120 resultados para Mercado futuro - Previsão


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Nos últimos anos, a participação dos especuladores (hedge funds, fundos indexados a commodities e outros agentes financeiros) no mercado de derivativos de commodities aumentou. Este trabalho avalia se a posição destes não-hedgers apresenta uma relação de precedência temporal (no sentido de Granger-causa) com os retornos dos preços futuros das principais commodities agrícolas exportadas pelo Brasil (açúcar, café, soja, milho e algodão). Com base nos dados disponibilizados pelo relatório Supplemental COT (Commitments of Traders) e pelo relatório DCOT (Disaggregated Commitments of Traders Report), divulgados pela CFTC (U.S.Commodity Futures Trading Commission), foi aplicado o teste de causalidade de Granger para essas commodities. Com os resultados observados, não se pode concluir a existência de relação de precedência temporal entre a posição dos especuladores e os retornos dos preços futuros das respectivas commodities.

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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.

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ABSTRACT Global Sugar market has changed considerably since 1970; the dramatic fluctuations in sugar prices have affected the sugar market worldwide. Therefore, new countries such as Brazil, India, China and Thailand start to invest intensively into this market. In the new scenario, Brazil became the main producer of sugar, as well as the main exporter one. The models considered in this study showed the influence of the main sugar producers and the worldwide stocks against the commodity price behaviour. Firstly, the study showed that ending-stocks have a higher impact in the sugar prices comparing to beginning-stocks, in this case, the main countries that contribute for stocks build-up were Brazil and India. Secondly, this study evaluated the impact of the largest sugar producers against the price, the models concluded that Brazil was the most significant country followed by China. Although the study showed Brazil as the main country which impacts stocks and sugar price; it is important to highlight that other countries are also important in the context to identify the main drivers for the supply and demand dynamics in order to evaluate price levels in response of the production and stocks.

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Sistematizar o estudo das técnicas de previsão relevantes para a análise do mercado de informática no Brasil agrupando-as em um modelo prático, e apresentar os resultados de sua aplicação ou seja o trabalho baseia-se na tendência atual de integração das técnicas disponíveis, em um sistema dinâmico de previsões na empresa

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O objetivo desse trabalho é avaliar a capacidade de previsão do mercado sobre a volatilidade futura a partir das informações obtidas nas opções de Petrobras e Vale, além de fazer uma comparação com modelos do tipo GARCH e EWMA. Estudos semelhantes foram realizados no mercado de ações americano: Seja com uma cesta de ações selecionadas ou com relação ao índice S&P 100, as conclusões foram diversas. Se Canina e Figlewski (1993) a “volatilidade implícita tem virtualmente nenhuma correlação com a volatilidade futura”, Christensen e Prabhala (1998) concluem que a volatilidade implícita é um bom preditor da volatilidade futura. No mercado brasileiro, Andrade e Tabak (2001) utilizam opções de dólar para estudar o conteúdo da informação no mercado de opções. Além disso, comparam o poder de previsão da volatilidade implícita com modelos de média móvel e do tipo GARCH. Os autores concluem que a volatilidade implícita é um estimador viesado da volatilidade futura mas de desempenho superior se comparada com modelos estatísticos. Gabe e Portugal (2003) comparam a volatilidade implícita das opções de Telemar (TNLP4) com modelos estatísticos do tipo GARCH. Nesse caso, volatilidade implícita tambem é um estimador viesado, mas os modelos estatísticos além de serem bons preditores, não apresentaram viés. Os dados desse trabalho foram obtidos ao longo de 2008 e início de 2009, optando-se por observações intradiárias das volatilidades implícitas das opções “no dinheiro” de Petrobrás e Vale dos dois primeiros vencimentos. A volatidade implícita observada no mercado para ambos os ativos contém informação relevante sobre a volatilidade futura, mas da mesma forma que em estudos anteriores, mostou-se viesada. No caso específico de Petrobrás, o modelo GARCH se mostrou um previsor eficiente da volatilidade futura

