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Título: Value–at–Risk (VaR) : uma aplicação no mercado acionário brasileiro
Autor(es): Ramos, Danilo Guimarães Franco
Orientador(es): Sampaio, Jhames Matos
Assunto: Value at Risk (VaR)
Investimentos - análise
Data de apresentação: 2017
Data de publicação: 9-Ago-2018
Referência: RAMOS, Danilo Guimarães Franco. Value–at–Risk (VaR): uma aplicação no mercado acionário brasileiro. 2017. 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.
Resumo: Nesta monografia são apresentadas aplicações do Value–at–Risk (VaR) e uma de suas derivações, o Conditional Value–at–Risk (CVaR), sobre carteiras de ativos. O estudo é aplicado nos ativos que compõem o índice Ibovespa (IBOV), composto pelos 56 ativos mais voláteis da BMF&BOVESPA. Para comparação, um backtesting foi realizado analisando o desempenho do VaR e do CVaR, utilizando diferentes técnicas para estimação da volatilidade da carteira e formas de investir, atribuídos a carteiras de ativos, nos anos de 2009, 2011, 2016 e 2017. Os resultados encontrados indicaram que tanto o VaR quanto o CVaR são medidas eficientes de risco e podem ser utilizadas para tomada de decisão na escolha de carteiras de ativos considerando a relação risco–lucro.
Abstract: In this monography are presented applications of Value–at–Risk (VaR) and one of its derivations, the Conditional Value–at–Risk (CVaR) applied to portfolios of assets. This study is applied on the assets that build the Ibovespa index, composed by the 56 assets with the biggest volatility from BMF&BOVESPA. For comparison, one backtesting was made to analyze the performance of VaR and CVaR, applying different techniques to estimate the volatility of the portfolio and different ways of invest, applied to portfolio of assets on the years of 2009, 2011, 2016 and 2017. The results indicate that even VaR or CVaR are efficient measures of risk and are capable of been applied for decision making for portfolios of assets considering the relation risk–return.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017.
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