Modelos ortogonais para a estimativa multivariada de VAR (Value-at-risk) para risco de mercado: um estudo de caso comparativo

Abstract

O presente trabalho tem como objetivo explorar diferentes modelos de estimativa da distribuição conjunta de fatores para risco de mercado, com ênfase nos modelos ortogonais. Foram explorados cinco modelos: 1. o de correlação condicional dinâmica (DCC); 2. o de ortogonais (ou por componentes principais); 3. o tradicional RiskMetrics EWMA com fator de decaimento 0.94; 4. o com otimização de parâmetros GARCH e correlação EWMA; e 5. o de aproximação para valores extremos. Todos os modelos foram explorados de forma empírica, com o uso de uma série de carteiras previamente selecionada, incluindo dados da ETTJ brasileira durante o período da crise financeira de 2008. Os resultados indicam uso favorável do modelo de componentes principais.