3 resultados para Hiperbólica e Teca

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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A pesquisa objetivou testar se a distribuição hiperbólica de Barndorff-Nielsen constitui representação adequada da distribuição de retornos no mercado acionário brasileiro. Foram considerados os retornos diários do Índice Bovespa e de 30 ações individuais, no período de 30 de junho de 1994 a 31 de dezembro de 1999 e em três subperíodos seus. Os resultados indicam que a distribuição hiperbólica constitui boa representação dos retornos do Índice Bovespa, tanto para o período global como para os três subperíodos, e constitui melhora substancial em relação à distribuição normal. Para as 30 ações analisadas, contudo, os resultados não são inequívocos. A depender do período considerado, a proporção de ações para as quais a distribuição hiperbólica se mostra adequada é variável - de um mínimo de 30 por cento a um máximo de 75 por cento. Mesmo no caso do Índice Bovespa, entretanto, a distribuição hiperbólica não parece captar retornos extremos.

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Apresentamos a distribuição hiperbólica corno alternativa à distribuição normal para a modelagem em finanças. A distribuição hiperbólica possui a vantagem de ter caudas pesadas e de permitir grande concentração das observações em torno da média. Estas características são verificadas empiricamente para os retornos dos ativos financeiros. Além de possuir um bom ajuste aos dados, o processo de Lévy hiperbólico apresenta caminhos puramente descontínuos. Corno os preços dos ativos seguem trajetórias descontínuas. esta característica consiste em mais urna vantagem desta distribuição. As descontinuidades nos levam a um modelo incompleto. )"lesmo assim, é possível definir urna fórmula para o apreçamento de opções. O bom ajuste aos dados da distribuição hiperbólica pode ser mais um indício de trabalharmos em mercados incompletos. Estimamos os parâmetros da hiperbólica para dados brasileiros. Com a fórmula de apreçamento e com os parâmetros estimados, determinamos os pre(;os para urna opção de Telebrás.

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Seguros de carteiras proporcionam aos gestores limitar o risco de downside sem renunciar a movimentos de upside. Nesta dissertação, propomos um arcabouço de otimização de seguro de carteira a partir de um modelo híbrido frequentista-Bayesiano com uso de derivativos. Obtemos a distribuição conjunta de retornos regulares através de uma abordagem estatística frequentista, uma vez removidos os outliers da amostra. A distribuição conjunta dos retornos extremos, por sua vez, é modelada através de Redes Bayesianas, cuja topologia contempla os eventos que o gestor considera crítico ao desempenho da carteira. Unindo as distribuições de retornos regulares e extremos, simulamos cenários futuros para a carteira. O seguro é, então, otimizado através do algoritmo Evolução Diferencial. Mostramos uma aplicação passo a passo para uma carteira comprada em ações do Ibovespa, utilizando dados de mercado entre 2008 e 2012.