177 resultados para Volatilidade idiossincrática
Resumo:
O fluxo de capitais estrangeiros sofreu grandes mudanças nos últimos anos, e o Brasil tornou-se um dos principais destinos dos recursos internacionais para investimento direto. O objetivo deste trabalho é analisar como as multinacionais escolhem a estrutura de propriedade ao fazerem fusões, aquisições e investimentos diretos em subsidiárias no Brasil diante da existência de financiamento pelo banco de desenvolvimento local (o Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social — BNDES). Testou-se empiricamente o efeito das contingências sobre decisões tomadas pelas empresas no período compreendido entre 2005 e 2011. Os resultados sugerem que a teoria de opções reais não teria sido confirmada se o financiamento pelo BNDES na empresa-alvo não tivesse sido incluído nas interações em cenários de grande volatilidade e crescimento. Em outras palavras, as empresas optam por estruturas que exigem nível mais alto de comprometimento quando estão diante de cenários de alto crescimento e por estratégias que envolvem nível mais baixo de comprometimento quando se observa grande volatilidade de demanda nos mercados estudados.
Resumo:
Este trabalho analisa o uso de derivativos por empresas não-financeiras listadas em bolsa no Brasil no ano de 2011. É um estudo baseado nas informações divulgadas pelas empresas a partir da publicação da Instrução CVM 475 de 2008, que determina que as mesmas tragam em notas explicativas, no momento de sua divulgação de resultados, a utilização de derivativos no respectivo exercício. Procurou-se abordar neste trabalho as diferenças no uso de derivativos entre os diversos setores econômicos de atuação das empresas, relacionando tais diferenças a fatores como tamanho das empresas, diferença na volatilidade dos papéis das empresas, endividamento em moeda estrangeira e nacional, as classes de risco gerenciadas e a preocupação dos gestores em explicitar a função não-especulativa destes instrumentos, quando fosse o caso. A análise abrangeu trezentas e sessenta e uma empresas divididas em nove setores econômicos. As informações analisadas foram coletadas diretamente das notas explicativas do exercício de 2011 de cada uma das empresas e de levantamentos realizados na ferramenta Economatica. Como resultados, esta pesquisa mostra que o setor econômico e o tamanho médio das empresas são informações importantes para a análise do uso de derivativos. Não foram encontradas evidências quando a hipótese de haver diferenças nas classes de risco gerenciadas através destes instrumentos financeiros por setor econômico foi testada, nem o nível de endividamento e a volatilidade dos papéis parecem se relacionar com o maior uso de derivativos. Já em relação à preocupação das empresas com o disclosure sobre especulação, verificou-se que a maior parte das empresas analisadas fizeram referências explícitas de não usarem derivativos com esta finalidade.
Resumo:
O presente estudo investiga a existência de contágio financeiro entre os países do G20, com base em uma análise sobre os retornos dos principais índices de ações, abrangendo o período de 2000 a 2012. A abordagem utilizada consiste na utilização de modelos multivariados de volatilidade da família DCC-GARCH, na versão proposta por Engle e Sheppard (2001). Com base nos testes efetuados, conclui-se que houve mudanças estruturais nas séries analisadas em praticamente todos os 14 países analisados, sendo que os resultados obtidos demonstram evidências favoráveis para a hipótese de contágio financeiro entre países do G20. Verificou-se também que dentre as diversas crises financeiras ocorridas durante o período analisado, a Crise do Subprime destaca-se das demais crises, devido a sua magnitude e velocidade com que se propagou, afetando tanto países desenvolvidos como países emergentes.
Resumo:
Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de “muito restritiva”. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura.
