Teoria dos Valores Extremos

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APLICAÇÃO DA TEORIA DE VALORES EXTREMOS E DA ANÁLISE FUNDAMENTALISTA EM ESTRATÉGIAS LONG-SHORT: UMA ANÁLISE DE PAIR TRADINGS DO MERCADO BRASILEIRO

APLICAÇÃO DA TEORIA DE VALORES EXTREMOS E DA ANÁLISE FUNDAMENTALISTA EM ESTRATÉGIAS LONG-SHORT: UMA ANÁLISE DE PAIR TRADINGS DO MERCADO BRASILEIRO

Nas últimas décadas, tem crescido o número de fundos que procuram explorar ineficiências de mercado por meio de estratégias de arbitragem, nas quais se destaca a estratégia long- short. Grande parte das análises utilizadas para a obtenção dos pair tradings, entretanto, não levam em consideração os desvios extremos existentes no processo de interdependência entre os ativos envolvidos e os indicadores de qualidade operacional das firmas. A Teoria dos Valores Extremos e a Análise Fundamentalista foram utilizadas neste trabalho para que fossem modeladas as séries da razão entre preços de pares de ativos obtidos a partir da estrutura de indicadores contábeis propostos por Piotroski (2000). Tais abordagens permitiram que fossem consideradas empresas com sinalizações positivas de lucratividade, estrutura de capital e eficiência operacional, além de distribuições capazes de capturar os comovimentos extremos associados aos pair tradings selecionados. A partir de tal modelagem, foi criada uma nova abordagem quantitativa para a estratégia long-short, a qual denominamos estratégia GEV Long-Short. Os resultados obtidos sugerem que o melhor ajuste dos quantis extremos por intermédio da distribuição de valores extremos tem capacidade de fornecer sustentação probabilística mais refinada para que o retorno à média justifique a
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Mercados de risco e a teoria dos valores extremos: estudo empírico de casos

Mercados de risco e a teoria dos valores extremos: estudo empírico de casos

O objetivo deste trabalho é inferir o comportamento de valores extremos de uma variável aleatória contínua, sejam eles valores extremos pertencentes à cauda inferior de uma função densidade de probabilidade (fdp), como as severas perdas diárias em investimentos financeiros, ou valores extremos pertencentes à cauda superior de uma fdp, como os elevados dispêndios com indenizações na indústria de seguros. A Teoria dos Valores Extremos (TVE) desempenha papel fundamental na modelagem de eventos gravosos raros, com expressivas conseqüências econômicas associadas a probabilidades muito pequenas de ocorrerem. Uma das grandes preocupações na administração de riscos é desenvolver técnicas de análise para prever essas ocorrências excepcionais. Dessa forma, as caudas da fdp das variáveis que representam esses eventos raros são de grande importância para o estudo do risco, tornando a TVE uma ferramenta de grande valia para a estimação mais acurada do risco dessas perdas elevadas. Investigou-se, neste trabalho, a estimação de perdas máximas esperadas para séries financeiras e para seguros, empregando-se: i) métodos tradicionais, que utilizaram todos os dados amostrais para analisar a variável aleatória em questão; e ii) a metodologia dos Valores Extremos, particularmente a da Distribuição Generalizada dos Valores Extremos (GVE), que utilizou apenas um conjunto de máximos amostrais para a estimação das perdas máximas esperadas. Verificou-se que os métodos tradicionais subestimaram as perdas esperadas, sobretudo nas proximidades dos limites das caudas das distribuições, e que a distribuição GVE mostrou-se bem mais eficiente na previsão dessas perdas extremas em todas as séries analisadas.
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Avaliação empírica do risco de mercado: estimação do Value-at-risk pela Teoria dos Valores Extremos

Avaliação empírica do risco de mercado: estimação do Value-at-risk pela Teoria dos Valores Extremos

Para concluir este capítulo, temos que os modelos GARCH determinam uma melhor previsão do VaR do que os modelos baseados no teoria dos valores extremos. O resultados pode ser justificado pelo número reduzido de valores extremos na amostra considerada. Os resultados podem ser melhorados pela consideração de vários valores de threshold, níveis de significância diferentes ou pela ampliação da própria amostra. Tudo isto pode fazer parte dum próximo trabalho, pois aqui, limitamos o nosso objectivo a um exercícios de aplicação dessa metodologias.
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A Aplicação da Teoria de Valores Extremos ao Tráfego da Ponte 25 de Abril

