Modelando a volatilidade dos retornos de Petrobrás usando dados de alta frequência

O objetivo do presente trabalho é analisar as características empíricas de uma série de retornos de dados em alta freqüência para um dos ativos mais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo. Estamos interessados em modelar a volatilidade condicional destes retornos, testando em particular a presença de memória longa, entre outros fenômenos que caracterizam este tipo de dados. Nossa investigação revela que além da memória longa, existe forte sazonalidade intradiária, mas não encontramos evidências de um fato estilizado de retornos de ações, o efeito alavancagem. Utilizamos modelos capazes de captar a memória longa na variância condicional dos retornos dessazonalizados, com resultados superiores a modelos tradicionais de memória curta, com implicações importantes para precificação de opções e de risco de mercado

Instabilidade na credibilidade do Banco Central Brasileiro : avaliação por meio de dados de alta frequência

A incipiente alta nas expectativas de inflação futura combinada com a busca do governo por juros nominais mais baixos e o maior intervencionismo via medidas convencionais e não convencionais na gestão da política econômica, pode ter deteriorado a percepção dos agentes de mercado quanto à credibilidade da Autoridade Monetária, mesmo que indicadores tradicionais de credibilidade ainda não mostrem isso. Este trabalho intui que a resposta de ativos à divulgação de dados macroeconômicos apresenta informações sobre a percepção do mercado da credibilidade do Banco Central, utilizando, então, uma base de dados de alta frequência para medir as respostas dos ativos e empregando o teste econométrico quasi-local level (QLL), busca avaliar se houve alguma instabilidade nos coeficientes de respostas que indique uma variação na percepção ao longo do tempo. A série de dados analisada compreende o período de 2006 a 2011 e o trabalho conclui que não houve variação nos coeficientes e, portanto, se houve alguma mudança positiva ou negativa na percepção de credibilidade, esta não pode ser inferida pelo método proposto.

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.

Profundidade de mercado na BM&FBovespa: um modelo de alta frequência para estimação da profundidade de mercado da BM&FBovespa

O objetivo desse trabalho é encontrar uma medida dinâmica de liquidez de ações brasileiras, chamada VNET. Foram utilizados dados de alta frequência para criar um modelo capaz de medir o excesso de compras e vendas associadas a um movimento de preços. Ao variar no tempo, o VNET pode ser entendido como a variação da proporção de agentes informados em um modelo de informação assimétrica. Uma vez estimado, ele pode ser utilizado para prever mudanças na liquidez de uma ação. O VNET tem implicações práticas importantes, podendo ser utilizado por operadores como uma medida estocástica para identificar quais seriam os melhores momentos para operar. Gerentes de risco também podem estimar a deterioração de preço esperada ao se liquidar uma posição, sendo possível analisar suas diversas opções, servindo de base para otimização da execução. Na construção do trabalho encontramos as durações de preço de cada ação e as diversas medidas associadas a elas. Com base nos dados observa-se que a profundidade varia com ágio de compra e venda, com o volume negociado, com o numero de negócios, com a duração de preços condicional e com o seu erro de previsão. Os resíduos da regressão de VNET se mostraram bem comportados o que corrobora a hipótese de que o modelo foi bem especificado. Para estimar a curva de reação do mercado, variamos os intervalos de preço usados na definição das durações.

Microestrutura de mercado : uma análise dos dados de alta frequencia do minicontrato de futuro de índice Bovespa

Este trabalho examina hipóteses de microestrutura de mercado nos dados de minicontratos futuros do Ibovespa divulgados em alta frequência pelo sinal de market data da BM&FBOVESPA. Para a análise, foi utilizado o modelo de duração condicional autoregressivo, o qual permite o tratamento estatístico de séries financeiras que possuem distribuição em espaços irregulares de tempo e padrões condicionais ao conjunto de informações disponíveis no mercado. A contribuição deste trabalho reside na validação das premissas sobre microestrutura nos mercados de futuros de índice, que são diferentes dos mercados de ações, pois não existe a figura do formador de mercado, e a literatura global sugere que o efeito da assimetria de informação é insignificante na formação de preços devido à diversificação de ativos dos índices. Em contrapartida, o especulador é o provedor de liquidez neste mercado, e seu papel na intensidade de negociação, volume e spread é avaliado. Os resultados confirmam a relação negativa entre intensidade de negociação, volume e spread e corroboram a tese de que a liquidez de mercado pode ser entendida como o preço pela demanda por execução imediata de negócios.

Modelo da dinâmica de um livro de ordens para aplicações em high-frequency trading

As operações de alta frequência (High-Frequency Trading - HFT) estão crescendo cada vez mais na BOVESPA (Bolsa de Valores de São Paulo), porém seu volume ainda se encontra muito atrás do volume de operações similares realizadas em outras bolsas de relevância internacional. Este trabalho pretende criar oportunidades para futuras aplicações e pesquisas nesta área. Visando aplicações práticas, este trabalho foca na aplicação de um modelo que rege a dinâmica do livro de ordens a dados do mercado brasileiro. Tal modelo é construído com base em informações do próprio livro de ordens, apenas. Depois de construído o modelo, o mesmo é utilizado em uma simulação de uma estratégia de arbitragem estatística de alta frequência. A base de dados utilizada para a realização deste trabalho é constituída pelas ordens lançadas na BOVESPA para a ação PETR4.