Resumo:
Apesar de seu uso amplo no mercado financeiro para modelagem dos preços de ações, o modelo de Black Scholes, assim como os demais modelos de difusão, possui por hipótese limitações que não permitem a ele capturar alguns comportamentos típicos desse mercado. Visto isso, diversos autores propuseram que os preços das ações seguem modelos de saltos puros sendo sua modelagem estruturada por um processo de Lévy. Nesse contexto, este trabalho visa apresentar um estudo sobre a precificação de opções do utilizando um modelo desenvolvido por Madan e Seneta (1990) que se baseia no processo de saltos puros conhecido como variância gama (VG). Utilizando como base dados as cotações históricas diárias de ações e opções do mercado brasileiro, além do comportamento da clássica curva ‘smile’ de volatilidade, o trabalho apresenta as curvas de tendência e taxa de variância presentes no modelo de variância gama. Juntos essas três curvas podem ser utilizadas como ferramentas para explicar melhor o comportamento dos preços dos ativos.
Resumo:
As informações publicadas na mídia ajudam os investidores no processo decisório e consequentemente influenciam no mercado financeiro. O objetivo do presente trabalho é explorar o efeito da publicação de notícias no mercado financeiro. Para isso, o trabalho aborda variáveis de quantidade de notícias e o efeito semântico de cada uma delas, bem como sua relação com os índices de retorno, volatilidade e volume negociado do Ibovespa. As hipóteses da pesquisa são de que a quantidade de conteúdo publicado e o sentimento da informação podem ser preditores válidos para o nível de volatilidade, retorno e volume. Contudo, isso não implica que esses dados ajudam a prever o futuro, mas sim o presente. Os resultados encontrados evidenciam que a quantidade e conteúdo semântico das notícias não têm efeito significativo sobre o retorno, mas os aumentos da quantidade de notícias e da quantidade de notícias negativas sugerem o aumento da volatilidade e do volume negociado do Ibovespa. Além disso, o efeito das notícias é maior na volatilidade de acordo com o estado econômico, ou seja, o impacto de más notícias na expectativa dos investidores é maior em bons tempos que em maus tempos. Este trabalho também apresenta novas evidências para o efeito de acordo com o dia da semana. Isto é, a quantidade de notícias publicadas de sexta-feira a domingo está relacionada com a volatilidade e o volume negociado do Ibovespa.
Resumo:
A agricultura é a atividade econômica mais dependente das condições climáticas. Os eventos climáticos afetam não só os processos metabólicos das plantas, diretamente relacionados à produção vegetal, como também as mais diversas atividades no campo. De acordo com Petr (1990) e Fageria (1992), citados por Hoogenboom (2000), ao redor de 80% da variabilidade da produção agrícola no mundo se deve à variabilidade das condições climáticas durante o ciclo de cultivo, especialmente para as culturas de sequeiro, já que os agricultores não podem exercer nenhum controle sobre esses fenômenos naturais. Além de influenciar o crescimento, o desenvolvimento e a produtividade das culturas, o clima afeta também a relação das plantas com microorganismos, insetos, fungos e bactérias, favore-cendo ou não a ocorrência de pragas e doenças, o que demanda as medidas de controle ade-quadas. Muitas das práticas agrícolas de campo, como o preparo do solo, a semeadura, a adu-bação, a irrigação, as pulverizações, a colheita, entre outras, também dependem de condições de tempo e de umidade no solo específicas para que possam ser realizadas de forma eficiente (PEREIRA et al., 2002). Dada a grande importância do clima para a produção agrícola, o uso de informações meteoro-lógicas e climáticas é fundamental para que a agricultura se torne atividade sustentável (SIVAKUMAR et al., 2000). Neste contexto, a agrometeorologia, ciência interdisciplinar que estuda a influência do tempo e do clima na produção de alimentos, fibras e energia, assume papel estratégico no