Avaliação de concessões aeroportuárias através da teoria das opções reais: o caso do Aeroporto de Guarulhos

Este trabalho tem como objetivo estudar o setor aeroportuário e o mercado de concessões brasileiro e criar um modelo para precificação de um projeto de concessão do aeroporto de Guarulhos. Para isso, foram utilizados dados reais obtidos através dos resultados da concessionária e também dados divulgados publicamente, como inflação e crescimento do PIB, além de projeções baseadas em premissas estabelecidas. Foram considerados diferentes cenários com o objetivo de comparar os resultados, que indicaram uma sensibilidade significativa do modelo às variações de demanda de passageiros e também à flexibilização do cronograma de investimentos.

Avaliação das Opções Reais de Conversão e Abandono para Uma Mineradora de Minério de Ferro Sob Cenário de Stress

O mercado de minério de ferro tem passado por um período de stress nos últimos meses. O arrefecimento dos investimentos chineses em infraestrutura resultou em perspectivas negativas para a demanda dessa commodity. Paralelamente, a entrada em operação de novos projetos com volume de produção relevante aumentou a oferta desse produto no mercado. Essa conjuntura de fatores resultou na queda do preço do minério de ferro no mercado mundial e em um cenário de retornos reduzidos para as mineradoras. Nesse contexto, o objetivo do presente estudo é avaliar a flexibilidade gerencial, disponível aos administradores de mineradoras operacionais, de suspender ou fechar o empreendimento dependendo do preço do minério de ferro. Essas decisões serão estudadas através da Teoria das Opções Reais, onde a opção de conversão será aplicada na situação de suspensão e reabertura da mina e a opção de abandono será aplicada na situação do seu fechamento. O processo estocástico a ser seguido pelo preço do minério de ferro será o Movimento Geométrico Browniano, implementado através de um Modelo Binomial conforme proposto por Cox, Ross e Rubinstein (1979). O resultado do trabalho comprova o valor das opções reais estudadas e indica que essas opções reais têm maior valor em cenários de stress, quando o preço do minério de ferro está desvalorizado.

Determinantes de intervenção do Banco Central do Brasil no mercado de câmbio: uma abordagem empírica por regressão logística e redes neurais

Em economias com regimes de metas de inflação é comum que Bancos Centrais intervenham para reduzir os níveis de volatilidade do dólar, sendo estas intervenções mais comuns em países não desenvolvidos. No caso do Brasil, estas intervenções acontecem diretamente no mercado à vista, via mercado de derivativos (através de swaps cambiais) ou ainda com operações a termo, linhas de liquidez e via empréstimos. Neste trabalho mantemos o foco nas intervenções no mercado à vista e de derivativos pois estas representam o maior volume financeiro relacionado à este tipo de atuação oficial. Existem diversos trabalhos que avaliam o impacto das intervenções e seus graus de sucesso ou fracasso mas relativamente poucos que abordam o que levaria o Banco Central do Brasil (BCB) a intervir no mercado. Tentamos preencher esta lacuna avaliando as variáveis que podem se relacionar às intervenções do BCB no mercado de câmbio e adicionalmente verificando se essas variáveis se relacionam diferentemente com as intervenções de venda e compra de dólares. Para tal, além de utilizarmos regressões logísticas, como na maioria dos trabalhos sobre o tema, empregamos também a técnica de redes neurais, até onde sabemos inédita para o assunto. O período de estudo vai de 2005 a 2012, onde o BCB interveio no mercado de câmbio sob demanda e não de forma continuada por longos períodos de tempo, como nos anos mais recentes. Os resultados indicam que algumas variáveis são mais relevantes para o processo de intervenção vendendo ou comprando dólares, com destaque para a volatilidade implícita do câmbio nas intervenções que envolvem venda de dólares, resultado este alinhado com outros trabalhos sobre o tema.

Microinsurance: income risk, social security and the demand for private onsurance by low-income families

Insurance provision against uncertainties is present in several dimensions of peoples´s lives, such as the provisions related to, inter alia, unemployment, diseases, accidents, robbery and death. Microinsurance improves the ability of low-income individuals to cope with these risks. Brazil has a fairly developed financial system but still not geared towards the poor, especially in what concerns the insurance industry. The evaluation of the microinsurance effects on well-being, and the demand for different types of microinsurance require an analysis of the dynamics of the individual income process and an assessment of substitutes and complementary institutions that condition their respective financial behavior. The evaluation of the microinsurance effects on well-being, and the demand for different types of microinsurance require an analysis of the dynamics of the individual income process and an assessment of substitutes and complementary institutions that condition their respective financial behavior. The Brazilian government provides a relatively developed social security system considering other countries of similar income level which crowds-out the demand for insurance and savings. On the other hand, this same public infrastructure may help to foster microfinance products supply. The objective of this paper is to analyze the demand for different types of private insurance by the low-income population using microdata from a National Expenditure Survey (POF/IBGE). The final objective is to help to understand the trade-offs faced for the development of an emerging industry of microinsurance in Brazil.

Learning in peer-to-peer markets: evidence from Airbnb

Peer-to-peer markets are highly uncertain environments due to the constant presence of shocks. As a consequence, sellers have to constantly adjust to these shocks. Dynamic Pricing is hard, especially for non-professional sellers. We study it in an accommodation rental marketplace, Airbnb. With scraped data from its website, we: 1) describe pricing patterns consistent with learning; 2) estimate a demand model and use it to simulate a dynamic pricing model. We simulate it under three scenarios: a) with learning; b) without learning; c) with full information. We have found that information is an important feature concerning rental markets. Furthermore, we have found that learning is important for hosts to improve their profits.