Estudo empírico para cálculo do value at risk e expected shortfall aplicado ao mercado brasileiro

Resumo

O objetivo desse trabalho foi analisar e comparar a aplicação de cinco modelos para cálculo do Value at Risk e Expected Shortfall sobre ativos brasileiros, e a partir de um backtesting definir aquele com melhor capacidade de previsão das métricas analisadas. Os modelos estudados foram Histórico, Gaussiano, Gram-Charlier, Cornish-Fisher e Johnson. Para realizar esse estudo foram utilizados ativos financeiros que representassem o mercado brasileiro: para representar o mercado de ações utilizou-se o Ibovespa, para representar o mercado de câmbio utilizou-se a cotação do Dólar e para representar o mercado de juros utilizou-se o índice IRF-M da ANBIMA. Além disso, para complementar a análise, foram incluídas no estudo nove ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo que representassem diferentes níveis de liquidez (alta, média e baixa) a fim de verificar se a performance dos modelos estudados é impactada pela liquidez. Foram analisados os resultados dos modelos em diferentes janelas históricas (126, 252 e 504 dias) e níveis de confiança (97,5% e 99,9%). O que foi possível obter desse estudo é que para o cálculo do VaR a um nível de 97,5%, a medida que se aumenta a janela histórica de dados, os modelos Gaussiano e Histórico ganham destaque, já para um nível de confiança de 99,9%, os modelos que melhor se aplicam são Cornish-Fisher e Johnson devido à sua capacidade de capturar os efeitos das caudas pesadas e assimetrias das distribuições de retornos. Para o cálculo do ES de forma geral os modelos de Cornish-Fisher e Johnson apresentaram melhores resultados em relação aos demais modelos para as três janelas históricas e ambos níveis de confiança. Também foi analisada a capacidade dos modelos de prever a distribuição inteira, e não apenas as caudas (foco das métricas de riscos analisadas). Foi concluído que o modelo Histórico possui boa capacidade de prever todos os quantis da distribuição de retornos dos ativos analisados, contanto que se utilize uma janela histórica grande o suficiente para capturar os diversos retornos observados nos diferentes ciclos econômicos.

Ficha do documento

Tipo

Dissertação

Ano

2019

Instituição

Fundação Getulio Vargas

Fonte

Repositório da FGV

Idioma

Português

Acesso

Acesso aberto

Identificador

oai:repositorio.fgv.br:10438/28031

Temas

EconomiaDados

Palavras-chave

Value at riskExpected ShortfallMarket riskBacktestingRisco de mercadoEconomiaAdministração de riscoRisco (Economia)Mercado financeiro - BrasilInvestimentos - AnáliseModelos matemáticos