Modelo de previsão de value at risk utilizando volatilidade de longo prazo - DOI: http://dx.doi.org/10.16930/2237-7662/rccc.v15n45p23-33

Autores

  • Vinicius Mothé Maia FACC/UFRJ
  • Igor Swinerd Monteiro IAG/PUC-Rio
  • Antonio Carlos Figueiredo Pinto IAG/PUC-Rio
  • Marcelo Cabus Klotzle IAG/PUC-Rio

Palavras-chave:

Value at Risk, Volatilidade, GARCH, ARLS.

Resumo

Tendo em vista a importância  do Value at Risk (VaR) como medida de risco para instituições financeiras e agências de risco, o presente estudo avaliou se o modelo ARLS é mais preciso no cálculo do VaR de longo prazo que os modelos tradicionais, dada sua maior adequação para a previsão da volatilidade. Considerando a utilização do VaR pelos agentes de mercado como medida de risco para o gerenciamento de portfólios é importante sua adequada mensuração. A partir de dados diários dos mercados de ações e cambial dos BRICS (Brasil, Rússia, Índia, China e África do Sul) foram calculadas as volatilidades  futuras para 15 dias, 1 mês e 3 meses. Em seguida, calculou-se as medidas tradicionais de avaliação da precisão do VaR. Os resultados sugerem a superioridade do modelo ARLS para a previsão da volatilidade cambial, capaz de prever corretamente o número de violações em 33% dos casos, enquanto os modelos tradicionais não obtiveram um bom desempenho. Com relação ao mercado acionário, os modelos GARCH e ARLS apresentaram desempenho similar. O modelo GARCH é superior considerando a perda média quadrática. Esses resultados apontam para a escolha do modelo ARLS no cálculo do VaR de portfólios cambiais devido a maior precisão alcançada. Ajuda assim os agentes de mercado a melhor gerirem o risco de suas carteiras. Em relação ao mercado acionário, em função do desempenho similar dos modelos GARCH e ARLS, o modelo GARCH é o mais indicado devido a sua maior simplicidade e fácil implementação computacional.

Biografia do Autor

Vinicius Mothé Maia, FACC/UFRJ

Doutorando do IAG/PUC-Rio. Professor de Contabilidade da FACC/UFRJ.

 

Igor Swinerd Monteiro, IAG/PUC-Rio

Doutorando do IAG/PUC-Rio. 

 

Antonio Carlos Figueiredo Pinto, IAG/PUC-Rio

Doutor em Economia pela EPGE da Fundação Getúlio Vargas. Professor do IAG/PUC-Rio. 

Marcelo Cabus Klotzle, IAG/PUC-Rio

Doutor em Economia pela Katholische Universitat Eichstatt. Professor do IAG/PUC-Rio.

 

 

 

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Publicado

26/07/2016

Como Citar

Maia, V. M., Monteiro, I. S., Pinto, A. C. F., & Klotzle, M. C. (2016). Modelo de previsão de value at risk utilizando volatilidade de longo prazo - DOI: http://dx.doi.org/10.16930/2237-7662/rccc.v15n45p23-33. Revista Catarinense Da Ciência Contábil, 15(45), p. 23–33. Recuperado de https://revista.crcsc.org.br/index.php/CRCSC/article/view/2206

Edição

Seção

Artigos