Gestão de risco e modelos de VAR : comparação do poder preditivo de mensuração de risco para diferentes classes de ativos

Abstract

O trabalho tem como objetivo testar abordagens distintas do Value at Risk (VaR) para diferentes categorias de ativo, de forma a analisar a acurácia dos modelos na estimação do risco de mercado. Para composição da amostra, foram escolhidos ativos pertencentes a diferentes nichos do mercado de capitais; Ibov, dólar, IMA-B, IDA, IFIX, Commodities e LP 200. Os modelos de VaR testados foram o Delta, Exponentially Weighted Moving Average (EWMA), GARCH, Simulação histórica (HS), Simulação de Monte Carlo (MC) e Expected Shortfall, que se distinguem principalmente no aspecto do tratamento da volatilidade dos ativos assim como na inferência sobre sua distribuição. Para apuração de desempenho de estimação do VaR foram calculados os índices de violação de cada modelo com o objetivo de verificar se o retorno corrente de um dia específico excede o VaR estimado com base na janela de estimação. Em seguida, como forma de validar estatisticamente os resultados encontrados, foram realizados os testes de Kupiec e de Independência. O primeiro foi feito com o objetivo de avaliar a proporção de violações, enquanto que o segundo visando identificar onde essas violações se acumulam. Foram feitas duas análises de resultados, a primeira considerando o período completo da amostra e uma janela de estimação de 1000 dias, enquanto que a segunda considerando triênios e uma janela de estimação de 252 dias. Para a primeira análise, o GARCH apresentou o melhor desempenho, enquanto que o Delta e o MC os piores. Quando comparados aos ativos, o dólar, IFIX e IMA-B apresentaram o maior número de índices, enquanto que o ICB o menor. Para a segunda análise o GARCH, ES e HS apresentaram as melhores performances, o que pode indicar para estes dois últimos a melhoria de estimação com a redução da janela para 252 dias. Os períodos que apresentaram maior número de rejeição foram aqueles abrangidos pela crise de 2008. Quando considerados os ativos, o Ibov foi o que apresentou o maior número de índices apropriados, enquanto que o IDA o menor. Esse resultado vai de encontro a estudos que defendem o uso de uma janela de estimação reduzida para ativos mais voláteis e uma maior para ativos menos voláteis. O melhor desempenho do GARCH pode ser explicado pela característica de agrupamento de volatilidade ao longo de um período.