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Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:37Z (GMT). No. of bitstreams: 3 marceloferreirasantos.pdf.jpg: 18994 bytes, checksum: 6ed4621da38fff28ddcbe493a614c144 (MD5) marceloferreirasantos.pdf: 594325 bytes, checksum: 5a8a7414557d37e5a6d7f21f9a190d47 (MD5) marceloferreirasantos.pdf.txt: 84863 bytes, checksum: 64ea5d2052e93075b4d3e1a6a2ff8b86 (MD5) Previous issue date: 2008-02-08T00:00:00Z / The goal of this work was to show alternatives models to the traditional way of measuring market risk for Brazilian financial assets. In order to cover the maximum possible risk factors in Brazil, we have used the main proxies for Fixed Income products. In times of volatility, market risk management is highly criticized for working in models based on normal distribution. Here it is the best contribution of the VaR and also the greatest criticism of it. In addition, our financial market is characterized by extreme illiquidity in the secondary market in spite of certain governmental bonds. The first stage was to research academic production about the theme in Brazil or worldwide. To our surprise, little has been said in country about stable distribution applied to financial market, whether in risk management, options pricing, or portfolio management. After this step, we selected a set of variables to be used aiming to cover a large part of Brazilian financial assets. Thus, we were able to identify or not a presence of normality condition so that we could model risk measure, VaR and ES, for chosen assets. The theoretical and practical conditions were created: market demand (heavy criticisms of Gausian approach), ample selection of assets (in spite of eventual doubts about liquidity), academic experience, and international knowledge (by means of detailed and meticulous study of the production about the theme in the main circles). In this way, four principal approaches have been analyzed in order to calculate risk measures whether they be coherent or not. It is important to mention that this work might be useful for large initiatives, for example, those which incorporate several assets within linear risk portfolios or, even, for non-linear portfolios. / O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

The project consists of two distinct levels i.e. separation level and diagnostic level. At the separation level, statistical models of gaussians and color are separately used to classify each pixel as belonging to backgroung or foreground. Adopted method is mixture of gaussians.A mixture of gaussians model is suitable here because the results of the picture tests will not depend on the lens opening, but rather on the colors in the backgroung. A mixture of gaussians model for return data seems reasonable. The achieved results the used method on the real sequences are presented in the thesis. Diagnostic level is identified human body on the scene. Adopted method is ASM(Active Shape Models) with PCA(Principal Component Analysis). ASM are statistical models of the shape of human bodies which iteratively deform to fit to an example of the object in a new image.