Programa

Mestrado em Finanças

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O programa da cadeira seguirá de perto o livro Market Risk Analysis Vol IV: Value at Risk Models de Carol Alexander. Cada tópico contém a referência ao respectivo capítulo do livro. Para cada tópico principal é fornecida uma indicação do tempo que lhe iremos dedicar. 1. Introdução ao Value at Risk (VaR) (2 dias) (a) Definição e pontos fortes (IV.1.4) (b) Total vs. Risk Factor VaR (IV.1.6) (c) Decomposição: Systematic and Specific VaR, Stand-alone VaR, Marginal and Incremental VaR (IV.1.7) (d) Medidas de risco associadas e coerência (IV.1.8) (e) Introdução aos modelos de VaR: Normal Linear VaR, Historical Simulation e Monte Carlo Simulation (IV.1.9) 2. Modelos Parametric Linear VaR [7 dias] (a) Fundamentos do Normal Linear VaR: fórmula do Normal Linear VaR, Static vs. Dynamic VaR, extrapolação para diferentes horizontes temporais, ajustamento pela autocorrelação, Stand-alone, Marginal e Incremental VaR (IV.2.2 and IV.1.5) (b) Mapeamento da carteira: factores de risco e sensibilidade dos factores de risco, e mapeamento de cash-flows (III.5.2, III.5.3, III.1.8) (c) Normal Linear VaR para mapas de cash-flows(IV.2.3) (d) Normal Linear VaR para carteiras de acções: Systematic e Specific VaR, estimação do Specific VaR, decomposição do Systematic VaR (IV.2.5 & IV.2.6) (e) Non-Normal Linear VaR: student t e mixture distributions (IV.2.8 & IV.2.9) (f) Estimação de matrizes de variâncias-covariâncias através de Exponentially Weighted Moving Average (IV.2.10) (g) Expected Tail Loss (ETL) (IV.2.11) 3. Historical Simulation [4 dias] (a) Standard historical VaR: definição, escolha da frequência e dimensão da amostra, extrapolação do historical VaR com base em distribuições estáveis (IV.3.2) (b) Melhoria da sensitividade do historical VaR a diferentes condições de mercado: equally weighting vs. exponential weighting de probabilidades, ajustamento pela volatilidade e filtered historical simulation (IV.3.3) (c) Melhoria da precisão do historical VaR nos quantis extremos(IV.3.4) (d) Historical VaR para carteiras lineares: ajustamento pela volatilidade e estimação do specific VaR para uma carteira de acções, marginal historical VaR (IV.3.5) (e) ETL (IV.3.6) 4. Monte Carlo VaR [2 dias] (a) Introdução e geração de variáveis aleatórias (IV.4.2) (b) Modelização das propriedades dinâmicas das rentabilidades dos factores de risco: multi-step vs. one-step Monte Carlo VaR, clustering de volatilidade e reversão para a média(IV.4.3) (c) Modelização da dependência de factores de risco: distribuição normal multivariada, mistura de distribuições normais (IV.4.4) 5. Risco do modelo de risco [1 dia] (a) Fontes de risco do modelo de risco: mapeamento dos factores de risco, modelos para as rentabilidades dos factores de risco, modelo de resolução do VaR, extrapolação para diferentes horizontes temporais (IV.6.2) (b) Risco de estimação: intervalos de confiança para o VaR em modelos paramétricos lineares (IV.6.3) (c) Backtesting: taxa de excedência, testes de cobertura condicional e incondicional, testes de independência, testes com base em regressões, backtesting de ETL, estatística de enviesamento para o for normal linear VaR (IV.6.4) 6. Análise de cenários e stress testing [1 dia] (a) Cenários para factores de risco financeiro: cenário único vs. distribuição de cenários, cenários históricos vs. hipotéticos (IV.7.2) (b) Stress testing: stressed covariance matrices, geração de matrizes de variância-covariância hipotéticas, stress tests baseados na análise de componentes principais (IV.7.6) 7. Alocação de capital [1 dia] (a) Requisitos mínimos de capital para cobertura de riscos de mercado na banca: acordos de Basileia, modelos internos, regras standardizadas (IV.8.2) (b) Alocação de capital económico: medição do capital económico, RORAC, RAROC (IV.8.3) 8. Risco de crédito [2 dias] (a) A abordagem da Credit Metrics (b) Credit VaR para uma exposição isolada (c) Credit VaR para carteiras: métodos analíticos e de simulação