Relações civis-militares e política de defesa na Argentina (1983-2013)

Nos últimos anos foi grande a evolução do estudo das relações civis-militares e seus reflexos para a elaboração das políticas de defesa das nações. Neste contexto, o presente estudo discutiu a evolução das relações civis-militares e da política de defesa da Argentina nos governos democráticos do período de 1983 a 2013. Foi demonstrada a forte influência exercida pelo controle civil sobre os militares na elaboração e na implementação da política de defesa argentina fato que pode ter redundado na perda considerável de efetividade do instrumento militar do país. Foram verificados também, os aspectos positivos e negativos das políticas de defesa planejadas e implementadas pelos sucessivos governos do período. Por último, observou-se a necessidade da utilização dos modernos conceitos de efetividade e de eficiência com o objetivo de melhorar a qualidade da política de defesa do Estado Argentino.

Simulação multi agente em mercados financeiros artificiais utilizando algoritmos genéticos

Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

Modelos de previsão de volatilidade : uma aplicação do modelo GARCH a taxas de câmbio

Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

Forecasting daily volatility using high frequency financial data

Aiming at empirical findings, this work focuses on applying the HEAVY model for daily volatility with financial data from the Brazilian market. Quite similar to GARCH, this model seeks to harness high frequency data in order to achieve its objectives. Four variations of it were then implemented and their fit compared to GARCH equivalents, using metrics present in the literature. Results suggest that, in such a market, HEAVY does seem to specify daily volatility better, but not necessarily produces better predictions for it, what is, normally, the ultimate goal. The dataset used in this work consists of intraday trades of U.S. Dollar and Ibovespa future contracts from BM&FBovespa.

Aplicação do modelo de Bakshi-Chen no mercado acionário brasileiro : um modelo dinâmico de precificação de ações

É vasta a literatura em finanças quantitativas sobre o apreçamento de derivativos, porém é bem reduzida em se tratando de ações. Nessa dissertação, procuramos aplicar o modelo de Bakshi-Chen na avaliação de ações listadas na Bovespa. Os inputs do modelo são o lucro por ação, LPA, dos últimos doze meses, a expectativa de crescimento de lucro para os doze meses seguintes (g), e a taxa de juros. Vamos mostrar o ganho de precisão em relação ao modelo de Gordon e avaliar o modelo na prática realizando um backtest para descobrir se o modelo consegue estimar o valor das ações melhor do que os investidores.

Verificação da memória longa persistente no mercado de bitcoins : uma análise do expoente de Hurst ao longo do tempo

Um dos principais fatores de estudo do mercado de capitais é a discussão a respeito da teoria de eficiência de mercado, que no caso diverge em relação ao comportamento do preço da maioria dos ativos. Este trabalho tem o intuito de analisar o comportamento do principal índice de preços do mercado de bitcoins (BPI) durante o período de julho de 2010 a setembro de 2014. Inicialmente será testada a hipótese do passeio aleatório para o BPI. Em seguida serão verificadas as correlações de longa data nas séries financeiras temporais utilizando como instrumento de análise o expoente de Hurst (H), que inicialmente foi usado para calcular correlações em fenômenos naturais e posteriormente sua abrangência alcançou a área financeira. O estudo avalia o expoente H através de métodos distintos destacando-se a análise R/S e a DFA. Para o cálculo do expoente ao longo do tempo, utiliza-se uma janela móvel de 90 dias deslocando-se de 10 em 10 dias. Já para o cálculo em diferentes escalas verifica-se, para cada dia, o valor do expoente H nos últimos 360, 180 e 90 dias respectivamente. Os resultados evidenciaram que o índice BPI apresenta memória longa persistente em praticamente todo o período analisado. Além disso, a análise em diferentes escalas indica a possibilidade de previsão de eventos turbulentos no índice neste mesmo período. Finalmente foi possível comprovar a hipótese de mercados fractais para a série histórica de retornos do BPI.

Modelamento estocástico da dinâmica do livro de ordens: uma aplicação ao mercado brasileiro

O presente trabalho trata da importância do modelamento da dinâmica do livro de ordens visando a compreensão dessa microestrutura de mercado. Para tanto, objetiva aplicar as técnicas de modelamento do livro de ofertas utilizando o modelo estocástico proposto por Cont, Stoikov e Talreja (2010) ao mercado acionário brasileiro. Uma vez aplicado o modelo, analisamos os resultados obtidos sob a ótica de outros estudos empíricos, como Bouchaud et al. (2002). Após a estimação e análise dos resultados foram realizadas simulações para constatar se os parâmetros encontrados refletem a dinâmica do mercado local, para diferentes cenários de normalização do tamanho das ordens. Por fim, com a análise dos resultados encontrados, foi possível concluir, com algumas ressalvas, que o modelo proposto é válido para o mercado de ações brasileiro, assim como é apresentado o impacto da liquidez dos ativos na comparação aos parâmetros encontrados em outros mercados internacionais.

Utilização de mercados artificiais com formadores de mercado para análise de estratégias

Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.

Valuing emerging markets companies : new approaches to determine the effective exposure to country risk

The aim of this paper is to propose new methods to measure the effective exposure to country risk of emerging-market companies. Starting from Damodaran (2003), we propose seven new approaches and a revised CAPM for emerging markets companies. The “Prospective Lambda” represents the effective exposure according to analysts’ estimates of growth. The “Relative Lambda” relies on the firm value estimated through a relative valuation. The “Retrospective Lambda” represents the ex-post effective exposure to country risk. The “Company Effective Risk Premium” is a generalization of the Retrospective Lambda, and expresses the premium effectively requested by investors to invest in that specific company in the past year. “The Actual Lambda” and the “Company Actual Risk Premium” represent, respectively, the actual exposure to country risk of a company and the actual premium requested by investors to invest in that specific company. The “Industry Lambda” reflects the median exposure to country risk of the industry in which the company belongs. We tested our new measures of exposure to country risk on the Latin American emerging markets companies according to the classification of the MSCI Emerging Markets Latin America Index. The results confirm that the new approaches can be effectively applied by financial analysts to stable-growth companies that operate in emerging markets and to mature markets companies that operate in emerging markets, providing with a more reliable estimate of both the premium effectively requested by investors in the past and the actual premium. Applying the new approaches, the cost of equity reflects the effective exposure of a company to country risk without being over- or underestimated, as is the case with other existing approaches.

Ensaios sobre mercados artificiais com dois ativos utilizando algoritmos genéticos

A abordagem de Modelos Baseados em Agentes é utilizada para trabalhar problemas complexos, em que se busca obter resultados partindo da análise e construção de componentes e das interações entre si. Os resultados observados a partir das simulações são agregados da combinação entre ações e interferências que ocorrem no nível microscópico do modelo. Conduzindo, desta forma, a uma simulação do micro para o macro. Os mercados financeiros são sistemas perfeitos para o uso destes modelos por preencherem a todos os seus requisitos. Este trabalho implementa um Modelo de Mercado Financeiro Baseado em Agentes constituído por diversos agentes que interagem entre si através de um Núcleo de Negociação que atua com dois ativos e conta com o auxílio de formadores de mercado para promover a liquidez dos mercados, conforme se verifica em mercados reais. Para operação deste modelo, foram desenvolvidos dois tipos de agentes que administram, simultaneamente, carteiras com os dois ativos. O primeiro tipo usa o modelo de Markowitz, enquanto o segundo usa técnicas de análise de spread entre ativos. Outra contribuição deste modelo é a análise sobre o uso de função objetivo sobre os retornos dos ativos, no lugar das análises sobre os preços.