Para trabalhos futuros pretende-se avaliar outras distribuições de probabilidade, outros índices financeiros, bem como outros métodos de calcular o VaR, e outros modelos da família VaR, tais como o Conditional VaR (CVaR). Também serão testados outros modelos de previsão de séreis temporais, os modelos heterocedásticos como o ARCH (sigla em inglês para Autoregressivo de Heteroscedasticidade Condicional) e o GARCH (sigla em inglês para Autoregressivo de Heteroscedasticidade Condicional Generalizado). Sempre em busca de fornecer um instrumento de tomada de decisão mais preciso.
Referências Bibliográficas
AKAIKE, H. Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. pages267–281 in. In: International Symposium on Information Theory.(BN Petran and F. Csaki, Eds.). Akademiai Kiado, Budapest. [S.l.: s.n.], 1973.
ALARCON, C. M. et al. Avaliação de modelos de value at risk para ações. Campinas, SP, 2005.
ARAÚJO, M. Simulação de Monte Carlo para Cálculo do Var: o Uso da Amostragem Descritiva. 2001. 120p. Dissertação (Mestrado) — Dissertação (Mestrado em Administração)-Instituto COPPEAD de Administração, Universidade
Federal do Rio de Janeiro, 2001.
ASSAF NETO, A. Mercado Financeiro. 9. ed. [S.l.]: Editora Atlas, 2009. ISBN 9788522454365.
BALI, T. G. An extreme value approach to estimating volatility and value at risk. The Journal of Business, JSTOR, v. 76, n. 1, p. 83–108, 2003.
BECKER, J. Estatística Básica: Transformando Dados em Informação. Bookman Editora, 2015. ISBN 9788582603130. Disponível em: <https://books.google.com.br/
books?id=ZydqBgAAQBAJ>.
BOX, G. E. et al. Time series analysis: forecasting and control. [S.l.]: John Wiley & Sons, 2015.
BURNHAM, K. P.; ANDERSON, D. Model selection and multi-model inference. Taylor & Francis, 2003.
BUSSAB, W. de O.; MORETTIN, P. Estatística básica. Saraiva, 2009. ISBN 9788502034976. Disponível em: <https://books.google.com.br/books?id=
CaztAQAACAAJ>.
CAPELLE-BLANCARD, G.; CHAUDHURY, M. Efficiency tests of the french index (cac 40) options market. 2001.
CARBONE, A.; CASTELLI, G.; STANLEY, H. Time-dependent hurst exponent in financial time series. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, Elsevier, v. 344, n. 1, p. 267–271, 2004.
CARLIN, B. P.; LOUIS, T. A. Bayes and empirical Bayes methods for data analysis. [S.l.]: Chapman & Hall/CRC Boca Raton, FL, 2000. v. 17.
DANIELSSON, J.; VRIES, C. G. D. Value-at-risk and extreme returns. Annales d’Economie et de Statistique, JSTOR, p. 239–270, 2000.
DEGROOT, M.; SCHERVISH, M. Probability and Statistics. [S.l.]: Addison-Wesley, 2002. ISBN 9780201524888.
DELIGNETTE-MULLER, M. L.; DUTANG, C. fitdistrplus: An R package for fitting distributions. Journal of Statistical Software, v. 64, n. 4, p. 1–34, 2015. Disponível em: <http://www.jstatsoft.org/v64/i04/>.
DEVILLE, L. Time to efficiency of the french cac 40 index options market. 2003. DOWD, K. Beyond value at risk: the new science of risk management. John Wiley & Sons, 1998.
DUARTE JÚNIOR, A. M. Risco: Definições, tipos, medição e recomendações para seu gerenciamento. 1993.
FERREIRA, A. de H.; FERREIRA, M.; ANJOS, M. dos. Novo dicionário Aurélio da língua portuguesa. [S.l.]: Editora Positivo, 2004. ISBN 9788574724140.
FREITAS, W. bizdays: Business Days Calculations and Utilities. [S.l.], 2017. R package version 1.0.3. Disponível em: <https://CRAN.R-project.org/package=bizdays>. GLUCKSTERN, M. C.; FRANCISCO, G.; JR, W. E. Aplicação do modelo hull-white à precificação de opções sobre idi. In: Second Meeting of the Brazilian Society of Finance. [S.l.: s.n.], 2002.
