69 resultados para Clusters de Volatilidade


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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.

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Um dos desafios diários enfrentados nas diferentes empresas é avaliar com razoável precisão a dinâmica dos preços de seus ativos e passivos. Em muitos casos esses preços estão atrelados ao preço de commodities, devido a sua presença tanto como insumos produtivos quanto em derivativos financeiros. Nesse contexto o presente trabalho se propõe a avaliar um modelo de volatilidade estocástico através da aplicação de estratégias de trading. Desta forma busca-se comparar diferentes estratégias de negociação para avaliar o resultado financeiro obtido a partir da adoção do modelo proposto.

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São dois os objetivos deste artigo. O primeiro constitui-se em formalizar e formatar a resposta à questão acerca de como se comporta a volatilidade dos preços de titulos, futuros e derivativos de forma geral ao loogo do tempo. Com isto mostra-se que a abordagem empírica tradicional usada para analisar-se o comportamento estatístico de uma série de futuros não é apropriada para economias "instáveis" onde os prazos são curtos (ou para qualquer economia onde haja liquidez nos contratos próximos da maturidade, caso até hoje do Brasil). O segundo objetivo é analisar o mercado futuro de depósitos intemnanceiros (DIfuturo)-- um dos mais importantes mercados financeiros da economia brasileira. Provar-se-á que, do ponto de vista de apreçamento de ativos, este mercado COI'J1>Orta-se exatamente da mesma forma que um mercado à vista detitulos, ao invés de futuro de juros. Analisam-se as implicações empíricas desta constatação no que diz respeito à estrutura a termo da volatilidade, tema da primeira parte do artigo. É um artigo exclusivamente teóric.o, sobre qual deve ser a abordagem empírica correta para mercados de juros e futuros. Na verdade, ele faz parte de um artigo mais amplo, que incorpora, dentre outras análises, urna aplicação empírica.; São dois os sentidos em que esta versão é ampliada no trabalho original (embora esteja-se com o commtário a seguir fugindo do escopo do artigo ora apresentado, julgase tal comentário pertinente para que o leitor especializado possa situar melhor o trabalho na literatura e requisitar o trabalho original caso se interesse). O primeiro tem como objetivo provar que a hipótese de Samuelson -de que a volatilidade dos futuros aumenta a medida que se aproxima de sua maturida~ inconsistente com a ausência de arbitragem em mercados completos (no entanto, como esta é uma hipótese relevante na prática., propêie-se urna forma de fonnalizá-la através de Modelos de Deformação do Tempo). O segundo consiste na aplicação empirica propriamente dita. Discute-se um trabalho empírico (Milooas( 1986) que testa a hipótes de Samuelson para diversos mercados futuros americanos~ e adapta-o para o mercado futuro de Dl.

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Estimar e prever a volatilidade de um ativo é uma tarefa muito importante em mercados financeiros. Nosso objetivo neste trabalho é propor o conceito de deformação temporal neste contexto. A idéia é que o mercado modifica-se com a chegada de novas informações, e não com o decorrer do tempo de calendário. Nós estimamos a volatilidade dos retornos do IBOVESPA, aplicando Modelos de Volatilidade Estocástica sem e com Deformação Temporal.

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The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.

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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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Nos clusters empresariais, a proximidade geográfica e cultural pode viabilizar o acesso especial a relacionamentos pessoais, qualidade em informação, e fortes incentivos ao aumento da produtividade e da inovação. Esses benefícios são importantes não só para as empresas em concorrência, mas também para as demais organizações do entorno. A partir deste quadro de referências, esta pesquisa tem como objetivo determinar como as atividades de pesquisa e desenvolvimento (P&D) podem ser utilizadas estrategicamente pelos agentes econômicos localizadas em um cluster de empresas exportadoras e intensivas em conhecimento. A pesquisa, que estudou 18 empresas âncoras do cluster de tecnologia da informação e comunicação (TIC) da região metropolitana de Campinas (RMC), revelou que os benefícios da localização são aproveitados pelas empresas, e de forma estratégica, pois resultados relacionados ao aumento da competitividade da operação no Brasil podem ser observados na amostra estudada.

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Revendo a definição e determinação de bolhas especulativas no contexto de contágio, este estudo analisa a bolha do DotCom nos mercados acionistas americanos e europeus usando o modelo de correlação condicional dinâmica (DCC) proposto por Engle e Sheppard (2001) como uma explicação econométrica e, por outro lado, as finanças comportamentais como uma explicação psicológica. Contágio é definido, neste contexto, como a quebra estatística nos DCC’s estimados, medidos através das alterações das suas médias e medianas. Surpreendentemente, o contágio é menor durante bolhas de preços, sendo que o resultado principal indica a presença de contágio entre os diferentes índices dos dois continentes e demonstra a presença de alterações estruturais durante a crise financeira.

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Reviewing the de nition and measurement of speculative bubbles in context of contagion, this paper analyses the DotCom bubble in American and European equity markets using the dynamic conditional correlation (DCC) model proposed by (Engle and Sheppard 2001) as on one hand as an econometrics explanation and on the other hand the behavioral nance as an psychological explanation. Contagion is de ned in this context as the statistical break in the computed DCCs as measured by the shifts in their means and medians. Even it is astonishing, that the contagion is lower during price bubbles, the main nding indicates the presence of contagion in the di¤erent indices among those two continents and proves the presence of structural changes during nancial crisis