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

Autores

  • João Luiz Chela Universidade Presbiteriana Mackenzie
  • Jean Carlos Abrahão Banco Itau
  • Luiz Fernando Ohara Kamogawa Universidade Presbiteriana Mackenzie

Resumo

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.

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Biografia do Autor

João Luiz Chela, Universidade Presbiteriana Mackenzie

Doutor em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Mestre em Matemática Aplicada pela Universidade Estadual Paulista “Júlio de Mesquita Filho” (Unesp). Graduado em Matemática Pura pela Unesp. Professor do Centro de Ciências Sociais e Aplicadas da Universidade Presbiteriana Mackenzie (UPM) e superintendente de modelagem de crédito do Banco Safra.

Jean Carlos Abrahão, Banco Itau

Master in Business Administration 

(MBA) pela Carnegie Mellon University (EUA). Graduado em Engenharia Civil pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (Poli?USP). Superintendente no Banco Itau?Unibanco. 

 

Luiz Fernando Ohara Kamogawa, Universidade Presbiteriana Mackenzie

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.

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Publicado

2012-03-15

Como Citar

Chela, J. L., Abrahão, J. C., & Ohara Kamogawa, L. F. (2012). Modelos ortogonais para a estimativa multivariada de VAR (Value-at-risk) para risco de mercado: um estudo de caso comparativo. Revista De Economia Mackenzie, 9(1). Recuperado de http://editorarevistas.mackenzie.br/index.php/rem/article/view/4214

Edição

v. 9 n. 1 (2011)

Seção

Artigos

Licença

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