A Aplicação da Teoria de Valores Extremos ao Tráfego da Ponte 25 de Abril

O estudo que nesta tese vai ser apresentado utiliza, como instrumento, a Teoria dos Valores Extremos. Após análise de bibliografia sobre o tema, como por exemplo do livro Coles (2001), do livro Beirlant, Goegebeur, Segers e Teugels (2006) e do artigo Penalva, Neves e Nunes (2013), foi verificado que os conceitos de que se necessitava para efetuar este estudo são comuns à bibliografia. Sendo este modelo teórico, instrumental para o estudo, visto que se trata da aplicação da Teoria dos Valores Extremos a uma situação concreta – o estudo do fluxo do tráfego diário na Ponte 25 de Abril – procurou-se iden- tificar a bibliografia que mais facilmente e de modo acessível apresentava este modelo. Assim foi selecionada como fonte principal, para a apresentação deste modelo, o Livro An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values, de Coles (2001). Este capítulo é essencialmente constituído por um resumo da estrutura e da teoria apresentada no Capí- tulo 1 ao 4 do referido livro, podendo, por isso, não ser feita a referenciação bibliográfica convencional, típica de uma transcrição de textos referidos.
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A utilização da teoria de valores extremos na área financeira: um estudo de caso / Using the extreme value theory in the financial area: a case study

A utilização da teoria de valores extremos na área financeira: um estudo de caso / Using the extreme value theory in the financial area: a case study

A Teoria de Valores Extremos (TVE) foi utilizada para modelar a série PETR4.SA (Petróleo Brasileiro S.A. – Petrobras), usada como estudo de caso para exemplificar o processo de modelagem. O teste de adequação a distribuição Gumbel, o teste de Ljung-Box e o teste de Kupiec foram empregados para testar a validade do modelo. Para a modelagem dos dados o software R e seu editor R-Studio foram utilizados. O modelo obtido pode ser empregado para estudar os eventos de perdas extremas, contribuindo na melhoria da gestão de riscos e evitando perdas adicionais.
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Requerimento de capital para risco de mercado no Brasil: abordagem baseada na teoria de valores extremos

Requerimento de capital para risco de mercado no Brasil: abordagem baseada na teoria de valores extremos

Apesar de a maior parte dos estudos relacionados à Teoria de Valores Extremos basear-se em modelos univariados, já existem diversas publicações a respeito da teoria multivariada de extremos. No entanto, até o presente momento, não está disponível uma completa teoria multivariada aplicada a altas dimensões. As aplicações das teorias multivariadas de extremos concentram-se em geral em duas ou no máximo três dimensões, como por exemplo: modelos trivariados aplicados a estudos dos níveis da água do mar por Tawn [1990], modelos de máximos bivariados aplicados a retornos financeiros por Mendes [2004].
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BRUNO VINÍCIUS RAMOS FERNANDES MODELOS DE VALORES EXTREMOS E CONVENCIONAIS DE VaR: NÍVEL DE ACURÁCIA NA PREVISÃO DE RISCO DE MERCADO NOS PAÍSES DO G7 E BRICS

BRUNO VINÍCIUS RAMOS FERNANDES MODELOS DE VALORES EXTREMOS E CONVENCIONAIS DE VaR: NÍVEL DE ACURÁCIA NA PREVISÃO DE RISCO DE MERCADO NOS PAÍSES DO G7 E BRICS

Monteiro e Silva (2002) analisaram o mercado acionário Português e observaram que durante os períodos de maior volatilidade, a tradicional abordagem paramétrica normal não- condicional subestima a exposição ao risco de mercado para níveis de confiança elevados, aumentando o erro de estimação à medida que se desloca para a cauda da distribuição. Esta característica é devida à não normalidade dos retornos. Estes resultados sugerem que as distribuições tendem a apresentar caudas mais densas durante os períodos de instabilidade financeira, exibindo retornos negativos extremos com frequência superior ao esperado, sob a hipótese de normalidade. A característica mais importante dos retornos do mercado acionário para o modelagem do VaR é o efeito de aglomeração da volatilidade. Este efeito pode ser eficazmente acomodado através do processo GARCH. Este processo reduz a taxa de insucesso na previsão do VaR, em especial durante os períodos de maior volatilidade. A utilização da teoria dos valores extremos para acomodar a massa de probabilidade adicional e estimar os respectivos índices de cauda, associada à utilização da distribuição t-student, tem maior capacidade para capturar o risco de perda adicional presente em períodos de maior volatilidade.
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A distribuição generalizada de valores extremos no estudo da velocidade máxima do...

A distribuição generalizada de valores extremos no estudo da velocidade máxima do...

