Valor em Risco de Índices Setoriais na Bovespa

Filtro GARCH

Voltando-se para o período dentro da amostra, o filtro proposto GARCH(1,1) foi aplicado a estas séries e seus coeficientes estimados. A função do modelo GARCH neste primeiro estágio é a filtragem da série de perdas, de modo que os resíduos padronizados resultantes não sejam autocorrelacionados e tampouco possuam heterocedasticidade.

Para trabalhar com o VaR em seus quantis altos e portanto, modelar a cauda direita da distribuição, passa-se a trabalhar com a distribuição das perdas dos ativos. A tabela 2 apresenta novamente as estatísticas Jarque-Bera e Ljung-Box (Q e \(Q^2\)) desta vez para os resíduos padronizados resultantes da filtragem das perdas no primeiro estágio do modelo GARCH-POT. Enquanto que os resíduos padronizados, assim como os retornos, não são normais como já se esperava, as estatísticas de autocorrelação agora estão todas em favor da ausência desta. Para todos os índices analisados, não é possível rejeitar \(H_0\) nos testes de autocorrelação, tanto para os resíduos (\(Q(10)\)) como para os seus quadrados (\(Q^2(10)\)) em evidente contraste com os valores apresentados na tabela 1 quando foram analisados os retornos destes índices. Evidência que a filtragem inicial foi bem sucedida em remover autocorrelação serial tanto nas perdas quanto na variância destas.

Sendo assim, com retornos padronizados que não são normalmente distribuídos e possuem cauda longas com excesso de curtose, mas que após filtragem não apresentam mais autocorrelação ou heterocedasticidade, pode-se passar ao segundo estágio do modelo, ou seja, aplicar a teoria do valor extremo através do método peaks over treshold para parametrizar a cauda direita das distribuições de perdas dos ativos.

Método POT

Os resíduos padronizados são tratados como as realizações do processo de inovação no modelo GARCH. Estas inovações serão analisadas sob a ótica da EVT para a obtenção dos parâmetros da GPD que definem a cauda direita de sua distribuição.

Para tanto, deve ser estabelecido um limiar u adequado para cada uma das séries, de modo que seja satisfeito o teorema de Pickands-Balkema-de Haan. Este valor de limiar será diferente para cada série e sua escolha deve seguir os princípios delineados no artigo Medidas de Risco com a Teoria do Valor Extremo através da função média dos excessos. Entretanto, considerando o trade-off existente entre o viés e a variância dos parâmetros da GPD estimados com relação a escolha do valor deste limiar, pode-se abordar o problema desta escolha de outra forma.

Neste artigo foi utilizado o quantil empírico a 90% para a escolha do valor do limiar. Conforme visto anteriormente, um valor de limiar que resulte em um número de excessos observados (\(N_u\)) entre 100 e 130 é o mais indicado. Considerando o tamanho da janela de dados dentro da amostra para os índices sob análise, este quantil resulta em número de excessos nesta quantidade.

A escolha do limiar através de um quantil empírico fixo também é mais adequada considerando-se que para a fase de backtest do modelo é necessário reavaliar o valor deste limiar para cada dia dentro do período fora da amostra, o que se tornaria inviável de ser feito através da análise gráfica da função média dos excessos.

Escolhido o limiar u, trata-se de obter a série de inovações em excesso ao limiar \(Z^u_t:\{Z^u_t = Z_t-u |Z_t > u\}\), onde \(Z_t\) são as inovações, em que os resíduos padronizados encontrados são suas realizações e \(Z^u_t\) são portanto, as inovações em excesso.

A esta série de inovações em excesso é aplicada a função log-verossimilhança dada na equação (1) que por sua vez é maximizada em relação aos parâmetros \(\xi\) e \(\psi\) para a obtenção de suas estimativas.

\[\begin{align}
\ln L(\xi, \psi; Z^u_j)=&\sum\limits_{j=1}^{N_u}\ln g_{\xi, \psi}(Z^u_j)\nonumber\\
=&-N_u \ln \psi-\left(1+\frac{1}{\xi}\right)\sum\limits_{j=1}^{N_u}\ln \left(1+\xi\frac{Z^u_j}{\psi}\right)
\tag{1}
\end{align}\]

A tabela 3 apresenta os valores destes parâmetros e seus erros padrão para cada um dos índices, com a estimação feita com os dados do período dentro da amostra. Também são apresentados o número de observações dentro da amostra para o total dos resíduos padronizados, assim como o número de excessos observados (\(N_u\)) para o limiar escolhido (\(u\)). Observa-se como o número de excessos varia de acordo com o índice (asim como o total de observações), porém todos ficam em torno de 120 excessos, que é considerado um valor ideal.

