Silva, Ivair RamosSilva Júnior, Júlio César Araújo daMachado, Bruna Marques Aguiar2021-04-282021-04-282020MACHADO, Bruna Marques Aguiar. Backtesting do value-at-risk (VaR): uma perspectiva sob a análise estatística sequencial. 2020. 86 f. Dissertação (Mestrado em Economia Aplicada) – Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto, Mariana, 2020.http://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/13220Programa de Pós-Graduação em Economia Aplicada. Departamento de Ciências Econômicas e Gerenciais, Instituto de Ciências Sociais e Aplicadas, Universidade Federal de Ouro Preto.O objetivo dessa dissertação foi propor uma mudança de paradigma acerca da construção do backtesting do Value-at-Risk (VaR). Uma vez que os backtests discutidos na literatura podem ser interpretados como um processo pertencente ao controle estatístico de qualidade, essa dissertação apresenta argumentos de que os backtests podem ser elucidados pela análise estatística sequencial. Dessa forma, a partir dos estudos de simulações em que se investiga o comportamento dos backtests a partir da visão dos gráficos de controle, foi constatado que esses backtests retornam probabilidades do erro do Tipo I maiores que o nível de significância estipulado no início do experimento, o que pode trazer sérias consequências para a tomada de decisão quanto a adequabilidade do VaR. Como nova proposta de backtesting a partir da análise sequencial, foi construído uma função “gasto de alpha” capaz de controlar a real probabilidade do erro do Tipo I do experimento, associados a valores críticos exatos. Além disso, o novo backtesting tem alto poder em rejeitar um modelo VaR em um contexto que o risco relativo observado é muito maior que o risco especificado pela hipótese nula.pt-BRabertoAvaliação - finançasEconomiaProbabilidadesRisco - economiaRisco financeiroBacktesting do value-at-risk (VaR) : uma perspectiva sob a análise estatística sequencial.DissertacaoAutorização concedida ao Repositório Institucional da UFOP pelo(a) autor(a) em 20/04/2021 com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que sejam citados o autor e o licenciante. Não permite a adaptação.