A presente dissertação apresenta um estudo comparativo sobre a qualidade da estimação do risco de mercado proporcionada pelos métodos não paramétricos, tanto em condições normais como em condições extremas do mercado. O estudo salienta assim as vantagens e limitações dos métodos mais usados pelas instituições financeiras para estimarem a sua exposição a este tipo de risco. Para o efeito, é simulado um investimento numa carteira composta por três índices bolsistas representativos, nomeadamente o S&P 500, o FTSE 100 e o DAX 30. O método de Simulação Histórica Híbrida, um dos métodos que permite simular o risco mediante uma perspetiva "backward looking", ao ser implementado com o fator de decaimento usado no desenvolvimento do mesmo, revela ser o método de avaliação completa que permite avaliar o risco de mercado com o maior realismo, rigor e coerência, nos mais variados contextos de mercado. O rigor com que as instituições avaliam o risco de mercado a que estão sujeitas é de grande relevância, dado que influencia o valor de capital regulamentar que devem deter. Nesse sentido, os resultados apresentados são importantes, na medida em que revelam que os métodos mais usados pelas instituições, designadamente os métodos de Simulação Histórica e de Simulação de Monte Carlo, não avaliam o risco com o maior rigor, sendo evidenciada uma sobrestimação do mesmo na análise efetuada.

The present dissertation conducts a study of the quality of market risk estimation provided by nonparametric risk models both under normal and extreme market conditions. The study highlights the advantages and limitations of the models most commonly used by financial institutions to estimate their exposure to this type of risk. To this end, an investment is simulated in a portfolio composed of three representative stock market indices, namely the S&P 500, the FTSE 100 and the DAX 30. The Hybrid Historical Simulation method, one of the methods that allows simulating risk from a backward looking perspective, when implemented with the decay factor used in its development, proves to be the full valuation method that allows assessing market risk with greater realism, consistency and accuracy, in the most varied market contexts. The accuracy with which institutions assess the market risk to which they are subject is of great relevance, as it influences the amount of regulatory capital they should hold. For that matter, the results presented in this study are important in that they reveal that the methods most commonly used by institutions, namely the Historical Simulation and Monte Carlo Simulation methods, do not accurately assess the risk, as there is an overestimation of it in the analysis carried out.