Modelagem GARCH e aplicação para cálculo do VAR de ativos financeiros
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2021 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UNIFESP |
Texto Completo: | https://repositorio.unifesp.br/handle/11600/60738 |
Resumo: | O intuito deste trabalho é o de construir modelos robustos de cálculo do Value at Risk (VaR), valendo-se da abordagem que considera a volatilidade condicional (utilizando modelo GARCH) e a que não considera (histórico), para o principal índice da bolsa de valores, Ibovespa, e para as ações da empresa seguradora SulAmerica (SULA11), considerando-a como um referencial para o seu setor. Desse modo, foram feitos os modelos para os horizontes de 1, 10 e 30 dias, utilizando os log-retornos dos ativos compreendidos entre 26 de abril de 2018 e 18 de janeiro de 2020. Feitos os testes estatísticos necessários, foi calculado o VaR para ambos os ativos a partir do modelo GARCH (1,1), além do VaR histórico. Os resultados mostram que a metodologia que considera a heterocedasticidade condicional se ajusta melhor às séries de retornos dos ativos, provando mais eficiente do que a abordagem histórica. Ainda, mais propriamente sobre as particularidades entre IBOV e SULA11, constatou-se que a empresa possui um nível de risco maior do que a média de mercado (representada pelo índice), sendo um agregador de risco para carteiras equilibradas ou coladas no Ibovespa. Destacamos também a importância dos cálculos para o gerenciamento de riscos das empresas no geral, tomadas de decisão e para a sustentabilidade do sistema financeiro. |
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Modelagem GARCH e aplicação para cálculo do VAR de ativos financeirosValor em Risco, volatilidade condicional, mercado financeiro, GARCH, gerenciamento de riscos.O intuito deste trabalho é o de construir modelos robustos de cálculo do Value at Risk (VaR), valendo-se da abordagem que considera a volatilidade condicional (utilizando modelo GARCH) e a que não considera (histórico), para o principal índice da bolsa de valores, Ibovespa, e para as ações da empresa seguradora SulAmerica (SULA11), considerando-a como um referencial para o seu setor. Desse modo, foram feitos os modelos para os horizontes de 1, 10 e 30 dias, utilizando os log-retornos dos ativos compreendidos entre 26 de abril de 2018 e 18 de janeiro de 2020. Feitos os testes estatísticos necessários, foi calculado o VaR para ambos os ativos a partir do modelo GARCH (1,1), além do VaR histórico. Os resultados mostram que a metodologia que considera a heterocedasticidade condicional se ajusta melhor às séries de retornos dos ativos, provando mais eficiente do que a abordagem histórica. Ainda, mais propriamente sobre as particularidades entre IBOV e SULA11, constatou-se que a empresa possui um nível de risco maior do que a média de mercado (representada pelo índice), sendo um agregador de risco para carteiras equilibradas ou coladas no Ibovespa. Destacamos também a importância dos cálculos para o gerenciamento de riscos das empresas no geral, tomadas de decisão e para a sustentabilidade do sistema financeiro.Não recebi financiamentoUniversidade Federal de São PauloLucas, Edimilson Costa [UNIFESP]http://lattes.cnpq.br/1874057539542352Silva, Luiz Henrique Alves [UNIFESP]2021-03-24T22:08:18Z2021-03-24T22:08:18Z2021-02-25info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion31application/pdfhttps://repositorio.unifesp.br/handle/11600/60738porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UNIFESPinstname:Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)instacron:UNIFESP2024-08-09T23:18:35Zoai:repositorio.unifesp.br/:11600/60738Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.unifesp.br/oai/requestbiblioteca.csp@unifesp.bropendoar:34652024-08-09T23:18:35Repositório Institucional da UNIFESP - Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP)false |
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