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Tipo: Dissertação
Título: Modelagem condicional específica da gestão de risco de mercado nos BRIC
Autor(es): Cruz, Francisco Rogério Gomes
Orientador: Matos, Paulo Rogério Faustino
Palavras-chave: Risco (economia);BRIC;Volatilidade condicional
Data do documento: 2013
Citação: CRUZ, Francisco Rogério Gomes. Modelagem condicional específica da gestão de risco de mercado nos BRIC. 2013. 53f. Dissertação (Mestrado Profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza-CE, 2013.
Resumo: As economias emergentes que compõem os BRIC, apesar de serem caracterizadas por heterogeneidades marcantes em termos econômicos, sociais e políticos, apresentam evidências empíricas sobre convergência parcial e integração financeira. Neste sentido, este trabalho agrega a discussão sobre gestão de risco dos principais índices de mercado dos BRIC através do Value at Risk, em sua versão paramétrica gaussiana incondicional e extensões que acomodam as violações sobre a não normalidade e a heterocedasticidade dos retornos diários. Corroborando estudos específicos para cada economia, Jianshe (2007) para o mercado chinês, Karmakar (2005) para o indiano e Thupayagale (2010) para o russo, evidencia-se ser necessário adaptar o arcabouço visando modelar a idiossincrasia estatística da série temporal dos índices, recorrendo a valores críticos associados à distribuição de probabilidade mais adequada, além da modelagem da evolução condicional do risco. O trabalho ainda oferece uma métrica dinâmica de performance risco-retorno dos índices sob a ótica dos investidores locais.
Abstract: Although the bloc labeled BRIC is composed of emerging economies characterized by heterogeneity in economic, social and political aspects, there are empirical evidences about the convergence and partial financial integration. In this sense, we address the risk management of most relevant BRIC market indices through Value at Risk approach, based on a parametric Gaussian and unconditional version, and also extending it intending to accommodate violations of heteroscedasticity and non-normality of daily returns. Corroborating previous and specific evidences, as Jianshe (2007) for the Chinese market, Karmakar (2005) for the Indian and Thupayagale (2010) for Russian, we are able to show that it is necessary to adapt the canonical framework, because of the statistical idiosyncrasies of time series, using the critical values related to the best fitting probability distribution, and modeling the evolution of the conditional risk. We also provide a dynamic measure of risk-return performance of theses indices from the perspective of local investors.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/9480
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