Thèse de Doctorat
DOI
https://doi.org/10.11606/T.45.2008.tde-22122008-150501
Document
Auteur
Nom complet
Marcelo Gonçalves
Adresse Mail
Unité de l'USP
Domain de Connaissance
Date de Soutenance
Editeur
São Paulo, 2008
Directeur
Jury
Kolev, Nikolai Valtchev (Président)
Lopes, Hélio Côrtes Vieira
Fernandes, Cristiano Augusto Coelho
Lopez, Veronica Andrea Gonzalez
Morettin, Pedro Alberto
Titre en portugais
Um estudo sobre funções de dependência e medidas de risco
Mots-clés en portugais
Cópulas e Dependência
Medidas de Risco
Resumé en portugais
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.
Titre en anglais
A study on dependence functions and risk measures.
Mots-clés en anglais
copulas
dependence
risk measures
Resumé en anglais
We begin our work studying an special class of quantile risk measures, known as distorted risk measures. The basic assumption is that the risk manager does not know the complete dependence structure (that is, the risks's joint distribution) embedded in the risk's portfolio, what makes the exact computation of the risk measure an impossible task. This is a common scenario in practical problems. We present two approaches to compute bounds for the distorted risk measures in such situation, underlining the pros and cons of each one. In risk modeling, in the absence of complete knowledge regarding their joint distribution, one often relies on the copula function approach. However, copulas have been criticized in recent publications mostly because it ignores the marginal behavior and smash the data into the unity square. In order to overcome such problems we present and alternative and complement to the copula approach: the Sibuya dependence function.
AVERTISSEMENT - Regarde ce document est soumise à votre acceptation des conditions d'utilisation suivantes:
Ce document est uniquement à des fins privées pour la recherche et l'enseignement. Reproduction à des fins commerciales est interdite. Cette droits couvrent l'ensemble des données sur ce document ainsi que son contenu. Toute utilisation ou de copie de ce document, en totalité ou en partie, doit inclure le nom de l'auteur.
tese1.pdf (404.78 Kbytes)
Date de Publication
2009-02-02
AVERTISSEMENT: Apprenez ce que sont des œvres dérivées
cliquant ici.