Abstract

A avaliação das previsões de medidas de risco, como o Value-at-Risk (VaR) e o Expected Shortfall (ES), é uma atividade muito relevante para as instituições financeiras. Os testes que realizam esta avaliação foram introduzidos com o objetivo de verificar a efiiência destas previsões. Neste trabalho comparamos o poder empírico de novas classes de testes de avaliação presentes na literatura. Além disso, utilizamos estes procedimentos para avaliar a efiiência das previsôes geradas pelo método de simulação histórica e baseados na distribuição generalizada de Pareto. Para avaliar previsões de VaR, a classe de testes Geométrico-VaR destacou-se por ter um poder empírico maior que os outros testes nos cenários simulados. Isto evidencia as vantagens de trabalhar com durações discretas e incluir covariáveis nos modelos de testes. Para avaliar previsões de ES, aqueles baseados em distribuições condicionais do retorno ao VaR mostraram um alto poder para grandes tamanhos amostrais. Adicionalmente, mostramos que o método baseado na distribuição generalizada de Pareto utilizando durações e covariáveis resulta em ótimo desempenho nas previsões de VaR e ES.