Um estudo sobre funções de dependência e medidas de risco
Começamos por estudar fronteiras para uma classe especial de medidas de risco quantis, chamadas medidas de risco distorcidas. A hipótese básica é que o conhecimento da estrutura de dependência (ou seja, da distribuição conjunta) da carteira de riscos é incompleta, fazendo com que não seja possível o...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de São Paulo (USP) |
| Repositorio: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:teses.usp.br:tde-22122008-150501 |
| Acceso en línea: | http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-22122008-150501/ |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | copulas Cópulas e Dependência dependence Medidas de Risco risk measures |
| Sumario: | Começamos por estudar fronteiras para uma classe especial de medidas de risco quantis, chamadas medidas de risco distorcidas. A hipótese básica é que o conhecimento da estrutura de dependência (ou seja, da distribuição conjunta) da carteira de riscos é incompleta, fazendo com que não seja possível obter um valor exato para tais medidas. Isso é muito comum na prática. Fornecemos duas formas de obter tais limites nessa situação, apresentando seus prós e contras. A modelagem de risco, em um cenário de desconhecimento total ou parcial da distribuição conjunta dos mesmos, geralmente faz uso de cópulas. Entretanto, as cópulas vêm sendo alvo de críticas na literatura recente. Um dos motivos é que as mesmas desprezam o comportamento marginal e comprimem os dados no quadrado unitário. Dentro desse cenário, apresentamos uma função que pode ser vista como uma alternativa e complemento ao uso de cópulas: função de dependência de Sibuya. |
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