Normality assumptions and risk management: an application of the parametric var via goodness-of-fit test

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Moralles, Herick Fernando
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Sartoris Neto, Alexandre, Nascimento Rebelatto, Daisy Aparecida do
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Produção Online
Texto Completo: https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/1130
Resumo: Given the weaknesses of the parametric VaR (Value-at-Risk) calculated by normality assumptions, this paper develops a method of parametric VaR calculation considering ten different probability distributions. Specifically, the distribution to be used for the VaR calculation of a specific asset or portfolio is indicated by the Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test. Additionally, the study compares the normality assumptions applicability for the VaR calculation of both individual assets, and to a large portfolio, in the context of market stability. The experiment makes use of a sample of 15 individual assets traded in the Sao Paulo Stock Exchange and the IBOVESPA index, collected in the Economática® database. The goodness-of-fit tests and VaR calculations are performed by a program developed in MATLAB7.1®. This investigation demonstrates that the assumption of normality brings good risk estimates for large portfolios and individual assets.
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spelling Normality assumptions and risk management: an application of the parametric var via goodness-of-fit testSuposição de normalidade e gestão de risco: uma aplicação do var paramétrico via teste de aderênciaParametric VaR (Value-at-Risk). Normality. Kolmogorov-Smirnov.VaR (Valor-em-Risco) paramétrico. Normalidade. Kolmogorov-Smirnov.Given the weaknesses of the parametric VaR (Value-at-Risk) calculated by normality assumptions, this paper develops a method of parametric VaR calculation considering ten different probability distributions. Specifically, the distribution to be used for the VaR calculation of a specific asset or portfolio is indicated by the Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test. Additionally, the study compares the normality assumptions applicability for the VaR calculation of both individual assets, and to a large portfolio, in the context of market stability. The experiment makes use of a sample of 15 individual assets traded in the Sao Paulo Stock Exchange and the IBOVESPA index, collected in the Economática® database. The goodness-of-fit tests and VaR calculations are performed by a program developed in MATLAB7.1®. This investigation demonstrates that the assumption of normality brings good risk estimates for large portfolios and individual assets.Tendo em vista as fragilidades do VaR (Valor-em-Risco) paramétrico com pressuposto de normalidade, este trabalho desenvolve um método de cômputo do VaR paramétrico ajustado para dez diferentes distribuições de probabilidade. Especificamente, a distribuição a ser utilizada no cálculo do VaR para um dado ativo ou carteira é apontada pelo teste de aderência de Kolmogorov-Smirnov. Ainda, a investigação compara a aplicabilidade da suposição de normalidade para o cálculo do VaR para ativos individuais, e uma grande carteira, num contexto de estabilidade de mercados. O experimento realizado faz uso de uma amostra de 15 ativos individuais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo, juntamente com o índice IBOVESPA, coletados na base Economática®. Os testes de aderência e os cálculos do VaR são realizados por um programa desenvolvido em MATLAB 7.1®. É encontrada uma grande ocorrência de ativos com boa aderência à distribuição Normal, demonstrando que o pressuposto de normalidade traz boas estimativas de risco tanto para um grande portfólio quanto para ativos individuais.Associação Brasileira de Engenharia de Produção2014-05-15info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfvideo/mp4https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/113010.14488/1676-1901.v14i2.1130Revista Produção Online; Vol. 14 No. 2 (2014); 430-447Revista Produção Online; v. 14 n. 2 (2014); 430-4471676-1901reponame:Revista Produção Onlineinstname:Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)instacron:ABEPROporhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/1130/1132https://www.producaoonline.org.br/rpo/article/view/1130/1133Copyright (c) 2014 Revista Produção Onlineinfo:eu-repo/semantics/openAccessMoralles, Herick FernandoSartoris Neto, AlexandreNascimento Rebelatto, Daisy Aparecida do2015-11-11T17:25:35Zoai:ojs.emnuvens.com.br:article/1130Revistahttp://producaoonline.org.br/rpoPUBhttps://www.producaoonline.org.br/rpo/oai||producaoonline@gmail.com1676-19011676-1901opendoar:2015-11-11T17:25:35Revista Produção Online - Associação Brasileira de Engenharia de Produção (ABEPRO)false
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