Valor em Risco (VaR) utilizando modelos de previsão de volatilidade: EWMA, GARCH e Volatilidade Estocástica
Este artigo explora três modelos utilizados para a estimativa da volatilidade: suavização exponencial - EWMA, volatilidade condicional - GARCH e volatilidade estocástica - VE. A volatilidade estimada por estes modelos pode ser utilizada em uma métrica de risco de mercado denominada Valor em Risco -...
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| Autores principales: | , |
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| Formato: | article |
| Lenguaje: | EN PT |
| Publicado: |
FUCAPE Business School
2007
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | https://doaj.org/article/663cfb5fa34f4a7d8306b43cb89bc48d |
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| Sumario: | Este artigo explora três modelos utilizados para a estimativa da volatilidade: suavização exponencial - EWMA, volatilidade condicional - GARCH e volatilidade estocástica - VE. A volatilidade estimada por estes modelos pode ser utilizada em uma métrica de risco de mercado denominada Valor em Risco - VaR. A medida do VaR depende da volatilidade, do horizonte de tempo e do intervalo de confiança para os retornos contínuos em análise. Para a avaliação empírica destes modelos utilizamos uma amostra com preços de ações preferenciais da Petrobras para a especificação do GARCH e do modelo de VE. Adicionalmente realizamos testes para se verificar o ajustamento dos modelos à amostra selecionada. Nesse sentido utilizamos o teste de violação dos limites para um VaR de um dia, com intuito de comparar a eficiência dos modelos GARCH, VE e EWMA (sugerido pelo Riskmetrics). Pelos resultados verifica-se que o VaR calculado pelo EWMA sofreu um menor número de violações do que o calculado pelo GARCH e pela VE para uma janela de 1500 observações. Assim, o modelo sugerido pelo Riskmetrics (1999), utilizando a volatilidade calculada através da suavização exponencial, além de ser favorecido pela simplicidade em sua implementação, não forneceu resultados inferiores no teste de violação, comparado a modelos mais sofisticados como o de VE e o GARCH. |
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