nÃo hà / The objective of this work is to infer the behavior of extremes values of a continuous random variable, either extreme values in the down left tail of the probability density function (pdf), like the great daily losses in financial markets investments, or extreme values in the pdf upper right tail, like some great claim sizes in the insurance industry. The Extreme Value Theory (EVT) plays a fundamental role in modeling rare events associated with great losses and very small probabilities of occurrence. One of the great concerns in the risk management is to develop analytic techniques to foresee those exceptions. In that way, the tails of the pdf rare losses are of great importance in evaluating that kind of risk, turning the EVT a valuable tool for an accurate evaluation of high losses risk. In this work, the estimates of expected maximum losses in financial series and in insurance payments were investigated using: i) the traditional methods, that used all the sample data in fitting the random variable pdf; and, ii) the Extreme Value methodology, particularly the Generalized Extreme Value distribution (GEV), that used only a set of maximum values detected in the sample data in estimating the pdf of expected maximum losses. The findings of this study indicate, firstly, an important underestimation of extreme losses with the traditional methods, mainly in the pdf tails limits, and, secondly, that the GEV distribution proved to be more efficient in forecasting the extreme losses in all the analyzed series. / O objetivo deste trabalho à inferir o comportamento de valores extremos de uma variÃvel aleatÃria contÃnua, sejam eles valores extremos pertencentes à cauda inferior de uma funÃÃo densidade de probabilidade (fdp), como as severas perdas diÃrias em investimentos financeiros, ou valores extremos pertencentes à cauda superior de uma fdp, como os elevados dispÃndios com indenizaÃÃes na indÃstria de seguros. A Teoria dos Valores Extremos (TVE) desempenha papel fundamental na modelagem de eventos gravosos raros, com expressivas conseqÃÃncias econÃmicas associadas a probabilidades muito pequenas de ocorrerem. Uma das grandes preocupaÃÃes na administraÃÃo de riscos à desenvolver tÃcnicas de anÃlise para prever essas ocorrÃncias excepcionais. Dessa forma, as caudas da fdp das variÃveis que representam esses eventos raros sÃo de grande importÃncia para o estudo do risco, tornando a TVE uma ferramenta de grande valia para a estimaÃÃo mais acurada do risco dessas perdas elevadas. Investigou-se, neste trabalho, a estimaÃÃo de perdas mÃximas esperadas para sÃries financeiras e para seguros, empregando-se: i) mÃtodos tradicionais, que utilizaram todos os dados amostrais para analisar a variÃvel aleatÃria em questÃo; e ii) a metodologia dos Valores Extremos, particularmente a da DistribuiÃÃo Generalizada dos Valores Extremos (GVE), que utilizou apenas um conjunto de mÃximos amostrais para a estimaÃÃo das perdas mÃximas esperadas. Verificou-se que os mÃtodos tradicionais subestimaram as perdas esperadas, sobretudo nas proximidades dos limites das caudas das distribuiÃÃes, e que a distribuiÃÃo GVE mostrou-se bem mais eficiente na previsÃo dessas perdas extremas em todas as sÃries analisadas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:1301 |
| Date | 30 April 2004 |
| Creators | Alane Siqueira Rocha |
| Contributors | Ronaldo de Albuquerque e Arraes, Emerson LuÃs Lemos Marinho, EmÃlio Recamonde Capelo |
| Publisher | Universidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Economia - CAEN, UFC, BR |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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