Submitted by Rafael Hernandez (rgonini@gmail.com) on 2016-09-05T05:55:20Z
No. of bitstreams: 1
Rafael Gonini Hernandez.pdf: 8057232 bytes, checksum: b411732db19d2eb389044e4f159d8997 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-09-06T19:20:32Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Rafael Gonini Hernandez.pdf: 8057232 bytes, checksum: b411732db19d2eb389044e4f159d8997 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-06T19:24:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Rafael Gonini Hernandez.pdf: 8057232 bytes, checksum: b411732db19d2eb389044e4f159d8997 (MD5)
Previous issue date: 2016-08-09 / The aim of this work is to analyze the use of alpha stable distribution modeling of financial series returns applied to the calculation of Value at Risk for market risk management. Besides used in many theories, the normal distribution may not be the most suitable to represent the empirical financial data, since many series presents leptokurtic behavior. As an alternative, it was analyzed the alpha stable distribution application, whose performance was compared with normal e t-student distributions through Kupiec’s, Christoffersen’s and Berkowitz’s backtests. Different types of assets were selected for the analysis, like PTAX and BOVESPA indexes, different maturities of the PREBRL tax and stocks negotiated at the Brazilian Stock Exchange BM&FBovespa. VaR was calculated for 95% and 99% confidence intervals. It was concluded for the analyzed series that, the higher the VaR confidence level is, better is the adequacy of leptokurtic distributions for parametric VaR modeling. / O trabalho aqui apresentado busca analisar o uso da distribuição alfa estável para modelagem de retornos de séries de ativos aplicadas ao cálculo do Value at Risk para gestão de risco de mercado. Apesar de ser comumente utilizada, a distribuição normal pode não ser a mais adequada para a representação dos retornos das séries históricas, já que estas podem apresentar comportamento leptocúrtico, de maneira que a sua aplicação pode subdimensionar o risco. Como alternativa, foi analisada a aplicação da distribuição alfa estável, sendo seu desempenho avaliado comparativamente com as distribuições normal e t-student através dos backtests de Kupiec, Christoffersen e Berkowitz. Foram selecionados diferentes tipos de ativos para a realização da análise, como os índices PTAX e BOVESPA, diferentes vértices da PREBRL e ações negociadas na BM&FBovespa e calculados intervalos de confiança de 95% e 99% para o VaR. Concluiu-se que para os ativos analisados, quanto maior o intervalo de confiança, maior será a adequação de distribuições com caudas pesadas como a alfa estável para a modelagem do Value at Risk paramétrico.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/17015 |
| Date | 09 August 2016 |
| Creators | Hernandez, Rafael Gonini |
| Contributors | Costa, Oswaldo Luiz do Valle, Pinto, Afonso de Campos, Escolas::EESP, Oliveira, Alexandre de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0019 seconds