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Publicação
Estatística de Valores Extremos na Gestão do Risco
| Nome: | Descrição: | Tamanho: | Formato: | |
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| 5.41 MB | Adobe PDF |
Autores
Orientador(es)
Resumo(s)
Os eventos extremos são acontecimentos raros mas que podem causar grandes catástrofes
em diversos contextos, como por exemplo no contexto ambiental ou no setor financeiro.
Por isso, é importante estimá-los com alguma precisão. Assim, surge a necessidade de
recorrer à Teoria de Valores Extremos, teoria esta que se debruça na análise e estimação
destes eventos de caráter excecional.
Neste trabalho, com o intuito de realçar a importância da Teoria de Valores Extremos
na gestão do risco, procedeu-se à análise de um conjunto de dados referentes a apólices
de seguro no ramo automóvel, fornecidos por um pacote do software R studio. Desta
forma, após um breve estudo da base de dados que serviu de suporte a este projeto, são
apresentados sucintamente os resultados principais da Teoria de Valores Extremos. É de
salientar a importância da modelação da cauda direita da distribuição subjacente aos
dados, uma vez que é nesta que têm lugar os ditos eventos extremos. Nesse sentido, são
apresentadas uma abordagem paramétrica e outra semi paramétrica da Teoria de Valores
Extremos, sendo posteriormente aplicadas aos dados em estudo.
Extreme events are rare but they can cause major catastrophes in several contexts, for example in the environmental context or in the financial sector. Therefore, it is important to estimate them with some precision. Thus, the need arises to resort to the Extreme Value Theory, a theory that focuses on the analysis and estimation of these exceptional events. To highlight the importance of the Extreme Value Theory in risk management, in this work, a dataset of automobile insurance policies, provided by a package of the R studio software, was analysed. After a brief study of the database that supported this project, the main results of the Extreme Value Theory are presented. The importance of modelling the right tail of the distribution underlying the data should be highlighted, since it is in this tail that the so-called extreme events take place. In this regard, a parametric and a semi-parametric approach of the Extreme Value Theory are presented and then applied to the data under study.
Extreme events are rare but they can cause major catastrophes in several contexts, for example in the environmental context or in the financial sector. Therefore, it is important to estimate them with some precision. Thus, the need arises to resort to the Extreme Value Theory, a theory that focuses on the analysis and estimation of these exceptional events. To highlight the importance of the Extreme Value Theory in risk management, in this work, a dataset of automobile insurance policies, provided by a package of the R studio software, was analysed. After a brief study of the database that supported this project, the main results of the Extreme Value Theory are presented. The importance of modelling the right tail of the distribution underlying the data should be highlighted, since it is in this tail that the so-called extreme events take place. In this regard, a parametric and a semi-parametric approach of the Extreme Value Theory are presented and then applied to the data under study.
Descrição
Palavras-chave
Teoria de Valores Extremos Distribuição Generalizada de Valores Extremos Excessos acima de um nível elevado Índice de valores extremos Seguro automóvel