Análise comparativa entre métricas de risco financeiro: uma modelagem de VaR e CVaR em diferentes mercados

Uribe, Alexandre Artmann

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DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Silveira Filho, Getulio Borges da	-
dc.contributor.author	Uribe, Alexandre Artmann	-
dc.date.accessioned	2025-02-25T13:23:24Z	-
dc.date.available	2025-02-27T03:00:13Z	-
dc.date.issued	2024-03-28	-
dc.identifier.citation	URIBE, Alexandre Artmann. Análise comparativa entre métricas de risco financeiro: uma modelagem de VaR e CVaR em diferentes mercados. 2024. 50 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciências Econômicas) - Instituto de Economia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, 2024.	pt_BR
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11422/25179	-
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	Universidade Federal do Rio de Janeiro	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Gestão de riscos	pt_BR
dc.subject	Risco financeiro	pt_BR
dc.subject	Avaliação de riscos	pt_BR
dc.title	Análise comparativa entre métricas de risco financeiro: uma modelagem de VaR e CVaR em diferentes mercados	pt_BR
dc.type	Trabalho de conclusão de graduação	pt_BR
dc.contributor.advisorLattes	http://lattes.cnpq.br/5381812382046654	pt_BR
dc.contributor.referee1	Cunha, Alexandre Barros da	-
dc.contributor.referee1Lattes	http://lattes.cnpq.br/0846126942666617	pt_BR
dc.contributor.referee2	Licha, Antonio Luis	-
dc.contributor.referee2Lattes	http://lattes.cnpq.br/2371383684105308	pt_BR
dc.description.resumo	A avaliação de riscos fornece uma compreensão objetiva de incertezas a serem enfrentadas e é útil para tomada de decisões eficientes em diversas áreas. Este estudo tem como objetivo explorar e comparar métricas de risco financeiro – especificamente o Value-at-Risk (VaR) e o Conditional Value-at-Risk (CVaR) – para avaliar sua eficiência, pontos fortes e fracos. Diante da ausência de um consenso sobre a medida mais adequada para o risco financeiro, esta pesquisa realiza uma análise exploratória em diferentes mercados, incluindo ações, câmbio e renda fixa. O estudo busca identificar o desempenho dessas métricas em contextos diversos, utilizando o método histórico e o método paramétrico com modelos variados, como distribuições normal e t-student, além de incorporar diferentes níveis de significância. O método histórico do VaR demonstrou eficiência, especialmente quando atualizado diariamente, enquanto o paramétrico normal apresentou limitações, exacerbadas durante eventos extremos como a pandemia de Covid-19, decretada em março de 2020. Os resultados também apontam que, para a renda fixa, a parametrização por t-student de 4 graus de liberdade foi mais eficaz do que os demais modelos paramétricos. A pesquisa destaca a importância da constante atualização de dados para otimizar modelos de risco. Embora se reconheça algumas limitações intrínsecas, como a incapacidade de se prever eventos imprevisíveis, conhecidos como "cisnes negros", ressalta-se a relevância e a necessidade contínua da gestão de risco para uma compreensão objetiva dos desafios financeiros. A habilidade de gestores e investidores em prever riscos de forma mais precisa oferece vantagens significativas na minimização de perdas e aproveitamento de oportunidades. Em síntese, este trabalho busca contribuir para o entendimento crítico da gestão de riscos financeiros, promovendo uma abordagem fundamentada empiricamente e que também é teoricamente rico ao organizar conceitos advindos da literatura e discutir os modelos associados.	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.department	Instituto de Economia	pt_BR
dc.publisher.initials	UFRJ	pt_BR
dc.subject.cnpq	CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ECONOMIA	pt_BR
dc.embargo.terms	aberto	pt_BR
Appears in Collections:	Ciências Econômicas

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