| Revista: | Revista brasileira de estatistica |
| Base de datos: | CLASE |
| Número de sistema: | 000420838 |
| ISSN: | 0034-7175 |
| Autores: | Silva, Francyelle de Lima1 Toloi, Clelia Maria de Castro1 |
| Instituciones: | 1Universidade de Sao Paulo, Departamento de Estatistica, Sao Paulo. Brasil |
| Año: | 2014 |
| Periodo: | Ene-Dic |
| Volumen: | 75 |
| Número: | 240 |
| Paginación: | 47-88 |
| País: | Brasil |
| Idioma: | Portugués |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Analítico, teórico |
| Resumen en inglés | Value at Risk (vaR) is a financial widely used risk measure to manage and control risk market. The measure risk estimation can be done by methods such as econometric approach and Theory of Extreme Values (TVE). However, these methods have some weaknesses such as inappropriate assumption of erros distribution, rsulting in inaccurate measures. Therefore, in this article we discuss and compare Auregressive Conditional Value at Risk (CAViaR) and Expectil Autoregressive Condiotional (CARE) models. We apply the proposed modeling approach to calculate the Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES) to the stock IBOVESOPA market index |
| Resumen en portugués | O Valor em Risco (VaR) é uma medida de risco muito utilizada para gerenciamento e controle de risco de mercado. A mensuração pode ser feita por vários métodos como a abordagem econométrica e a Teoria dos Valores Extremos (TVE). Porém, esses métodos apresentam algumas fragilidades, como por exemplo a suposição inadequada da distribuição dos erros, resultando em medidas imprecisas. Sendo assim, neste artigo são apresentados, discutidos e comparados os modelos de Valor em Risco Autorregressivo Condicional (CAViaR) e os modelos de Expectil Autorregressivo Condicional (CARE). Os modelos foram ajustados para a mensuração do Valor em Risco (VaR) e Expected Shortfall (ES) feitos para a série do IBOVESPA |
| Disciplinas: | Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Valor de riesgo, Expected Shortfall, Modelos estadísticos, Expectil Autorregresivo Condicional |
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