139 resultados para Modelos de probabilidade


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Modelos de microestrutura da taxa de câmbio têm recebido especial atenção nos últimos anos por capturarem de forma mais acurada as nuances deste mercado e evidenciarem a existência de informação assimétrica entre os agentes que transacionam nele. Os dados das operações do primeiro vencimento dos contratos futuros de câmbio Real/Dólar da Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) foram utilizados para testar se as transações impõem efeitos informativos sobre os preços. Os resultados do modelo de vetor-autoregressivo (VAR) estrutural apontaram para a existência de informação assimétrica no mercado futuro de câmbio brasileiro, indicando que aproximadamente 50% da variação do preço eficiente é resultado da informação privada contida no fluxo de ordem. Além disso, a análise do fluxo de ordem permitiu a estimação das taxas de chegada de ordens de agentes informados e não informadas no mercado, utilizadas para calcular a probabilidade de uma transação ser informativa (PIN). Altos valores de PIN implicam spreads mais amplos que reduzem a liquidez do mercado. O resultado de 1,53% indica que o mercado de câmbio brasileiro é bastante líquido, o que impõe menores custos aos agentes menos informados.

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Estuda a problema do dimensionamento de lote em sistemas de produção intermitente, considerando os diferentes estágios do fluxo de materiais em uma empresa incluindo compra, produção e distribuição. Apresenta diversos modelos de mínimo custo, baseados em pressupostos faz como: operação em condições ideais (modelo clássico); existência ou não de descontos de compra; abastecimento instantâneo ou contínuo; existência ou não de restrições na disponibilidade de recursos; demanda determinística ou probabilística; existência ou não de permissão de faltas; itens isolados, itens múltiplos ou agregados de itens; estágio início ou estágios múltiplos; etc.

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Modelos de microestrutura da taxa de câmbio têm recebido especial atenção nos últimos anos por capturarem de forma mais acurada as nuances deste mercado e evidenciarem a existência de informação assimétrica entre os agentes que transacionam nele. Os dados das operações do primeiro vencimento dos contratos futuros de câmbio Real/Dólar da Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) foram utilizados para testar se as transações impõem efeitos informativos sobre os preços. Os resultados do modelo de vetor-autoregressivo (VAR) estrutural apontaram para a existência de informação assimétrica no mercado futuro de câmbio brasileiro, indicando que aproximadamente 50% da variação do preço e ciente é resultado da informação privada contida no uxo de ordem. Além disso, a análise do uxo de ordem permitiu a estimação das taxas de chegada de ordens de agentes informados e não informadas no mercado, utilizadas para calcular a probabilidade de uma transação ser informativa (PIN). Altos valores de PIN implicam spreads mais amplos que reduzem a liquidez do mercado. O resultado de 1,53% indica que o mercado de câmbio brasileiro é bastante líquido, o que impõe menores custos aos agentes menos informados que chegam ao mercado.

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A previsão dos preços do petróleo é fundamental para o planejamento energético e oferece subsídio a tomada de decisões de longo prazo, que envolvem custos irrecuperáveis. No entanto, os preços do petróleo são muito instáveis sujeitos a choques como resultado de questões geopolíticas, poder de mercado da OPEP (Organização dos Países Exportadores de Petróleo) e pressões de demanda resultando numa série sujeita a quebras estruturais, prejudicando a estimação e previsão de modelos de série temporal. Dada a limitação dos modelos de volatilidade da família GARCH, que são instáveis e apresentam elevada persistência em séries com mudanças estruturais, este trabalho compara a previsão da volatilidade, em termos de intervalos de confiança e persistência, dos modelos de volatilidade com mudança de regime markoviana em relação aos modelos de volatilidade determinísticos. Os modelos de volatilidade com mudança de regime considerados são o modelo SWARCH (Markov Switch ARCH) e introduz-se o modelo MSIH (Markov Switch Intercept Heteroskedasticity) para o estudo da volatilidade. Como resultado as previsões de volatilidade dos modelos com mudança de regime permitem uma estimação da volatilidade que reduz substancialmente a persistência em relação aos modelos GARCH.