HURVICH, C. M.; TSAI, C.-L. Regression and time series model selection in small samples. Biometrika, Oxford University Press, v. 76, n. 2, p. 297–307, 1989.
HYNDMAN, R. J. forecast: Forecasting functions for time series and linear models. [S.l.], 2017. R package version 8.1. Disponível em: <http: //github.com/robjhyndman/forecast>.
JORION, P. Value at risk: a nova fonte de referência para a gestão do risco financeiro. [S.l.]: Bolsa de Mercadorias & Futuros, 2003. ISBN 9788574380070. KOMSTA, L.; NOVOMESTKY, F. moments: Moments, cumulants, skewness, kurtosis and related tests. [S.l.], 2015. R package version 0.14. Disponível em:
<http://CRAN.R-project.org/package=moments>.
LI, D. X. Value at risk based on the volatility, skewness and kurtosis. RiskMetrics Group, 1999.
LIU, D. et al. Entropy of hydrological systems under small samples: Uncertainty and variability. Journal of Hydrology, Elsevier, v. 532, p. 163–176, 2016.
MALETTA, B. V.; COELHO, F. H. d. S. Modelos baseados em Simulação de Monte Carlo: soluções para o cálculo do Value-at-Risk. Dissertação (Mestrado) — Dissertação (Mestrado em Administração), 2005.
MORAIS, M. A evolução da bolsa de valores como instrumento do mercado de capitais. 1989.
MORETTIN, P. A.; TOLOI, C. M. de C. Modelos para previsão de séries temporais. [S.l.]: Instituto de matematica pura e aplicada, 1981. v. 1.
MORGAN, J. et al. Riskmetrics technical document. New York, 1996.
PESSANHA, J. A. M. Ética a Nicômaco - seleção de textos. 4. ed. [S.l.]: Nova Cultural, 1991. v. 2. ISBN 8513002321.
PINDYCK, R. S.; RUBINFELD, D. L. Econometria: modelos & previsões. [S.l.]: Elsevier, 2004.
R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria, 2017. Disponível em:<https://www.R-project.org/>.
RYAN, J. A.; ULRICH, J. M. xts: eXtensible Time Series. [S.l.], 2017. R package version 0.10-0. Disponível em: <https://CRAN.R-project.org/package=xts>.
SCHWARZ, G. et al. Estimating the dimension of a model. The annals of statistics, Institute of Mathematical Statistics, v. 6, n. 2, p. 461–464, 1978.
SECURATO, J. Decisões financeiras em condições de risco. [S.l.]: Saint Paul, 1996. SIEGEL S. ; CASTELLAN, N. J. Estatística não-paramétrica para as ciências do comportamento. [S.l.]: Artmed, 2006.
SINGER, P. Aprender economia. Editora Contexto, 2002. ISBN 9788572445528. Disponível em: <https://books.google.com.br/books?id=w9NnAwAAQBAJ>.
SOUZA, L. A. R. d. Valor em risco em épocas de crise. 1999. 122 p. Tese (Doutorado) — Dissertação (Mestrado em Economia)–Universidade Federal de São Paulo,
São Paulo, SP, 1999.
TOLENS, P. Política. [S.l.]: Martins Claret, 2001. ISBN 9788572324564.
TRAPLETTI, A.; HORNIK, K. tseries: Time Series Analysis and Computational Finance. [S.l.], 2017. R package version 0.10-42. Disponível em: <https://CRAN. R-project.org/package=tseries>.
VASCONCELLOS, M.; ALVES, D. coordenadores. Manual de Econometria: nível intermediário, 2000.
WICKHAM, H. ggplot2: elegant graphics for data analysis. Springer New York, 2009. ISBN 978-0-387-98140-6. Disponível em: <http://had.co.nz/ggplot2/book>. YAHOO Finanças. 2017. <https://br.financas.yahoo.com/>. Acessado em 28/04/2017. ZEILEIS, A.; GROTHENDIECK, G. zoo: S3 infrastructure for regular and irregular time series. Journal of Statistical Software, v. 14, n. 6, p. 1–27, 2005. Disponível em: