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Valor em risco auto-regressivo condicional : o caso de índices brasileiros

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Previous issue date: 2006 / Cada vez mais a análise de séries temporais tem estado presente no mercado financeiro, auxiliando a obtenção de previsões e a tomada de decisão. Na presença de ventos extremos, as perdas são sempre muito grandes e em alguns casos podem levar os investidores à falência. Algumas medidas foram criadas para mensurar esse risco, porém elas não levam em conta o fato de que outras variáveis podem ser relevantes á mensuração. Engle & Manganelli (2004) propuseram um nova metodologia para medir os riscos de investimento, o modelo CAViaR, que, além de permitir a inclusão dessas variáveis, permite avaliar a qualidade do ajuste. O principal objetivo desta dissertação é avaliara nova metodologia proposta por Engle & Manganelli (2004) conjuntamente com as metodologias existentes, nos casos dos índices da Bolsa de Valores de São Paulo IBOVESPA e da Petrobrás. Por outro lado, verificamos a qualidade da estimação dos parâmetros através de simulação de Monte Carlo, de onde pudemos concluir que a qualidade da estimação está ligada `a escolha dos parâmetros iniciais e que, em geral, faz-se necessária a consideração de um grande número de vetores de estimativas iniciais

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/6393
Date January 2006
CreatorsFelipe de Melo Sales Santos, Tiago
ContributorsJosé Pereira dos Santos, Sylvio
PublisherUniversidade Federal de Pernambuco
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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