Gerenciamento Quantitativo de Riscos em Mercados Voláteis com uma Estrutura Baseada em Expectis para o Índice FTSE

Quantitative Risk Management in Volatile Markets with an Expectile-Based Framework for the FTSE Index

July 16, 2025

Autores: Abiodun Finbarrs Oketunji

cs.AI

Resumo

Esta pesquisa apresenta um framework para gestão quantitativa de risco em mercados voláteis, com foco específico em metodologias baseadas em expectis aplicadas ao índice FTSE 100. Medidas tradicionais de risco, como o Value-at-Risk (VaR), demonstraram limitações significativas durante períodos de estresse de mercado, como evidenciado durante a crise financeira de 2008 e subsequentes períodos voláteis. Este estudo desenvolve um framework avançado baseado em expectis que aborda as deficiências das abordagens convencionais baseadas em quantis, proporcionando maior sensibilidade a perdas extremas e melhor estabilidade em condições de mercado extremas. A pesquisa utiliza um conjunto de dados que abrange duas décadas de retornos do FTSE 100, incorporando períodos de alta volatilidade, quedas de mercado e fases de recuperação. Nossa metodologia introduz novas formulações matemáticas para modelos de regressão de expectis, técnicas aprimoradas de determinação de limiares utilizando análise de séries temporais e procedimentos robustos de backtesting. Os resultados empíricos demonstram que o Value-at-Risk baseado em expectis (EVaR) supera consistentemente as medidas tradicionais de VaR em vários níveis de confiança e condições de mercado. O framework exibe desempenho superior durante períodos voláteis, com risco de modelo reduzido e precisão preditiva aprimorada. Além disso, o estudo estabelece diretrizes práticas para implementação em instituições financeiras e fornece recomendações baseadas em evidências para conformidade regulatória e gestão de portfólios. Os achados contribuem significativamente para a literatura sobre gestão de risco financeiro e oferecem ferramentas práticas para profissionais que lidam com ambientes de mercado voláteis.

English

This research presents a framework for quantitative risk management in volatile markets, specifically focusing on expectile-based methodologies applied to the FTSE 100 index. Traditional risk measures such as Value-at-Risk (VaR) have demonstrated significant limitations during periods of market stress, as evidenced during the 2008 financial crisis and subsequent volatile periods. This study develops an advanced expectile-based framework that addresses the shortcomings of conventional quantile-based approaches by providing greater sensitivity to tail losses and improved stability in extreme market conditions. The research employs a dataset spanning two decades of FTSE 100 returns, incorporating periods of high volatility, market crashes, and recovery phases. Our methodology introduces novel mathematical formulations for expectile regression models, enhanced threshold determination techniques using time series analysis, and robust backtesting procedures. The empirical results demonstrate that expectile-based Value-at-Risk (EVaR) consistently outperforms traditional VaR measures across various confidence levels and market conditions. The framework exhibits superior performance during volatile periods, with reduced model risk and enhanced predictive accuracy. Furthermore, the study establishes practical implementation guidelines for financial institutions and provides evidence-based recommendations for regulatory compliance and portfolio management. The findings contribute significantly to the literature on financial risk management and offer practical tools for practitioners dealing with volatile market environments.