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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Aparece na Coleção: | Estatística
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