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dc.contributor.advisorMatos, Paulo Rogério Faustino-
dc.contributor.authorFonseca, Ronald Bernardes-
dc.date.accessioned2016-02-29T20:26:16Z-
dc.date.available2016-02-29T20:26:16Z-
dc.date.issued2015-
dc.identifier.citationFONSECA, Ronald Bernardes. Modelling main worldwide financial índices risk management: so far, but so close! 2015. 42f. Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Fortaleza - Ce, 2015pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/15296-
dc.description.abstractThis paper enter into the search of a refined and trustable metric for measuring financial risk. RiskMetrics (1994) marked the start of this search and since them many researches contributed with innovations and new models for that measure, and here we find a stepforward into the search, by aggregating multivariate models, with this it’s possible to capture the effect of a worldwide contagion and financial interdependence. The group of 10 countries presents in this study represents 49,9% of world GDP and has representation across 5 continents. We follow the model of volatilities suggested in Cappielo, Engle e Sheppard (2006) and Value-at-Risk follows Matos, Cruz, Macedo e Jucá (CAEN-UFC Working paper), though this procedure it’s possible to accurate VaR model, and take in count the contagion and interdependence between markets, in long term. Our results are robust to problems with omitted variable, heteroskedasticity and endogeneity. We also take into account for structural break. According to our results, the interdependence plays an important role into financial risk measure process, although its until now usually forbidden by modelers, mostly because world’s financial integration leads the global economies to the scenario of increasing dependence among them and contagion effect that spreads the impacts that occur into one market to the others. We invite researchers to revisit this issue in order obtain evidences using larger data and other countries as well. We claim that the world is year by year more globalized, and so are the other economies, here we add this into account for measuring financial risks. This leads to model, legal and internal, more accurate that help supervisors to guarantee the long term stability across the markets, have trustable measure of the financial institutions under their responsibility. Besides, helps the Risk Management area of banks and other financial institutions to better understand their risk profile, improve communication with institutional investors worldwide and rank effiently their investments and applications into the markets. Previous studies have a common aspect: they only consider the volatilities change across the domestic market, not tanking in consider the effect of the other countries into the domestic volatility, and this effect here is proven to be important and representative, the univariate domestic risk measure fails more and harder than the multivariate model. That being said, here we take this step, the challenge of modeling no more univariate, domestic risk measures, but a worldwide multivariate. This is a methodological innovation that helps better measure and understands the financial risks behavior across the world.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.subjectAdministração de riscopt_BR
dc.subjectRisco financeiropt_BR
dc.titleModelling main worldwide financial índices risk management: so far, but so close!/pt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.description.abstract-ptbrO presente artigo busca uma métrica refinada e confiável para mensurar riscos financeiros. RiskMetrics (1994) marcou o início dessa busca e desde então vários pesquisadores contribuíram com inovações e novos modelos para essa medida e aqui se apresenta mais um passo desse caminho, ao se agregar uma modelagem multivariada. Com essa modelagem é possível capturar o efeito contágio e a interdependência financeira global. O grupo de 10 países presente no estudo representa 49,9% do PIB mundial e possuem representantes de 5 continentes. O modelo de volatilidade segue sugestão apresentada por Cappielo, Engle e Sheppard (2006) e modelos de Value-at-Risk (VaR) seguem Matos, Cruz, Macedo e Jucá (CAEN-UFC Workingpaper). Através desse procedimento é possível calcular VaR levando em consideração o efeito contágio e a interdependência entre os mercados ao longo do tempo. Os resultados encontrados são robustos contra problemas de variáveis omitidas, heterocedasticidade e endogeneidade, além de considerar quebras estruturais. De acordo com os resultados encontrados, a interdependência apresenta um papel importante dentro do processo de mensuração de risco de mercado, apesar de até agora ter sido esquecida pelos pesquisadores. Isso se deve, principalmente, porque a integração financeira a nível global leva ao cenário de dependência crescente entre os mercados financeiros e, dessa forma, aumentando o contágio de um impacto que ocorre em um mercado nos outros. Convidamos outros pesquisadores a rever nossa metodologia, utilizando inclusive mais informações e incluindo outros países. Acredita-se que o mundo está ano a ano se tornando mais globalizado e suas economias por consequência. Nesse artigo esse efeito está sendo considerado dentro da mensuração do risco de mercado. Incorporar esse efeito leva a modelagem, legal e interna, mais acurada, que ajuda supervisores de mercado a garantirem estabilidade de longo prazo para os mercados e possuírem métricas mais confiáveis dentro das instituições sob sua tutela. Além disso, é de grande valia para áreas de Gestão de Risco de bancos e instituições financeiras ao ajuda-las a compreender melhor seu perfil de risco, melhorar a comunicação com investidores institucionais internacionais e ranquear de maneira mais eficiente seus investimentos e aplicações. Estudos anteriores possuem um aspecto comum: Apenas levam em consideração mudanças de volatilidade nos mercados domésticos, não levando em consideração os efeitos que outros países possuem neles. No presente estudo, esse efeito se provou como importante e representativo, os modelos univariados domésticos falharam mais e com mais severidade que os modelos multivariados. Portanto, no presente artigo, buscou-se o desafio de dar o passo de não mais modelar modelos univariados domésticos, mas modelos 4 multivariados globais. Acredita-se que esse avanço metodológico ajudará a melhor mensurar e entender o comportamento do risco de mercado através do mundo.pt_BR
Aparece nas coleções:PEP - Dissertações defendidas na UFC

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