entendimento e na solução dos problemas enfrentados pela agricultura (MAVI E TUPPER, 2004). Os governos apoiam usualmente a gestão de risco dos agricultores concentrando-se nos riscos imprevisíveis e inevitáveis, possivelmente raros, mas que têm graves consequências (perdas catastróficas) se os agricultores não conseguirem gerir estes riscos sozinhos já que existe nú-mero limitado de opções políticas a serem consideradas, quer a nível interno ou internacional, quando o assunto é referente à alimentação dos concidadãos. A preocupação crescente com o aumento da população mundial, com a degradação dos recur-sos naturais e com a sustentabilidade da agricultura tem exigido maiores esforços no desen-volvimento de melhores estratégias e práticas do uso do solo, a partir do melhor entendimento das relações entre a agricultura e o clima. Nesse sentido, o desenvolvimento de ferramentas que auxiliem o planejamento e o processo de tomadas de decisão que resultem em menores impactos ambientais e no aumento da resiliência da agricultura, tem sido um dos objetivos das instituições governamentais e não gover-namentais ligadas à agricultura, ao ambiente e aos recursos naturais. Sem embargo, as sofisticadas técnicas utilizadas para estimar preços no mercado futuro, as perspectivas relativamente instáveis das commodities agrícolas resultam do pressuposto de que em condições normais, as incertezas associadas ao clima, fatores macroeconômicos, in-tervenções de políticas e o custo da energia, entre outros fatores relevantes, sugerem que os preços dos produtos de base agrossilvipastoris permanecerão imprevisíveis. Mesmo que estratégias de hedging continuem sendo preponderantes no que tange à mitigação do risco financeiro causado pela volatilidade de preços, para a grande maioria das empresas, seguradoras, governos e produtores que dependem dos resultados da lavoura para colher os benefícios financeiros da produção agrícola, como no caso das empresas agrossilvipastoris, a mitigação dos riscos de mercado concomitantemente ao gerenciamento do risco agrometeoro-lógico faz todo sentido. A utilização de uma ferramenta de suporte a decisão baseado em sistemas de informação geo-gráfica é a melhor maneira de aproveitar todo o conhecimento que está disponível para o acompanhamento da produção de alimentos e de energia. Os filtros espaciais utilizados para analisar a situação como um todo, aliados a produtos de informação atualizados em tempo hábil para verificar a produção local permitem monitorar de fato os principais riscos relacio-nados condições agrometeorológicas e o manejo da produção agrícola. A convergência tecnológica entre os sistemas de informação e de suporte à decisão por meio de servidores nas nuvens possibilita hoje automatizar grande parte das análises que se podem obter com base nas informações disponíveis e fazer chegar o conhecimento até o usuário final. As redes de empresas formadas para produzir dados espaciais, seja por meio de satélites de sensoriamento remoto ou redes de estações meteorológicas, estão preparadas para garantir um fluxo contínuo de informação para serem consumidos por usuários deste conhecimento. Os informes deste trabalho e as conclusões desta investigação remetem à hipótese de que a comunicação de informações de forma inteligente, em tempo hábil de serem aplicadas na to-mada de decisão eficiente, permite que os riscos associados aos cultivos sejam mais bem mi-tigados e, portanto gerem valor aos acionistas com ativos ligados ao agronegócio. O maior desafio desta dissertação de mestrado encontra-se em mostrar aos atores do agrone-gócio que, ao dotar os agricultores de meios para que eles possam gerir sua atividade com base nas melhores práticas de manejo agrometeorológico, incentivar a criação de mecanismos que aperfeiçoem a gestão rural e ampliem o acesso à informação, e não apenas auxiliá-los sob a forma de apoio ad hoc e assistência agronômica, de fato se amplia a capacidade de gestão dos riscos associados às atividades agrossilvipastoris.
