Estimação da razão ótima de hedge para dólar futuro usando um modelo M-GARCH-BEKK-Diagonal

o presente trabalho versa, fundamentalmente, sobre o entendimento da volatilidade, sua modelagem e estimação. Como objeto mais específico, tem-se a comparação de dois métodos de estimação da razão de hedge para uma carteira com dois ativos: dólar spot e dólar futuro. Usando dados para dois períodos - abril de 1995 a março de 2004 e janeiro de 1999 a 30 de março de 2004 -, a análise pelo método MGARCH-BEKK-Diagonal se mostrou superior ao MQO, no sentido de que, com o primeiro, conseguiu-se uma variação percentual negativa da variância da carteira em relação à carteira sem hedge - resultado oposto ao obtido, usando-se a outra abordagem. Sugere-se aqui que a explicação do sucesso de um modelo multivariado - extensão do modelo ARCH inicialmente proposto por Engle (1982) - deve-se a sua melhor adequação a um fato estilizado em Finanças: a concentração de volatilidade durante certos períodos, bem como ao uso de uma covariância em cuja estrutura se consideram seu caráter autoregressivo e o efeito de choques passados. A redução percentual da variância obtida indica ainda a importância do mercado futuro de dólar para a atividade de hedge e para a diminuição da incerteza.

Prêmio do dólar no mercado paralelo, o subfaturamento de exportações e o superfaturamento de importações

Esse trabalho divide-se em duas partes. Na primeira, desenvolve-se teoricamente a questão de sub ou superfaturamento das exportações e importações no contexto da escolha envolvendo risco. Para isso, utiliza-se uma adaptação do "Problema das Duas Aplicações". A segunda parte objetiva averiguar a evidência empírica a respeito desse assunto. De uma forma geral, conclui-se, em consonância com os desenvolvimentos teóricos efetuados na primeira parte do trabalho (embora apenas no tocante às exportações), pela não possibilidade de negação da hipótese de que o prêmio do mercado paralelo do dólar apresente um importante pape I nesse processo.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Construção de superfície de volatilidade para o mercado brasileiro de opções de dólar baseado no modelo de volatilidade estocástica de Heston

Nos últimos anos, o mercado brasileiro de opções apresentou um forte crescimento, principalmente com o aparecimento da figura dos High Frequency Traders (HFT) em busca de oportunidades de arbitragem, de modo que a escolha adequada do modelo de estimação de volatilidade pode tornar-se um diferencial competitivo entre esses participantes. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção do modelo de volatilidade estocástica de Heston (1993) na construção de superfície de volatilidade para o mercado brasileiro de opções de dólar, bem como a facilidade e o ganho computacional da utilização da técnica da Transformada Rápida de Fourier na resolução das equações diferenciais do modelo. Além disso, a partir da calibração dos parâmetros do modelo com os dados de mercado, consegue-se trazer a propriedade de não-arbitragem para a superfície de volatilidade. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Aplicação de redes neurais para previsão de contrato de dólar futuro no mercado brasileiro

Este trabalho tem por objetivo a construção de uma rede neural para previsão do movimento dos contratos de dólar futuro e a construção de estratégias de negociação, para prover uma ferramenta para estimar o movimento do câmbio e para a negociação desses ativos. Essa ferramenta pode auxiliar empresas que necessitam fazer hedge de ativos e passivos e players do mercado que necessitam rentabilizar carteiras. Neste trabalho utilizamos como input dados de ativos do mercado financeiro, de janeiro de 2001 até setembro de 2013, disponíveis via terminal Bloomberg. Para o cálculo dos resultados financeiros das estratégias utilizamos dados de preços referenciais disponibilizados pela BM&F.

Impacto das negociações algorítmicas de alta frequência no mercado futuro de dólar

Este trabalho apresenta um estudo do impacto das negociações algorítmicas no processo de descoberta de preços no mercado de câmbio. Foram utilizados dados de negociação de alta frequência para contratos futuros de reais por dólar (DOL), negociados na Bolsa de Valores de São Paulo no período de janeiro a junho de 2013. No intuito de verificar se as estratégias algorítmicas de negociação são mais dependentes do que as negociações não algorítmicas, foi examinada a frequência em que algoritmos negociam entre si e comparou-se a um modelo benchmark que produz probabilidades teóricas para diferentes tipos de negociadores. Os resultados obtidos para as negociações minuto a minuto apresentam evidências de que as ações e estratégias de negociadores algorítmicos parecem ser menos diversas e mais dependentes do que aquelas realizadas por negociadores não algorítmicos. E para modelar a interação entre a autocorrelação serial dos retornos e negociações algorítmicas, foi estimado um vetor autorregressivo de alta frequência (VAR) em sua forma reduzida. As estimações mostram que as atividades dos algoritmos de negociação causam um aumento na autocorrelação dos retornos, indicando que eles podem contribuir para o aumento da volatilidade.

Os determinantes macroeconômicos da estrutura a termo das taxas de juros em dólar no Brasil

Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo de três fatores em que os movimentos da Estrutura a Termo da Taxa de Juros em Dólar, o Cupom Cambial, são determinados por variáveis macroeconômicas observáveis. O estudo segue a metodologia elaborada por Huse (2011), que propõe um modelo baseado nos estudos de Nelson e Siegel (1987) e Diebold e Li (2006). Os fatores utilizados são: taxa de câmbio em real por dólar, spread do Credit Default Swap (CDS) Brasil de cinco anos, índice de preço de commodities, taxa de cupom cambial futura com vencimento em três meses, taxa futura de juros em dólar com cupom zero (Libor), volatilidade implícita da taxa de câmbio esperada pelo mercado de hoje até um ano, e inflação implícita de um ano no Brasil. O modelo foi capaz de explicar 95% das mudanças na estrutura a termo do cupom cambial. Aumentos no spread do CDS, na taxa de cupom cambial de três meses, na Libor, no índice de preço de commodities, e na volatilidade implícita do câmbio com vencimento em um ano estão diretamente relacionados com aumento na curva de juros em dólar. Por sua vez, a depreciação cambial tem correlação positiva com as maturidades mais curtas, até 2.5 anos, e negativo com a parte longa, até cinco anos. Choques na inflação implícita têm um pequeno impacto positivo para vencimentos curtos, mas levemente negativo para vencimentos mais longos.

Os impactos das intervenções do Banco Central do Brasil sobre os movimentos intradiários do mercado futuro de dólar

Esse trabalho avalia a influência das intervenções do Banco Central do Brasil (BCB) sobre o mercado de moeda estrangeira entre outubro de 2011 e dezembro de 2014. Utilizando dados intradiários para as cotações da taxa de câmbio e para as intervenções, são analisados, através da metodologia de estudo de eventos, os impactos das intervenções sobre o nível e volatilidade da taxa de câmbio. Os resultados mostram que as intervenções, quando não são esperadas pelo mercado, influenciam a taxa de câmbio e o efeito varia com o tamanho da intervenção. Por outro lado, não há evidências claras de que a atuação do BCB no mercado de câmbio contribui para reduzir a volatilidade cambial no curto prazo.