Mestrado em Mathematical FinanceAtualmente, os modelos Value-at-Risk (VaR), têm um papel muito importante a nível dos Mercados Financeiros, sendo uma das ferramentas mais utilizadas, por analistas financeiros, para gestão e estimação de risco de mercado.
Nesta tese, três métodos de estimação de VaR, nomeadamente o método de Simulação Histórica, GARCH(1,1) e o método EVT-POT Dinâmico, foram aplicados. O propósito deste trabalho é estimar modelos VaR para os países: EUA, França, Alemanha, Itália, Japão, Reino Unido, China, Espanha e Portugal, com um intervalo de tempo desde 1 de Janeiro de 2007 até 31 de Agosto de 2020 e um nível de confiança de 99%. Estas estimações serão então testadas por via Backtest, permitindo identificar quando ocorreram a maioria das falhas, e se estas ocorreram em períodos normais ou de crise (por exemplo, a Pandemia COVID-19). Adicionalmente, é estudado se existe alguma relação entre o número de mortos por país e o movimento dos retornos e da volatilidade dos índices de stocks.
O modelo que mostrou ter maior precisão aquando da estimação de períodos de crise foi o EVT-POT dinâmico, sendo HS o modelo menos preciso. É possível observar que a maioria das falhas, causadas por observações incomuns, ocorreram durante os anos 2008, 2011, 2013, 2018 e 2020, que são considerados períodos de crise. Foi também possível concluir que o movimento dos índices de stocks é influenciado pelo aumento do número de mortes por COVID-19, mostrando assim que existe uma relação entre ambos (quando o número de mortes aumenta, os mercados tornam-se mais voláteis).Nowadays, Value-at-Risk (VaR) models play a crucial role in Financial Markets, being one of the most widely risk management tools used by financial analysts, to estimate market risk.
In this thesis, three widely used approaches to estimate VaR, namely Historical Simulation, GARCH(1,1) and Dynamic EVT-POT, were applied. We will estimate VaR models for the countries: USA, UK, France, Germany, Italy, Japan, China, Spain and Portugal with a time horizon from 1st of January of 2007 to 31st of August 2020. It was chosen a confidence level of 99%. These estimations will then be backtested, enabling a conclusion of when the majority of the exceedances happen in a "normal" period or in a crisis period (e.g. COVID-19 Pandemic). Further, it is studied if there is any relation between the mortality number in each country and the movement in returns or volatility of stock indices.
The model that showed to be the most accurate when estimating crisis periods is Dynamic EVT-POT model. The model that showed less accuracy is the HS. It is possible to see that most of the exceedances, caused by outlier observations, occur during years 2008, 2011, 2013, 2018 and 2020 which are years known to be crisis periods. It was also possible to conclude that the movement in the stock indices is influenced with the increase in COVID-19 related deaths, showing therefore that there is some sort of relation between the two phenomena (when the number of deaths increase, the markets are more volatile).info:eu-repo/semantics/publishedVersio
