A performance de modelos alternativos da estimação do value-at-risk

Abstract

Nos dias de hoje o controlo, a gestão e a previsão do risco fazem parte do mundo financeiro, adquirindo uma crescente importância devido às crises financeiras que ocorreram nos últimos anos, onde se verificaram avultadas perdas e até a falência de grandes instituições. Com a presente tese pretende-se verificar a adequação de alguns modelos de referência na literatura para a modelação e estimação do Value at Risk. Para isso, consideram-se os modelos de heteroscedasticidade condicional: GARCH, EGARCH, GJR, EWMA e a teoria dos valores extremos através das distribuições GEV (Generalized Extreme Value Distribution) e da GPD (Generalized Pareto Distribution). A performance dos modelos na estimação do VaR foi avaliada segundo a técnica de backtesting com recurso aos testes de Kupiec (1995) e de Christoffersen (1998). A análise efectuada teve por base as rendibilidades diárias de três índices com elevada liquidez no mercado accionista e representativos de três áreas geográficas distintas: o Nikkei (Japão e Ásia), o S&P 500 (Norte-Americano) e o DJ Euro Stoxx 50 (Europa).

In recent years, risk management and prediction has become a central part of the financial world as the recent crisis lead to the biggest losses in history and to the failure of some of the biggest financial institutions. This thesis evaluates the fitness of some reference models used to estimate the Value at Risk. The conditional conditional heteroskedasticity models considered are GARCH, EGARCH, GJR, EWMA and the extreme value theory through the Generalized Extreme Value Distribution and the Generalized Pareto distribution. The performance of the VaR estimation models is evaluated through backtesting of the statistical tests of Kupiec (1995) and Christoffersen (1998). The analysis is based on the daily return of three widely known and liquid indexes from different parts of the developed world: the Nikkei (Japan and Asia), the S&P 500 (North American) and the DJ Euro Stoxx 50 (Europe).