Submitted by Isaac Francisco de Souza Dias (isaac.souzadias@ufpe.br) on 2016-07-14T17:30:09Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
DISSERTAÇÃO Leonardo Mendes Primo Brito.pdf: 9894168 bytes, checksum: 744a23c4dfd0eacd1c0d7c83e27bc6a6 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-14T17:30:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5)
DISSERTAÇÃO Leonardo Mendes Primo Brito.pdf: 9894168 bytes, checksum: 744a23c4dfd0eacd1c0d7c83e27bc6a6 (MD5)
Previous issue date: 2016-02-24 / O objetivo desta dissertação é estudar um conjunto de metodologias de Valor-em-Risco (VaR)
que apresentam bom desempenho na literatura e avaliar como elas podem ser usadas para estimar
o risco de diferentes setores da economia brasileira partindo de uma perspectiva de um
investidor.
VaR é a medida de risco mais usada na indústria financeira, e é utilizado por bancos privados
e governos do mundo todo. Há uma vasta literatura tratando do VaR, porém há poucos estudos
que investigam o uso do VaR como uma ferramenta para pequenos investimentos. Também há
poucos estudos analisando estimativas do VaR para ações de empresas brasileiras.
Este trabalho inicia-se com a revisão de algumas metodologias de cálculo de VaR e a identificação
das metodologias com melhor desempenho. Em seguida, fazemos dois experimentos. O
primeiro experimento consiste numa análise estatística de dados provenientes de diversas ações
e índices setoriais da bolsa de valores brasileira em vários momentos diferentes afim de identificar
quais metodologias VaR são potencialmente mais adequadas para cada ativo. O segundo
experimento avalia o desempenho de uma seleção de metodologias VaR utilizando dados dos
mesmos ativos e épocas do experimento anterior. Na última parte deste trabalho, otimizamos
uma seleção de metodologias VaR para atuarem com dados recentes da bolsa de valores e analisamos
os VaRs estimados supondo a visão de um potencial investidor.
Os resultados dos nossos experimentos indicam que o VaR pode ser uma ferramenta eficiente
na minimização da exposição ao risco, e pode potencialmente reduzir ou evitar perdas em negociações
na bolsa de valores brasileira. Os experimentos também mostram que diferentes setores
da economia brasileira tem propriedades de risco significativamente diferentes umas das outras. / The purpose of this dissertation is to study several leading Value-at-Risk (VaR) methodologies
and evaluate how they can be used to assess the risk of different sectors of the Brazilian economy
with the perspective of a potential investor.
VaR is the financial industry’s most widely used risk measure, commonly adopted by banks and
governments around the world. There is a great amount of ongoing research on VaR; however,
there are few studies that use VaR as a potential tool for small investments. There are also very
few studies that analyze VaR estimation of Brazilian companies.
This dissertation first reviews VaR methodologies and elects a few among the best performing
according to current literature. In a second stage, two experiments are conducted. The first
experiment consists of a statistical evaluation of data from the Brazilian stock market during
different time ranges so that adequate VaR methodologies may be chosen according to the
data. The second experiment benchmarks the chosen VaR methodologies during the same time
ranges. In a third and final stage, the chosen VaR methodologies are backtested using recent
data from sectoral indices of the Brazilian stock market.
The results of the experiments suggest that VaR may be an effective tool in minimizing risk
exposure and potentially reducing or avoiding losses when trading in the Brazilian stock market.
The experiments also show that different sectors of the economy have significantly different risk
properties.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufpe.br:123456789/17390 |
| Date | 24 February 2016 |
| Creators | BRITO, Leonardo Mendes Primo |
| Contributors | MELO, Silvio de Barros |
| Publisher | Universidade Federal de Pernambuco, Programa de Pos Graduacao em Ciencia da Computacao, UFPE, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Breton |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFPE, instname:Universidade Federal de Pernambuco, instacron:UFPE |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0024 seconds