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Diante do inédito momento vivido pela economia brasileira e, especialmente, pela bolsa de valores nacional, principalmente após a obtenção do grau de investimento pelo Brasil, este trabalho aborda um tema que ganhou um enorme espaço na mídia atual que é a análise técnica. A partir de uma amostra de 37 ações listadas na Bolsa de Valores de São Paulo no período compreendido entre janeiro de 1999 e agosto de 2009, este trabalho examina se a análise técnica agrega valor 'as decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria nenhuma razão para se encontrar estratégias com retornos positivos, baseando-se apenas nos valores históricos dos ativos. Ou seja, não haveria razão para os resultados das séries originais serem maiores que os das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos e só foram superados pelas séries simuladas em aproximadamente 25% da amostra, indicando que a análise técnica tem sim seu valor.

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Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

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Utilizando dados financeiros brasileiros do Ibovespa, testa-se a validade dos modelos de valor presente (MVP) no mercado de ações. Estes modelos relacionam o preço de uma ação ao seu fluxo de caixa futuro esperado (dividendos) trazido a valor presente utilizando uma taxa de desconto constante ou variante ao longo do tempo. Associada a estes modelos está a questão da previsibilidade dos retornos num contexto de expectativas racionais. Neste artigo é realizada uma análise multivariada num arcabouço de séries temporais utilizando a técnica de Autorregressões Vetoriais. Os resultados empíricos corroboram, em grande medida, o MVP para o Ibovespa brasileiro, pois há uma igualdade estatística entre a previsão ótima do mercado para o spread do equilíbrio de longo prazo e seus valores observados.

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Este trabalho examina hipóteses de microestrutura de mercado nos dados de minicontratos futuros do Ibovespa divulgados em alta frequência pelo sinal de market data da BM&FBOVESPA. Para a análise, foi utilizado o modelo de duração condicional autoregressivo, o qual permite o tratamento estatístico de séries financeiras que possuem distribuição em espaços irregulares de tempo e padrões condicionais ao conjunto de informações disponíveis no mercado. A contribuição deste trabalho reside na validação das premissas sobre microestrutura nos mercados de futuros de índice, que são diferentes dos mercados de ações, pois não existe a figura do formador de mercado, e a literatura global sugere que o efeito da assimetria de informação é insignificante na formação de preços devido à diversificação de ativos dos índices. Em contrapartida, o especulador é o provedor de liquidez neste mercado, e seu papel na intensidade de negociação, volume e spread é avaliado. Os resultados confirmam a relação negativa entre intensidade de negociação, volume e spread e corroboram a tese de que a liquidez de mercado pode ser entendida como o preço pela demanda por execução imediata de negócios.

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O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.

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O objetivo deste estudo é fazer uma análise da relação entre o erro de previsão dos analistas de mercado quanto à rentabilidade das empresas listadas na BM&FBOVESPA S.A. (Bovespa) e os requerimentos de divulgação do International Financial Reporting Standards (IFRS). Isto foi feito através da regressão do erro de previsão dos analistas, utilizando a metodologia de dados em painel no ano de implantação do IFRS no Brasil, 2010, e, complementarmente em 2012, para referenciamento desses dados. Partindo desse pressuposto, foi determinado o erro de previsão das empresas listadas na Bovespa através de dados de rentabilidade (índice de lucro por ação/earnings per share) previstos e realizados, disponíveis nas bases de dados I/B/E/S Earnings Consensus Information, providos pela plataforma Thomson ONE Investment Banking e Economática Pro®, respectivamente. Os resultados obtidos indicam uma relação negativa entre o erro de previsão e o cumprimento dos requisitos de divulgação do IFRS, ou seja, quanto maior a qualidade nas informações divulgadas, menor o erro de previsão dos analistas. Portanto, esses resultados sustentam a perspectiva de que o grau de cumprimento das normas contábeis é tão ou mais importante do que as próprias normas. Adicionalmente, foi verificado que quando a empresa listada na BM&FBOVESPA é vinculada a Agência Reguladora, seu erro de previsão não é alterado. Por fim, esses resultados sugerem que é importante que haja o aprimoramento dos mecanismos de auditoria das firmas quanto ao cumprimento dos requerimentos normativos de divulgação, tais como: penalidades pela não observância da norma (enforcement), estruturas de governança corporativa e auditorias interna e externa.

