Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Simulação multi agente em mercados financeiros artificiais utilizando algoritmos genéticos

Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

Utilização de mercados artificiais com formadores de mercado para análise de estratégias

Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.

Ensaios sobre mercados artificiais com dois ativos utilizando algoritmos genéticos

A abordagem de Modelos Baseados em Agentes é utilizada para trabalhar problemas complexos, em que se busca obter resultados partindo da análise e construção de componentes e das interações entre si. Os resultados observados a partir das simulações são agregados da combinação entre ações e interferências que ocorrem no nível microscópico do modelo. Conduzindo, desta forma, a uma simulação do micro para o macro. Os mercados financeiros são sistemas perfeitos para o uso destes modelos por preencherem a todos os seus requisitos. Este trabalho implementa um Modelo de Mercado Financeiro Baseado em Agentes constituído por diversos agentes que interagem entre si através de um Núcleo de Negociação que atua com dois ativos e conta com o auxílio de formadores de mercado para promover a liquidez dos mercados, conforme se verifica em mercados reais. Para operação deste modelo, foram desenvolvidos dois tipos de agentes que administram, simultaneamente, carteiras com os dois ativos. O primeiro tipo usa o modelo de Markowitz, enquanto o segundo usa técnicas de análise de spread entre ativos. Outra contribuição deste modelo é a análise sobre o uso de função objetivo sobre os retornos dos ativos, no lugar das análises sobre os preços.

“Ombro-cabeça-ombro”: testando a lucratividade do padrão gráfico de análise técnica no mercado de ações brasileiro

A partir de uma adaptação da metodologia de Osler e Chang (1995), este trabalho avalia, empiricamente, a lucratividade de estratégias de investimento baseadas na identificação do padrão gráfico de Análise Técnica Ombro-Cabeça-Ombro no mercado de ações brasileiro. Para isso, foram definidas diversas estratégias de investimento condicionais à identificação de padrões Ombro-Cabeça- Ombro (em suas formas padrão e invertida), por um algoritmo computadorizado, em séries diárias de preços de 47 ações no período de janeiro de 1994 a agosto de 2006. Para testar o poder de previsão de cada estratégia, foram construídos intervalos de confiança, a partir da técnica Bootstrap de inferência amostral, consistentes com a hipótese nula de que, baseado apenas em dados históricos, não é possível criar estratégias com retornos positivos. Mais especificamente, os retornos médios obtidos por cada estratégia nas séries de preços das ações, foram comparados àqueles obtidos pelas mesmas estratégias aplicadas a 1.000 séries de preços artificiais - para cada ação - geradas segundo dois modelos de preços de ações largamente utilizados: Random Walk e E-GARCH. De forma geral, os resultados encontrados mostram que é possível criar estratégias condicionais à realização dos padrões Ombro- Cabeça-Ombro com retornos positivos, indicando que esses padrões conseguem capturar nas séries históricas de preços de ações sinais a respeito da sua movimentação futura de preços, que não são explicados nem por um Random Walk e nem por um E-GARCH. No entanto, se levados em consideração os efeitos das taxas e dos custos de transação, dependendo das suas magnitudes, essas conclusões somente se mantêm para o padrão na sua forma invertida

A estrutura de regulação dos mercados futuros no Brasil e o uso de modelos estatísticos de precificação na atividade de supervisão dos órgãos reguladores

Esta dissertação procurou identificar as diretrizes de supervisão dos mercados futuros no Brasil frente às práticas de regulação utilizadas em outros países do mundo, basicamente aqueles cujas economias e mercados são maiores do que o brasileiro, em volume de contratos negociados. O desenvolvimento do tema se deu de maneira a estimular o uso de tais práticas na estrutura local de supervisão, com vistas a uma melhoria da atividade dos órgãos reguladores e ao crescimento do mercado de capitais brasileiro. Dentre as referidas práticas, destacou-se a utilização de modelos estatísticos de precificação dos contratos negociados no sentido de balizar a atuação dos departamentos de fiscalização na investigação de condições artificiais de mercado. A abordagem desses modelos abrangeu desde a definição de conceitos fundamentais até a apresentação de um estudo de caso com opções sobre ações, passando pela caracterização dos principais modelos e formas de calcular a volatilidade no preço desses títulos. Os resultados de pesquisa foram relacionados às origens legais e ao desenvolvimento econômico recente do Brasil, que levaram à sofisticação dos mecanismos de financiamento do mercado de capitais nacional, não se limitando ao simples apontamento dos pontos fracos da estrutura local de supervisão. Finalmente, a pesquisa evoluiu para as necessidades práticas da atividade de supervisão a serem atendidas pelo regulador, segundo as características operacionais dos principais mercados, a fim de que a bolsa de futuros brasileira reforce sua posição competitiva no cenário mundial.

