Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-07-17T16:14:10Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação_Camila F. Wanderley de C. B. Moraes_versão Final.pdf: 2535411 bytes, checksum: d1c049b373557622907f11095871b5d0 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-17T16:14:11Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) Dissertação_Camila F. Wanderley de C. B. Moraes_versão Final.pdf: 2535411 bytes, checksum: d1c049b373557622907f11095871b5d0 (MD5) Previous issue date: 2015-02-27 / O crescimento da energia eólica no Mundo vem fomentando a geração de uma grande quantidade de dados observacionais oriundos de torres anemométricas. Tais dados são imprescindíveis a várias aplicações, entre as quais se destacam: a análise de viabilidade com respeito à implantação de centrais eólicas (na fase de prospecção) e avaliação do desempenho dos aerogeradores (na fase de operação da central eólica). Por exemplo, os dados observacionais do vento em superfície são empregados para a parametrização, calibração e validação dos modelos utilizados na avaliação do recurso eólico. Portanto, a análise de viabilidade para implantação de centrais eólicas é fortemente dependente da qualidade dos dados observacionais. Porém, apesar da importância de tais dados, são ainda extremamente escassas as publicações sobre garantia e controle de qualidade aplicados a dados anemométricos. De maneira a tentar mitigar esta lacuna do setor eólico, propõe-se, neste trabalho, um procedimento objetivo (automático) para a garantia da qualidade que permita o tratamento de quantidades massivas de dados observacionais, quantidades para as quais se tem como inviável o emprego de procedimentos subjetivos (baseados, por exemplo, no “olho treinado” de um meteorologista) ou mesmo semiobjetivos (semiautomáticos). O procedimento objetivo proposto está baseado em uma sequência de testes organizados em duas grandes classes: testes globais (que avaliam a qualidade de uma série temporal como um todo) e testes locais (que avaliam a qualidade de conjuntos de dados e mesmo dados individuais), sendo 3 as principais inovações deste trabalho: a introdução de uma análise paramétrica objetiva no teste do limite, a realização de um teste objetivo de consistência espacial para a verificação de dados individuais e (a mais relevante) a aplicação de um método objetivo para inferir os parâmetros dos testes. O procedimento objetivo proposto para a garantia da qualidade foi experimentado sobre os dados observacionais de velocidade média do vento (integrados em 10 min) oriundos de quatro torres anemométricas localizadas no litoral do Rio Grande do Norte. Tanto o procedimento como os resultados são aqui apresentados e discutidos. / The world wind power growth has been responsible for the generation of a huge amount of observational data from anemometrical masts. Such data are essential to several applications, being highlighted some of them: the feasibility analysis with respect to the deployment of wind farms (in the exploration phase) and the performance evaluation of wind turbines (during the wind farms operation phase). For example, surface wind observational data are used for parameterization, calibration and validation of models used for the wind resource assessment. Therefore, the feasibility analysis concerning the installation of wind farms is strongly dependent on the observational data quality. However, despite the importance of such data, publications on quality assurance and quality control applied to observational wind data are extremely scarce. In order to try to mitigate this gap in the wind sector, this work aims to establish an objective (automatic) procedure for quality assurance which addresses the treatment of a massive amount of observational data considering that for such amount it is unfeasible the employment of subjective procedures (for example, based on the "trained eye" of a meteorologist) or even a semi-objective (semi-automatic) procedure. The proposed objective procedure is based on a sequence of tests organized into two classes: the global tests (which evaluate the quality of a time series as a whole) and the local tests (which evaluate the quality of data clusters and even individual data), being the main innovations the addition of a parametric analysis in the range test, the addition of an objective spatial consistency test for verifying individual data and the (most important) the employment of an objective method to infer parameters of the tests. The proposed objective procedure for quality assurance was tested on 10 min-averaged wind speed observational data from four anemometrical masts located in the coastal region of the state of Rio Grande do Norte, Brazil. Both the procedures and the results are presented here.

