Publicação
Comparação de métodos de value-at-risk para medição do risco financeiro em rendibilidades de taxas de câmbio
| datacite.subject.fos | Ciências Naturais::Matemáticas | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Mendes, Diana E. Aldea | |
| dc.contributor.author | Ferreira, Ana Filipa de Carvalho | |
| dc.date.accessioned | 2015-11-23T16:42:52Z | |
| dc.date.available | 2015-11-23T16:42:52Z | |
| dc.date.issued | 2015 | |
| dc.date.submitted | 2015 | |
| dc.description | Tese de mestrado em Matemática Financeira, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2015 | pt_PT |
| dc.description.abstract | Este estudo tem como principal objetivo comparar métodos de previsão do VaR (Value at Risk), com o intuito de medir o risco financeiro das rendibilidades da taxa de câmbio EUR/USD. Iremos analisar o comportamento da série considerada no período temporal de 2009 a 2015, onde inicialmente a taxa de câmbio sofre um aumento, face à desvalorização do USD em relação ao EUR. As subidas e descidas do EUR/USD durante este período temporal, foram provenientes, principalmente, das descidas das taxas de referência do FED e do BCE, desde o início da crise financeira. Em 2015, esta taxa de câmbio atinge valores muito próximos da paridade, devido aos incentivos à Economia, por parte do BCE. Com o objetivo de chegarmos a um modelo estacionário capaz de capturar os clusters de volatilidade, vamos utilizar modelos não-lineares, como o caso dos modelos heterocedásticos do tipo GARCH, que não assumem uma restrição de variância constante. Por fim, iremos prever o VaR através dos modelos GARCH, EGARCH e RiskMetrics, analisar a volatidade predita através das estatísticas de erro MSE (Mean Square Error), HMSE (Heteroskedasticity-adjusted Mean Square Error),HMAE (Heteroskedasticity-adjusted Mean Absolute Error) e MAE (Median Absolute Error) e implementar os testes de Backtesting, utilizando as estatísticas LRUC (Cobertura Não-Condicional), LRIND (Independência) e LRCC (Cobertura Condicional); de modo a chegarmos ao nosso propósito principal, o modelo mais adequado. | pt_PT |
| dc.description.abstract | The main objective of this work is to compare VaR (Value at Risk), forecasting methods in order to measure EUR/USD exchange rate returns financial risk. We will analyze the behavior of the considered series for the time interval since 2009 until 2015, where initiallywas observed an increase in the exchange rate, due toUS Dollar devaluation against EUR. The ups and downs of EUR/USD behavior during this time period arose mainly from the falls in the reference rates of the FED and the BCE, since the beginning of the financial crisis. In 2015, the EUR/USD exchange rate reached values close to parity, due to BCE incentives to the Economy. With the purpose to reach a stationary model able to capture clusters of volatility, we used non-linear models, such as of heteroskedastic models from the GARCH family, which do not assume the constant variance condition. Finally, we will forecast the VaR through GARCH, EGARCH and RiskMetrics models, analyze the volatility prediction through the error statistics MSE (Mean Square Error), HMSE (Heteroskedasticity-adjustedMean Square Error), HMAE (Heteroskedasticityadjusted Mean Absolute Error) and MAE (Median Absolute Error); and employ Backtesting tests, such as LRUC (Unconditional Coverage), LRIND (Independence) and LRCC (Conditional Coverage) statistics; in order to reach the most appropriate model to our main purpose. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 201374145 | por |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10451/20565 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Taxa de câmbio EUR/USD | pt_PT |
| dc.subject | VaR | pt_PT |
| dc.subject | GARCH | pt_PT |
| dc.subject | EGARCH | pt_PT |
| dc.subject | RiskMetrics | pt_PT |
| dc.subject | Volatilidade | pt_PT |
| dc.subject | Backtesting | pt_PT |
| dc.subject | Teses de mestrado - 2015 | pt_PT |
| dc.title | Comparação de métodos de value-at-risk para medição do risco financeiro em rendibilidades de taxas de câmbio | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Mestrado em Matemática Financeira | pt_PT |