A Robust VaR model for potential stress scenarios

Abstract

Este trabalho realiza um estudo empírico em 130 reuniões do Copom para investigar qual modelo tem a melhor performance na quantificação de risco para uma dada taxa de câmbio de acordo com um modelo paramétrico de Value-at-Risk (VaR). Para estimar a volatilidade, foi usado um método forward-looking baseado em dados de mercado de volatilidade implícita (VI) de uma semana para taxas de câmbio, além dos modelos de volatilidade histórica e os clássicos GARCH simétrico e assimétrico. Nas reuniões do Copom, os limites de VaR derivados do modelo de VI de uma semana foi ultrapassado em média 5% das vezes para um nível de confiança de 95% com um erro absoluto médio de 0.337%. Os resultados demonstram que o VaR baseado em VI é o quantificador de risco mais robusto para taxas de câmbio em potenciais eventos de estresse dentre os modelos analisados.

This paper conducts an empirical study on 130 Copom meetings to investigate which model has the best performance on risk quantification for a particular foreign exchange (FX) rate based on parametric Value-at-Risk (VaR). To estimate the volatility, it was used a forward-looking method based on one-week FX implied volatility (IV) market data, and also the classic symmetric and asymmetric GARCHs and Historical Volatility models. At Copom meetings, the VaR limits built on one-week IV model were exceeded on average 5% for a confidence level of 95% with a mean absolute error of 0.337%. The results demonstrate that Value-at-Risk based on the IV model is the more robust risk quantification for FX return rates for the predefined potential stress events among the models examined.