PPEA - Mestrado (Dissertações)

URI permanente para esta coleçãohttp://www.hml.repositorio.ufop.br/handle/123456789/7799

Navegar

Resultados da Pesquisa

Agora exibindo 1 - 2 de 2
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Backtesting do value-at-risk (VaR) : uma perspectiva sob a análise estatística sequencial.
    (2020) Machado, Bruna Marques Aguiar; Silva, Ivair Ramos; Silva Júnior, Júlio César Araújo da; Torres, Carlos Eduardo da Gama; Torrent, Hudson; Silva Júnior, Júlio César Araújo da; Silva, Ivair Ramos
    O objetivo dessa dissertação foi propor uma mudança de paradigma acerca da construção do backtesting do Value-at-Risk (VaR). Uma vez que os backtests discutidos na literatura podem ser interpretados como um processo pertencente ao controle estatístico de qualidade, essa dissertação apresenta argumentos de que os backtests podem ser elucidados pela análise estatística sequencial. Dessa forma, a partir dos estudos de simulações em que se investiga o comportamento dos backtests a partir da visão dos gráficos de controle, foi constatado que esses backtests retornam probabilidades do erro do Tipo I maiores que o nível de significância estipulado no início do experimento, o que pode trazer sérias consequências para a tomada de decisão quanto a adequabilidade do VaR. Como nova proposta de backtesting a partir da análise sequencial, foi construído uma função “gasto de alpha” capaz de controlar a real probabilidade do erro do Tipo I do experimento, associados a valores críticos exatos. Além disso, o novo backtesting tem alto poder em rejeitar um modelo VaR em um contexto que o risco relativo observado é muito maior que o risco especificado pela hipótese nula.
  • Imagem de Miniatura
    Item
    Soluções numéricas para jogos diferenciais : aplicação a uma corrida por P&D.
    (2020) Arantes Neto, Ludgero Lima; Barrenechea, Martin Harry Vargas; Barrenechea, Martin Harry Vargas; Francisco Neto, Antônio; Souza, Igor Viveiros Melo
    Este trabalho aplica os métodos numéricos de shooting e colocação numa corrida tecnológica, na qual os investimentos em P&D são modelados em um jogo diferencial como inicialmente proposto Reinganum (1982) e posteriormente ampliado por Malueg and Tsutsui (1997) sob uma abordagem bayesiana. Em uma corrida por P&D assim modelada cada jogador defronta-se com um problema de controle ótimo que pode ser reduzido a um problema de valor de contorno, e cujos investimentos em P&D são a variável de controle. Portanto, deduz-se os analiticamente os modelos até a obtenção do problema de valor de contorno e posteriormente os métodos numéricos são aplicados. A conclusão do trabalho é que os resultados encontrados por meio dos métodos numéricos abordados aproximam razoavelmente da solução.