التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Estimação de Value at Risk para horizontes superiores a um dia por meio dos processos estocásticos GARCH e APARCH combinados com simulação de Monte Carlo |
| المؤلفون: |
Sanches, Guilherme Fernandes |
| بيانات النشر: |
Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social |
| سنة النشر: |
2014 |
| المجموعة: |
Brazilian Development Banks Digital Library (BNDES) / Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social) |
| مصطلحات موضوعية: |
Finanças - Modelos matemáticos, Risco (Economia), Operações financeiras, Modelo GARCH, Processo estocástico, Monte Carlo, Método de, Finance - Mathematical models, Risk, Financial operations, GARCH model, Stochastic processes, Monte Carlo method |
| الوصف: |
Bibliografia: p. 477-480 ; Neste artigo, mostra-se como é possível estimar o Value at Risk (VaR) de uma carteira de ativos para horizontes superiores a um dia por meio de simulação, em vez da adoção da regra da raiz quadrada do tempo. Utilizam-se os processos estocásticos generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH), proposto por Bollerslev (1986), e asymmetric power autoregressive conditional heteroskedasticity (APARCH), proposto por Ding, Granger e Engle (1993), para a previsão da volatilidade um passo a frente. Observa-se a performance da medida de VaR diante da utilização de diferentes distribuições de probabilidade para a distribuição condicional dos retornos por meio dos testes de Cobertura Incondicional, de Kupiec (1995), e Aderência da Distribuição Analítica aos Dados, proposto por Berkowitz (2001). Apontam-se os problemas de confiar-se cegamente em testes baseados exclusivamente na ocorrência de falhas, como é o caso do teste de Kupiec. Modelam-se os processos estocásticos mencionados com três distribuições condicionais diferentes: normal-padrão, t-student e t-student assimétrica. A série de tempo utilizada compreende retornos do Ibovespa no período de 2 de janeiro de 2006 a 25 de novembro de 2013. A separação dos dados entre dentro e fora da amostra foi feita dinamicamente, de forma que se utilizam todas as informações disponíveis até o tempo "T" para produzir previsões para o tempo "T+H" no intervalo de observações fora da amostra. ; In this paper we show how to estimate the Value-at-Risk of a portfolio for time horizons over one day through Monte Carlo Simulation instead of using the square root of time rule. We implemented the stochastic processes generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (GARCH) proposed by Bollerslev (1986) and asymmetric power autoregressive conditional heteroskedasticity (APARCH) proposed by Ding, Granger and Engle (1993) to obtain one step ahead volatlity forecasting. We observed how the VaR measure performance behaved under different ... |
| نوع الوثيقة: |
article in journal/newspaper |
| وصف الملف: |
p. 435-480; application/pdf |
| اللغة: |
Portuguese |
| Relation: |
https://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/1921; SANCHES, Guilherme Fernandes. Estimação de Value at Risk para horizontes superiores a um dia por meio dos processos estocásticos GARCH e APARCH combinados com simulação de Monte Carlo. Revista do BNDES, Rio de Janeiro, n. 41, p. 435-480, jun. 2014; http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/2586 |
| الاتاحة: |
http://web.bndes.gov.br/bib/jspui/handle/1408/2586 |
| رقم الانضمام: |
edsbas.2E0C82B |
| قاعدة البيانات: |
BASE |