[pt] Um dos fatos estilizados mais pronunciados acerca das distribuições de retornos financeiros diz respeito à presença de caudas pesadas. Isso torna os modelos paramétricos tradicionais de cálculo de Valor em Risco (VaR) inadequados para a estimulação de VaR de baixas probabilidades (1% ou menos), dado que estes se baseiam na hipótese de normalidade para as distribuições dos retornos. Tais modelos não são capazes de inferir sobre as reais possibilidades de ocorrência retornos atípicos. Sendo assim, o objetivo de presente trabalho é investigar o desempenho de modelos baseados na Teoria dos Valores Extremos para cálculos de VaR, comparando-os com modelos tradicionais. Um modelo incondicional, proposto a caracterizar o comportamento de longo prazo da série, e um modelo condicional, sugerido por McNeil e Frey (1999), proposto a caracterizar a dependência presente na variância condicional dos retornos foram utilizados e testados em quatro séries de retornos de ações representativas do mercado brasileiro: retornos de Ibovespa, retornos de Ibovespa Futuro, retornos das ações da Telesp e retornos das ações da Petrobrás. Os resultados indicam que os modelos baseados na Teoria dos Valores Extremos são mais adequados para a modelagem das caudas, e conseqüente para a estimulação de Valor em Risco quando os níveis de probabilidade de interesse são baixos. Além disso, modelo condicional é mais adequado em épocas de crise, pois, ao contrário do modelo incondicional, tem a capacidade de responder rapidamente a mudanças na volatilidade. Medidas de risco, como a perda média e a perda mediana também foram propostas, a fim de fornecer estimativas para as perdas no caso do VaR ser violado. / [en] The existence of fat tails is one of the striking stylized facts of financial returns distribution. This fact makes the use of traditional parametric models for Value at Risk (VaR) stimulation unsuitable for the estimation of low probability events (1% or less). This is because traditional models are based on the conditional normality assumption for financial returns distributions, making them unsuitable to predict the actual probabilities of occurrence of atypical returns. The main purpose of this dissertation is to investigate the performance of VaR models based on extreme Value Theory (EVT), and to compare them to some traditional models. Two classes of models are investigated. The first class is based in an unconditional model, which characterizes the long-term behavior of the time series of returns. The other class of models is a conditional one, which incorporates the short-term behavior of the return series, characterized by the strong dependency observed on the conditional variance of the returns. Both models were applied to four representative time series of the Brazilian stock market: The Bovespa Index, Future of Bovespa Index, Telesp stocks and Petrobrás stocks. The results indicates that EVT based models are suitable for low probability VaR stimulation estimation. Besides that, its possible to conclude that the conditional model is more appropriate for crisis periods, because of its capacity to quickly respond to volatily changes. Alternative risk measures are also used, to give estimates losses magnitudes in the case of VaR violation.

Submitted by Edimilson Costa Lucas (costalucas@yahoo.com) on 2015-11-10T13:28:51Z No. of bitstreams: 1 EdimilsonCostaLucas_TESE.pdf: 2525096 bytes, checksum: 88b5fc4a39e14115350d9a7fddece121 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Tereza Fernandes Conselmo (maria.conselmo@fgv.br) on 2015-11-11T12:34:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 EdimilsonCostaLucas_TESE.pdf: 2525096 bytes, checksum: 88b5fc4a39e14115350d9a7fddece121 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-11-11T12:38:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 EdimilsonCostaLucas_TESE.pdf: 2525096 bytes, checksum: 88b5fc4a39e14115350d9a7fddece121 (MD5) Previous issue date: 2015-10-19 / The occurrence of extreme weather events, such as increased temperature, hurricanes, floods and droughts has been increasingly common around of the world. The finance literature has documented efforts directed to the assessment of economic impacts from climate change that can bring significant consequences for the world economy. However, especially in Brazil, a key emerging market, little has been studied mainly with a view to assessing the impacts of climate events in the company level. Thus, this thesis analyzes, in an unprecedented manner, the impact of weather events on the value of companies belonging to two high national interest industries, in the form of two essays. First it analyzes