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dc.contributor.advisorSilva, Ivair Ramospt_BR
dc.contributor.advisorSilva Júnior, Júlio César Araújo dapt_BR
dc.contributor.authorMachado, Bruna Marques Aguiar-
dc.date.accessioned2021-04-28T17:07:55Z-
dc.date.available2021-04-28T17:07:55Z-
dc.date.issued2020pt_BR
dc.identifier.citationMACHADO, Bruna Marques Aguiar. Backtesting do value-at-risk (VaR): uma perspectiva sob a análise estatística sequencial. 2020. 86 f. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) – Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/13220-
dc.descriptionPrograma de Pós-Graduação em Economia Aplicada. Departamento de Ciências Econômicas e Gerenciais, Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.pt_BR
dc.description.abstractO objetivo dessa dissertação foi propor uma mudança de paradigma acerca da construção do backtesting do Value-at-Risk (VaR). Uma vez que os backtests discutidos na literatura podem ser interpretados como um processo pertencente ao controle estatístico de qualidade, essa dissertação apresenta argumentos de que os backtests podem ser elucidados pela análise estatística sequencial. Dessa forma, a partir dos estudos de simulações em que se investiga o comportamento dos backtests a partir da visão dos gráficos de controle, foi constatado que esses backtests retornam probabilidades do erro do Tipo I maiores que o nível de significância estipulado no início do experimento, o que pode trazer sérias consequências para a tomada de decisão quanto a adequabilidade do VaR. Como nova proposta de backtesting a partir da análise sequencial, foi construído uma função “gasto de alpha” capaz de controlar a real probabilidade do erro do Tipo I do experimento, associados a valores críticos exatos. Além disso, o novo backtesting tem alto poder em rejeitar um modelo VaR em um contexto que o risco relativo observado é muito maior que o risco especificado pela hipótese nula.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.rightsabertopt_BR
dc.subjectAvaliação - finançaspt_BR
dc.subjectEconomiapt_BR
dc.subjectProbabilidadespt_BR
dc.subjectRisco - economiapt_BR
dc.subjectRisco financeiropt_BR
dc.titleBacktesting do value-at-risk (VaR) : uma perspectiva sob a análise estatística sequencial.pt_BR
dc.typeDissertacaopt_BR
dc.rights.licenseAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 20/04/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.pt_BR
dc.contributor.refereeTorres, Carlos Eduardo da Gamapt_BR
dc.contributor.refereeTorrent, Hudsonpt_BR
dc.contributor.refereeSilva Júnior, Júlio César Araújo dapt_BR
dc.contributor.refereeSilva, Ivair Ramospt_BR
dc.description.abstractenThe aim this thesis was to propose a paradigm shift on the construction of Value-at-Risk (VaR) backtesting. Since the backtests discussed in the literature can be interpreted as a process belonging to statistical quality control, this thesis presents arguments that the backtests can be elucidated by the sequential statistical analysis. Thus, the simulation studies was formulated to verify the behavior of the backtests from the view of the control charts, it was found that these backtests return Type I error probabilities greater than the significance level stipulated at the beginning of the experiment, which can have serious consequences for decision making regarding the suitability of VaR. As a new proposal for backtesting based on sequential analysis, an alpha spending function was built, capable of controlling a real type I error probability of the experiment, associated with exact critical values. In addition, the new backtesting has a high power to reject a VaR model in a context where the relative risk is much greater than the risk specified by the null hypothesis.pt_BR
Appears in Collections:PPEA - Mestrado (Dissertações)

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