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Esta tese é composta por 3 estudos empíricos sobre macroeconomia. O primeiro ensaio discute a persistência da inflação no Brasil. O segundo estudo analisa o produto potencial e, principalmente, a questão taxa neutra de juros no Brasil, tema fundamental para a condução da política monetária. O último trabalho discute a questão da paridade entre os juros no Brasil e no exterior. O primeiro ensaio desta tese estima a taxa real de juros de equilíbrio no Brasil durante o período 1997-2012 usando diversas metodologias. Os resultados mostram alguma diferença nas estimativas da taxa de juros de equilíbrio dependendo da especificação utilizada, principalmente na modelagem da Curva IS. A mensuração do hiato do produto não é o principal responsável pelos resultados encontrados para a taxa de juros de equilíbrio. A estimação conjunta do PIB potencial e taxa neutra de juros não leva a resultados muito diferentes dos obtidos estimando a taxa neutra isoladamente. Independente do modelo utilizado, os resultados indicam redução na taxa de equilíbrio no Brasil nos últimos anos. O segundo ensaio estima a persistência da inflação no Brasil tanto em termos agregados quanto desagregados. O trabalho ainda compara a persistência da inflação no Brasil com a persistência em outros países emergentes. Os resultados indicam que a persistência da inflação no Brasil é maior do que em outros países, mas este resultado não é obtido para todos os métodos de estimação utilizados. A persistência no núcleo da inflação é maior do que na “inflação cheia”. Apesar da persistência elevada, nossos resultados indicam que a expectativa de inflação é uma variável mais importante na determinação da inflação corrente do que a inflação passada. O terceiro ensaio analisa a diferença entre as taxas de juros no Brasil e no exterior, particularmente nos EUA, e evidências de fluxos de investimentos locais ou estrangeiros para explorar o diferencial de juros. Os resultados indicam que os fluxos de investimento estrangeiro tiveram pouco impacto nas taxas de juros no Brasil. Medidas de risco-país e risco cambial são importantes para explicar o diferencial de juros sendo que as medidas de risco-país parecem ter sido mais importante no início de nossa amostra enquanto as medidas de risco cambial foram mais importantes nos últimos anos. Medidas de risco cambial, particularmente a volatilidade do câmbio ajudam a explicar a falta de convergência dos juros no Brasil com os juros praticados no exterior. Apesar da elevada volatilidade da taxa de cambio, uma simples estratégia de comprar Real (BRL) e investidor no mercado local de juros (estratégia similar a aplicar no contrato futuro de Real) teria gerado um índice de Sharpe tão elevado ou maior do que o observado em estratégias mais sofisticadas envolvendo diversas moedas.
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O agronegócio é uma das atividades mais importantes para a economia brasileira, e um dos principais custos para a produção de commodities agrícolas é a terra para o cultivo. Desta forma, a precificação de terrenos agrícolas mostra-se um importante elemento para o investidor decidir pela entrada ou não nesta indústria. Uma forma de precificar o terreno é assumir que seu preço equivale ao valor da opção que o investidor tem em entrar neste mercado. Considerando incertezas envolvidas na produção de commodities, como o preço do grão no momento da venda, a produtividade da terra e o próprio custo de produção, o valor do terreno foi calculado através de duas abordagens: Fluxo de Caixa Descontado, considerando que o agricultor escolherá no início do investimento qual cultura plantará e não mudará esta escolha, e Opções Reais, adicionando a flexibilidade do agricultor decidir por qual cultura plantar a cada safra. No estudo foram consideradas as culturas de milho, soja e a rotação entre soja e milho safrinha. Para isto, foi utilizado um modelo de preços para a soja e milho com comportamento estocástico da volatilidade e saltos aleatórios em datas determinadas, além de correlação entre a aleatoriedade dos preços. Os resultados mostram que utilizando ambas as metodologias chega-se a um valor que se aproxima ao valor de mercado observado para as terras, porém a metodologia de Opções Reais agrega valor ao terreno de forma significativa e consistente próxima a 11%.