O mecanismo de formação de preços em um mercado digital: uma análise por simulação em computador dos efeitos da utilização de agentes inteligentes de comércio eletrônico

O tema proposto para esta pesquisa tem como objetivo analisar os efeitos no mecanismo de formação de preços em um mercado digital decorrentes da adoção por parte de seus integrantes de agentes de software inteligentes que participem no processo decisório de compra e venda sob diferentes estratégias de negociação. Para tanto é realizado um estudo por simulação em computador da introdução em um mercado digital de participantes que utilizem tais recursos e mede-se o efeito de tal procedimento no preço de mercado decorrente das estratégias adotadas pelos diferentes agentes. A evolução tecnológica da informática nos últimos 30 anos foi enorme, sendo a forma mais visível o aumento da potência dos computadores e das possibilidades de interconexão dos mesmos. Por outro lado o ambiente de negócios caminhou em paralelo com este aumento, tendo contribuido para este desenvolvimento a rápida globalização dos mercados que comecou a ser sentida na década de 80 e hoje é vivenciada com todo o seu vigor pelas empresas em geral. Criou-se na verdade um ambiente em que demandas de negócio originadas pela globalização eram transferidas para as empresas provedoras de tecnologia, as quais por sua vez respondiam a este "drive" de negócios com inovações que permitiam as empresas incrementar seus resultados. Esta evolução sempre ocorreu através de transformações nos processos internos das empresas. No entanto, as facilidades de conexão dos sistemas, que a princípio serviram para interligar ilhas dentro das corporações, atingiram um nível tal de utilização que permitiram a interconexão rápida, barata e universal de todas ( ou quase todas ) as empresas em um ambiente comum. Neste momento cruzou-se um barreira qualitativa, pois os sistemas de informática deixaram de apenas melhorar a execução dos processos de negócios, passando a altera-los. A combinação destes fatores, gerou na verdade um novo segmento industrial, o das empresas e mercados virtuais, que ao interagir com os segmentos tradicionais, altera-os gerando oportunidades de negócio antes não existentes. Por terem se originado de transformações na economia tradicional, possuem elementos em comum, porém por representarem uma forma radicalmente nova de realizar negócios, possuem fatores com pesos diferentes ou até mesmo exclusivos. Um dos fatores que se apresentam como novos neste contexto é o da possibilidade de utilização em larga escala de agentes de software inteligentes os quais auxiliam e até mesmo realizam o processo de tomada de decisão de compra e venda. A análise dos efeitos destes fatores através de um modelo de simulação é o tema que será exposto no trabalho a seguir. Para tanto será apresentado um histórico da evolução tecnológica que proporcionou o surgimento dos mercados virtuais e como esta evolução afetou conceitos tradicionais de mercado. Em seguida serão apresentadas as bases de avaliação de um mercado digital. Em termos de pesquisa de campo, serão conduzidas análises de estudo de caso envolvendo empresas de um determinado setor industrial que esteja utilizando este conceito de mercado, de modo a determinar como os agentes de e-commerce estão sendo utilizados. Estes dois estudos ( teórico e de campo ) serão por último combinados em um modelo que servirá de base para a avaliação da existência ou não de efeitos no preço em um mercado digital. O método de avaliação do modelo será o da simulação. Espera-se com isto determinar se a adoção de diferentes estratégias de negociação por parte dos agentes tem ou não um efeito na formação do preço em tal tipo de mercado, bem como propor recomendações quanto ao uso de tais dispositivos em um determinado segmento de indústria.

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.

A estrutura de regulação dos mercados futuros no Brasil e o uso de modelos estatísticos de precificação, na atividade de supervisão dos órgãos reguladores.