Na figura 3 é possível visualizar os gráficos de ajuste das inovações em excesso de cada um dos índices contra suas distribuições GPD de referência, ou seja, aquelas com os parâmetros de forma e escala estimados para os respectivos índices. Verifica-se que a distribuição destes excessos pouco se desvia com relação a curva de referência, denotando um bom ajuste dos dados ao modelo teórico. Em contraste, quando modelados diretamente através de uma distribuição normal, as séries de retornos se afastavam consideravelmente de suas referências como já apresentado na figura 2. Ao se utilizar um método semi-paramétrico como o proposto, modelando apenas uma parte da cauda da distribuição, a parte que interessa para a modelagem de risco, obtém-se uma estimação muito mais próxima da realidade que os dados apresentam.

Figura 3: Qualidade do ajuste dos dados de inovações em excesso contra uma GPD de referência. Período dentro da amostra.

Avaliação dos modelos

A avaliação dos modelos aqui referidos concentra-se em testar através de backtest o modelo EVT condicional apresentado, o qual utiliza a metodologia em dois estágios proposta por McNeil and Frey (2000) assim como o modelo proposto por RiskMetrics (1995), sendo, portanto, dois modelos testados e comparados para fins de estimação da medida de risco.

O modelo EVT incondicional aqui proposto é diferente daquele encontrado nas outras referências. A filtragem através de um modelo GARCH é realizada e os resíduos padrão resultantes são utilizados para estimar o quantil desejado através da EVT, entretanto, ao se calcular a medida de risco são utilizados a média e o desvio padrão incondicionais do filtro, resultando em menor volatilidade do VaR. Uma vantagem teórica deste método é que se está aplicando a teoria de valor extremo a uma série iid, os resíduos padronizados, conforme preconizado pela teoria. Outra vantagem de cunho mais prático é que esta abordagem se torna um modelo que não possui a alta volatilidade dos modelos condicionais e apresenta de forma mais branda que os modelos incondicionais (às vezes chamados de estáticos) os agrupamentos nas violações ao VaR.

Para fazer o backtest, considere a série \(x_1, x_2, \ldots, x_m\), com \(m\gg n\) e o conjunto de dias \(T = \{n, \ldots, m-1\}\). Uma janela de dados de tamanho fixo contendo as últimas \(n\) observações é utilizada e para cada dia \(t \in T\) é reestimado o valor de \(VaR^t_\alpha\). O período de teste fora da amostra vai de 01/01/2015 a 08/05/2018, com dados diários para as perdas dos índices sob análise. O número de observações (\(n\)) dentro da janela de dados utilizada para fazer a estimação dos modelos para cada um dos índices é aquele apresentado na tabela 3 (N.obs.), esse valor é fixo para cada série. Portanto, a partir do início do período de teste, esta janela de tamanho fixo avança um dia e o modelo é reestimado, resultando no valor estimado de \(VaR_\alpha^t\), ou seja, a medida de risco calculada ao final do dia \(t\) que deverá ser comparada a perda incorrida no dia a frente, \(t+1\).

O quantil para a definição do limiar u é fixo em 0,90, o que resultará em valores distintos de limiar para cada rodada do teste, e possivelmente um número diferente de excessos observados. Entretanto essas diferenças, considerando o tamanho fixo da janela de dados, será muito pequeno em torno de uma unidade apenas. Mantém-se assim, um número de excessos em torno de 120 observações, valor adequado para se fazer as estimativas dos parâmetros da GPD.

