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.

Duração da venda de imóveis em lançamento no Brasil

No trabalho "Equilibrium Valuation of Illiquid Assets" John Krainer e Stephen F. LeRoy desenvolvem um modelo baseado em pesquisa e apropriação e classificam os imóveis como ativos ilíquidos, ou seja, para a efetivação das suas transações é necessário um lapso de tempo e que o comportamento ótimo dos compradores e vendedores é inconsistente com a imediata realização dessas transações. Com intuito de confirmar se a afirmação de Krainer e LeRoy se aplica ao caso brasileiro e quantificar a duração desse lapso, esta dissertação teve por objetivo determinar o tempo médio de venda para os imóveis em lançamento localizados nas cidades de Belo Horizonte, Goiânia, Porto Alegre e Recife, no período de janeiro de 1997 a dezembro de 2001. Inicialmente foram calculadas as probabilidades de venda dos imóveis (Pis) e a partir dessas Pis foram calculados os tempos médios de venda dos imóveis. Para o estabelecimento dessas probabilidades foram desenvolvidos programas usados no aplicativo computacional Matlab (versão 6.0.0.88 release 12). Pôde-se constatar que as transações imobiliárias nos mercados estudados só ocorrem após um lapso de tempo, que variou de oito meses a três anos.

Método de estimação de modelos de ciclos reais - um estudo para as economias brasileira e americana

O presente trabalho estima por máxima verossimilhança um modelo de ciclos reais para as economias brasileira americana. Os parâmetros são estimados partir de um VAR na forma estrutural obtido de um modelo macroeconômico de horizonte infinito com agente representativo choque tecnológico. Como algumas variáveis necessárias para estimação do modelo não são observadas emprega-se, na rotina computacional escrita em Matlab, método de Filtro de Kalman. Desta forma, enfoque adotado apresenta-se como opção metodologia de calibração, bem como metodologia de modelos VAR com imputação ad hoc de condições de identificação. Para estimação do modelo construiu-se uma base de dados de tributação para o Brasil, desagregando em impostos sobre absorção, sobre rendimento do fator capital sobre fator trabalho para período 1949-1995. Também empreende-se ao longo da dissertação, um detalhamento minucioso da técnica econométrica empregada dos procedimentos computacionais adotados.

Comportamento de pares de ações no mercado brasileiro sob a ótica da cointegração, para preços intra-diários

Esta dissertação estuda o movimento do mercado acionário brasileiro com o objetivo de testar a trajetória de preços de pares de ações, aplicada à estratégia de pair trading. Os ativos estudados compreendem as ações que compõem o Ibovespa e a seleção dos pares é feita de forma unicamente estatística através da característica de cointegração entre ativos, sem análise fundamentalista na escolha. A teoria aqui aplicada trata do movimento similar de preços de pares de ações que evoluem de forma a retornar para o equilíbrio. Esta evolução é medida pela diferença instantânea dos preços comparada à média histórica. A estratégia apresenta resultados positivos quando a reversão à média se efetiva, num intervalo de tempo pré-determinado. Os dados utilizados englobam os anos de 2006 a 2010, com preços intra-diários para as ações do Ibovespa. As ferramentas utilizadas para seleção dos pares e simulação de operação no mercado foram MATLAB (seleção) e Streambase (operação). A seleção foi feita através do Teste de Dickey-Fuller aumentado aplicado no MATLAB para verificar a existência da raiz unitária dos resíduos da combinação linear entre os preços das ações que compõem cada par. A operação foi feita através de back-testing com os dados intra-diários mencionados. Dentro do intervalo testado, a estratégia mostrou-se rentável para os anos de 2006, 2007 e 2010 (com retornos acima da Selic). Os parâmetros calibrados para o primeiro mês de 2006 puderam ser aplicados com sucesso para o restante do intervalo (retorno de Selic + 5,8% no ano de 2006), para 2007, onde o retorno foi bastante próximo da Selic e para 2010, com retorno de Selic + 10,8%. Nos anos de maior volatilidade (2008 e 2009), os testes com os mesmos parâmetros de 2006 apresentaram perdas, mostrando que a estratégia é fortemente impactada pela volatilidade dos retornos dos preços das ações. Este comportamento sugere que, numa operação real, os parâmetros devem ser calibrados periodicamente, com o objetivo de adaptá-los aos cenários mais voláteis.

Optimal provision of implicit and explicit incentives in asset management contracts

This paper investigates the importance of the fiow of funds as an implicit incetive provided by investors to portfolio managers in a two-period relationship. We show that the fiow of funds is a powerful incentive in an asset management contract. We build a binomial moral hazard model to explain the main trade-ofIs in the relationship between fiow, fees and performance. The main assumption is that efIort depend" on the combination of implicit and explicit incentives while the probability distrioutioll function of returns depends on efIort. In the case of full commitment, the investor's relevant trade-ofI is to give up expected return in the second period vis-à-vis to induce efIort in the first período The more concerned the investor is with today's payoff. the more willing he will be to give up expected return in the following periods. That is. in the second period, the investor penalizes observed low returns by withdrawing resources from non-performing portfolio managers. Besides, he pays performance fee when the observed excess return is positive. When commitment is not a plausible hypothesis, we consider that the investor also learns some symmetríc and imperfect information about the ability of the manager to generate positive excess returno In this case, observed returns reveal ability as well as efIort choices exerted by the portfolio manager. We show that implicit incentives can explain the fiow-performance relationship and, conversely, endogenous expected return determines incentives provision and define their optimal leveIs. We provide a numerical solution in Matlab that characterize these results.