VALOR CONDICIONAL EN RIESGO: UN ANÁLISIS DE LOS SECTORES ECONÓMICOS BRASILEÑOS A TRAVÉS DE ÍNDICES CONTABLES Y MACROECONÓMICOS

Autores/as

Palabras clave:

Índices contables, Sectores económicos, Riesgo sistémico, Gestión del riesgo, Variables macroeconómicas

Resumen

La dinámica del funcionamiento de los mercados financieros se ha caracterizado por influencias externas resultantes del proceso de integración económica, social, política y cultural, especialmente desde 1980. Por lo tanto, una vez que se consideran las interrelaciones, el riesgo sistémico se vuelve inminente y existe la necesidad de gestionarlas. En este contexto, este artículo, utilizando índices contables y variables macroeconómicas en el modelo CoVaR, mediante la estimación cuántica de paneles con efectos aditivos fijos, construyó modelos de gestión de riesgo para los sectores económicos brasileños. Los resultados señalan que, al insertar factores de contabilidad y economía, simultáneamente, las explicaciones de la contribución del riesgo sistémico se vuelven más apropiadas desde el punto de vista económico-financiero. Además, el sector de materiales básicos merece un estudio adicional, incluida la posibilidad de medidas cautelares. Por tanto, el conocimiento de este tipo de información que generan los modelos permite la adopción de mecanismos de protección y seguimiento de riesgos, además de la decisión de asignación de activos. Así, al enumerar los aspectos considerados innovadores, de naturaleza teórica y empírica, se puede afirmar que la contribución práctica de este artículo consiste en identificar sectores potencialmente más riesgosos, hasta el punto de orientar a los responsables de la política económica, en el contexto macro y micro, a desarrollar medidas prudenciales aplicables a otros sectores del mercado de valores brasileño.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Biografía del autor/a

Anna Paola Fernandes Freire, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Doutora em Ciências Contábeis; Professora da Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Márcio André Veras Machado, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Doutor em Administração; Professor do Programa de Pós-Graduação em Administração (PPGA) e em Ciências Contabilidade (PPGCC) da Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Paulo Roberto Nóbrega Cavalcante, Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Doutor em Ciências Contábeis; Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciências Contabilidade (PPGCC) da Universidade Federal da Paraíba (UFPB)

Citas

ADRIAN, T.; BRUNNERMEIER, M.; K. CoVaR. The American Economic Review, v.106 n. 7, p.1705-1741, 2016.

ACHARYA, V.; ENGEL, V. R.; RICHARDSON, M. Capital Shortfall: A New Approach to Ranking and Regulating Systemic Risks. The American Economic Review: Papers & Proceedings, v. 102, n. 3, p. 59-64, 2012.

ALMEIDA, A. T. C.; FRASCAROLLI, B. F.; CUNHA, D. R. Medidas de Risco e Matriz de Contágio: Uma Aplicação do CoVaR para o Mercado Financeiro Brasileiro. Revista Brasileira de Finanças, v. 10, n. 4, p. 551-584, 2012.

AMORIM, A. L. G. C.; LIMA, I. S.; MURCIA, F. D. Análise da Relação entre as Informações Contábeis e o Risco Sistemático no Mercado Brasileiro, Revista Controladoria & Finanças - USP, v. 23, n. 60, p. 199 - 221, 2012.

ARAÚJO, G. S.; LEÃO, S. Risco sistêmico no mercado acionário brasileiro: Uma abordagem pelo método CoVaR. Trabalhos para discussão, Banco Central do Brasil - BACEN, n. 307, p. 1 - 21, 2013.

ARIAS, M.; MENDOZA, J. C.; REYNA, D. P. Applying CoVaR to Measure Systemic Market Risk: the Colombian Case, Anais de Conferência IFC: intitiatives to address data gaps revealed the financial crisis, v. 34, pp. 351 - 364, 2010. Disponível em: https://www.bis.org/ifc/publ/ifcb34w.pdf>. Acesso em: 30 dez. 2014.

BANCO CENTRAL DO BRASIL - BACEN. O acordo da Basiléia. Disponível em: <http://www.bcb.gov.br/fis/supervisao/basileia.asp>. Acesso em: 2 ago. 2016.

BANDT, O.; HARTMANN, P. Systemic risk: A survey, European Central Bank, SSRN - Working paper, n. 35, 2000.

BAUR, D. G. Financial contagion and the real economy, Journal of Banking & Finance, v. 36, n. 10, p. 2680 - 2692, 2012.

BERNARDI, M.; GAYRAUDI, G.; PETRELLA, L. Bayesian inference for CoVaR, arXiv.org. v. 1, pp. 01-39, 2013. Disponível em: <http://arxiv.org/pdf/1306.2834v3.pdf.> Acesso em: 3 jan. 2014.

