8 resultados para Multi factor affine processes

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Multivariate Affine term structure models have been increasingly used for pricing derivatives in fixed income markets. In these models, uncertainty of the term structure is driven by a state vector, while the short rate is an affine function of this vector. The model is characterized by a specific form for the stochastic differential equation (SDE) for the evolution of the state vector. This SDE presents restrictions on its drift term which rule out arbitrages in the market. In this paper we solve the following inverse problem: Suppose the term structure of interest rates is modeled by a linear combination of Legendre polynomials with random coefficients. Is there any SDE for these coefficients which rules out arbitrages? This problem is of particular empirical interest because the Legendre model is an example of factor model with clear interpretation for each factor, in which regards movements of the term structure. Moreover, the Affine structure of the Legendre model implies knowledge of its conditional characteristic function. From the econometric perspective, we propose arbitrage-free Legendre models to describe the evolution of the term structure. From the pricing perspective, we follow Duffie et al. (2000) in exploring Legendre conditional characteristic functions to obtain a computational tractable method to price fixed income derivatives. Closing the article, the empirical section presents precise evidence on the reward of implementing arbitrage-free parametric term structure models: The ability of obtaining a good approximation for the state vector by simply using cross sectional data.

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Multi-factor models constitute a useful tool to explain cross-sectional covariance in equities returns. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide interval forecasts.

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Multi-factor models constitute a use fui tool to explain cross-sectional covariance in equities retums. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide intervaI forecasts.

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Com o objetivo de precificar derivativos de taxas de juros no mercado brasileiro, este trabalho foca na implementação do modelo de Heath, Jarrow e Morton (1992) em sua forma discreta e multifatorial através de uma abordagem numérica, e, que possibilita uma grande flexibilidade na estimativa da taxa forward sob uma estrutura de volatilidade baseada em fatores ortogonais, facilitando assim a simulação de sua evolução por Monte Carlo, como conseqüência da independência destes fatores. A estrutura de volatilidade foi construída de maneira a ser totalmente não paramétrica baseada em vértices sintéticos que foram obtidos por interpolação dos dados históricos de cotações do DI Futuro negociado na BM&FBOVESPA, sendo o período analisado entre 02/01/2003 a 28/12/2012. Para possibilitar esta abordagem foi introduzida uma modificação no modelo HJM desenvolvida por Brace e Musiela (1994).

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There is strong empirical evidence that risk premia in long-term interest rates are time-varying. These risk premia critically depend on interest rate volatility, yet existing research has not examined the im- pact of time-varying volatility on excess returns for long-term bonds. To address this issue, we incorporate interest rate option prices, which are very sensitive to interest rate volatility, into a dynamic model for the term structure of interest rates. We estimate three-factor affine term structure models using both swap rates and interest rate cap prices. When we incorporate option prices, the model better captures interest rate volatility and is better able to predict excess returns for long-term swaps over short-term swaps, both in- and out-of-sample. Our results indicate that interest rate options contain valuable infor- mation about risk premia and interest rate dynamics that cannot be extracted from interest rates alone.

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Com o aumento do número de gestores especializados em um número cada vez maior de possibilidades de investimentos na indústria de fundos brasileira, os fundos Multigestor se tornaram uma alternativa para os investidores que procuram diversificar seus investimentos e delegam às instituições financeiras o trabalho de alocar os recursos dentro das diferentes estratégias e fundos existentes no mercado. O intuito deste estudo é avaliar a capacidade de gerar retornos anormais (alfa) dos fundos de fundos da indústria brasileira, classificados como Fundos Multimercados Multigestor. Para isso foi estudada uma amostra com 1.421 fundos Multigestor com tributação de Longo Prazo no período de janeiro de 2005 a dezembro de 2011. A análise dos resultados encontrados através de regressões de modelos de vários fatores, derivados do modelo de Jensen (1968), sugere que apenas 3,03% dos fundos estudados conseguem adicionar valor a seus cotistas. Foram estudadas ainda as três principais fontes potenciais de geração de alfa dos fundos de fundos, a escolha das estratégias que compõe a carteira do fundo (alocação estratégica), a antecipação de movimentos de mercado (market timing) e a capacidade selecionar os melhores fundos dentro de cada estratégia (seleção de fundos). A partir da inclusão de termos quadráticos, conforme proposto pelos modelos de Treynor e Mazuy (1966) pode-se verificar que os fundos Multigestor, em média, não conseguem adicionar valor tentando antecipar movimentos de mercado (market timing). Através da construção de uma variável explicativa com a composição estratégica de cada fundo da amostra em cada período de tempo, pode-se verificar que os gestores de fundos de fundos, em média, também fracassam ao tentar selecionar os melhores fundos/gestores da indústria. Já a escolha das estratégias que compõe a carteira do fundo (alocação estratégica) mostrou contribuir positivamente para o retorno dos fundos. Ainda foi avaliada a capacidade de gerar alfa antes dos custos, o que elevou o percentual de fundos com alfa positivo para 6,39% dos fundos estudados, mas foi incapaz de alterar o sinal do alfa médio, que permaneceu negativo.