the impact of extreme rainfall on the stock price of the Brazilian food sector. Therefore, it is conducted the research using daily data in share prices of six companies of this industry. From the location to the main area of activity of these companies, they are considered their daily data on extreme rainfall. With the use of hybrid methodology ARMA-GARCH-GPD, it was found that the evaluated companies, the extreme rainfall impacted significantly in more than half of the 198 days of extreme rainfall between 02/28/2005 and 12/30/2014, resulting in average losses daily around 1.97% on the day after the heavy rainfall. In terms of market value, this represents total average loss of around US$ 682.15 million in a single day. Second it evaluates the impact of climate variables and location on the value of companies in the energy sector in Brazil, from data on companies in the Brazilian electricity sector, as well as rainfall, temperature and geographical location of the companies. From the analysis of data in static panel and spatial panel, the results suggest that temperature and precipitation have significant effect on the value of these companies. This study can contribute in the process of structuring and creating a weather derivatives market in Brazil. / A ocorrência de eventos climáticos extremos, tais como aumento da temperatura, furacões, enchentes e secas, tem sido cada vez mais frequente ao redor do mundo. A literatura de finanças tem documentado esforços dirigidos à avaliação de impactos econômicos oriundos das variações climáticas, com consequências significantes na economia mundial. Entretanto, especialmente no Brasil, um dos principais mercados emergentes, pouco tem sido pesquisado, sobretudo com vistas à avaliação dos impactos de eventos climáticos no nível das empresas. Sendo assim, esta tese analisa, de forma inédita, o impacto de eventos climáticos sobre o valor de empresas pertencentes a duas indústrias de elevado interesse nacional, sob a forma de dois ensaios. Em primeiro lugar analisa-se o impacto de chuvas extremas sobre o preço de ações do setor de alimentos brasileiro. Para tanto, é conduzida a pesquisa empregando dados diários do preço de ações de seis empresas dessa indústria. A partir da localização da principal região de atuação dessas empresas, são considerados os respectivos dados diários referentes às chuvas extremas. Com o emprego da metodologia híbrida ARMA-GARCH-GPD, constatou-se que, nas empresas avaliadas, as chuvas extremas impactaram significantemente em mais da metade dos 198 dias de chuvas extremas ocorridos entre 28/02/2005 e 30/12/2014, acarretando perdas médias diárias ao redor de 1,97% no dia posterior a chuva extrema. Em termos de valor de mercado, isso representa perda média total ao redor de US$682,15 mi em um único dia. Em segundo lugar avalia-se o impacto de variáveis climáticas e localização sobre o valor das empresas do setor de energia do Brasil, a partir de dados referentes às empresas do setor elétrico brasileiro, bem como precipitação pluviométrica, temperatura e localização geográfica das empresas. A partir da análise de dados em painel estático e painel espacial, os resultados sugerem que temperatura e precipitação pluviométrica têm efeito significante sobre o valor dessas empresas. O presente estudo pode vir a contribuir no processo de estruturação e criação de um mercado de derivativos climáticos no Brasil.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:08:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2001-11-30T00:00:00Z / This thesis is composed of two essays which apply the Extreme Value Theory to finance, elaborated and presented in an independent manner, as summarized below. First essay: The effect of the day of the week on equity markets as seen by the Extreme Value Theory. Second essay: The EVT applied to stress tests: reformulation of the Longin's method and the proposition of a measure of extremal dependence. / Esta tese é composta de dois ensaios que aplicam a Teoria de Valores Extremos a finanças, elaborados e relatados de forma independente, resumidos a seguir. Primeiro ensaio: O efeito do dia da semana em mercados acionários visto pela Teoria de Valores Extremos. Apresentamos uma nova abordagem sobre duas questões já bastante discutidas na literatura financeira: a dos efeitos do dia da semana sobre os retornos de mercados acionários e a da estimativa do índice caudal de distribuições de retornos financeiros. A novidade da abordagem consiste exatamente no cruzamento das duas questões. Desta maneira formulamos um novo problema: as caudas das distribuições dos retornos de um determinado mercado acionário são as mesmas em