Estimação do value at risk de ativos financeiros via método de núcleo

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSantos, Wilson Calmon Almeida dos-
Autor(es): dc.contributorKubrusly, Jessica Quintanilha-
Autor(es): dc.contributorSanfins, Marco Aurélio-
Autor(es): dc.creatorAzevedo, Theo Veiga de-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-07-11T17:38:24Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-07-11T17:38:24Z-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-07-
Data de envio: dc.date.issued2020-05-07-
Data de envio: dc.date.issued2018-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://app.uff.br/riuff/handle/1/13569-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/754401-
Descrição: dc.descriptionNo mercado financeiro, investidores ou organizações financeiras estão constantemente interessados em saber como lidar com as possíveis perdas oriundas de ativos negociados. Para tanto, existem modelos que são capazes de medir o risco que determinado ativo está sujeito a sofrer e, desta forma, contribuir com conhecimento prévio do valor de risco para tomada de decisão. Para tal, foi implementado o método da estimação do Value at Risk via estimação do alfa-quantil condicional dos retornos utilizando a F.D.A. Condicional estimada (baseada no método de núcleo). Neste sentido, o uso dos estimadores de núcleo é apropriado, uma vez que pode gerar estimativas de distribuições com diferentes padrões de curtose, assimetria, entre outros comportamentos. Realizamos uma análise empírica, utilizando as séries de retornos do Ouro (Gold Price London Fixing), do Petróleo Europeu (BRENT) e Indíce NASDAQ (National Association of Securities Dealers Automated Quotations). Conduzimos a análise empírica separando-as em duas partes: i) Estimação, ii) Teste. Após a modelagem, verificamos a qualidade do ajuste via método proposto através da realização de backtests. Por fim, comparamos as proporções de violações obtidas, para cada um dos ativos utilizados, através do método implementado com modelos usuais de estimação do VaR, como: GARCH, Gaussiano e Empírico. Tais comparações servem para mostrar que existe uma alternativa à esses métodos, e que, para os ativos trabalhados, os resultados se apresentaram, de uma maneira geral, mais satisfatórios-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsOpen Access-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/-
Direitos: dc.rightsCC-BY-SA-
Palavras-chave: dc.subjectValue at risk-
Palavras-chave: dc.subjectRiscos financeiros-
Palavras-chave: dc.subjectFunção de distribuição condicional-
Palavras-chave: dc.subjectRetornos-
Palavras-chave: dc.subjectMétodo não-paramétrico-
Palavras-chave: dc.subjectEstimação-
Palavras-chave: dc.subjectEstatística aplicada à Administração-
Palavras-chave: dc.subjectMercado financeiro-
Título: dc.titleEstimação do value at risk de ativos financeiros via método de núcleo-
Tipo de arquivo: dc.typeTrabalho de conclusão de curso-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF

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