Distribuição dos Dados

A análise estatística apresenta muitas técnicas poderosas, ensinando como extrair informações significativas de um banco de dados bruto. O comportamento histórico representado por estes dados muitas vezes é a melhor estimativa do comportamento futuro. Esta talvez seja a característica mais importante da análise estatística. Importante lembrar que o comportamento histórico é uma aproximação do futuro se forem mantidas as mesmas condições do passado. Em uma situação de extremos, isto pode não ser verdade! Nestes casos, testes de stress são mais eficientes.
As bases de dados são montadas a partir da observação de uma amostra da população de dados.
Para a utilização do V@R paramétrico, deve-se ser capaz de representar as séries em questão por parâmetros, normalmente, média e desvio-padrão. No entanto, estes dois parâmetros são suficientes apenas para curvas gaussianas perfeitas.
Avaliando o retorno de séries financeiras, é possível perceber que o comportamento não é de uma curva normal perfeita, já que o preço de um ativo está limitado no lado esquerdo a 0 (perda total). Desta forma, é comum admitir-se uma distribuição lognormal (que apresenta esta mesma característica no lado esquerdo) para a série de dados. Assim, utiliza-se a propriedade de uma distribuição lognormal de que seu logaritmo natural (ou neperiano) é normalmente distribuído, aplicando-se os conceitos e medidores estatísticos de uma distribuição normal perfeita.
A aproximação das séries históricas para uma distribuição lognormal é uma premissa do SISTEMA para o cálculo do V@R paramétrico.