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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17390
Title: A risk analysis of the brazilian stock market using value-at-risk and GARCH models
Authors: BRITO, Leonardo Mendes Primo
Keywords: alor-em-Risco;Séries temporais;Volatilidade;Modelos GARCH
Issue Date: 24-Feb-2016
Publisher: Universidade Federal de Pernambuco
Abstract: O objetivo desta dissertação é estudar um conjunto de metodologias de Valor-em-Risco (VaR) que apresentam bom desempenho na literatura e avaliar como elas podem ser usadas para estimar o risco de diferentes setores da economia brasileira partindo de uma perspectiva de um investidor. VaR é a medida de risco mais usada na indústria financeira, e é utilizado por bancos privados e governos do mundo todo. Há uma vasta literatura tratando do VaR, porém há poucos estudos que investigam o uso do VaR como uma ferramenta para pequenos investimentos. Também há poucos estudos analisando estimativas do VaR para ações de empresas brasileiras. Este trabalho inicia-se com a revisão de algumas metodologias de cálculo de VaR e a identificação das metodologias com melhor desempenho. Em seguida, fazemos dois experimentos. O primeiro experimento consiste numa análise estatística de dados provenientes de diversas ações e índices setoriais da bolsa de valores brasileira em vários momentos diferentes afim de identificar quais metodologias VaR são potencialmente mais adequadas para cada ativo. O segundo experimento avalia o desempenho de uma seleção de metodologias VaR utilizando dados dos mesmos ativos e épocas do experimento anterior. Na última parte deste trabalho, otimizamos uma seleção de metodologias VaR para atuarem com dados recentes da bolsa de valores e analisamos os VaRs estimados supondo a visão de um potencial investidor. Os resultados dos nossos experimentos indicam que o VaR pode ser uma ferramenta eficiente na minimização da exposição ao risco, e pode potencialmente reduzir ou evitar perdas em negociações na bolsa de valores brasileira. Os experimentos também mostram que diferentes setores da economia brasileira tem propriedades de risco significativamente diferentes umas das outras.
URI: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/17390
Appears in Collections:Dissertações de Mestrado - Ciência da Computação

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