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O objetivo da dissertação foi obter um modelo de previsão para os preços dos imóveis, praticados no mercado imobiliário da cidade do Rio de Janeiro no ano 2000, utilizando a Metodologia do Preço Hedônico (HPM), que deve reponder a duas questões: a) Quais são as características relevantes; b) Qual é a forma de relacionamento entre os preços e as características. O modelo de previsão foi obtido, com base em procedimentos econométricos, e teve duas etapas distintas. Na primeira etapa, de formulação do modelo, foram realizadas regressões paras as formas funcionais mais utilizadas pelos estudos na área, a saber, a forma funcional linear, dupla logarítmica e semilogarítmica. Em seguida foi utilizado o procedimento de seleção de modelos “geral para específico”. A segunda etapa consistiu na previsão fora da amostra. Isto é, a partir das formas funcionais reduzidas e utilizando-se dos coeficientes das variáveis significativas, obteve-se os preços estimados e em seguida foram comparados com os preços efetivamente praticados pelo mercado. Calculou-se, então, os Erro Quadrático Médio (EQM) e o Erro Absoluto Médio (EAM) e com o auxílio dos testes de diagnósticos e igualdade de variância, escolheu-se a forma funcional que melhor se adequou aos dados Desta forma, para um nível de significância de 5%, a forma funcional que melhor se adequou aos critérios estabelecidos foi a dupla logarítmica e apresentou como resultado da estimação um R2=92,63% e dentre as características mais relevantes para estimação do preço do imóvel pode-se destacar, entre outras, o tamanho do imóvel como características físicas; a ocorrência de roubos como características de segurança, a quantidade disponível de bens e serviços destinados ao lazer como características de vizinhança e a disponibilidade ou não de serviços de hotelaria como características dummies.

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Este estudo tem o objetivo de comparar várias técnicas que podem ser empregadas para proteger posições à vista usando mercados futuros. Partindo de uma posição na qual o investidor está à mercê do mercado, adota-se as técnicas mais simples de proteção até chegar a estimação da razão ótima de hedge ou de risco mínimo utilizando o modelo condicional, modelo no qual a variância é dependente do tempo. Para justificar a utilização da razão ótima de hedge dinâmica é introduzida a possibilidade de haver custo de transação. Os dados utilizados neste estudo são o preço à vista e preço de ajuste futuro do IBOVESPA do período 13/07/90 à 14/12/95.

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Utilizando os dados sobre o mercado imobiliário carioca, testa-se a validade do modelo de valor presente (MVP) para os imóveis localizados nas zonas sul e oeste da cidade do Rio de Janeiro. Esse modelo relaciona o preço do imóvel ao seu ßuxo de caixa futuro esperado (aluguéis) trazido ao valor presente utilizando uma taxa de desconto constante. A técnica econométrica utilizada foi desenvolvida por Campbell (1987) e Campbell e Shiller (1987), e se trata de uma analise multivariada a partir de Auto-regressões Vetoriais. Os resultados empíricos demonstram que parte dos imóveis nessas regiões aceitam o MVP. Desta forma, tem-se uma fraca evidência que o MVP tem validade nos imóveis cariocas.

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Através de dados financeiros de ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo, testa-se a validade do modelo de valor presente (MVP) com retornos esperados constantes ao longo do tempo (Campbell & Schiller, 1987). Esse modelo relaciona o preço de uma ação ao seu esperado fluxo de dividendos trazido a valor presente a uma taxa de desconto constante ao longo do tempo. Por trás desse modelo está a hipótese de expectativas racionais, bem como a hipótese de previsibilidade de preço futuro do ativo, através da inserção dos dividendos esperados no período seguinte. Nesse trabalho é realizada uma análise multivariada num arcabouço de séries temporais, utilizando a técnica de Auto-Regressões Vetoriais. Os resultados empíricos apresentados, embora inconclusivos, permitem apenas admitir que não é possível rejeitar completamente a hipótese de expectativas racionais para os ativos brasileiros.