Análise de volatilidade e risco do mercado transoceânico à vista deminério de ferro via modelos ARMA-GARCH e medidas de risco VaR eCVaR

dc.creatorJosé Henrique do Valle Pácola
dc.date.accessioned2019-08-11T03:33:03Z
dc.date.accessioned2025-09-08T23:06:10Z
dc.date.available2019-08-11T03:33:03Z
dc.date.issued2016-08-05
dc.description.abstractWith the change in the seaborne iron ore pricing mechanism in 2009, from an annual benchmark system to a system based on monthly spot prices, as well as the spot sales without a pre-agreement, market agents have to deal with an increased volatility and, consequently, with an increased risk. ARCH and GARCH models are widely used to model the volatility of financial series. They have also been employed to compute the risk measures such as Value-at-Risk (VaR) and Conditional Value-at-Risk (CVaR). These measures have been increasingly adopted by market agents in evaluating risk. This work aims to model the volatility and compute the risk for the returns of three Platts-owned iron ore spot prices assessments, the Iron Ore Fines 58% Fe, the IODEX 62% Fe and the Iron Ore Fines 65% Fe. For such a purpose, we identify different orders of ARMA-GARCH models as means of modeling the conditional variance of price returns. Both normal and Students t probability distributions are tested for the innovations. The parameters of the models are estimated via maximum likelihood and the models are selected according to the AIC and BIC information criteria. For the selected models, we run Monte Carlo Simulations to generate samples of future returns in the upcoming month and then compute the VaR and CVaR risk measures using linear programming for confidence levels varying from 10% to 99 %. Finally, we compute trimmed monthly average returns using the CVaR measures, and examined whether there is a hierarchy of risk and return between the three iron ore price assessments.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/BUOS-ATJLXW
dc.languagePortuguês
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.subjectMinérios de ferro
dc.subjectEngenharia elétrica
dc.subjectÍndices de preços
dc.subject.otherCvar
dc.subject.otherVar
dc.subject.otherArch
dc.subject.otherGarch
dc.subject.otherPreço à vista do minério de ferro
dc.titleAnálise de volatilidade e risco do mercado transoceânico à vista deminério de ferro via modelos ARMA-GARCH e medidas de risco VaR eCVaR
dc.typeDissertação de mestrado
local.contributor.advisor1Alexandre Rodrigues Mesquita
local.description.resumoCom a transição em 2009 do sistema de precificação do minério de ferro no mercado transoceânico, do anual benchmark para o spot, as vendas por meio de contratos com base trimestral ou mensal, bem como vendas à vista sem contrato prévio, passaram a responder pela maior parte do minério de ferro vendido no mercado transoceânico. Nesse sentido, os agentes do mercado passaram a ter que lidar com volatilidade, e consequente aumento do risco, antes inexistentes. Os modelos ARCH, GARCH e variações são os mais amplamente utilizados para modelagem da volatilidade de séries financeiras. São também extensamente utilizados para o cálculo das medidas de risco Value-at-Risk (VaR) e Conditional Value-at-Risk (CVaR), sendo estas as medidas mais frequentemente utilizadas e de melhor assimilação pelos agentes do mercado para medição do risco. Dessa forma, este trabalhotem como objetivo modelar a volatilidade e calcular o risco para três índices do preço à vista do minério de ferro, o Iron Ore Fines 58% Fe, o IODEX 62% Fe e o Iron Ore Fines 65% Fe, de propriedade da Platts. Para tanto, são identificados modelos ARMA-GARCH de diferentes ordenspara modelagem da variância condicional das séries de retorno dos índices de preço, sendo consideradas as distribuições de probabilidade normal e t de Student para as inovações. Os parâmetros dos modelos são estimados pelo método da máxima verossimilhança, e os modelos são selecionados considerando os critérios de informação AIC e BIC. Selecionados os modelos, usa-se da Simulação de Monte Carlo para inferência das variâncias condicionais e dos retornos futuros paravinte e duas observações, simulando os contratos de venda com base mensal, em que o preço de venda corresponde ao preço médio do último mês. Em seguida, são calculadas as medidas de risco VaR e CVaR via programação linear para nível de confiança variando de 10% a 99%. Finalmente, são calculados os retornos médios mensais truncados com base no CVaR, e discutido se há uma hierarquia de risco e retorno entre os três índices de preço para o minério de ferro.
local.publisher.initialsUFMG

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