todos os dias da semana? Analisamos este problema para duas amostras de retornos diários de índices de mercados acionários, o IBOVESPA e NASDAQ composto. Usando a Teoria de Valores Extremos, parametrizamos as caudas das distribuições dos retornos segundo os dias da semana e testamos se essas caudas possuem a mesma forma (um índice caudal que leva à mesma família de distribuições). Durante a análise do problema principal, surgiram outras questões que também foram estudadas nesta pesquisa: Existe assimetria entre as caudas (caudas das distribuições de retornos esquerda e direita de tipos diferentes)? Os índices caudais das distribuições de retornos diários do IBOVESPA são os mesmos nos períodos pré e pós Plano Real? Os nossos resultados poderiam ter sido alcançados pela simples análise da curtose? Se os retornos diários do índice NASDAQ composto são, à primeira vista, mais bem comportados do que os do IBOVESPA então sua parametrização é mais ‘fácil’ e suas caudas são mais ‘finas’ do que as do IBOVESPA? Essas questões foram respondidas ao final deste relatório quando também comparamos nossos resultados com os de outras pesquisas que analisaram as duas questões originais separadamente. Os principais resultados obtidos levaram-nos a conclusões distintas sobre os comportamentos das caudas das distribuições dos retornos do NASDAQ composto e do IBOVESPA. Para o NASDAQ composto, concluímos que ambas as caudas são ‘grossas’ quando considerados todos os dias da semana em conjunto. Olhando cada dia da semana separadamente, encontramos a presença de caudas ‘grossas e ‘finas’ indicando um efeito de dia da semana. Por outro lado a amostra do IBOVESPA para todos os dias da semana apresentou resultados consistentes de caudas finas tanto à direita quanto à esquerda. Tomados separadamente os dias da semana não identificamos efeito de dia da semana para o IBOVESPA. Segundo ensaio: A TVE aplicada a testes de stress: reformuIação do método de Longin e proposição de uma medida de dependência extremai. Este ensaio foi elaborado em três etapas. Partimos da reformulação do método de teste de stress para posições de mercado decompostas em fatores de risco proposto por Longin [30, 29, 31]. Este método que utiliza uma técnica da Teoria de Valores Extremos (TVE) bivariada para o cálculo de Valor em Risco (VaR), foi modificado quanto à: técnica da TVE utilizada na parametrização das distribuições marginais e; modelagem da estrutura de dependência das distribuições bivariadas. Como resultado dessas alterações, obtivemos um novo método de cálculo de VaR de carteiras para situações de retornos extremamente altos ou extremamente baixos (teste de stress) e uma nova medida de dependência para eventos extremos, a qual denominamos de coeficiente implícito de dependência extremaI. A segunda etapa do estudo consistiu na avaliação da qualidade do método de cálculo de VaR aqui proposto. Como este método é uma aproximação de um método ‘tradicional’ construída para uma carteira bivariada, analisamos se as estimativas obtidas pelos dois métodos tendem a divergir quando se agrega mais ativos na carteira. Nossos resultados foram de que o método proposto não produz bons resultados quando se agrega mais do que quatro ativos básicos carteira. Por outro lado, concluímos que o coeficiente implícito de dependência extremai é uma boa medida da dependência entre variações de preços de pares de ativos em situações de crise ou euforia de mercados. Como última etapa do estudo, usamos o coeficiente implícito de dependência extremai para avaliar a evolução da dependência (em situações extremas de crise ou euforia) de um conjunto de amostras de retornos diários de mercados acionários e de renda fixa internacionais. Identificamos relação de dependência crescente em situações de crises mais extremas quando estudamos amostras de retornos de títulos representativos dos mercados de dívida externa do Brasil e da Argentina ou quando estudamos amostras de retornos de mercados de dívida externa em relação a índices de mercados acionários desses dois países. Porém, não obtivemos evidência de que para pares de mercados acionários a dependência aumente, seja em situações de booms ou crises extremas. Esta última conclusão é especialmente relevante por dois motivos. Em primeiro lugar, por nossa análise incluir mercados muito vinculados como os do Brasil e da Argentina. Em segundo, por nossos resultados contrariarem a conclusão de estudo de Longin e Solnik [32, 33], pioneiro no uso da TVE na análise da evolução de dependência entre mercados financeiros, de que a dependência dos mercados acionários aumenta quando há tendência de quedas, mas cai quando há tendência de altas.

