Avaliação empírica do risco de mercado: expected shortfall vs value-at-risk

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gameiro, Ana Reis
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/30269
Resumo: Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017
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spelling Avaliação empírica do risco de mercado: expected shortfall vs value-at-riskExpected shortfallValue-at-riskSimulação históricaGARCHT-studentTeses de mestrado - 2017Domínio/Área Científica::Ciências Naturais::MatemáticasTese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2017O risco financeiro tem influenciado cada vez mais as decisões tomadas pelas instituições financeiras. Como tal, o preço de um ativo influencia os mercados financeiros, o que atinge diretamente as ações das instituições financeiras, uma vez que estas correm um risco, dado o investimento efetuado previamente. Neste seguimento, as instituições financeiras têm implementado algumas estratégias de prevenção e de gestão do risco, tais como o Value-at-Risk (VaR) e o Expected Shortfall (ES). O Value-at-Risk é um método de risco bastante utilizado pelas instituições financeiras. Contudo, a desvantagem deste método, ao não ser uma medida de risco coerente, propiciou a procura de um método alternativo, o Expected Shortfall, por parte das instituições financeiras. Embora, o Expected Shortfall tenha surgido para colmatar as lacunas do Value-at-Risk, este método também apresenta as suas desvantagens, pois é considerado uma medida não eliciável, segundo Roccioletti (2016) e Osmundsen (2016). Embora não seja relevante para o backtesting de acordo com Acerbi e Szekely (2014). Atualmente, ambos os métodos são utilizados para a avaliação do risco de mercado. Nesta dissertação apresenta-se uma análise de como são aplicadas, em séries financeiras, as várias formas de implementação do Value-at-Risk e do Expected Shortfall associado ao principal índice bolsista de Portugal, o PSI20. Recorreu-se a modelos paramétricos e não-paramétricos: o modelo com distribuição Normal e o modelo com distribuição e T-student, e o modelo Kernel, respetivamente. E, foi, também, utilizado o modelo GARCH com distribuição Normal. Por fim, foram aplicadas e analisadas metodologias de backtesting: o teste de Kupiec (1995) e o teste de Christoffersen (1998), para a avaliação dos diferentes modelos de previsão do Value-at-Risk e, ainda, os testes 1 e 2 desenvolvidos por Acerbi e Szekely (2014) para a previsão do Expected Shortfall. Para a série financeira em estudo conclui-se que o modelo paramétrico com distribuição Normal determina o melhor desempenho na previsão do risco, relativamente ao método Expected Shortfall.The financial risk has increasingly affect the decisions taken by financial institutions. As such, the price of an asset affects the financial markets, which directly affects the actions of financial institutions, since these are at risk, given an investiment made previously. Following this, financial institutions have implemented some risk prevention and risk management strategies, such as Value-at-Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES). Value-at-Risk is a risk method widely used by financial institutions. However, the disadvantage of this method, not being a coherent measure, led to search for an alternative method, the Expected Shortall, by financial institutions. Although, Expected Shortfall has emerged to rectify the gaps of Value-at-Risk, this method also has its drawbacks, is it considered a non-elicitable measure, according to Roccioletti (2016) and Osmundsen (2016). Although it is not relevant for backtesting according to Acerbi e Szekely (2014). Currently, both methods are used for market risk evaluation. This dissertation present an analysis of how several forms of implementation of Value-at-Risk and Expected Shortfall associated with the main stock index of Portugal, the PSI20, are applied to financial series. We used parametric and non-parametric models: the model with Normal distribution and the model with T-student distribution, and the Kernel model, respectively. And , the GARCH model with Normal distribution was also used. Finally, we applied and analyzed backtesting methodologies: the Kupiec (1995) test and the Christoffersen (1998) test, for the evaluation of different Value-at-Risk forecasting models, as well as the tests 1 e 2 developed by Acerbi e Szekely (2014) for the Expected Shortfall forecasting. For the financial serie under study we conclude that the parametric model with Normal distribution determines the best performance in the risk forecast, in relation to the Expected Shorfall method.Mendes, Diana E. AldeaRepositório da Universidade de LisboaGameiro, Ana Reis2018-01-05T15:27:39Z201720172017-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/30269TID:201861950porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T16:23:02Zoai:repositorio.ul.pt:10451/30269Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:46:03.847566Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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