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Este estudo buscou verificar a influencia dos agentes da cadeia de suprimentos no desempenho do desenvolvimento de novos produtos quando os agentes são analisados em conjunto. A motivação desta pesquisa veio de estudos que alertaram para a consideração da integração da cadeia de suprimentos como um constructo multidimensional, englobando o envolvimento da manufatura, fornecedores e clientes no desenvolvimento de novos produtos; e devido à falta de informação sobre as influencias individuais destes agentes no desenvolvimento de novos produtos. Sob essas considerações, buscou-se construir um modelo analítico baseado na Teoria do Capital Social e Capacidade Absortiva, construir hipóteses a partir da revisão da literatura e conectar constructos como cooperação, envolvimento do fornecedor no desenvolvimento de novos produtos (DNP), envolvimento do cliente no DNP, envolvimento da manufatura no DNP, antecipação de novas tecnologias, melhoria contínua, desempenho operacional do DNP, desempenho de mercado do NPD e desempenho de negócio do DNP. Para testar as hipóteses foram consideradas três variáveis moderadoras, tais como turbulência ambiental (baixa, média e alta), indústria (eletrônicos, maquinários e equipamentos de transporte) e localização (América, Europa e Ásia). Para testar o modelo foram usados dados do projeto High Performance Manufacturing que contém 339 empresas das indústrias de eletrônicos, maquinários e equipamentos de transporte, localizadas em onze países. As hipóteses foram testadas por meio da Análise Fatorial Confirmatória (AFC) incluindo a moderação muti-grupo para as três variáveis moderadoras mencionadas anteriormente. Os principais resultados apontaram que as hipóteses relacionadas com cooperação foram confirmadas em ambientes de média turbulência, enquanto as hipóteses relacionadas ao desempenho no DNP foram confirmadas em ambientes de baixa turbulência ambiental e em países asiáticos. Adicionalmente, sob as mesmas condições, fornecedores, clientes e manufatura influenciam diferentemente no desempenho de novos produtos. Assim, o envolvimento de fornecedores influencia diretamente no desempenho operacional e indiretamente no desempenho de mercado e de negócio em baixos níveis de turbulência ambiental, na indústria de equipamentos de transporte em países da Americanos e Europeus. De igual forma, o envolvimento do cliente influenciou diretamente no desempenho operacional e indiretamente no desempenho de mercado e do negócio em médio nível de turbulência ambiental, na indústria de maquinários e em países Asiáticos. Fornecedores e clientes não influenciam diretamente no desempenho de mercado e do negócio e não influenciam indiretamente no desempenho operacional. O envolvimento da manufatura não influenciou nenhum tipo de desempenho do desenvolvimento de novos produtos em todos os cenários testados.

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In this article we use factor models to describe a certain class of covariance structure for financiaI time series models. More specifical1y, we concentrate on situations where the factor variances are modeled by a multivariate stochastic volatility structure. We build on previous work by allowing the factor loadings, in the factor mo deI structure, to have a time-varying structure and to capture changes in asset weights over time motivated by applications with multi pIe time series of daily exchange rates. We explore and discuss potential extensions to the models exposed here in the prediction area. This discussion leads to open issues on real time implementation and natural model comparisons.