[pt] A partir da década de 90, a metodologia de Valor em Risco (VaR) se difundiu pelo mundo, tanto em instituições financeiras quanto em não financeiras, como uma boa prática de mensuração de riscos. Um dos fatos estilizados mais pronunciados acerca das distribuições de retornos financeiros diz respeito à presença de caudas pesadas. Isso torna os modelos paramétricos tradicionais de cálculo de Valor em Risco (VaR) inadequados para a estimação de VaR de baixas probabilidades, dado que estes se baseiam na hipótese de normalidade para as distribuições dos retornos. Sendo assim, o objetivo do presente trabalho é investigar o desempenho de modelos baseados na Teoria dos Valores Extremos para o cálculo do VaR. Os resultados indicam que os modelos baseados na Teoria dos Valores Extremos são adequados para a modelagem das caudas, e consequentemente para a estimação de Valor em Risco quando os níveis de probabilidade de interesse são baixos. / [en] Since the 90 decade, the use of Value at Risk (VaR) methodology has been disseminated among both financial and non-financial institutions around the world, as a good practice in terms of risks management. The existence of fat tails is one of the striking stylized facts of financial returns distributions. This fact makes the use of traditional parametric models for Value at Risk (VaR) estimation unsuitable for the estimation of low probability events. This is because traditional models are based on the conditional normality assumption for financial returns distributions. The main purpose of this dissertation is to investigate the performance of VaR models based on Extreme Value Theory. The results indicates that Extreme Value Theory based models are suitable for low probability VaR estimation.

Orientador: Laura Leticia Ramos Rifo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-15T01:44:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bernardini_DiegoFernandode_M.pdf: 1483229 bytes, checksum: ea77acd21778728138eea2f27e59235b (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Iniciamos o presente trabalho apresentando uma breve introdução a teoria de valores extremos, estudando especialmente o comportamento da variável aleatória que representa o máximo de uma sequência de variáveis aleatórias independentes e identicamente distribuídas. Vemos que o Teorema dos Tipos Extremos (ou Teorema de Fisher-Tippett) constitui uma ferramenta fundamental no que diz respeito ao estudo do comportamento assintóticos destes máximos, permitindo a modelagem de dados que representem uma sequência de observações de máximos de um determinado fenômeno ou processo aleatório, através de uma classe de distribuições conhecida como família de distribuições de Valor Extremo Generalizada (Generalized Extreme Value - GEV). A distribuição Gumbel, associada ao máximo de distribuições como a Normal ou Gama entre outras, é um caso particular desta família. Torna-se interessante, assim, realizar inferência para os parâmetros desta família. Especificamente, a comparação entre os modelos Gumbel e GEV constitui o foco principal deste trabalho. No Capítulo 1 estudamos, no contexto da inferência clássica, o método de estimação por máxima verossimilhança para estes parâmetros e um procedimento de teste de razão de verossimilhanças adequado para testar a hipótese nula que representa o modelo Gumbel contra a hipótese que representa o modelo completo GEV. Prosseguimos, no Capítulo 2, com uma breve revisão em teoria de inferência Bayesiana obtendo inferências para o parâmetro de interesse em termos de sua distribuição a posteriori. Estudamos também a distribuição preditiva para valores futuros. No que diz respeito à comparação de modelos, estudamos inicialmente, neste contexto bayesiano, o fator de Bayes e o fator de Bayes a posteriori. Em seguida estudamos o Full Bayesian Significance Test (FBST), um teste de significância particularmente adequado para testar hipóteses precisas, como a hipótese que caracteriza o modelo Gumbel. Além disso, estudamos outros dois critérios para comparação de modelos, o BIC (Bayesian Information Criterion) e o DIC (Deviance Information Criterion). Estudamos as medidas de evidência especificamente no contexto da comparação entre os modelos Gumbel e GEV, bem como a distribuição preditiva, além dos intervalos de credibilidade e inferência a posteriori para os níveis de retorno associados a tempos de retorno fixos. O Capítulo 1 e parte do Capítulo 2 fornecem os fundamentos teóricos básicos deste