83 resultados para Ary Oswaldo


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E difícil determinar com exatidão a época em que os proprietários de terra resolveram organizar suas fazendas, levando á nucleação de alguma atividade econômica na região de São Carlos de forma a sobrepujar o mero movimento de apropriação de terras com fins inteiramente especulativos já marcante a indústria cafeeira naquela região, entretanto o Brasil cresceu com o ouro verde se assim propriamente dita.

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Apesar das recentes turbulências nos mercados, a utilização de derivativos negociados fora de uma câmara de compensação tem apresentado rápido crescimento, constituindo um dos maiores componentes do mercado financeiro global. A correta inclusão da estrutura de dependência entre fatores de crédito e mercado é de suma importância no apreçamento do risco de crédito adjacente a exposições geradas por derivativos. Este é o apreçamento, envolvendo simulações de Monte Carlo, feito por uma instituição negociante para determinar a redução no valor do seu portfólio de derivativos devido a possibilidade de falência da contraparte. Este trabalho apresenta um modelo com abordagem paramétrica para lidar com a estrutura de dependência, intuitivo e de fácil implementação. Ao mesmo tempo, os números são contrastados com os resultados obtidos através de uma abordagem neutra ao risco para um portfólio replicante, sob o mesmo processo estocástico. O modelo é aplicado sobre um contrato a termo de câmbio, e diferentes cópulas e fatores de correlação são utilizados no processo estocástico.

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As operações de alta frequência (High-Frequency Trading - HFT) estão crescendo cada vez mais na BOVESPA (Bolsa de Valores de São Paulo), porém seu volume ainda se encontra muito atrás do volume de operações similares realizadas em outras bolsas de relevância internacional. Este trabalho pretende criar oportunidades para futuras aplicações e pesquisas nesta área. Visando aplicações práticas, este trabalho foca na aplicação de um modelo que rege a dinâmica do livro de ordens a dados do mercado brasileiro. Tal modelo é construído com base em informações do próprio livro de ordens, apenas. Depois de construído o modelo, o mesmo é utilizado em uma simulação de uma estratégia de arbitragem estatística de alta frequência. A base de dados utilizada para a realização deste trabalho é constituída pelas ordens lançadas na BOVESPA para a ação PETR4.

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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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Esta dissertação pretende discutir a provisão de sinistros do tipo IBNR, bem como qual a melhor forma de estimar estas provisões. Para tanto, serão utilizados dados reais de uma grande seguradora Brasileira para um produto de seguro de um ramo Não Vida. Serão utilizados no cálculo o clássico método Chain Ladder e em contrapartida um modelo de Espaço de Estados e Filtro de Kalman, discutindo as flexibilidades, vantagens e desvantagens de se utilizar tal metodologia.

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Esta dissertação tem por objetivo primário encontrar uma métrica de risco para bancos elegível a ser uma componente específica em futuros modelos de custo de capital. Como objetivo secundário, este trabalho descreve um processo de modelagem passível de ser estendido a outros segmentos bancários. O conjunto de contribuições deste trabalho consiste na visão de aplicação, no objeto de estudo (bancos de pequeno e médio porte com baixa diversificação de produtos ou segmentos no sistema financeiro brasileiro) e na acessibilidade do processo de modelagem estruturado

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A Tecnologia da Informação e Comunicação (TIC) permite que as empresas realizem suas operações de maneira mais eficiente, alavanquem suas estratégias de negócio e tragam assim as vantagens competitivas necessárias para o sucesso e perenidade do empreendimento. É constante nos meios acadêmicos e empresariais o questionamento sobre o valor que a TIC efetivamente traz ao negócio dados os altos investimentos necessários para sua aquisição, implementação e manutenção. A partir da proposição seminal de Markowitz sobre a Análise de Portfólio (que tratou especificamente dos investimentos financeiros), outros autores estenderam este conceito para realizar a avaliação, seleção e priorização de projetos, criando o que atualmente se denomina de Gestão de Portfólio de Projetos. A Gestão de Portfólio de Projetos, por sua vez, foi posteriormente estendida para os projetos de TIC e foi proposta então a abordagem de Gestão de Portfólio de Projetos de TIC. Além das questões meramente técnicas ou metodológicas, vários fatores organizacionais estão presentes na execução deste processo e podem influenciá-lo. Este trabalho identifica os fatores organizacionais que envolvem a Gestão de Portfólio de Projetos de TIC e analisa as influências que estes fatores trazem sobre o processo citado. A pesquisa é de natureza qualitativa, de caráter exploratório e descritivo e é operacionalizada através da realização de estudos de caso múltiplos em 3 (três) bancos médios comerciais brasileiros. A principal contribuição deste trabalho é a proposição de uma estrutura conceitual que representa os diversos fatores organizacionais que influenciam a Gestão de Portfólio de Projetos de TIC em uma organização. Há indícios de que os fatores organizacionais têm grande influência sobre este processo dadas as respostas obtidas nas entrevistas com os profissionais dos bancos analisados.

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O presente trabalho visa propor uma metodologia de cálculo de estresse para cumprir as exigências regulatórias do Bank for International Settlements (BIS) e Comissão de Supervisão Bancária. A metodologia abordada utiliza as variáveis macroeconômicas para se determinar o comportamento da inadimplência de uma determinada carteira de crédito de uma instituição financeira. Para isso, foi dividida em dois estágios: o primeiro modelo responde como seria a inadimplência dada as variáveis macroeconômicas; o segundo modelo equilibra e correlaciona, proporcionalmente, as variáveis macroeconômicas entre si e suas respostas a um choque econômico. Com os dois modelos alinhados é possível simular cenários positivos e negativos e saber os pontos de máximo da inadimplência. Assim, as instituições financeiras podem determinar melhor suas políticas de gestão de risco e retorno.