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Essa dissertação tem como objetivo a modelagem, implementação e a simulação de um mercado de leilão duplo artificial utilizando a abordagem multiagente. Mercado de leilão duplo permite que ofertas de compra e de venda possam ser feitas a qualquer momento e de forma contínua. As bolsas de Nova Iorque (NYSE) e de Chicago (CME) são exemplos deste tipo de leilão. Mercados artificiais são modelos que têm o objetivo de capturar as propriedades dos mercados reais para reproduzir e analisar a dinâmica do mercado através de experimentos computacionais. Assim como no mercado real, o modelo propõe que os agentes interagem entre si assincronamente em sessões de negociações contínuos. Estas últimas características do modelo são viabilizadas através do uso de técnicas e arcabouços tecnológicos que são atualmente utilizados nos mercados reais. Neste trabalho, são investigados os comportamentos do mercado artificial para diferentes grupos de agentes e parâmetros. Ao longo dos experimentos foram constatados que o volume de negociação e a volatilidade dos preços, por exemplo, são diretamente proporcionais ao orçamento dos agentes. Também foram identificados alguns fatos estilizados nas séries de preços geradas a partir do mercado artificial.
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As variáveis econômicas são frequentemente governadas por processos dinâmicos e não-lineares que podem gerar relações de dependência de longo prazo e padrões cíclicos não-periódicos com mudanças abruptas de tendências. Para o caso dos preços agrícolas este comportamento não é diferente e as peculiaridades destes mercados podem gerar séries temporais fracionalmente integradas, cujas singularidades não seriam adequadamente capturadas pelos tradicionais modelos analíticos fundamentados na hipótese dos mercados eficientes e de passeio aleatório. Sendo assim, o presente estudo buscou investigar a presença de estruturas fractais no mercado à vista de algumas das principais commodities agrícolas brasileiras: café, boi gordo, açúcar, milho, soja e bezerro. Foram empregadas técnicas tradicionais e específicas para a análise de séries temporais fractais como a análise de R/S e a aplicação de modelos das famílias ARFIMA e FIGARCH. Os resultados indicaram que, com exceção do bezerro, o componente de drift destas séries não apresentou comportamento fractal, ao contrário do observado para o componente da volatilidade, que apresentou aspecto de estrutura fractal para todas as commodities analisadas.
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Na Argentina e no Uruguai, diversas tentativas de negociação de contratos futuros e de índice de preços de carne bovina foram frustradas ao longo dos anos, tendo os derivativos lançados fracassado, em um curto espaço de tempo, por falta de liquidez. Esse cenário, somado a outras particularidades do mercado físico da carne bovina, torna o gerenciamento de risco de preços um problema para os agentes econômicos que atuam nessa cadeia produtiva. Nesse contexto, emergiu a seguinte questão: a proteção cruzada com contratos futuros de boi gordo brasileiro da Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa) é efetiva para a administração do risco de preços dos novilhos de corte no mercado a vista argentino e uruguaio? Com a finalidade de responder a essa questão, propôs-se a verificar se é possível mitigar o risco da volatilidade de preços no mercado a vista dos novilhos de corte argentinos e uruguaios por meio do cross hedging no mercado futuro do boi gordo brasileiro na BM&FBovespa. Para tanto, foram utilizados modelos estáticos e dinâmicos de estimação da razão de cross hedge ótima e efetividade em mitigação do risco. Os resultados do teste de hipóteses de mitigação do risco permitiram assegurar que são fortes as evidências de efetividade do mercado futuro do boi gordo brasileiro na proteção contra o risco de preços do mercado a vista dos novilhos argentinos e uruguaios. Complementarmente, verificou-se a hipótese de eficiência do mercado futuro. Os resultados apresentaram evidências de um relacionamento estocástico comum no longo prazo entre os preços a vista e futuros, e de eficiência na predição dos preços no curto prazo, o que sugere que os contratos futuros de boi gordo brasileiro da BM&FBovespa permitem uma trava adequada de cotação-preço para os novilhos argentinos e uruguaios no mercado a vista.
