Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10071/36054
Author(s): Silva, Iara Nuno da
Advisor: Barbosa, António Manuel Rodrigues Guerra
Date: 7-Nov-2025
Title: Assessing and managing portfolio risk using value-at-risk models: An empirical study on global markets
Reference: Silva, I. N. da (2025). Assessing and managing portfolio risk using value-at-risk models: An empirical study on global markets [Dissertação de mestrado, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/36054
Keywords: Value-at-risk
Mercado de ações -- Stock market
Gestão do risco
Mercado financeiro -- Financial market
Global markets
Mercados globais
Abstract: This study measures and manages the Value-at-Risk (VaR) of a portfolio comprising equities and bonds from U.S., European, Japanese, and Hong Kong markets during a one year period. The aim is to ensure the portfolio’s VaR stays within a predefined economic capital (EC) limit and assess the effect of risk management on returns. Four VaR models- Parametric Normal, Skewed Generalized Student-t (SGSt), Historical, and Quantile Regression (QR)-are backtested using data for almost 10 years and evaluated through Unconditional Coverage (UC) and Berkowitz, Christofferson and Pelletier (BCP) tests. The optimal model is used for daily VaR management, applying hedging strategies to maintain risk within acceptable limits. The analysis compares portfolio performance with and without VaR management, finding that risk- adjusted returns improve when VaR is actively managed. Data was sourced from Yahoo Finance and Borse Frankfurt, covering January 2007 to February 2024.
Este estudo mede e gere o Value-at-Risk (VaR) de uma carteira composta por ações e obrigações dos mercados dos Estados Unidos da América, Europa, Japão e Hong Kong ao longo de um período de um ano. O objetivo é garantir que o VaR da carteira se mantenha dentro de um limite pré-definido de capital económico (EC) e avaliar o efeito da gestão de risco nos retornos. Quatro modelos de VaR- Paramétrico Normal, Skewed Generalized Student-t (SGSt), Histórico e Quantile Regression (QR)- são testados retrospetivamente com dados de quase 10 anos e avaliados através dos testes de Unconditional Coverage (UC) e de Berkowitz, Christofferson e Pelletier (BCP). O modelo ótimo é utilizado para a gestão diária do VaR, aplicando estratégias de cobertura para manter o risco dentro de limites aceitáveis. A análise compara o desempenho da carteira com e sem gestão do VaR, concluindo que os retornos ajustados ao risco melhoram quando o VaR é gerido ativamente. Os dados foram obtidos através do Yahoo Finance e da Borse Frankfurt, abrangendo o período de janeiro de 2007 a fevereiro de 2024.
Department: Departamento de Finanças
Degree: Mestrado em Finanças
Peerreviewed: yes
Access type: Restricted Access
Appears in Collections:T&D-DM - Dissertações de mestrado

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