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Comparação numérica de diferentes distribuições para prever medidas de risco
dc.contributor.advisor | Righi, Marcelo Brutti | pt_BR |
dc.contributor.author | Reichert, Marcos Henrique | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-04-17T02:27:31Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/174740 | pt_BR |
dc.description.abstract | Na Gestão de Risco as principais medidas de risco utilizadas são o VaR (Value at Risk) e a ES (Expected Shortfall), sendo recomendadas pelo Acordo de Basileia para o uso de bancos e instituições financeiras. Ambas as medidas podem ser estimadas usando diferentes abordagens, como a Simulação Histórica (HS, Historic Simulation), a Simulação Histórica Filtrada (FHS, Filtered Historic Simulation) e o GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedacity). Esse estudo teve o intuito de identificar, de comparar distribuições do modelo GARCH, via simulações de Monte Carlo, para prever o VaR e a ES. Adicionalmente, foi considerado a HS. A análise da performance dos modelos, para prever uma das medidas, foi realizada via funções de perda. Os resultados indicam que o melhor modelo de estimação para prever o VaR é a FHS e que para a ES os melhores resultados foram obtidos pelos modelos paramétricos. Dentre as distribuições do GARCH, a que obteve os melhores resultados foi a t-Student, tanto para o VaR quanto para a ES. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Gestão de riscos | pt_BR |
dc.title | Comparação numérica de diferentes distribuições para prever medidas de risco | pt_BR |
dc.type | Trabalho de conclusão de graduação | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001064168 | pt_BR |
dc.degree.grantor | Universidade Federal do Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.degree.department | Escola de Administração | pt_BR |
dc.degree.local | Porto Alegre, BR-RS | pt_BR |
dc.degree.date | 2017/2 | pt_BR |
dc.degree.graduation | Administração | pt_BR |
dc.degree.level | graduação | pt_BR |
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