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Título: Uma versão truncada da distribuição Birnbaum-Saunders generalizada aplicada a análise de risco
Autor(es): Gonsalves, Eduardo Barreto Sulz
Orientador(es): Santos, Helton Saulo Bezerra dos
Assunto: Estatística
Dados financeiros
Finanças
Risco (Economia)
Data de apresentação: 26-Jun-2018
Data de publicação: 31-Jul-2020
Referência: GONSALVES, Eduardo Barreto Sulz. Uma versão truncada da distribuição Birnbaum-Saunders generalizada aplicada a análise de risco. 2018. 35 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Resumo: O ajuste de modelos estatísticos de cada vez mais utilizado por bancos que desejam obter boas estimativas de algumas medidas de risco sobre seu capital como VaR e TVaR. Uma distribuição que tem sido frequentemente utilizada nesse ramo de a distribuição Birnbaum-Saunders generalizada. Neste trabalho, e proposta uma nova distribuição de probabilidades para modelar dados financeiros, a distribuição Birnbaum-Saunders generalizada truncada. Inicialmente será feita uma revisão bibliográfica e, então, serão apresentadas algumas funções do novo modelo como a função densidade de probabilidades (FDP), função de distribuição acumulada (FDA), estimadores de máxima verossimilhança e algumas medidas de risco como VaR e TVaR. Por fim, o novo modelo ser a aplicado a dados reais a m de verificar o ajuste de cada caso especial do novo modelo abordados neste trabalho.
Abstract: The adjustment of statistical models is increasingly used by banks that wish to obtain good estimates of some risk measures as VaR and TVaR on their capital . One distribution that has been frequently used in this eld is the generalized Birnbaum-Saunders distribution. In this work, a new distribution of probabilities is proposed to model nancial data, the truncated generalized Birnbaum-Saunders distribution. Initially a bibliographic review will be done and then some functions of the new model will be presented as PDF, CDF, maximum likelihood estimators and some risk measures such as VaR and TVaR. Finally, the new model will be applied to real data in order to verify the adjustment of each special case of the new model addressed in this work.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2018.
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