A utilização das metodologias de VaR : value at risk, simulação histórica e paramétrica usando a distribuição normal, para explicar as variações do índice ibovespa no período de jan/2016 a dez/2017

dc.creatorRomney Rodrigo Silva
dc.date.accessioned2020-05-15T19:58:45Z
dc.date.accessioned2025-09-08T22:49:48Z
dc.date.available2020-05-15T19:58:45Z
dc.date.issued2018-11-24
dc.description.abstractThe purpose of the present monographic work is to analyze the applicability of backtesting to evaluate which Value at Risck (VaR) methodology best explains the variations of Ibovespa in the period from January 2016 to December 2017. For this, two VaR calculation methods were used: The first method is Variance-Covariance (parametric): uses the Normal distribution and the exponential smoothing moving average (EWMA) as a mechanism for estimating volatility. The application of this method and estimation mechanism was chosen because it is one of the most used methods in the literature and in practical applications. The second method is the Historical (non-parametric) Simulation: based on the empirical distribution of the data. Being a non-parametric method, there is no need to know the probability distribution of the data. After the analysis, it is concluded that the Historical Simulation method is close to the limit of 5% (five percent), as presented in the Backtesting result, characterizing it as the most suitable for the VaR calculation in the series of Ibovespa. It should be pointed out that the present study is of practical importance for professionals working in the variable income market, since it helps them to make decisions regarding the risk of this segment.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1843/33479
dc.languagepor
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Gerais
dc.rightsAcesso Aberto
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/
dc.subjectEstatística
dc.subjectAnálise de variância
dc.subjectEstatística não paramétrica
dc.subjectMétodos de simulação
dc.subject.otherVaR
dc.subject.otherIbovespa
dc.subject.otherBacktesting
dc.subject.otherSimulação Histórica
dc.subject.otherEWMA
dc.subject.otherVariâncias – Covariâncias
dc.titleA utilização das metodologias de VaR : value at risk, simulação histórica e paramétrica usando a distribuição normal, para explicar as variações do índice ibovespa no período de jan/2016 a dez/2017
dc.typeMonografia de especialização
local.contributor.advisor1Glaura da Conceição Franco
local.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0913222654204695
local.contributor.referee1Frank Magalhães Pinho
local.contributor.referee1Roberto Quinino
local.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0378445626451948
local.description.resumoObjetiva-se com o presente trabalho monográfico analisar a aplicabilidade do backtesting para avaliar qual metodologia do VaR (Value at Risk) melhor explica as variações do índice Ibovespa, no período de jan/2016 a dez/2017. E para tal, utilizou-se de duas metodologias de cálculo do VaR: O primeiro método é Variâncias-Covariâncias (paramétrico): utiliza a distribuição Normal e o EWMA (exponential smoothing moving average) como mecanismo de estimação da volatilidade. A aplicação deste método e mecanismo de estimação foi escolhido, por ser um dos métodos mais utilizados na literatura e em aplicações práticas. O segundo método é o Simulação Histórica (não-paramétrico): baseado na distribuição empírica dos dados. Sendo um método não paramétrico, não há a necessidade de se conhecer a distribuição de probabilidade dos dados. Após as análises realizadas, conclui-se que o método Simulação Histórica fica próximo ao limite de 5% (cinco por cento), como apresentado no resultado de Backtesting, caracterizando-o desta forma como o mais indicado para o cálculo do VaR na série do Ibovespa. Ainda cabe salientar que o presente trabalho tem uma importância prática para os profissionais que atuam no mercado de renda variável, pois os auxilia a tomar decisões quanto ao risco deste segmento
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.initialsUFMG
local.publisher.programCurso de Especialização em Estatística

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