A figura 4 apresenta o resultado do backtest para o modelo EVT condicional para cada um dos índices analisados. É possível verificar como a medida condicional de risco oscila de valor, acompanhando a volatilidade do índice, sendo especialmente responsiva a grandes choques. Em comparação com o modelo Riskmetrics, o EVT apresenta maior persistência em seu nível medido de risco após um choque de volatilidade, ou em outras palavras, uma menor taxa de decaimento. Através da figura 5 pode-se verificar esta condição para o índice IBovespa onde, após a grande perda ocorrida em 18 de maio de 2017, fica evidente que o modelo retorna aos seus níveis de risco anteriores de forma mais lenta que a medida Riskmetrics. Entende-se por modelos incondicionais aqueles em que a volatilidade histórica de toda a janela de dados é utilizada para calcular as medias de risco. É nítido como o modelo condicional, que utiliza a previsão para a média e volatilidade das perdas e então utiliza-os para obter a medida de risco, é muito mais responsivo a alterações no regime de volatilidade do ativo. Um modelo incondicional, por sua vez, não responde de forma acentuada a variações de curto-prazo na volatilidade do ativo, pois estas observações mais extremas são atenuadas em meio a todas as outras observações utilizadas da janela de dados.

Figura 4: \(VaR_{99\%}\) no modelo EVT condicional para todos os índices. Violações demarcadas.

Figura 5: Teste fora da amostra para o IBOV. O modelo EVT condicional (linha sólida) possui menor taxa de decaimento após um choque de volatilidde que o modelo Riskmetrics (linha tracejada).

Uma violação é dita ocorrida quando a perda observada é maior que a medida de risco estimada no dia anterior, \(x_{t+1}>VaR^t_\alpha\) para um \(\alpha\) dentro do conjunto de níveis de significância, neste artigo \(\alpha \in \{0,975; 0,990\}\). A tabela 4 apresenta em termos percentuais as violações ocorridas para cada um dos modelos para os níveis de cobertura dados. Dentre os dois modelos analisados, o EVT condicional se saiu melhor nos dois níveis de cobertura. %Os modelos condicionais apresentaram uma tendência a subestimação do risco, com um número superior de violações ao esperado. Os modelos incondicionais, ao contrário, superestimam o risco e apresentam tendência a um número menor de violações. Dentre os modelos estimados o EVT condicional apresentou as violações percentuais mais próximas ao valor esperado, \(1-\alpha\).

Conclusão

Este artigo tratou de estimar e comparar dois modelos de VaR para seis índices de ações em segmentos diferentes da Bovespa. Os modelos EVT condicional e Riskmetrics foram estudados e comparados com base em dois tipos diferentes de testes. Especial ênfase foi dada ao modelo EVT condicional o qual se utiliza da teoria do valor extremo para chegar ao resultado da medida de risco. Dentre os modelos estimados, o EVT condicional apresentou os percentuais de violações mais próximos ao valor esperado.

Nos testes estatísticos de cobertura incondicional e independência, a superioridade do modelo EVT condicional se apresenta de forma mais concreta. Este modelo não apresentou rejeição a hipótese nula da correta especificação, tanto para o teste de Kupiec quanto para o teste de duração de Christoffersen e Pelletier ao nível de confiança de 95%.

Apesar de os modelos condicionais se mostrarem mais adequados a estimação do VaR através dos testes estatísticos apresentados, este tipo de modelo, em virtude de sua grande variabilidade ao longo do tempo no valor estimado da medida de risco, impõe uma barreira de cunho prático a sua implementação. Para alterar o VaR tão drasticamente e em curto período de tempo, a instituição financeira deve ser capaz de rapidamente alterar a alocação de ativos de seu portfólio, o que não é a realidade da grande maioria destas instituições. O mercado pode não possuir a liquidez ou a profundidade necessária para realizar estas operações, isso sem contar os custos envolvidos nas transações.

Além deste trade-off entre superioridade teórica do modelo EVT condicional e sua implementação prática mais complexa, a medida de risco VaR atualmente está sendo utilizada em conjunto com a Expected Shortfall. Esta última pode ser derivada a partir do modelo EVT condicional com facilidade e deve ser abordada em outro trabalho, juntamente com testes específicos para o ES com intuito de averiguação do melhor modelo.