[pt] Um dos fatos estilizados mais pronunciados acerca das
distribuições de retornos financeiros diz respeito à
presença de caudas pesadas. Isso torna os modelos
paramétricos tradicionais de cálculo de Valor em Risco
(VaR) inadequados para a estimação de VaR de baixas
probabilidades (1% ou menos), dado que estes se baseiam
na
hipótese de normalidade para as distribuições dos
retornos.
Tais modelos não são capazes de inferir sobre as reais
possibilidades de ocorrência de retornos atípicos. Sendo
assim, o objetivo do presente trabalho é investigar o
desempenho de modelos baseados na Teoria dos Valores
Extremos para o cálculo de VaR, comparando-os com modelos
tradicionais. Um modelo incondicional, proposto a
caracterizar o comportamento de longo prazo da série, e
um
modelo condicional, sugerido por McNeil e Frey(1999),
proposto a caracterizar a dependência presente na
variância
condicional dos retornos foram utilizados e testados em
quatro séries de retornos de ações representativas do
mercado brasileiro: retornos de Ibovespa, retornos de
Ibovespa Futuro, retornos das ações da Telesp e retornos
das ações da Petrobrás. Os resultados indicam que os
modelos baseados na Teoria dos Valores Extremos são mais
adequados para a modelagem das caudas, e conseqüentemente
para a estimação de Valor em Risco quando os níveis
de probabilidade de interesse são baixos. Além disso, o
modelo condicional é mais adequado em épocas de crise,
pois, ao contrário do modelo incondicional, tem a
capacidade de responder rapidamente a mudanças na
volatilidade. Medidas alternativas de risco, como a perda
média e a perda mediana também foram propostas, a fim de
fornecer estimativas para as perdas no caso do VaR ser
violado. / [en] The existence of fat tails is one of the striking stylized
facts of financial returns distributions. This fact makes
the use of traditional parametric models for Value at Risk
(VaR) estimation unsuitable for the estimation of low
probability events (1% or less). This is because
traditional models are based on the conditional normality
assumption for financial returns distributions, making them
unsuitable to predict the actual probabilities of
occurrence of atypical returns. The main purpose of this
dissertation is to investigate the performance of VaR
models based on Extreme Value Theory (EVT), and to compare
them to some traditional models. Two classes of models are
investigated. The first class is based in an
unconditional model, which characterizes the long-term
behavior of the time series of returns. The other class of
models is a conditional one, which incorporates the short-
term behavior of the return series, characterized by the
strong dependency observed on the conditional variance of
the returns.Both models were applied to four representative
time series of the Brazilian stock market: The Bovespa
Index, Future of Bovespa Index, Telesp stocks and Petrobrás
stocks. The results indicates that EVT based models are
suitable for low probability VaR estimation. Besides that,
its possible to conclude that the conditional model is more
appropriate for crisis periods, because of its capacity to
quickly respond to volatility changes. Alternative risk
measures are also used, to give estimates of the losses
magnitudes in the case of VaR violation.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:2207 |
| Date | 20 December 2001 |
| Creators | FLAVIA COUTINHO MARTINS |
| Contributors | CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
Page generated in 0.0029 seconds