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Título: Cálculo do risco de uma carteira de ações via VaR utilizando modelos GARCH
Autor(es): Klin, Julia Verly
Orientador(es): Fiorucci, José Augusto
Assunto: Séries temporais
Value at Risk (VaR)
Modelos de séries temporais
Data de apresentação: 2022
Data de publicação: 8-Mai-2023
Referência: KLIN, Julia Verly. Cálculo do risco de uma carteira de ações via VaR utilizando modelos GARCH. 2022. 70 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2022.
Resumo: Neste estudo, o risco financeiro de mercado de uma ação individual e de uma carteira diversificada de ações brasileiras ´e calculado através de uma das medidas mais importantes de gerenciamento de risco, o Value-at-Risk (VaR). Para isso, são utilizados os modelos GARCH e o DCC-GARCH, modelos paramétricos amplamente aplicados no mercado financeiro para a modelagem da volatilidade de ativos, com distribuições de probabilidade normal, t-Student – para capturar a curtose elevada dos retornos financeiros – e suas versões assimétricas – para capturar a assimetria. Os modelos com diferentes distribuições são comparados em termos do desempenho do VaR, no qual o modelo GARCH com erros t-Student simétrico obtém o melhor desempenho na análise univariada, enquanto que o modelo DCC-GARCH com erros t-Student assimétricos fornece o melhor desempenho dentre os modelos GARCH multivariados analisados.
Abstract: In this study, the financial market risk of an individual stock and a diversified portfolio of Brazilian stocks is calculated by one of the most important risk management measures, the Value-at-Risk (VaR). For that, GARCH and DCC-GARCH models are used, parametric models widely applied in the financial market to model the volatility of assets, with probability distributions such as normal, Student-t – to capture the high kurtosis of financial returns –, and their asymmetric versions – to capture the skewness. The models with different distributions are compared in terms of VaR performance, in which the GARCH model with Student-t errors provides the best performance in the univariate analysis, while the DCC-GARCH model with skewed Student-t errors provides the best performance among the multivariate GARCH models analyzed.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Departamento de Estatística, 2022.
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