Mensuração de risco de mercado com modelo Arma-Garch e distribuição T assimétrica

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2017
Autor(a) principal: Mori, Renato Seiti
Orientador(a): Oliveira, Alexandre de
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
VAR
Link de acesso: http://hdl.handle.net/10438/18818
Resumo: A proposta do estudo é aplicar ao Ibovespa, modelo paramétrico de VaR de 1 dia, com distribuição dos retornos dinâmica, que procura apreciar características empíricas comumente apresentadas por séries financeiras, como clusters de volatilidade e leptocurtose. O processo de retornos é modelado como um ARMA com erros GARCH que seguem distribuição t assimétrica. A metodologia foi comparada com o RiskMetrics e com modelos ARMA-GARCH com distribuição dos erros normal e t. Os modelos foram estimados diariamente usando uma janela móvel de 1008 dias. Foi verificado pelos backtests de Christoffersen e de Diebold, Gunther e Tay que dentre os modelos testados, o ARMA(2,2)- GARCH(2,1) com distribuição t assimétrica apresentou os melhores resultados.