Aplicação do CF@R e de cenários de stress no gerenciamento de riscos corporativos

Januzzi, Flávia Vital; Perobelli, Fernanda Finotti Cordeiro; Bressan, Aureliano Angel

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DC Field	Value	Language
dc.creator	Januzzi, Flávia Vital	-
dc.creator	Perobelli, Fernanda Finotti Cordeiro	-
dc.creator	Bressan, Aureliano Angel	-
dc.date.accessioned	2018-12-21T13:23:15Z	-
dc.date.available	2018-12-19	-
dc.date.available	2018-12-21T13:23:15Z	-
dc.date.issued	2012-07	-
dc.citation.volume	42	pt_BR
dc.citation.issue	3	pt_BR
dc.citation.spage	545	pt_BR
dc.citation.epage	579	pt_BR
dc.identifier.doi	http://dx.doi.org/10.1590/S0101-41612012000300005	pt_BR
dc.identifier.uri	https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/8378	-
dc.description.abstract	The present study compares two estimation approaches to cash flow-at-risk (CF@R): Autoregressive Moving Average Model (ARIMA) and Vector Autoregressive Model (VAR/VECM) with exogenous variables. Both are used to calculate the cashflow-at-risk of Brazilian energy companies. Its major contribution, however, is the application of two methods used to compare CF@AR estimations, aiming to improve the managing of corporative risks: backtesting of CF@R estimates and stressed scenarios, both using Monte Carlo Simulation. The last one considered the impact of extreme values (obtained from the distribution of the risk factors), like energy rationing, over estimation of operational cash flows.	pt_BR
dc.description.resumo	O presente estudo compara dois métodos para estimação do fluxo de caixa em risco (CF@R), a saber: o modelo autorregressivo integrado com médias móveis (ARIMA) e o método de vetores autorregressivos com mecanismo de correção de erros (VAR/VECM) com variáveis exógenas, ambos aplicados ao contexto do setor elétrico brasileiro. O artigo contribui com a literatura existente pela aplicação de dois métodos com o objetivo de escolher as melhores estimativas de CF@R, objetivando melhorar o gerenciamento dos riscos corporativos: o backtesting das estimativas de fluxo de caixa em risco e a geração de cenários de stress, ambos usando simulação de Monte Carlo. A última técnica averiguou os impactos de cenários extremos (obtidos a partir da distribuição dos fatores de risco), tais como o racionamento de energia, sobre a estimativa futura do fluxo de caixa operacional.	pt_BR
dc.language	por	pt_BR
dc.publisher	-	pt_BR
dc.publisher.country	Brasil	pt_BR
dc.publisher.initials	-	pt_BR
dc.relation.ispartof	Estudos Econômicos (São Paulo)	pt_BR
dc.rights	Acesso Aberto	pt_BR
dc.subject	Fluxo de caixa em risco	pt_BR
dc.subject	Modelagens ARIMA e VAR/VECM	pt_BR
dc.subject	Simulação de Monte Carlo	pt_BR
dc.subject	Backtesting	pt_BR
dc.subject	Teste de stress	pt_BR
dc.subject	Cash flow-at-risk	pt_BR
dc.subject	ARIMA and VAR/VECM modeling	pt_BR
dc.subject	Monte Carlo Simulation	pt_BR
dc.subject	Backtesting	pt_BR
dc.subject	Stress test	pt_BR
dc.subject.cnpq	-	pt_BR
dc.title	Aplicação do CF@R e de cenários de stress no gerenciamento de riscos corporativos	pt_BR
dc.title.alternative	Appling CF@R and stress test in corporate risk management	pt_BR
dc.type	Artigo de Periódico	pt_BR
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