Precificação de derivativos de taxa de juros utilizando o modelo HJM multifatorial com estrutura de volatilidade não paramétrica

Com o objetivo de precificar derivativos de taxas de juros no mercado brasileiro, este trabalho foca na implementação do modelo de Heath, Jarrow e Morton (1992) em sua forma discreta e multifatorial através de uma abordagem numérica, e, que possibilita uma grande flexibilidade na estimativa da taxa forward sob uma estrutura de volatilidade baseada em fatores ortogonais, facilitando assim a simulação de sua evolução por Monte Carlo, como conseqüência da independência destes fatores. A estrutura de volatilidade foi construída de maneira a ser totalmente não paramétrica baseada em vértices sintéticos que foram obtidos por interpolação dos dados históricos de cotações do DI Futuro negociado na BM&FBOVESPA, sendo o período analisado entre 02/01/2003 a 28/12/2012. Para possibilitar esta abordagem foi introduzida uma modificação no modelo HJM desenvolvida por Brace e Musiela (1994).

Essays on Spatial Econometrics

Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado.

Opções reais em projetos de investimentos: o caso de uma planta de liquefação de gás natural com flexibilidade de troca de mercado e de troca de produto

O objetivo deste trabalho é revisar os principais aspectos teóricos para a aplicação de Opções Reais em avaliação de projetos de investimento e analisar, sob esta metodologia, um caso real de projeto para investir na construção de uma Planta de Liquefação de gás natural. O estudo do caso real considerou a Opção de Troca de Mercado, ao avaliar a possibilidade de colocação de cargas spot de GNL em diferentes mercados internacionais e a Opção de Troca de Produto, devido à flexibilidade gerencial de não liquefazer o gás natural, deixando de comercializar GNL no mercado internacional e passando a vender gás natural seco no mercado doméstico. Para a valoração das Opções Reais foi verificado, através da série histórica dos preços de gás natural, que o Movimento Geométrico Browniano não é rejeitado e foram utilizadas simulações de Monte Carlo do processo estocástico neutro ao risco dos preços. O valor da Opção de Troca de Mercado fez o projeto estudado mais que dobrar de valor, sendo reduzido com o aumento da correlação dos preços. Por outro lado, o valor da Opção de Troca de Produto é menos relevante, mas também pode atingir valores significativos com o incremento de sua volatilidade. Ao combinar as duas opções simultaneamente, foi verificado que as mesmas não são diretamente aditivas e que o efeito do incremento da correlação dos preços, ao contrário do que ocorre na Opção de Troca de Mercado, é inverso na Opção de Troca de Produto, ou seja, o derivativo aumenta de valor com uma maior correlação, apesar do valor total das opções integradas diminuir.

Modelos dinâmicos e simulação estocástica

This paper presents new methodology for making Bayesian inference about dy~ o!s for exponential famiIy observations. The approach is simulation-based _~t> use of ~vlarkov chain Monte Carlo techniques. A yletropolis-Hastings i:U~UnLlllll 1::; combined with the Gibbs sampler in repeated use of an adjusted version of normal dynamic linear models. Different alternative schemes are derived and compared. The approach is fully Bayesian in obtaining posterior samples for state parameters and unknown hyperparameters. Illustrations to real data sets with sparse counts and missing values are presented. Extensions to accommodate for general distributions for observations and disturbances. intervention. non-linear models and rnultivariate time series are outlined.

Relevância das diferenças entre contratos futuros e a termo: o caso do trio

Visando estudar as diferenças entre contratos futuros e contratos a termo no mercado cambial brasileiro, este trabalho foca no contrato de Dólar Futuro negociado na BM&FBOVESPA que, para vencimentos sem liquidez, é marcado a mercado pelo preço teórico dos contratos a termo. Uma simulação por Monte Carlo de uma carteira hedgeada contendo contratos de Dólar Futuro, DI Futuro e DDI Futuro mostra claramente que essa metodologia de marcação a mercado deveria ao menos ser revista

Bounds on policy relevant parameters with discrete policy variation

When estimating policy parameters, also known as treatment effects, the assignment to treatment mechanism almost always causes endogeneity and thus bias many of these policy parameters estimates. Additionally, heterogeneity in program impacts is more likely to be the norm than the exception for most social programs. In situations where these issues are present, the Marginal Treatment Effect (MTE) parameter estimation makes use of an instrument to avoid assignment bias and simultaneously to account for heterogeneous effects throughout individuals. Although this parameter is point identified in the literature, the assumptions required for identification may be strong. Given that, we use weaker assumptions in order to partially identify the MTE, i.e. to stablish a methodology for MTE bounds estimation, implementing it computationally and showing results from Monte Carlo simulations. The partial identification we perfom requires the MTE to be a monotone function over the propensity score, which is a reasonable assumption on several economics' examples, and the simulation results shows it is possible to get informative even in restricted cases where point identification is lost. Additionally, in situations where estimated bounds are not informative and the traditional point identification is lost, we suggest a more generic method to point estimate MTE using the Moore-Penrose Pseudo-Invese Matrix, achieving better results than traditional methods.

Otimização da medida Omega de um portfolio de ações com a utilização de opções do Índice Bovespa

O uso de opções no mercado financeiro tem ganhado relevância devido ao seu payoff não-linear e a possibilidade de alterar o perfil da distribuição de retornos de um portfolio. Existem diversas estratégias que são adequadas para cada cenário que o investidor acredita estar exposto, mas como o conjunto de cenários forma uma distribuição de retornos, devemos utilizar uma medida adequada para trabalhar com este tipo de informação. Assim, foi utilizada a medida Omega, que é uma medida capaz de capturar todos os momentos de uma distribuição, dado um limiar de retornos. Este trabalho se propõe a desenvolver uma metodologia que possibilite otimizar a medida Omega de um portfolio, através do uso de opções sobre o IBOVESPA. Para a geração das distribuições de retornos foi utilizada simulação de Monte Carlo, com jumps e volatilidade estocástica. Finalmente, foram feitas diversas análises sobre os resultados obtidos, afim de comparar a estratégia otimizada com diversas estratégias aleatórias, e também, realizado um backtest para avaliar a eficácia da implementação da estratégia otimizada.

Análise do comportamento das expectativas de inflação no Brasil sob uma regra de aprendizado

Os estudos sobre as expectativas de inflação no Brasil rejeitam a hipótese de racionalidade. Essa rejeição se dá por meio de testes estatísticos que identificam a existência de um viés sistemático quando comparamos a expectativa de inflação e a inflação realizada. Atualizamos alguns destes testes com o tamanho de amostra disponível atualmente. No presente trabalho, realizamos um experimento de Monte Carlo que simula o comportamento da inflação e da sua expectativa em um modelo DSGE. Esse modelo inclui uma regra monetária sujeita a choques transitórios e permanentes (que representam uma mudança de regime). A partir das séries simuladas com esses modelos, realizamos testes estatísticos para verificar se os resultados são semelhantes aos observados na prática. O exercício de simulação realizado não foi capaz de gerar séries com essas mesmas características, não trazendo evidência que esse mecanismo de aprendizado possa explicar o viés encontrado nas expectativas de inflação.