Piegorsch et al. (1998), por sua vez, aplicaram a teoria dos valores extremos ao estudo dos níveis extremos de ozônio na troposfera, que é a camada da atmosfera mais próxima da superfície terrestre, onde ocorrem os principais fenômenos meteorológicos, como por exemplo, processos de condensação de vapor d’água, de precipitação pluvial, movimentação de massas de ar etc. Níveis padrão de ozônio são baseados tipicamente no número de valores que excedem alguma medida de severidade de ozônio (por exemplo, valor máximo a uma determina hora, ou a média de cada 8 horas) em relação a algum patamar específico, por exemplo, 120 ou 80 partes por bilhão (ppb). O principal interesse, neste caso, é o de monitorar se as taxas deste nível estão crescendo ou decrescendo com o tempo.
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Teoria de valores extremos aplicada a finanças: dois ensaios

Teoria de valores extremos aplicada a finanças: dois ensaios

Para tornar a revisão comparável aos índices de bolsas de valo- res analisados (IBOVESPA e NASDAQ composto), procuramos destacar em cada um dos problemas as conclusões da literatura sobr[r]

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Perdas extremas em mercados de risco.

Perdas extremas em mercados de risco.

Neste artigo, infere-se sobre a distribuição de valores extremos de uma variável aleatória representada pelas severas perdas diárias em investimentos fi nanceiros. A Teoria dos Valores Extremos (TVE) fundamenta a modelagem de eventos gravosos raros, com expressivas conseqüências econômicas associadas a probabilidades muito pequenas de ocorrerem. Uma das grandes preocupações, na análise de riscos, é desenvolver técnicas para prever essas ocorrências excepcionais. Assim, as caudas das distribuições desses eventos raros são importantes para o estudo do risco, tornando a TVE uma ferramenta de grande valia para a estimação mais acurada do risco dessas perdas elevadas. Investigou-se, neste trabalho, a estimação de perdas máximas esperadas para séries fi nanceiras, empregando-se: i) métodos tradicionais, que utilizaram todos os dados amostrais para analisar a variável aleatória em questão e ii) a metodologia dos Valores Extremos, particularmente a da Distribuição Generalizada dos Valores Extremos (DGVE), que utilizou apenas um conjunto de máximos amostrais para a estimação das perdas máximas esperadas. Concluiu-se que os métodos tradicionais subestimaram as perdas esperadas, sobretudo nas proximidades dos limites das caudas das distribuições, e que a DGVE mostrou-se bem mais efi ciente na previsão dessas perdas extremas nas séries analisadas: Ibovespa, Merval, Dow Jones.
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Downscaling estocástico para extremos climáticos via interpolação espacial

Downscaling estocástico para extremos climáticos via interpolação espacial

Em diversos segmentos da sociedade, os resultados de previs˜oes meteorol´ogicas tˆem sido utilizados para a tomada de decis˜ao, exigindo a melhoria da qualidade das pre- vis˜oes de vari´aveis tanto na escala espacial quanto temporal. Na comunidade cient´ıfica ´e aceito que o processo mais adequado de se obter cen´arios dos fenˆomenos meteorol´ogicos ´e atrav´es dos Modelos de Circula¸c˜ao Global (MCG). Entretanto, os resultados destas previs˜oes s˜ao fornecidos em redes com espa¸camentos de n´os da grade de algumas cen- tenas de quilˆometros. Visando obter solu¸c˜oes para este problema foram desenvolvidas t´ecnicas de p´os-processamento de sa´ıdas de modelos dinˆamicos. Uma delas ´e chamada de downscaling, que nada mais ´e que uma metodologia de refinamento da escala es- pacial de um Modelo de Circula¸c˜ao Global. Este trabalho apresenta um m´etodo de downscaling que proporciona a modelagem de eventos extremos onde os Modelos de Circula¸c˜ao n˜ao fornecem informa¸c˜ao relevante. Para isto, foram utilizadas a teoria dos valores extremos e o m´etodo geoestat´ıstico denominado krigagem. Ser´a realizado um estudo de caso utilizando s´eries de temperatura m´axima do ar do modelo de rean´alise do NCEP/NCAR - National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research, que fornece os produtos em uma grade regular de 2, 5 ◦ × 2, 5 ◦ .
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Distribuição de probabilidades do valor extremo e tamanho amostral para o melhoramento genético do quantil máximo em plantas

Distribuição de probabilidades do valor extremo e tamanho amostral para o melhoramento genético do quantil máximo em plantas

