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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/74101
Tipo: | TCC |
Título : | VALUE AT RISK na gestão de risco dos índices setoriais da bolsa de valores brasileira |
Autor : | Paula, Gabriele de Vasconcelos |
Tutor: | Matos, Paulo Rogério Faustino |
Palabras clave : | Value at risk;Índices setoriais;Gestão de risco;Volatilidade;Distribuição de probabilidade |
Fecha de publicación : | 2023 |
Citación : | PAULA. G. V. VALUE AT RISK na gestão de risco dos índices setoriais da bolsa de valores brasileira. 2023. 41 p. Monografia (Graduação em Finanças) - Faculdade de Economia, Administração, Atuária e Contabilidade, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2023. |
Resumen en portugués brasileño: | Este estudo propõe-se a encontrar o modelo Value at Risk (VaR) com resultado satisfatório no teste de validação, a partir de uma base de dados composta pelos retornos líquidos nominais diários de sete índices setoriais da bolsa de valores brasileira. São eles o Índice de Consumo (ICON), Índice de Energia Elétrica (IEE), Índice Financeiro (IFNC), Índice de Materiais Básicos (IMAT), Índice Imobiliário (IMOB), Índice do Setor Industrial (INDX) e Índice Utilidade Pública (UTIL). Foram estimados quatro tipos de VaR, abrangendo o primeiro e segundo momentos estatísticos (média e desvio padrão) em condições denominadas incondicionais (fixos ao longo do tempo) e condicionais (variáveis ao longo do tempo). Outro aspecto considerado, na estimação desses modelos, diz respeito à distribuição de probabilidade das séries de retornos. Foram estimados modelos Gaussianos e não Gaussianos, estes últimos foram representados por distribuições teóricas de probabilidade que apresentaram um bom ajuste para os dados. Sendo assim, os quatro modelos são: VaR Gaussiano Incondicional, VaR Gaussiano Condicional, VaR Best Fitting Incondicional e VaR Best Fitting Condicional. A eficácia dos valores de VaR foi medida por meio de um teste de violações, que i. reprovou os modelos VaR Gaussianos Incondicionais a 99% de confiança para todos os índices estudados, porém aprovando-os a 95% de confiança; ii. reprovou os modelos VaR Best Fitting Incondicionais a 99% de confiança para os índices IEE, IMAT, IMOB e UTIL; porém aprovando-os para todos os índices a 95% e iii. aprovou todos os índices nos modelos condicionais, tanto os Gaussianos quanto Best Fitting, em ambos os intervalos de confiança. |
Abstract: | This study proposes to find the Value at Risk (VaR) model with a satisfactory result in the validation test, based on a database composed of the daily nominal net returns of seven sectorial indexes of the Brazilian stock market. They are the Consumption Index (ICON), the Electric Energy Index (IEE), the Financial Index (IFNC), the Basic Materials Index (IMAT), the Real State Index (IMOB), the Industrial Sector Index (INDX) and the Public Utility Index (UTIL). Four types of VaR were estimated, covering the first and second statistical moments (mean and standard deviation) under conditions called unconditional (fixed over time) and conditional (variable over time). Another aspect considered in estimating these models concerns the probability distribution of the series of returns. Gaussian and non-Gaussian models were estimated, the latter represented by theoretical probability distributions that showed a good fit for the data. Thus, the four models are: Unconditional Gaussian VaR, Conditional Gaussian VaR, Unconditional Best Fitting VaR and Conditional Best Fitting VaR The effectiveness of the VaR values was measured by means of a violations test, which i. disapproved the Unconditional Gaussian VaR models at 99% confidence for all studied indexes, however approving them at 95% confidence; ii. Disapproved the Unconditional Best Fitting VaR models at 99% confidence for the IEE, IMAT, IMOB and UTIL indexes; however approving them for all indexes at 95% and iii. approved all indexes in the conditional models, both Gaussian and Best Fitting, in both confidence intervals. |
URI : | http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/74101 |
Aparece en las colecciones: | FINANÇAS - Monografias |
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