BIERTH, C.; IRRESBERGER, F.; WEIB, N. F. Journal of Banking & Finance. Systemic risk of insurers around the globe, v.55, p. 232-245, 2015.

BILLIO, M.; GETMANSKY, M.; LO, A. W.; PELLIZZON, L. Econometric Measures of Systemic Risk in the Finance and Insurance Sectors. Working Papers. Department of Economics Ca’ Foscari University of Venice, n. 21, 2011.

BRASIL, BOLSA, BALCÃO- B3. Recuperado em 10 abril, 2017. http://www.b3.com.br/pt_br/.

BROOKS, C. Introductory Econometrics for Finance, 3ª edition, Cambridge: Cambridge University Press, 2014.

BRUNNERMEIER, M. K.; ROTHER, S.; SCHNABEL, S.. Asset Price Bubbles and Systemic Risk. Recuperado em 18 agosto, 2017, de https://www.finance.uni-bonn.de/fileadmin/Fachbereich_Wirtschaft/Einrichtungen/Statistik/Finance_Department/Schnabel/Brunnermeier_Rother_Schnabel_Asset_Price_Bubbles_and_Systemic_Risk_27Jul2017.pdf.

BRUNNERMEIER, M.K.; SANNIKOV, Y. A macroeconomic model with a financial sector, American Economics Reviews, n. 104, p. 379-421, 2014.

CANAY, I. A. A simple approach to quantile regression for painel data. The Econometric Journal, v. 14, n. 3, p. 368-386, 2011.

CAPELLETTO, L. R.; CORPAR, L. J. Índices de risco sistêmico para o setor bancário, Revista de Contabilidade e Finanças-USP, v. 19 n. 47, p. 06-18, 2008.

CHEN, C.; LYENGAR, G.; MOALLEMI, C. C. An axiomatic Approach to Systemic Risk. Management Science, v. 59, n. 6, p. 1373-1388, 2013.

CLEMENTE, A. di. Estimating the Marginal Contribution to Systemic Risk by A CoVaR-model Based on Copula Functions and Extreme Value Theory. Economic Notes: Review of Banking, Finance and Monetary Economics, v.9999, n.9999, p. 1-44, 2017.

COLLETAZ, G.; HURLIN, C.; PÉRIGNON, C. The risk map: a new tool for validating risk models. Journal of Banking & Finance, v. 37, p. 3.843 - 3.854, 2013.

DANIELSSON, J. SHIN, H. S. Ano, 2003. Endogenous Risk, In: Modern Risk Management - A History, Disponível em: <http://www.riskresearch.org/files/DanielssonShin2002.pdf>. Acesso em: 13 set, 2016.

_________; JAMES, K. R.; VALENZUELA, M.; ZER, I. Journal of Financial Stability, v. 23, p. 79-91, 2016.

DRAKOS, A. A.; KOURETAS, G. P. Bank ownership, financial segments and the measurement of systemic risk: An application of CoVaR. International Review of Economics and Finance, v. 40, p. 127 -140, 2015.

DUMITRESCU, E.; BANULESCU, D. G. Which are the SIFIs? A Component Expected Shortfall approach to systemic risk. Journal of Banking and Finance, v. 50, p. 575-588, 2015.

ESPINOSA, G. L.; MORENO, A.; RUBIA, A.; VALDERRAMA, L, Short-term wholesale funding and systemic risk: A global CoVaR approach. Journal of Banking & Finance, v. 36, p. 3.150-3.162, 2012.

FENDOGLU, S. Credit cycles and macroprudential policy framework in emerging countries. Bank for international settlements (BIS Papers), n.86, p. 17-24, 2016.

FERREIRA, D. M; MATTOS, L. B. de. The contagion effect of the subprime crisis in the Brazilian stock. Procedia Economics and Finance, v.14, p. 191-200, 2014.

GALVÃO, A. F; LAMARCHE, C.; LIMA, L. R. Estimation of Censored Quantile Regression for Painel Data with Fixed Effects. Journal of the American Statistical Association, Washington, v. 108, p. 1-50, 2013.

GEORGESCU, O. M. Contagion in the interbank market: Funding versus regulatory constraints. Journal of Financial Stability, v. 18, p. 1-18, 2015.

GIUDICI, P.; SARLIN, P.; SPELTA, A. The multivariate nature on systemic risk: direct and common exposures. DEM Working Paper Series, 2016.

GLASSERMAN. P.; YOUNG. P. How likely is contagion in financial networks?. Journal of Banking & Finance, v. 50. p. 383 - 399, 2014.

HARDING, M.; LAMARCHE, C. Estimating and testing a quantile regression model with interactive effects. Journal of Econometrics, v. 178, p. 101-113, 2014.

