Estimação de medidas de risco para portfólios de altas dimensões através de cópulas fatoriais

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Bartels, Mariana
• Orientador(a): Ziegelmann, Flavio Augusto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Economia
• Palavras-chave em Inglês: Factor copula; Multidimensional copulas; GARCH; Risk measures; Value at risk; Expected shortfall; BOVESPA
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/197098

No mercado financeiro, estimar o risco de portfiólios de ações é decisivo, pois indica qual o potencial de perda de um investimento em determinado momento. Quando a quantidade de ações que compõem o portfiólio é muito grande, entretanto, a quantidade de modelos disponíveis para esta estimação fica muito reduzida. O principal objetivo deste trabalho é estimar, via cópulas, medidas de risco, como o Valor em Risco (VaR) e o Expected Shortfall (ES), para uma carteira construída a partir de 44 ativos da Bolsa de Valores de São Paulo - BOVESPA, comparando o desempenho de modelos utilizados para tal fim e viáveis para uma dimensão tão alta. Para tanto, no artigo que compõe esta dissertação, utilizamos uma abordagem baseada na estimação de modelos cópula-GARCH para os retornos destas ações. Utilizamos modelos tradicionais de cópulas multidimensionais, bem como modelos mais rebuscados de cópulas fatoriais, explorando três níveis de dependência e a possibilidade de que os parâmetros do modelo variem no tempo. Os resultados indicam que o modelos mais adequados para a estimação do VaR do portfiólio, levando em conta a precisão das estimativas e a quantidade de parâmetros a serem estimados, são os baseados em cópulas fatoriais. Em relação ao ES, não encontramos diferenças significativas.