19 resultados para modelo de cálculo


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Com o objetivo de identificar oportunidades de arbitragem estatística no mercado de opções brasileiro, este trabalho utiliza o modelo de volatilidade incerta e o conceito de Hedging Estático, no apreçamento de um portfólio composto por diversas opções. São também incluídos os custos de transação relacionados a estruturação de um portfólio livre de risco, obtendo assim um modelo que pode ser facilmente implementado através da utilização do método de diferenças finitas explicito. Na aplicação do modelo ao mercado de opções sobre a ação preferencial da Petrobrás (PETR4), foi estabelecido um critério para estabelecer a frequência do ajuste do delta hedge do portfólio livre de risco de maneira a não incorrer em custos de transação elevados. Foi escolhido o período entre 19/05/08 e 20/01/14 para analisar o desempenho do modelo, selecionando-se em cada data de cálculo um conjunto de 11 opções de diferentes strikes e mesmo vencimento para compor o portfólio. O modelo apresentou um bom desempenho quando desconsiderados os custos de transação na apuração do resultado da estratégia de arbitragem, obtendo na maior parte dos casos resultados positivos. No entanto, ao incorporar os custos de transação, o desempenho obtido pelo modelo foi ruim, uma vez que na maior parte dos casos o resultado apresentado foi negativo.

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O objetivo do presente trabalho foi, face ao grau de integração da economia brasileira, testar o poder explicativo do Modelo Goldman Sachs sobre os retornos esperados por um investidor estrangeiro no mercado nacional, ao longo do período 2004-2013. Em um primeiro momento, foi testado o grau de integração da economia brasileira para o período 2004-2013, buscando entender o contexto em que o Modelo Goldman Sachs foi empregado. Posteriormente, para o teste do modelo, calcularam-se os betas dos fatores de risco dos ativos analisados (risco de mercado e risco país) e procedeu-se à regressão com dados em painel dos retornos esperados sobre os betas desses ativos. Verificou-se que o risco país não se mostrou estatisticamente significante para a explicação dos retornos esperados, o que indica que é adicionado de maneira ad hoc pelos praticantes de mercado para o cálculo do custo de capital próprio de acordo com o Modelo Goldman Sachs. Assim, embora haja evidências de uma relação positiva e significante entre risco sistemático e retorno, os resultados para o risco país demonstram que o Modelo Goldman Sachs não se mostrou satisfatório para a explicação dos retornos esperados no mercado brasileiro ao longo dos últimos dez anos.

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O objetivo deste estudo é propor a implementação de um modelo estatístico para cálculo da volatilidade, não difundido na literatura brasileira, o modelo de escala local (LSM), apresentando suas vantagens e desvantagens em relação aos modelos habitualmente utilizados para mensuração de risco. Para estimação dos parâmetros serão usadas as cotações diárias do Ibovespa, no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014, e para a aferição da acurácia empírica dos modelos serão realizados testes fora da amostra, comparando os VaR obtidos para o período de janeiro a dezembro de 2014. Foram introduzidas variáveis explicativas na tentativa de aprimorar os modelos e optou-se pelo correspondente americano do Ibovespa, o índice Dow Jones, por ter apresentado propriedades como: alta correlação, causalidade no sentido de Granger, e razão de log-verossimilhança significativa. Uma das inovações do modelo de escala local é não utilizar diretamente a variância, mas sim a sua recíproca, chamada de “precisão” da série, que segue uma espécie de passeio aleatório multiplicativo. O LSM captou todos os fatos estilizados das séries financeiras, e os resultados foram favoráveis a sua utilização, logo, o modelo torna-se uma alternativa de especificação eficiente e parcimoniosa para estimar e prever volatilidade, na medida em que possui apenas um parâmetro a ser estimado, o que representa uma mudança de paradigma em relação aos modelos de heterocedasticidade condicional.

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Pesquisa em foco: Metodologia para o cálculo dos custos logísticos associados ao fluxo de mercadorias - 2011. Pesquisadores: Professor Manoel de Andrade e Silva Reis e Jonas Mendes Constante