Avaliação da performance de modelos de value-at-risk em mercados emergentes: uma aplicação aos mercados da Bulgária e da Roménia

• Autor(a) principal: Todorova, Darina
• Data de Publicação: 2009
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10071/1705
• topic: Value-at-Risk; Teoria dos Valores Extremos (EVT); Exponentially; Mercados emergentes; Emerging markets

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.