Esta dissertação procurou identificar as diretrizes de supervisão dos mercados futuros no Brasil frente às práticas de regulação utilizadas em outros países do mundo, basicamente aqueles cujas economias e mercados são maiores do que o brasileiro, em volume de contratos negociados. O desenvolvimento do tema se deu de maneira a estimular o uso de tais práticas na estrutura local de supervisão, com vistas a uma melhoria da atividade dos órgãos reguladores e ao crescimento do mercado de capitais brasileiro. Dentre as referidas práticas, destacou-se a utilização de modelos estatísticos de precificação dos contratos negociados no sentido de balizar a atuação dos departamentos de fiscalização na investigação de condições artificiais de mercado. A abordagem desses modelos abrangeu desde a definição de conceitos fundamentais até a apresentação de um estudo de caso com opções sobre ações, passando pela caracterização dos principais modelos e formas de calcular a volatilidade no preço desses títulos. Os resultados de pesquisa foram relacionados às origens legais e ao desenvolvimento econômico recente do Brasil, que levaram à sofisticação dos mecanismos de financiamento do mercado de capitais nacional, não se limitando ao simples apontamento dos pontos fracos da estrutura local de supervisão. Finalmente, a pesquisa evoluiu para as necessidades práticas da atividade de supervisão a serem atendidas pelo regulador, segundo as características operacionais dos principais mercados, a fim de que a bolsa de futuros brasileira reforce sua posição competitiva no cenário mundial.

Modelos de ciclos reais de negócios aplicados à economis brasileira

O objetivo deste trabalho é testar modelos clássicos de real business cycles para a economia brasileira. Em um primeiro estágio busca-se fatos estilizados, o que foi feito através da escolha de séries adequadas e da separação dos componetes cíclicos e da análise dos ciclos resultantes. Os parâmetros dos diversos modelos foram estimados utilizando o Método Generalizado dos Momentos (MGM). Estes parâmetros foram utilizados para construir diversas economias artificiais que, após simulação, foram confrontadas com os dados da economia brasileira. Entre todos testados, o modelo que melhor se adequou aos dados foi de cash in advance com taxação distorciva. Entretanto, alguns fatos estilizados importantes, como por exemplo o excesso de volatilidade do consumo, não foram adequadamente reproduzidos pelos modelos testados.

Uma abordagem multiagente para simulação da dinâmica de preços de um mercado de leilão duplo

Essa dissertação tem como objetivo a modelagem, implementação e a simulação de um mercado de leilão duplo artificial utilizando a abordagem multiagente. Mercado de leilão duplo permite que ofertas de compra e de venda possam ser feitas a qualquer momento e de forma contínua. As bolsas de Nova Iorque (NYSE) e de Chicago (CME) são exemplos deste tipo de leilão. Mercados artificiais são modelos que têm o objetivo de capturar as propriedades dos mercados reais para reproduzir e analisar a dinâmica do mercado através de experimentos computacionais. Assim como no mercado real, o modelo propõe que os agentes interagem entre si assincronamente em sessões de negociações contínuos. Estas últimas características do modelo são viabilizadas através do uso de técnicas e arcabouços tecnológicos que são atualmente utilizados nos mercados reais. Neste trabalho, são investigados os comportamentos do mercado artificial para diferentes grupos de agentes e parâmetros. Ao longo dos experimentos foram constatados que o volume de negociação e a volatilidade dos preços, por exemplo, são diretamente proporcionais ao orçamento dos agentes. Também foram identificados alguns fatos estilizados nas séries de preços geradas a partir do mercado artificial.

Produção de imagens de recursos terrestres no Instituto de Pesquisas Espaciais

No item dedicado às Atividades Espaciais, o III Plano Básico de Desenvolvimento Cientifico e Tecnológico 1980/1985 menciona, como um dos objetivos, o "desenvolvimento de metodologias de utilização das imagens obtidas pelos satélites de sensoriamento remoto, no levantamento e monitoramento de recursos naturais e flagelos, análise do meio ambiente, uso da terra e cartografia ". O estudo é centrado no programa de produção de imagens implementado pelo INPE descrevendo-o e comentando-o e, ao final, permitindo-nos fazer algumas sugestões para o seu aprimoramento.

Desempenho do value-at-risk nos países emergentes e desenvolvidos

O estudo teve como objetivo avaliar a capacidade preditiva dos modelos de estimação do risco de mercado em momentos de crises financeiras. Para isso, foram testados modelos de estimação do Value-at-Risk (VaR) aplicados aos retornos diários de carteiras compostas por índices de ações de países desenvolvidos e emergentes. Foram testados o modelo VaR de Simulação Histórica, modelos ARCH multivariados (Bekk, Vech e CCC), Redes Neurais Artificiais e funções Cópulas. A amostra de dados refere-se aos períodos de duas crises financeiras internacionais, Crise Asiática, de 1997, e Crise do Sub Prime dos EUA, de 2008. Os resultados apontaram que os modelos ARCH multivariados (Vech e Bekk) e Cópula - Clayton tiveram desempenho semelhantes, com bons ajustes em 100% dos testes. Diferentemente do que era esperado, não foi possível perceber diferenças significativas entre os ajustes para países desenvolvidos e emergentes e os momentos de crise e normal.