HAUTSCH, N.; SCHAUMBURG, J.; SCHIENLE, M. Financial Network Systemic Risk Contributions. Review of Finance, v. 19, p. 01-54, 2014.

HUANG, X.; ZHOU, H.; ZHU, H. Systemic Risk Contributions, Finance and Economics Discussion Series. Divisions of Research & Statistics and Monetary Affairs Federal Reserve Board, Washington, D.C., 2010.

IGLESIAS, E. M. Value at Risk an expected shortfall of firms in the main European union stock market indexes: A detailed analysis by economic sectors and geographical situation. Economic Modelling, v. 50, p. 1-08, 2015.

IPEADATA. Série histórica. Recuperado em 12 novembro, 2015 http://www.ipeadata.gov.br/Default.aspx.

KENÇ, T. Macroprudential regulation: history, theory and policy, Bank for international settlements (BIS), n. 86, p. 1-16, 2016.

KOENKER, R. Quantile regression for longitudinal data. Journal of multivariate Analysis, v. 91, p.74-89, 2004.

__________. (2005). Quantile Regression. University of Illinois, Urbana-Champaing.

KOTHARI, S. P.; LESTER, R. The role of accounting in the financial crisis: lessons for the future. Accounting Horizons, v. 26, n.2, p. 335-351, 2012.

LAURA, M. R.; FAHAD, N. U. Would Hedge Fund Regulation Mitigate Systemic Risk? Direct vs, Indirect Regulation Approach. International Business Research, v. 10, n. 8, p. 31-43, 2017.

LEHAR, A. Measuring Systemic Risk: A risk approach. Journal of Bankig and Finance, v. 29, n. 2, p. 73 - 84, 2005.

LEVIN, A; LIN, C.; CHU, C. Unit Root Tests in Panel Data: Asymptotic and Finite Sample Properties. Journal of Econometrics, v.108, p. 1-24, 2002.

MARIONI, L. da, S.; VALE, V. de, A.; PEROBELLI, F. S.; FREGUGLIA, R. da, S. Uma Aplicação de Regressão Quantílica para Dados em Painel do PIB e do Pronaf. Revista de economia e sociologia rural, v.54, n.2, p. 01-22, 2016.

PERICOLLI, M.; SBRACIA, M. A primer on financial contagion. Journal of Economic Surveys, v.17, n. 4, p. 571-608, 2003.

PEROBELLI, F.F.C.; SECURATO, J.R. Modelo para medição do fluxo de caixa em risco: aplicação a distribuidoras de energia elétrica. Revista de Administração de Empresas, v. 45, n.4, p. 50-65, 2005.

REBOREDO, J. C.; UGOLINI, A. Systemic risk in European sovereign debt markets: A CoVaR - copula approach. Journal of International Money and Finance, v. 51, p. 214-244, 2015.

SANTOS, R. P. S.; PEREIRA, P. L. V. Modelando Contágio Financeiro através de Cópulas. Revista Brasileira de Finanças, v. 9, n. 3, p. 335-363, 2011.

SILVA, E. N, DA.; PORTO J. S. da. Sistema financeiro e crescimento econômico: uma aplicação de regressão quantílica. Economia Aplicada, v.10, n. 3, p. 425-442, 2006.

TRABELSI, N.; NAIFAR, N. Are Islamic stock indexes exposed to systemic risk? Multivariate GARCH estimation of CoVaR. Research in International Business and Finance, in Press, manuscrito aceito, 2017.

TRISTÃO, D. S.; PORTUGAL, M. S. (2013). CoVaR como medida de contribuição ao risco sistêmico, aplicado às instituições do sistema financeiro brasileiro. 13° Encontro Brasileiro de Finanças, Recuperado em 10 junho, 2015. http://

VARTANIAN; R. P. Impactos do índice Dow Jones, commodities e câmbio sobre o Ibovespa: uma análise do efeito Contágio. Revista de Administração Contemporânea - RAC, Rio de Janeiro-RJ, v. 16, n. 4, p. 608-627, 2012.

YAROVAYA, L.; LAU, M. C. K. Stock market comovements around the Global Financial Crisis: Evidence from the UK, BRICS and MIST markets. Research in International Business and Finance, v.37, p. 605-619, 2016.

Publicado

2022-07-04

Cómo citar

Freire, A. P. F., Machado, M. A. V., & Cavalcante, P. R. N. (2022). VALOR CONDICIONAL EN RIESGO: UN ANÁLISIS DE LOS SECTORES ECONÓMICOS BRASILEÑOS A TRAVÉS DE ÍNDICES CONTABLES Y MACROECONÓMICOS. Revista Universo Contábil, 17(1), 47–64. Recuperado a partir de https://ojsrevista.furb.br/ojs/index.php/universocontabil/article/view/8444

Número

Sección

Sección Nacional