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Orientador(es)
Resumo(s)
Uma das questões cruciais na Economia e nas Finanças, é a estimação da pior perda possível em um
horizonte de tempo específico onde as entidades usam o indicador associado ao VaR (Value at Risk)
para a obtenção desta análise. Contudo, atualmente o foco principal das entidades também está na gestão
dos riscos que podem influenciar essa perda. Desta forma, o GDP-at-Risk vem de alguma maneira
revolucionar a análise das perdas e indo além da previsão de crescimento médio e concentrar-se em toda
a distribuição do crescimento futuro, ou, em outras palavras, nos riscos.
Deste modo, este trabalho utiliza várias condições financeiras e económicas no período de 2008-2020 e
analisa-se a sua relação com o GDP-at-Risk, isto é, de que modo e quais são as variáveis que influenciam
o crescimento futuro do GDP em condições adversas. Para esta modelação foi utilizada a Regressão
Quantílica.
Sendo o GDP-at-Risk um conceito que está a começar a ser introduzido para análise, não havendo ainda
muitos estudos sobre o mesmo, há muita margem para que os resultados e conclusões sejam melhoradas,
tal como outros ajustes.
One of the crucial issues in Economics and Finance is the estimation of the worst possible loss in a specific time horizon where entities use the indicator associated with VaR (Value at Risk) to obtain this analysis. However, currently the main focus of entities is also on managing the risks that can influence this loss. In this way, GDP at Risk somehow revolutionizes loss analysis and goes beyond average growth forecasting and focuses on the entire distribution of future growth, or in other words, on risks. Thus, this work uses various financial and economic conditions in the period 2008-2020 and analyzes its relationship with GDP-at-Risk, that is, how and what are the variables that influence the future growth of GDP under adverse conditions. For this modeling the Quantile Regression was used. Since GDP at Risk is a concept that is beginning to be introduced for analysis, and there are still not many studies on it, there is much room for the results and conclusions to be improved, as well as other adjustments.
One of the crucial issues in Economics and Finance is the estimation of the worst possible loss in a specific time horizon where entities use the indicator associated with VaR (Value at Risk) to obtain this analysis. However, currently the main focus of entities is also on managing the risks that can influence this loss. In this way, GDP at Risk somehow revolutionizes loss analysis and goes beyond average growth forecasting and focuses on the entire distribution of future growth, or in other words, on risks. Thus, this work uses various financial and economic conditions in the period 2008-2020 and analyzes its relationship with GDP-at-Risk, that is, how and what are the variables that influence the future growth of GDP under adverse conditions. For this modeling the Quantile Regression was used. Since GDP at Risk is a concept that is beginning to be introduced for analysis, and there are still not many studies on it, there is much room for the results and conclusions to be improved, as well as other adjustments.
Descrição
Tese de mestrado, Matemática Financeira, 2021, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências
Palavras-chave
GDP GDP-at-Risk Regressão Quantílica Matemática Financeira Teses de mestrado - 2021
