Ensaios Em Gerenciamento De Riscos Financeiros De Países Emergentes

Abstract

Para a minha esposa Priscila e meu filho Leonardo, meus maiores tesouros, pelo amor infinito em compreender o meu longo período de ausência motivado pela dedicação a esta Tese de Doutorado. Essa vitória não é só minha. É de toda a nossa família. Para os meus pais, Yêda e Carlos, e irmãos, Alessandra e Alan, pela torcida sincera e incondicional que acompanham todas as minhas realizações. PUC-Rio -Certificação Digital Nº 1212917/CA AgradecimentosA Deus pelas infinitas bençãos que tem derramado sobre a minha vida.À Diretoria de Finanças da Marinha, representada pelos Vice-Almirante (IM) Edesio Teixeira Lima Junior, Contra-Almirante (IM) Samy Moustapha e ContraAlmirante (IM) Hugo Cavalcante Nogueira, pelo apoio e confiança em mim depositada.Ao meu orientador, Prof. Dr. Antonio Carlos Figueiredo Pinto, pela simplicidade, praticidade e precisão com que me orientou para a realização deste trabalho.Ao Prof. Marcelo pela gentileza em compartilhar comigo seu "arsenal" de livros, artigos e softwares, todos relevantes para o bom andamento de minhas pesquisas.Ao meus amigos da Diretoria de Finanças da Marinha pela torcida e apoio.Aos meus colegas da PUC-Rio em especial aos amigos Flávio Val e Macelly Morais pelas longas conversas de desabafo e motivação.Aos professores que participaram da comissão examinadora pelas contribuições que enriqueceram este trabalho.A todos os professores do IAG pelos ensinamentos e ajuda.À Teresa Campos e Fabio Etienne, secretários do IAG, pela gentileza e cordialidade nos atendimentos de minhas demandas ao longo do curso.A todos os amigos e familiares que, de uma forma ou de outra, me incentivaram ou me ajudaram a concluir este trabalho. In this thesis we develop three essays on risk management in some emerging countries. On the first one, using models of the GARCH family, we verified that the increase in relative weights assigned to the earlier observations due to the increase of the forecast horizon results in better estimates of volatility.Through the use of seven forecasting models of volatility and return series of financial markets assets (shares of Petrobras and Vale, Bovespa index, exchange rate Real/Dollar, 1-year and 3 years interest rates of Brazilian Government bonds issued in Reais) the estimates obtained in the sample (in-sample) were compared with observations outside the sample (out-of-sample). Based on this comparison, it was found that the best estimates of expected volatility were obtained predominantly by two models that allow its parameters to vary depending on the forecast horizon: the modified EGARCH model (exponential generalized autoregressive conditional heteroskedastic) and the ARLS model proposed by Ederington and Guan (2005). We conclude that the use of traditional forecasting models of volatility, which keeps unchanged relative weights assigned to both old and new observations, regardless of the forecast horizon, was inappropriate. On the second essay we compared the performance of long-memory models (FIGARCH) with short-memory models (GARCH) in forecasting value-at-...