Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gaio,Luiz Eduardo
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Pimenta Júnior,Tabajara
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Gestão & Produção
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2012000400009
Resumo: O presente estudo propõe uma análise comparativa de dez modelos de volatilidade para o cálculo do Value-at-Risk (VaR) para carteira teórica do Ibovespa, considerando a presença de memória longa na série temporal dos seus retornos diários. Para isso, foram utilizados dados do período de 4 de janeiro de 2000 a 28 de dezembro de 2007. Os resultados mostraram que os modelos que captam o efeito de memória longa na volatilidade condicional dos retornos do Ibovespa, em especial o medido pelo modelo FIGARCH (1,d,1), são os que apresentam melhor desempenho para o cálculo do Value-at-Risk, comparado com alguns modelos tradicionais, como é o caso do Riskmetrics.
id UFSCAR-3_fb290aa056aed8759ee50833f4496e87
oai_identifier_str oai:scielo:S0104-530X2012000400009
network_acronym_str UFSCAR-3
network_name_str Gestão & Produção
repository_id_str
spelling Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longaValue-at-RiskMercado de capitaisVolatilidade condicionalIbovespaO presente estudo propõe uma análise comparativa de dez modelos de volatilidade para o cálculo do Value-at-Risk (VaR) para carteira teórica do Ibovespa, considerando a presença de memória longa na série temporal dos seus retornos diários. Para isso, foram utilizados dados do período de 4 de janeiro de 2000 a 28 de dezembro de 2007. Os resultados mostraram que os modelos que captam o efeito de memória longa na volatilidade condicional dos retornos do Ibovespa, em especial o medido pelo modelo FIGARCH (1,d,1), são os que apresentam melhor desempenho para o cálculo do Value-at-Risk, comparado com alguns modelos tradicionais, como é o caso do Riskmetrics.Universidade Federal de São Carlos2012-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2012000400009Gestão & Produção v.19 n.4 2012reponame:Gestão & Produçãoinstname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)instacron:UFSCAR10.1590/S0104-530X2012000400009info:eu-repo/semantics/openAccessGaio,Luiz EduardoPimenta Júnior,Tabajarapor2012-12-19T00:00:00Zoai:scielo:S0104-530X2012000400009Revistahttps://www.gestaoeproducao.com/PUBhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phpgp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br1806-96490104-530Xopendoar:2012-12-19T00:00Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)false
dc.title.none.fl_str_mv Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
title Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
spellingShingle Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
Gaio,Luiz Eduardo
Value-at-Risk
Mercado de capitais
Volatilidade condicional
Ibovespa
title_short Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
title_full Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
title_fullStr Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
title_full_unstemmed Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
title_sort Value-at-Risk da Carteira do Ibovespa: uma análise com o uso de modelos de memória longa
author Gaio,Luiz Eduardo
author_facet Gaio,Luiz Eduardo
Pimenta Júnior,Tabajara
author_role author
author2 Pimenta Júnior,Tabajara
author2_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Gaio,Luiz Eduardo
Pimenta Júnior,Tabajara
dc.subject.por.fl_str_mv Value-at-Risk
Mercado de capitais
Volatilidade condicional
Ibovespa
topic Value-at-Risk
Mercado de capitais
Volatilidade condicional
Ibovespa
description O presente estudo propõe uma análise comparativa de dez modelos de volatilidade para o cálculo do Value-at-Risk (VaR) para carteira teórica do Ibovespa, considerando a presença de memória longa na série temporal dos seus retornos diários. Para isso, foram utilizados dados do período de 4 de janeiro de 2000 a 28 de dezembro de 2007. Os resultados mostraram que os modelos que captam o efeito de memória longa na volatilidade condicional dos retornos do Ibovespa, em especial o medido pelo modelo FIGARCH (1,d,1), são os que apresentam melhor desempenho para o cálculo do Value-at-Risk, comparado com alguns modelos tradicionais, como é o caso do Riskmetrics.
publishDate 2012
dc.date.none.fl_str_mv 2012-12-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2012000400009
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0104-530X2012000400009
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/S0104-530X2012000400009
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de São Carlos
dc.source.none.fl_str_mv Gestão & Produção v.19 n.4 2012
reponame:Gestão & Produção
instname:Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron:UFSCAR
instname_str Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
instacron_str UFSCAR
institution UFSCAR
reponame_str Gestão & Produção
collection Gestão & Produção
repository.name.fl_str_mv Gestão & Produção - Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR)
repository.mail.fl_str_mv gp@dep.ufscar.br||revistagestaoemanalise@unichristus.edu.br
_version_ 1750118204044214272

Registros relacionados