trabalho, e estão fortemente baseados em Coles (2001) e O'Hagan (1994). No Capítulo 3 apresentamos o conhecido algoritmo de Metropolis-Hastings para simulação de distribuições de probabilidade e o algoritmo particular utilizado neste trabalho para a obtenção de amostras simuladas da distribuição a posteriori dos parâmetros de interesse. No capítulo seguinte formulamos a modelagem dos dados observados de máximos, apresentando a função de verossimilhança e estabelecendo a distribuição a priori para os parâmetros. Duas aplicações são apresentadas no Capítulo 5. A primeira delas trata das observações dos máximos trimestrais das taxas de desemprego nos Estados Unidos da América, entre o primeiro trimestre de 1994 e o primeiro trimestre de 2009. Na segunda aplicação estudamos os máximos semestrais dos níveis de maré em Newlyn, no sudoeste da Inglaterra, entre 1990 e 2007. Finalmente, uma breve discussão é apresentada no Capítulo 6. / Abstract: We begin this work presenting a brief introduction to the extreme value theory, specifically studying the behavior of the random variable which represents the maximum of a sequence of independent and identically distributed random variables. We see that the Extremal Types Theorem (or Fisher-Tippett Theorem) is a fundamental tool in the study of the asymptotic behavior of those maxima, allowing the modeling of data which represent a sequence of maxima observations of a given phenomenon or random process, through a class of distributions known as Generalized Extreme Value (GEV) family. We are interested in making inference about the parameters of this family. Specifically, the comparison between the Gumbel and GEV models constitute the main focus of this work. In Chapter 1 we study, in the context of classical inference, the method of maximum likelihood estimation for these parameters and likelihood ratio test procedure suitable for testing the null hypothesis associated to the Gumbel model against the hypothesis that represents the complete GEV model. We proceed, in Chapter 2, with a brief review on Bayesian inference theory. We also studied the predictive distribution for future values. With respect to the comparison of models, we initially study the Bayes factor and the posterior Bayes factor, in the Bayesian context. Next we study the Full Bayesian Significance Test (FBST), a significance test particularly suitable to test precise hypotheses, such as the hypothesis characterizing the Gumbel model. Furthermore, we study two other criteria for comparing models, the BIC (Bayesian Information Criterion) and the DIC (Deviance Information Criterion). We study the evidence measures specifically in the context of the comparison between the Gumbel and GEV models, as well as the predictive distribution, beyond the credible intervals and posterior inference to the return levels associated with fixed return periods. Chapter 1 and part of Chapter 2 provide the basic theoretical foundations of this work, and are strongly based on Coles (2001) and O'Hagan (1994). In Chapter 3 we present the well-known Metropolis-Hastings algorithm for simulation of probability distributions, and the particular algorithm used in this work to obtain simulated samples from the posterior distribution for the parameters of interest. In the next chapter we formulate the modeling of the observed data of maximum, presenting the likelihood function and setting the prior distribution for the parameters. Two applications are presented in Chapter 5. The first one deals with observations of the quarterly maximum for unemployment rates in the United States of America, between the first quarter of 1994 and first quarter of 2009. In the second application we studied the semiannual maximum of sea levels at Newlyn, in southwest of England, between 1990 and 2007. Finally, a brief discussion is presented in Chapter 6. / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Rolf Nevanlinna, matemático finlandés (1895-1980), fue reconocido por sus trabajos en el campo de las funciones de variable compleja. Su trabajo más significativo estuvo relacionado con la teoría de la distribución de los valores de las funciones meromorfas, donde probó los dos teoremas que llevan su nombre, con importantes consecuencias en dicha teoría. Es conocido que la resolución de ciertos problemas teóricos y prácticos dependen a veces del comportamiento de las raíces de la ecuación f(z) = a; donde f(z) es una función entera o meromorfa y a es un valor complejo. Por ende es de