Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67341
Comparte esta pagina
Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | SILVA, Wilton Bernardino da | - |
| dc.contributor.author | FREITAS, Georgio Kokkosis de | - |
| dc.date.accessioned | 2025-12-23T16:20:38Z | - |
| dc.date.available | 2025-12-23T16:20:38Z | - |
| dc.date.issued | 2025-12-05 | - |
| dc.date.submitted | 2025-12-23 | - |
| dc.identifier.citation | FREITAS, Georgio Kokkosis de. Risco extremo no petróleo Brent: métricas quantílicas e modelagem estatística do risco de mercado. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Atuariais) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2025. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/67341 | - |
| dc.description.abstract | Este trabalho analisa a evolução das métricas de risco aplicadas ao petróleo Brent, enfati zando a transição do paradigma média–variância para abordagens baseadas em quantis condicionais. Argumenta-se que métodos centrados na média capturam apenas o com portamento central dos retornos, mas falham diante de caudas pesadas, assimetrias e mudanças de regime — características estruturais do Brent, influenciado por choques geopolíticos, ciclos de oferta e demanda e volatilidade persistente. A partir da Regressão Quantílica e de suas extensões, especialmente o Quantile Value-at-Risk (QVaR) e o modelo CAViaR, demonstra-se que quantis condicionais oferecem representação mais realista do risco extremo, superando modelos paramétricos e formulações tradicionais baseadas em volatilidade condicional. A revisão da literatura evidencia a superioridade dessas metodo logias em períodos de estresse, mas também revela lacunas importantes, como a estimação de quantis muito baixos, a detecção de regimes, a integração com Extreme Value Theory (EVT) e a ausência de estruturas multivariadas quantílicas. Conclui-se que as abordagens quantílicas constituem o arcabouço mais consistente para a mensuração do risco extremo no mercado do Brent. | pt_BR |
| dc.format.extent | 40p. | pt_BR |
| dc.language.iso | por | pt_BR |
| dc.rights | embargoedAccess | pt_BR |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | pt_BR |
| dc.subject | risco extremo | pt_BR |
| dc.subject | caudas pesadas | pt_BR |
| dc.subject | regressão quantílica | pt_BR |
| dc.subject | QVaR | pt_BR |
| dc.subject | CAViaR | pt_BR |
| dc.subject | petróleo Brent | pt_BR |
| dc.title | Risco extremo no petróleo Brent: métricas quantílicas e modelagem estatística do risco de mercado | pt_BR |
| dc.type | bachelorThesis | pt_BR |
| dc.degree.level | Graduacao | pt_BR |
| dc.contributor.advisorLattes | http://lattes.cnpq.br/0169392528979435 | pt_BR |
| dc.description.abstractx | This study examines the evolution of risk measurement applied to Brent crude oil, empha sizing the shift from the mean–variance paradigm toward approaches based on conditional quantiles. It argues that mean-centered methods capture only the central behavior of returns but fail in the presence of heavy tails, asymmetry, and regime shifts—structural features of Brent driven by geopolitical shocks, supply–demand cycles, and persistent volatility. Building on Quantile Regression and its extensions, especially the Quantile Value-at-Risk (QVaR) and the CAViaR model, the study shows that conditional quantiles provide a more realistic representation of extreme risk, outperforming parametric models and traditional volatility-based formulations. The literature review highlights the superi ority of these methodologies during stress periods but also reveals persistent gaps, such as the estimation of extremely low quantiles, regime detection, integration with Extreme Value Theory (EVT), and the lack of multivariate quantile structures. The study concludes that quantile-based approaches offer the most consistent framework for measuring extreme risk in the Brent market. | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | Estatistica | pt_BR |
| dc.degree.departament | CCSA | pt_BR |
| dc.degree.graduation | Ciencias Atuariais | pt_BR |
| dc.degree.grantor | Universidade Federal de Pernambuco | pt_BR |
| dc.degree.local | Recife | pt_BR |
| Aparece en las colecciones: | (TCC) - Ciências Atuariais | |
Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| tcc.final (2).pdf | 924.53 kB | Adobe PDF | ![]() Visualizar/Abrir |
Este ítem está protegido por copyright original |
Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons