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O presente trabalho visa comparar, através do modelo de Data Envelopment Analysis orientado a inputs, a eficiência dos bancos comerciais que atuam em economias desenvolvidas dos países do G10 com a eficiência dos bancos comerciais que atuam no mercado brasileiro. Primeiramente, os bancos são comparados utilizando-se um modelo ‘simples’, que considera somente os resultados das operações de cada banco e não contempla as características econômicas e regulatórias de cada mercado. Na sequência, um modelo ‘completo’ é introduzido, incorporando as características do ambiente de negócios de cada país, além dos resultados de cada banco. Os resultados obtidos evidenciam que as variáveis ambientais exercem grande influência na eficiência da indústria bancária. Os bancos que atuam no Brasil, de forma geral, mostraram-se mais eficientes do que os bancos que atuam nas economias mais desenvolvidas, quando consideramos o impacto das variáveis ambientais na eficiência das instituições.

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O objetivo deste estudo é avaliar a propagação de choques econômicos de alguns países sobre o crescimento econômico brasileiro, com principal destaque para China, Estados Unidos da América (EUA) e Argentina, que são os principais parceiros comerciais do Brasil. O aumento do comércio com a China tornou o Brasil muito mais vulnerável a choques no PIB chinês e menos vulnerável, do que no passado recente, a choques no PIB americano, enquanto que a influência da Argentina manteve-se estável. Foi aplicada a metodologia Vetor Autorregressivo Global (Global Var – GVAR), introduzida por Pesaran, Schuermann e Weiner (2004), Garratt, Lee, Pesaran e Shin (2006) e Dées, Di Mauro, Pesaran e Smith (2007), para analisar os canais de comércio e a transmissão de choques entre o resto do mundo e o Brasil. Usando dados trimestrais a partir de 1990 até o final de 2013, foi possível constatar que o aumento da relevância da economia Chinesa na balança comercial Brasileira exerce pressão sobre o crescimento econômico do Brasil. Em suma, a China tornou-se mais relevante para o crescimento econômico do Brasil do que os EUA e a Argentina.

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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.

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Este trabalho tem como objetivo comparar diferentes métodos de previsão de necessidades de caixa no overnight, que assegurem que a liquidez de um produto financeiro específico – neste caso, o Call Deposits (Depósito à Vista, em moeda estrangeira) – seja suficiente para cobrir os riscos de liquidez de uma instituição financeira e, em contrapartida, otimizem o lucro oriundo do saldo restante que ultrapasse o valor de saída destes modelos. Para isso, o modelo de Fluxo de Caixa de Schmaltz (2009), que segrega os diferentes componentes do caixa (determinísticos e estocásticos), será utilizado para determinar as necessidades de caixa e, através do método de Monte Carlo para a previsão de diferentes caminhos, chegamos a um valor médio de saldo para ser utilizado no overnight. Como comparativo, será utilizado o modelo determinístico de Ringbom et al (2004), que oferece a “Taxa de Reserva de Maximização de Lucro”, para, enfim, compará-los historicamente, entre Jan/2009 e Dez/2013, a fim de concluirmos qual dos modelos de reservas de caixa se mostra mais satisfatório. A base de dados utilizada replica os saldos e saques de um banco comercial, para o produto financeiro em questão, e, também, é utilizada para a estimação dos parâmetros.

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Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

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A escolha da cidade do Rio de Janeiro como sede de grandes eventos esportivos mundiais, a Copa do Mundo de Futebol de 2014 e os Jogos Olímpicos de 2016, colocou-a no centro de investimentos em infraestrutura, mobilidade urbana e segurança pública, com consequente impacto no mercado imobiliário, tanto de novos lançamentos de empreendimentos, quanto na revenda de imóveis usados. Acredita-se que o preço de um imóvel dependa de uma relação entre suas características estruturais como quantidade de quartos, suítes, vagas de garagem, presença de varanda, tal como sua localização, proximidade com centros de trabalho, entretenimento e áreas valorizadas ou degradadas. Uma das técnicas para avaliar a contribuição dessas características para a formação do preço do imóvel, conhecido na Econométrica como Modelagem Hedônica de Preços, é uma aplicação de regressão linear multivariada onde a variável dependente é o preço e as variáveis independentes, as respectivas características que deseja-se modelar. A utilização da regressão linear implica em observar premissas que devem ser atendidas para a confiabilidade dos resultados a serem analisados, tais como independência e homoscedasticidade dos resíduos e não colinearidade entre as variáveis independentes. O presente trabalho objetiva aplicar a modelagem hedônica de preços para imóveis localizados na cidade do Rio de Janeiro em um modelo de regressão linear multivariada, em conjunto com outras fontes de dados para a construção de variáveis de acessibilidade e socioambiental a fim de verificar a relação de importância entre elas para a formação do preço e, em particular, exploramos brevemente a tendência de preços em função da distância a favelas. Em atenção aos pré-requisitos observados para a aplicação de regressão linear, verificamos que a premissa de independência dos preços não pode ser atestada devido a constatação da autocorrelação espacial entre os imóveis, onde não apenas as características estruturais e de acessibilidade são levadas em consideração para a precificação do bem, mas principalmente a influência mútua que os imóveis vizinhos exercem um ao outro.