vital importancia investigar el número n(r; f = a) de las raíces de la ecuación anterior y su distribución en el disco DR, cada raíz será contada de acuerdo a su multiplicidad. En el último siglo, el famoso matemático E. Picard obtuvo un resultado importante: toda función entera no constante f(z) toma cada valor complejo infinitas veces, con la posible excepción de un valor. Después, E. Borel introdujo el concepto de orden de una función entera y otros matemáticos profundizaron el teorema de Picard, como el teorema grande de Picard y el teorema de Picard-Borel. Estos resultados tenían limitaciones importantes, por ejemplo trataban solamente el caso de funciones enteras, es decir no consideraban funciones meromorfas y por otro lado se imponía la restricción de que fueran funciones de orden finito. La teoría de distribución de valores tiene significativas aplicaciones, por ejemplo a las ecuaciones diferenciales complejas. Finalmente indicamos que a lo largo del tiempo se han desarrollado métodos diferentes para demostrar los resultados de Nevanlinna, pero en este trabajo se ha seguido los resultados originales en muchos casos de esta teoría. / Tesis

Diante das exigências estipuladas pelos órgãos reguladores pelos acordos internacionais, tendo em vistas as inúmeras crises financeiras ocorridas nos últimos séculos, as instituições financeiras desenvolveram diversas ferramentas para a mensuração e controle do risco inerente aos negócios. Apesar da crescente evolução das metodologias de cálculo e mensuração do risco, o Value at Risk (VaR) se tornou referência como ferramenta de estimação do risco de mercado. Nos últimos anos novas técnicas de cálculo do Value at Risk (VaR) vêm sendo desenvolvidas. Porém, nenhuma tem sido considerada como a que melhor ajusta os riscos para diversos mercados e em diferentes momentos. Não existe na literatura um modelo conciso e coerente com as diversidades dos mercados. Assim, o presente trabalho tem por objetivo geral avaliar os estimadores de risco de mercado, gerados pela aplicação de modelos baseados no Value at Risk (VaR), aplicados aos índices das principais bolsas dos países desenvolvidos e emergentes, para os períodos normais e de crise financeira, de modo a apurar os mais efetivos nessa função. Foram considerados no estudo os modelos VaR Não condicional, pelos modelos tradicionais (Simulação Histórica, Delta-Normal e t-Student) e baseados na Teoria de Valores Extremos; o VaR Condicional, comparando os modelos da família ARCH e Riskmetrics e o VaR Multivariado, com os modelos GARCH bivariados (Vech, Bekk e CCC), funções cópulas (t-Student, Clayton, Frank e Gumbel) e por Redes Neurais Artificiais. A base de dados utilizada refere-se as amostras diárias dos retornos dos principais índices de ações dos países desenvolvidos (Alemanha, Estados Unidos, França, Reino Unido e Japão) e emergentes (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul), no período de 1995 a 2013, contemplando as crises de 1997 e 2008. Os resultados do estudo foram, de certa forma, distintos das premissas iniciais estabelecidas pelas hipóteses de pesquisa. Diante de mais de mil modelagens realizadas, os modelos condicionais foram superiores aos não condicionais, na maioria dos casos. Em específico o modelo GARCH (1,1), tradicional na literatura, teve uma efetividade de ajuste de 93% dos casos. Para a análise Multivariada, não foi possível definir um modelo mais assertivo. Os modelos Vech, Bekk e Cópula - Clayton tiveram desempenho semelhantes, com bons ajustes em 100% dos testes. Diferentemente do que era esperado, não foi possível perceber diferenças significativas entre os ajustes para países desenvolvidos e emergentes e os momentos de crise e normal. O estudo contribuiu na percepção de que os modelos utilizados pelas instituições financeiras não são os que apresentam melhores resultados na estimação dos riscos de mercado, mesmo sendo recomendados pelas instituições renomadas. Cabe uma análise mais profunda sobre o desempenho dos estimadores de riscos, utilizando simulações com as carteiras de cada instituição financeira. / Given the requirements stipulated by regulatory agencies for international agreements, in considering the numerous financial crises in the last centuries, financial institutions have developed several tools to measure and control the risk of the business. Despite the growing evolution of the methodologies of calculation and measurement of Value at Risk (VaR) has become a reference tool as estimate