Value at risk como método de mensuração e gerenciamento de riscos de mercado : uma análise de modelos paramétricos

A utilização de modelos paramétricos para mensurar Value at Risk tem, como elemento fundamental, a estimação da volatilidade da série de retornos do ativo/portfólio em questão. Para isto, neste trabalho este parâmetro foi obtido da série de retornos do Índice Bovespa (IBOV), através de modelos que pressupõem sua constância ao longo do tempo e outros que se baseiam em sua dependência e, em seguida, aplicados a fim de gerar medidas de Value at Risk para um horizonte de um dia, sendo os mesmos devidamente testados através de métodos de Backtesting. Conclui-se que os modelos de variância condicionada são bastante mais sensíveis a oscilações do mercado, refletindo com melhor precisão a situação presente e, quanto mais aderem aos dados, melhores estimativas de Value at Risk geram.Measuring Value at Risk using parametric models has its fundamental issue centered in the estimation of the variance of the asset/portfolio return series. This parameter is obtained herein from the series of returns of the Bovespa Index (IBOV) through models based on the assumption of constant variance and others that allow for conditional variance. Subsequently, these models are applied in order to generate one day Value at Risk estimates, which are put subject to Backtesting methods. The results lead to the conclusion that conditional variance models are considerably more sensible to market volatility, reflecting current market situations with greater precision and, the more adherent to actual data the estimations, the better the measures of Value at Risk