Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.45.2002.tde-20220712-120257
Document
Author
Full name
Flávia Carpinetti Pinto
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
São Paulo, 2002
Supervisor
Title in Portuguese
Teoria de Valores Extremos: aplicação ao mercado financeiro
Keywords in Portuguese
EstatÃstica Aplicada
Abstract in Portuguese
A primeira atribuição que se faz, geralmente a principal, em análises estatÃsticas, é sobre a distribuição de probabilidades associada à variável sob análise. Aos retornos de ativos negociados no mercado financeiro associa-se distribuições de probabilidade para inferir o valor em risco (VaR), decorrente dos movimentos de mercado. Dada a ocorrência de eventos extremos no mercado financeiro, os retornos podem ser analisados sob a ótica da Teoria de Valores Extremos (TVE), como neste trabalho, que verifica a adequação do ajuste de distribuição do tipo Pareto à distribuição de probabilidades dos retornos financeiros, seguindo um procedimento semi-paramétrico de estimação, baseado em bootstrap, proposto por Jon Danielsson e Casper de Vries. O procedimento é testado para séries de ativos negociados, em sua maioria no mercado doméstico. As distribuições obtidas por tal procedimento são comparadas com a distribuição normal, geralmente usada para retornos financeiros nos modelos de risco. Através de backtest são comparados os resultados do procedimento, ao longo do tempo, com outras metodologias de valor em risco. Os resultados possibilitaram selecionar os métodos mais adequados para a obtenção de quantis no domÃnio correspondente a probabilidades entre 1% e 5% e as mais adequadas em um domÃnio mais extremo, de probabilidades menores que 1%, destacando-se, neste caso, a metodologia de Danielsson e de Vries. A combinação do procedimento de Danielsson e de Vries com um modelo de séries temporais do tipo GARCH apresentou boa performance em um espectro maior de probabilidades
Title in English
not available
Abstract in English
not available
WARNING - Viewing this document is conditioned on your acceptance of the following terms of use:
This document is only for private use for research and teaching activities. Reproduction for commercial use is forbidden. This rights cover the whole data about this document as well as its contents. Any uses or copies of this document in whole or in part must include the author's name.
Publishing Date
2022-07-13