Publicação
Avaliação da performance de modelos de value-at-risk em mercados emergentes: uma aplicação aos mercados da Bulgária e da Roménia
| Resumo: | A presente tese incide na área das finanças ligada à previsão e à modelação do risco do mercado em duas economias emergentes da Europa de Leste: a Bulgária e a Roménia. O potencial de crescimento nos seus mercados de capitais e a sua integração na União Europeia fomentam um aumento do investimento por parte das instituições financeiras de origem estrangeira. Todavia, estes mercados são caracterizados por uma elevada volatilidade e uma fraca liquidez e, logo sujeitos a maiores riscos. Para se prevenirem de perdas inesperadas, que possam causar graves dificuldades financeiras ou até, pôr em causa a sua solvência, as instituições financeiras que operam nestes mercados necessitam de desenvolver modelos adequados de previsão do risco. Neste estudo são aplicadas técnicas de backtesting (Kupiec’s test, 1995, e Christoffersen’s Markov test, 1998), na avaliação da performance de diferentes metodologias de previsão do Value-at-Risk nos dois mercados. São consideradas abordagens paramétricas baseadas em distribuições condicionadas Normal e t-Student (com variância constante ou variável) e em Generalized Pareto Distribution, além de uma abordagem não paramétrica (Simulação Histórica). A principal conclusão é de que os métodos baseados na distribuição condicionada t-Student, com Exponentially Weighted Moving Average são mais precisos na previsão das perdas extremas. O resultado corrobora os factos estilizados de que: (i) as séries temporais financeiras costumam apresentar caudas pesadas e clusters na volatilidade, (ii) nos mercados emergentes as perdas extremas são mais frequentes do que nos mercados desenvolvidos, e (iii) as metodologias que assumem a normalidade para os retornos subestimam o VaR para níveis de confiança elevados. |
|---|---|
| Autores principais: | Todorova, Darina |
| Assunto: | Value-at-Risk Teoria dos Valores Extremos (EVT) Exponentially Mercados emergentes Emerging markets |
| Ano: | 2009 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | ISCTE |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório ISCTE |
| Resumo: | A presente tese incide na área das finanças ligada à previsão e à modelação do risco do mercado em duas economias emergentes da Europa de Leste: a Bulgária e a Roménia. O potencial de crescimento nos seus mercados de capitais e a sua integração na União Europeia fomentam um aumento do investimento por parte das instituições financeiras de origem estrangeira. Todavia, estes mercados são caracterizados por uma elevada volatilidade e uma fraca liquidez e, logo sujeitos a maiores riscos. Para se prevenirem de perdas inesperadas, que possam causar graves dificuldades financeiras ou até, pôr em causa a sua solvência, as instituições financeiras que operam nestes mercados necessitam de desenvolver modelos adequados de previsão do risco. Neste estudo são aplicadas técnicas de backtesting (Kupiec’s test, 1995, e Christoffersen’s Markov test, 1998), na avaliação da performance de diferentes metodologias de previsão do Value-at-Risk nos dois mercados. São consideradas abordagens paramétricas baseadas em distribuições condicionadas Normal e t-Student (com variância constante ou variável) e em Generalized Pareto Distribution, além de uma abordagem não paramétrica (Simulação Histórica). A principal conclusão é de que os métodos baseados na distribuição condicionada t-Student, com Exponentially Weighted Moving Average são mais precisos na previsão das perdas extremas. O resultado corrobora os factos estilizados de que: (i) as séries temporais financeiras costumam apresentar caudas pesadas e clusters na volatilidade, (ii) nos mercados emergentes as perdas extremas são mais frequentes do que nos mercados desenvolvidos, e (iii) as metodologias que assumem a normalidade para os retornos subestimam o VaR para níveis de confiança elevados. |
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