PESSOA, Fernanda Salles de Oliveira. Gestão de risco setorial no mercado de ações brasileiro. 2013. 54f. Dissertação (Mestrado Profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2014-10-16T19:40:05Z
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Previous issue date: 2013-02-21 / This work analyzes during the period between 2008/01 and 2011/12 the market risk of six sectorial indexes from the São Paulo´s Stock Market (BM&FBovespa): the real state index (IMOB), the eletric power index (IEE), the consumption index (ICON), the industrial sector index (INDX), the financial index (IFNC) and the telecommunications sector index (ITEL). Throughout the Value-at-Risk metric (VaR), four models are estimated. Two of those models are called unconditional, due to its variance: the Unconditional Gaussian VaR, that admits that the returns follow a normal distribution, and the Unconditional Best Fitting VaR, built from the distribution of probabilities that better fits to the returns series. The other two models are called conditionals, assuming that the volatility changes along the time. The GARCH autoregressive models are used to estimate the conditional variance of each index, allowing an estimation of the Unconditional Gaussian VaR and the Unconditional Best Fitting VaR. Afterwards, the VaR models backtestings are realized, revealing the conditional models superiority. Finally, throughout the Balzer´s graphics, the indexes performances were observed over the confrontations between them. It was found that, for the analyzed period, the IEE wins every confrontation against the all other indexes, showing the best relation risk x return. The real state index sector, represented by the IMOB, lost all the confronts. / Este trabalho analisa durante o período de 01/2008 a 12/2011 o risco de mercado de seis índices setoriais da Bolsa de Valores de São Paulo (BM&FBovespa): o índice imobiliário (IMOB), o índice de energia elétrica (IEE), o índice de consumo (ICON), o índice do setor industrial (INDX), o índice financeiro (IFNC) e o índice setorial de telecomunicações (ITEL). Através da métrica Value-at-Risk (VaR) estimam-se quatro modelos. Dois desses modelos são ditos incondicionais no que se refere à variância: o VaR Gaussiano Incondicional, admitindo que os retornos seguem uma distribuição normal, e o VaR Best Fitting Incondicional, construído a partir da distribuição de probabilidades que melhor se ajusta às séries de retornos. Os outros dois modelos são chamados de condicionais, assumindo que a volatilidade varia ao longo do tempo. Os modelos autoregressivos do tipo GARCH são utilizados para estimar a variância condicional de cada índice, possibilitando a estimação do VaR Gaussiano Incondicional e do VaR Best Fitting Incondicional. Em seguida, realizam-se backtestings dos modelos de VaR, revelando a superioridade dos modelos condicionais. Por fim, através de gráficos de Balzer, observou-se a performance dos índices por meio de confrontos entre eles. Foi constatado que, para o período analisado, o IEE vence todos os embates feitos com os demais índices, apresentando a melhor relação risco x retorno. O setor imobiliário, representado pelo IMOB, perde todos os confrontos.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/9481 |
| Date | 21 February 2013 |
| Creators | Pessoa, Fernanda Salles de Oliveira |
| Contributors | Matos, Paulo Rogério Faustino |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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