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O objetivo deste trabalho é analisar a diferença de rentabilidade entre emissões de títulos de dívida corporativa de empresas brasileiras nos mercados local e externo. Sob a ótica do investidor interessado em comprar esses títulos, busca-se responder se, protegendo-se contra oscilações de fatores como câmbio e juros e controlando pelo prazo de vencimento, seria mais rentável em média adquirir um título local (debênture) ou externo (bond) de um mesmo emissor. Para isso, analisamos 177 emissões de debêntures e 119 emissões de bonds de 31 companhias não financeiras brasileiras no período entre janeiro de 2004 e abril de 2013. Regressões em painel com efeitos fixos para controlar pelas características de cada emissor verificam que, em média, o título do mercado externo paga de 164 a 197 bps a mais que o do mercado local, e que tal diferença é estatisticamente significante. A diferença deve-se à maior oferta e variedade de títulos de dívida corporativa no mercado externo, à existência de uma demanda cativa de investidores institucionais por debêntures no mercado local e à falta de integração entre os mercados. A participação de pessoas físicas no mercado externo também é identificada como fator relevante, assim como o possível maior custo de estruturação de dívida cobrado por bancos de investimento no mercado doméstico. Dentre as hipóteses formuladas para o motivo dessa diferença de rentabilidade não ser arbitrada, destacam-se o desconhecimento dos investidores e obstáculos operacionais, como custos de transação, impossibilidade de operação no mercado internacional e de venda a descoberto no mercado local. Tal fato causa ainda uma supervalorização das debêntures pela atuação dos investidores mais otimistas. A alta sensibilidade dos investidores institucionais locais à volatilidade dos retornos, também aparece como fator relevante.
Resumo:
Este trabalho apresenta um estudo do impacto das negociações algorítmicas no processo de descoberta de preços no mercado de câmbio. Foram utilizados dados de negociação de alta frequência para contratos futuros de reais por dólar (DOL), negociados na Bolsa de Valores de São Paulo no período de janeiro a junho de 2013. No intuito de verificar se as estratégias algorítmicas de negociação são mais dependentes do que as negociações não algorítmicas, foi examinada a frequência em que algoritmos negociam entre si e comparou-se a um modelo benchmark que produz probabilidades teóricas para diferentes tipos de negociadores. Os resultados obtidos para as negociações minuto a minuto apresentam evidências de que as ações e estratégias de negociadores algorítmicos parecem ser menos diversas e mais dependentes do que aquelas realizadas por negociadores não algorítmicos. E para modelar a interação entre a autocorrelação serial dos retornos e negociações algorítmicas, foi estimado um vetor autorregressivo de alta frequência (VAR) em sua forma reduzida. As estimações mostram que as atividades dos algoritmos de negociação causam um aumento na autocorrelação dos retornos, indicando que eles podem contribuir para o aumento da volatilidade.
Resumo:
A presente tese é composta por três ensaios. O primeiro ensaio estuda os ciclos de negócios brasileiro no período dos anos 1900 até 2012. Uma série trimestral do PIB real é elaborada, utilizando um modelo estrutural de séries de tempo. A partir disso, um modelo com mudança Markoviana é proposto para que seja construída uma cronologia de ciclo de negócios. O modelo selecionado possui dois regimes distintos, cenários de expansão e de recessão, a datação obtida é comparada com outros estudos sobre o tema e são propostas caracterizações das fases de crescimento que podem apoiar estudos sobre a história econômica do Brasil. O segundo ensaio estuda o comportamento da velocidade da moeda no ciclo de negócios brasileiro de 1900 até 2013. Os resultados a partir das estimativas dos modelos de séries temporais, MS e GARCH, são utilizados para suportar esse estudo. Em termos gerais a velocidade da moeda no Brasil apresentou queda até a segunda Guerra Mundial, cresceu até meados dos anos 1990 e a partir disso segue em tendência de queda. A experiência inflacionária brasileira é capítulo importante de nossa história econômica. O objetivo do terceiro ensaio é estudar a volatilidade da inflação brasileira ao longo do tempo no período de 1939 até 2013, buscando descrever sua relação com a taxa de inflação, adotando como referência uma datação de ciclos de negócios. Para realizar essa descrição serão utilizados os resultados obtidos nas estimações de modelos econométricos das classes GARCH, BSM e MS. No caso brasileiro a indicação é que a taxa de inflação impacta positivamente sua volatilidade.