market risk. In recent years new calculation techniques of Value at Risk (VaR) have been developed. However, none has been considered the one that best fits the risks for different markets and in different times. There is no literature in a concise and coherent model with the diversity of markets. Thus, this work has the objective to assess the market risk estimates generated by the application of models based on Value at Risk (VaR), applied to the indices of the major stock exchanges in developed and emerging countries, for normal and crisis periods financial, in order to ascertain the most effective in that role. Were considered in the study models conditional VaR, the conventional models (Historical Simulation, Delta-Normal and Student t test) and based on Extreme Value Theory; Conditional VaR by comparing the models of ARCH family and RiskMetrics and the Multivariate VaR, with bivariate GARCH (VECH, Bekk and CCC), copula functions (Student t, Clayton, Frank and Gumbel) and Artificial Neural Networks. The database used refers to the daily samples of the returns of major stock indexes of developed countries (Germany, USA, France, UK and Japan) and emerging (Brazil, Russia, India, China and South Africa) from 1995 to 2013, covering the crisis in 1997 and 2008. The results were somewhat different from the initial premises established by the research hypotheses. Before more than 1 mil modeling performed, the conditional models were superior to non-contingent, in the majority of cases. In particular the GARCH (1,1) model, traditional literature, had a 93% adjustment effectiveness of cases. For multivariate analysis, it was not possible to set a more assertive style. VECH models, and Bekk, Copula - Clayton had similar performance with good fits to 100% of the tests. Unlike what was expected, it was not possible to see significant differences between the settings for developed and emerging countries and the moments of crisis and normal. The study contributed to the perception that the models used by financial institutions are not the best performing in the estimation of market risk, even if recommended by renowned institutions. It is a deeper analysis on the performance of the estimators of risk, using simulations with the portfolios of each financial institution.

O objetivo da dissertação é analisar a assinatura em um contexto geral que considera a dinâmica no tempo e a dependência estocástica, utilizando a teoria de martingais para processos pontuais. / The main goal in this work is to analyse the signature structure in a broader context considering time dynamics and stochastic dependence using the point processes martingale theory.

Esta tesis doctoral se ha centrado en el estudio de la variabilidad climática de los valores extremos de oleaje, abordando distintas escalas espaciales, en las que se tienen en cuenta los procesos físicos propios de cada una de ellas, y diferentes escalas temporales. Se han utilizado distintos modelos y técnicas estadísticas aportando avances y mejoras en ellos. Se ha hecho un análisis histórico con distintas bases de datos caracterizando el clima marítimo extremal en profundidades indefinidas, a escala global y regional (Sur de Europa y América Latina) y en profundidades reducidas (Mediterráneo español y Golfo de Cádiz). Se han estudiado también las proyecciones de clima marítimo extremal a distintos escenarios de cambio climático, para lo que se aporta una metodología innovadora basada en un downscaling estadístico que combina climatología sinóptica y extremos de oleaje. / The study of extreme wave climate variability dealing with different spatial and temporal scales is presented. We have conducted the characterization of extreme wave climate in deep and shallow waters using different numerical models and statistical methods which have been tested and improved. First, a historical analysis of wave data has been performed analyzing temporal variability of global and regional (South of Europe and South America) extreme wave height. In the local scale an integral methodology has been developed to characterize extreme wave climate variability in shell waters and has been applied to the Spanish Mediterranean coasts. The study of climate change projections of extreme wave heights is also conducted. A new methodology based on statistical downscaling, which combines synoptic climatology with extreme wave events, has been developed to project the extreme wave height to different climate change scenarios.