@Victor Rangel | @econometriafacil Boa noite. Então, para construção de apetites a risco em que queremos definir limites de tolerância com a base histórica e comprovação de que os dados iid, encontramos a distribuição adequada (e testamos com testes KS e AD) e, via simulação monte Carlo, calculamos o percentil para definir o limite de tolerância - pode ser um limite fixo (percentil 95 ou 99,5) ou faixas de tolerância (percentil 75, 85, 90 e 95 por exemplo). Outra atividade foi, para calcular impactos em uma variável de interesse a partir de cenário de estresse, tb utilizamos análises de séries temporais, no entanto, a série possuía auto correlação e era estacionária. Daí apliquei um modelo sarima/arima, verifiquei se os resíduos eram ruído branco, fiz backtesting para verificar se o modelo AR era melhor que o naive model (thiels u) e se as caudas estavam calibradas (teste kupiec e christofessen). Por fim, usei modelos de bootstrap para calcular o impacto estimado (residual do bootstrap que faz reamostragem do resíduo). Acho q de um modo geral é isso mas tb faço alguns cálculos estocasticos para definição de capital econômico (temos que definir distribuições para diversas variáveis para compor um modelo e daí fazer diversas simulações para encontrar o percentil 99,5). Outros casos tb são os KRIs (indicadores de risco) mas esses dependem da dinâmica do negócio e normalmente costuma ser organizar informações (ex: risco de concentração por região e parceiro comercial ou gráfico de dispersão entre frequência e severidade para os tipos de perdas operacionais). Espero q tenha conseguido me fazer entender rs Abs

@Eduardo Martins Fala Eduardo! Acho q depende mto do tipo de conteúdo q vc qr se aprofundar. Se for mais quantitativo, acho q é mto voltado para a parte estatística e daí acho q é mais eficiente ir fazendo alguns cursos ou artigos específicos sobre o tema. Confesso q n conheço algum livro para indicar sobre o tema. Qlqr coisa podemos bater um papo para, caso seja possível, te ajudar a se aprofundar no tema.