statistics for forecasting - mean error (ME), mean squared error (RMSEA) and mean absolute error (MAE). For the asset USIM5 the three statistics suggest that the chosen model should be the stochastic. For the assets GGBR4 and CSNA3 the ME suggests that the chosen model should be the deterministic and the RMSE and MAE suggest that the chosen model should be the stochastic.

Este trabalho analisa e modela a Estrutura a Termo das Taxas de Juros objetivando ao teste da Hipótese das Expectativas(HE) na ponta curta da curva de juros e a uma aplicação da teoria de Markowitz (1952) no mercado de renda fixa utilizando a estrutura proposta por Caldeira, Moura e Santos (2015). Para estes fins foram utilizados dados dos contratos futuros de 1 dia dos depósito interbancários (DI1) negociados na BMF interpolados em maturidades fixas, sendo utilizados em base semanal quando do teste da HE e em base diária para a construção dos portfólios de mínima variância. Os resultados encontrados para o teste da HE sugerem a invalidade da teoria, uma vez que o prêmio de risco é se mostra ajustável a um modelo GARCH-M e, portanto, variante no tempo. Os portfólios de mínima variância ajustados nas versões irrestrita e restrita (duration máxima de 1 ano) se mostraram consistentes, tendo superado quase a totalidade dos fundos analisados. O portfólio de mínima variância irrestrito obteve o maior Índice de Sharpe no período analisado. / This work analyzes and model the Term Structure of Interest Rates seeking testing Expectation Hypothesis in the short end of the Yield Curve and to apply the portfolio theory to the fixed income context using the framework proposed by Caldeira, Moura e Santos (2015). We used a database of constant maturities interbank deposits’s future contracts. The results suggest Expectation Hypothesis doesn’t hold and risk premium could be modeled by a GARCH-M framework, being time variant. The bond portfolio optimized were, in general, consistent with high sharpe ratio relative to other funds and beated the chosen benchmark during the period analyzed.

Neste trabalho, aprofundamos o estudo sobre risco sistêmico via funções de agregação. Consideramos três carteiras diferentes como proxy para um sistema econômico, estas carteiras são consistidas por duas funções de agregação, baseadas em todos as ações do E.U.A, e um índice de mercado. As medidas de risco aplicadas são Value at Risk (VaR), Expected Shortfall (ES) and Expectile Value at Risk (EVaR), elas são previstas através do modelo GARCH clássico unido com nove funções de distribuição de probabilidade diferentes e mais por um método não paramétrico. As previsões são avaliadas por funções de perda e backtests de violação. Os resultados indicam que nossa abordagem pode gerar uma função de agregação adequada para processar o risco de um sistema previamente selecionado. / In this work, we deepen the study of systemic risk measurement via aggregation functions. We consider three different portfolios as a proxy for an economic system, these portfolios are consisted in two aggregation functions, based on all U.S. stocks and a market index. The risk measures applied are Value at Risk (VaR), Expected Shortfall (ES) and Expectile Value at Risk (EVaR), they are forecasted via the classical GARCH model along with nine distribution probability functions and also by a nonparametric approach. The forecasts are evaluated by loss functions and violation backtests. Results indicate that our approach can generate an adequate aggregation function to process the risk of a system previously selected.