Previsão de value-at-risk e expected shortfall para mercados emergentes usando modelos FIGARCH

Usando Modelos Para Apoiar a Especificação e Verificação de Requisitos de Ubiquidade

A computação ubíqua é caracterizada como um novo paradigma onde o poder de processamento está disponível de forma onipresente e imperceptível no ambiente do usuário. Explorar este paradigma em projetos de software permite tratar soluções para problemas até então inviáveis devido a suas características gerais de utilização e acesso. Assim, essa pesquisa visa evoluir uma abordagem de apoio à defi...

Treinamento Supervisionado para Previsão de Partidas de Futebol: Uma Abordagem usando Dados de Videogames

Finding data sources for machine learning and data mining applications can be a very complicated task in some cases. Furthermore, in many applications, the data may be quite scarce. Therefore, we sought an alternative way to obtain data and information through the large and wide video game industry, an industry which has been able to collect and build so credible data that they can be used to s...

Expected Shortfall: a natural coherent alternative to Value at Risk

We discuss the coherence properties of Expected Shortfall (ES) as a financial risk measure. This statistic arises in a natural way from the estimation of the “average of the 100p% worst losses” in a sample of returns to a portfolio. Here p is some fixed confidence level. We also compare several alternative representations of ES which turn out to be more appropriate for certain purposes.

Expected Shortfall: a natural coherent alternative to Value at Risk

Estimating Value at Risk and Expected Shortfall Using Expectiles