Aplicacao do CF@R e de cenários de stress no gerenciamento de riscos corporativos



Document title: Aplicacao do CF@R e de cenários de stress no gerenciamento de riscos corporativos
Journal: Estudos economicos - Instituto de Pesquisas Economicas
Database: CLASE
System number: 000364958
ISSN: 0101-4161
Authors: 1
2
1
Institutions: 1Universidade Federal de Minas Gerais, Centro de Pos-Graduacao e Pesquisas em Administracao, Belo Horizonte, Minas Gerais. Brasil
2Universidade Federal de Juiz de Fora, Juiz de Fora, Minas Gerais. Brasil
Year:
Season: Jul-Sep
Volumen: 42
Number: 3
Pages: 545-579
Country: Brasil
Language: Portugués
Document type: Artículo
Approach: Descriptivo, aplicado
English abstract The present study compares two estimation approaches to cash flow-at-risk (CF@R): Autoregressive Moving Average Model (ARIMA) and Vector Autoregressive Model (VAR/VECM) with exogenous variables. Both are used to calculate the cashflow-at-risk of Brazilian energy companies. Its major contribution, however, is the application of two methods used to compare CF@AR estimations, aiming to improve the managing of corporative risks: backtesting of CF@R estimates and stressed scenarios, both using Monte Carlo Simulation. The last one considered the impact of extreme values (obtained from the distribution of the risk factors), like energy rationing, over estimation of operational cash flows
Portuguese abstract O presente estudo compara dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R), a saber: o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas, ambos aplicados ao contexto do setor elétrico brasileiro. O artigo contribui com a literatura existente pela aplicação de dois métodos com o objetivo de escolher as melhores estimativas de CF@R, objetivando melhorar o gerenciamento dos riscos corporativos: o backtesting das estimativas de fluxo de caixa em risco e a geração de cenários de stress, ambos usando simulação de Monte Carlo. A última técnica averiguou os impactos de cenários extremos (obtidos a partir da distribuição dos fatores de risco), tais como o racionamento de energia, sobre a estimativa futura do fluxo de caixa operacional
Disciplines: Economía,
Administración y contaduría
Keyword: Econometría,
Administración de instituciones,
Economía de energéticos,
Sector eléctrico,
Flujo de caja,
Riesgo de mercado,
Inestabilidad financiera,
Impacto financiero,
Brasil
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