Deve-se ter muita precaução com as estimativas do modelo Weibull porque � (-0,593) está entre -1 e -0,5, advertindo que estes não possuem as propriedades assintóticas (consistência, eficiência, invariância e normalidade) dos estimadores (SMITH, 1985), contudo, as estimativas obtidas com os métodos bayesianos e o MML, dos parâmetros �, �, � e seus respectivos intervalos de confiança dos modelos ajustados para as variáveis MMC e B, apresentam resultados similares (Tabela 3), situação que reflete a flexibilidade da teoria dos valores extremos para ser aplicada no melhoramento genético de plantas, já que até o momento sua maior aplicação se dá em hidrologia, engenharia civil, oceanografia, metalurgia, geoestatística, entre outras importante áreas do conhecimento.
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Contributos computacionais e metodológicos na estimação do indíce de valores extremos

Contributos computacionais e metodológicos na estimação do indíce de valores extremos

Neste capítulo apresentam-se alguns dos principais resultados e definições em EVT para v.a. i.i.d. Na Secção 2.1 caracteriza-se o comportamento exato de e.o. e apresentam-se algumas propriedades das e.o. em modelos uniforme, exponencial e Pareto. Na Secção 2.2 carateriza-se o comportamento assintótico das e.o. centrais, intermédias e extremais. Salienta-se a distribuição limite não degenerada, G, e as suas possíveis formas, do máximo linearmente normalizado. Nesta Secção também se apresenta, recorrendo à teoria das funções de variação regular generalizada e à função quantil recíproca, uma caracterização dos domínios de atração para máximos da distribuição limite não degenerada, G. Por último, na Secção 2.3 faz-se uma breve descrição das abordagens de estimação utilizadas na inferência estatística de valores extremos.
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Estimadores de volatilidade no mercado brasileiro: análise de desempenho de estimadores utilizando valores extremos

Estimadores de volatilidade no mercado brasileiro: análise de desempenho de estimadores utilizando valores extremos

As verificações empíricas não refletiram totalmente a teoria. Fatores de eficiência na casa de 10 não foram verificados. As principais razões para a existência de viés são a discretização das observações no tempo e o fato de os preços serem negociados com in- crementos definidos (spreads). Outra razão para explicar a diferença da teoria para a rea- lidade é o fato de que os estimadores usando valores extremos foram construídos assumindo que os preços seguem o processo dS = µ S dt + δ S dz, em que dz é um passeio aleatório sem drift. Os retornos então seguiriam dlnS = (µ - δ²/2) dt + δ dz. Em um mundo teórico onde se tem verificação contínua da trajetória, seria esperado um excelente desempenho dos esti- madores que usam valores extremos. No mundo discreto como na prática, os estimadores pó- dem ser piores que o estimador clássico quanto ao viés e à eficiência. Desde que as fortes considerações mencionadas não são verificadas na prática, o uso dos estimadores que usam valores extremos passa a ser questionável. Mesmo para a paridade BRL/USD spot, que apre- sentou melhores resultados, a eficiência verificada ficou longe dos valores teóricos. Em ou- tros trabalhos realizados na literatura, nos quais se analisa empiricamente o desempenho de estimadores que usam valores extremos, como Wiggins (1991), Wiggins (1992), Toner (1997) e Becker (1983), também não se verificaram as eficiências obtidas na teoria.
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Instituto Superior de Economia e Gestão Mestrado em Ciências Actuariais

Instituto Superior de Economia e Gestão Mestrado em Ciências Actuariais

Pretende-se, ao longo deste capítulo, modelar os dados apresentados no Capítulo 3 de acordo com as metodologias relacionadas com a Teoria de Valores Extremos, a fim de estudar com maior profundidade, o comportamento das indemnizações extremas. Assim, na Secção 3.1, os dados são modelados por ajustamento de uma Distribuição de Pareto Generalizada, seguindo a metodologia apresentada em Embrechts et al. (1997) e McNeil (1997). Na Secção 3.2.1 é apresentada uma abordagem semi-paramétrica, sendo introduzido um método adaptativo, seguindo as metodologias apresentadas em Danielsson et al. (2001) e Gomes et al. (2002) na Secção 3.2.2. No final, na Secção 3.3. procede-se ao desenvolvimento da discussão sobre ambas as abordagens.
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Sobre a precisão das estimativas de máxima verossimilhança nas distribuições bivariadas de valores extremos.

Sobre a precisão das estimativas de máxima verossimilhança nas distribuições bivariadas de valores extremos.

As distribuições bivariadas de valores extremos surgem como distribuições limites de máximos (ou mínimos) normalizados. O objetivo na modelagem do comportamento assintótico probabilístico dos extremos é obter boas aproximações para a distribuição bivariada de extremos permitindo o estudo da ocorrência de eventos extremos simultâneos. Os modelos bivariados são muito úteis em aplicações práticas da teoria de valores extremos em diversas áreas, como, por exemplo, na análise da interação entre a velocidade do vento e altura de ondas, na análise do relacionamento entre a grandeza da temperatura e níveis de colheita e, em particular na área financeira, no estudo do comportamento conjunto de ativos compondo uma carteira, ou no estudo da dependência entre mercados de ações. A aplicação da teoria de valores extremos em finanças pode ser vista em Starica (1999), Embrechts (2000), entre vários outros.
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Teste de caminhada de seis minutos: valores de referência para adultos saudáveis no Brasil.

Teste de caminhada de seis minutos: valores de referência para adultos saudáveis no Brasil.

Contec Medical Systems Co., Ltd, Qinhuangdao, China) foi testado previamente, comparando-se os valores da SpO 2 obtida pelo aparelho e aqueles encontrados através de dez medidas de gasometria arterial realizadas no serviço de emergência do hospital (SpO 2 oxímetro − SpO 2 sangue = 0,45 ± 1%). Antes da aplicação da escala de Borg, o examinador explicava o que os pontos significavam. Os dados incluídos na análise final foram aqueles obtidos no teste com a maior DTC6. Os testes foram realizados em um corredor externo, completamente livre de transeuntes, de 30 m de comprimento, com superfície lisa e marcada a cada 3 m. A delimitação do circuito era indicada por cones de sinalização. Imediatamente antes de começar os testes, os participantes recebiam orientações conforme o texto traduzido da diretriz da ATS. (5)
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Teoria funcionalista dos valores humanos: aplicações para organizações.

Teoria funcionalista dos valores humanos: aplicações para organizações.

Embora este artigo apresente dados empíricos de três estudos diferentes, com amostras diversas (várias áreas laborais e de três Estados brasileiros), é importante assinalar algumas limitações. São escassos os estudos empíricos relacionando os valores e as variáveis aqui consideradas. Por isso, os resultados devem ser lidos com cautela e os estudos referidos como exploratórios. Embo- ra os valores tenham sido considerados preditores das variáveis consideradas, é importante ter em conta que os estudos utilizam metodologia correlacional. Portanto, a relação causal entre os valores e as outras variáveis não pode ser defendida. Como os valores tendem a ser considerados construtos mais gerais e preditores de outras variáveis psicológicas, tais como atitudes e comportamentos (cf., por exemplo, MILFONT; DUCKITT; WAGNER, no prelo), sua utilização como preditores parece ser teórica e empiricamente correta. Por fim, as amos- tras dos estudos (principalmente dos estudos 1 e 2) foram pequenas. Por isso, os resultados deverão ser replicados com mais participantes e de diferentes setores organizacionais.
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PDF PT Jornal Brasileiro de Pneumologia 5 3 portugues

PDF PT Jornal Brasileiro de Pneumologia 5 3 portugues

Na verificação de valores discrepantes, foram excluídos 2 indivíduos com valores extremos na estatura (1,95 m e 1,33 m) e 1 indivíduo que caminhou apenas 240 m e que, ao ser contatado posteriormente por telefone, informou que estava em propedêutica para angina na semana do teste (a qual foi confirmada posteriormente) e não havia informado esse fato porque queria muito participar do estudo. Posteriormente, na determinação de valores discrepantes no cálculo das equações de regressão, 2 indivíduos (Fingertip Pulse Oximeter modelo CMS50DL;

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ESTUDO SOBRE AS CONDIÇÕES DE ILUMINAÇÃO DE SALAS DE AULA E BIBLIOTECAS DA UNICAMP

ESTUDO SOBRE AS CONDIÇÕES DE ILUMINAÇÃO DE SALAS DE AULA E BIBLIOTECAS DA UNICAMP

A norma NBR 5413 estabelece, para cada tipo de atividade visual, três valores de iluminância. O valor mais baixo deve ser utilizado quando as refletâncias ou contrastes do ambiente são relativamente altos, a velocidade e/ou precisão da tarefa não são importantes e a tarefa é executada ocasionalmente. Já o valor mais alto deve ser utilizado quando a tarefa se apresenta com refletâncias e contrastes bastante baixos, erros são de difícil correção, o trabalho visual é crítico, alta produtividade e precisão são de grande importância e a capacidade visual do observador está abaixo da média. Como as
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