Formador de mercado e seu impacto nos custos de transação no mercado de ações brasileiro

O trabalho tem por objetivo validar a influência dos formadores de mercado de ações sobre a liquidez, uma proxy capaz de medir os custos de transação no mercado secundário de ações. O desafio de medir corretamente a liquidez teve trabalhos relevantes desde 1984, e recentemente foi alvo de uma revisão geral que comparou diversas medidas e encontrou alguns ganhadores. A proposta do presente trabalho é a de revisitar estas medidas e selecionar a métrica mais adequada ao mercado Brasileiro. Escolhida a proxy mais significativa, será então avaliada a relevância do formador de mercado na determinação dos custos de transação por meio de uma versão modificada da equação econométrica de Sanvicente (2012). Por fim, este trabalho será relevante para identificar se as empresas devem contratar formadores de mercado para suas ações, com o fim de reduzirem os custos da negociação de suas ações.

Forecasting daily volatility using high frequency financial data

Aiming at empirical findings, this work focuses on applying the HEAVY model for daily volatility with financial data from the Brazilian market. Quite similar to GARCH, this model seeks to harness high frequency data in order to achieve its objectives. Four variations of it were then implemented and their fit compared to GARCH equivalents, using metrics present in the literature. Results suggest that, in such a market, HEAVY does seem to specify daily volatility better, but not necessarily produces better predictions for it, what is, normally, the ultimate goal. The dataset used in this work consists of intraday trades of U.S. Dollar and Ibovespa future contracts from BM&FBovespa.

Análise das cotações e transações intradiárias da Petrobrás utilizando dados irregularmente espaçados

O presente trabalho utiliza os dados disponibilizados pela BM&FBovespa para analisar as ações da Petrobrás para os meses compreendidos entre julho e agosto de 2010 e outubro de 2008. Primeiramente, apresentamos uma discussão detalhada sobre a manipulação desses dados, na qual explicitamos a impossibilidade de se usar o mid-price quote devido ao número elevado de ofertas de compra/venda com preços muito elevados/baixos. Verificamos alguns dos fatos estilizados empíricos apontados por Cont (2001), entre outros consagrados na literatura de microestrutura. Em geral, os dados replicaram os fatos estilizados. Aplicamos o filtro proposto por Brownlees e Gallo (2006) às ações da Petrobrás e analisamos a sensibilidade do número de possíveis outliers encontrados pelo filtro a variação dos parâmetros desse filtro. Propomos utilizar o critério de Akaike para ordenar e selecionar modelos de duração condicional cujas amostras de duração possuem tamanhos distintos. Os modelos selecionados, nem sempre são aqueles em que os dados foram filtrados. Para o ajuste ACD (1,1), quando considerados apenas os modelos bem ajustados (resíduos não autocorrelacionados), o critério de Akaike indica como melhor modelo aquele em que os dados não foram filtrados.

Industry analysis of the high frequency trading industry : an assessment of the industry boundaries, environment and strategic options

O Mercado Acionário Americano evoluiu rapidamente na última década. Este tornou-se uma arquitetura aberta em que participantes com tecnologia inovadora podem competir de forma eficaz. Várias mudanças regulatórias e inovações tecnológicas permitiram mudanças profundas na estrutura do mercado. Essas mudanças, junto com o desenvolvimento tecnológico de redes de alta velocidade, agiu como um catalisador, dando origem a uma nova forma de negociação, denominada Negociação em Alta Frequência (HFT). As empresas de HFT surgiram e se apropriaram em larga escala do negócio de formação de mercado, no fornecimento de liquidez. Embora HFT tem crescido massivamente, ao longo dos últimos quatro anos, HFT perdeu rentabilidade significativamente, uma vez que mais empresas aderiram ao setor reduzindo as margens. Portanto, diante deste contexto, esta tese buscou apresentar uma breve revisão sobre a atividade de HFT, seguida de uma análise dos limites deste setor, bem como, das características do macroambiente do HFT. Para tanto, a tese realizou uma extensa revisão do histórico literário, documentos públicos qualitativos, tais como, jornais, atas de reunião e relatórios oficiais. A tese empregou um ferramental de análise, Barreiras de Entrada e Mobilidade (Porter, 1980); Modelos de Evolução Setorial (McGahan, 2004); Estrutura do Setor de Informação Intensiva (Sampler, 1998), para analisar os limites do setor de HFT. Adicionalmente, empregou as ferramentas de análise, Modelos de Evolução Setorial (McGahan, 2004) e PESTEL (JOHNSON, SCHOLES, and WHITTINGTON, 2011), para analisar o setor e o contexto que envolve o negócio de HFT. A análise concluiu que as empresas que empregam HFT para atuar e competir no mercado acionário, compoem um setor independente.

Descoberta de preço nas opções de Petrobrás

Este trabalho tem como objetivo estudar o comportamento do mercado de ações e opções de Petrobrás utilizando a metodologia de price discovery (descoberta de preços). A partir de dados de alta frequência de ambos os mercados, fornecidos pela BM&FBOVESPA, os modelos econométricos utilizados nessa metodologia foram estimados e as medidas de Information Share (IS) e Component Share (CS) foram calculadas. Os resultados das análises indicaram dominância do mercado à vista no processo de descoberta de preços, dado que, para este mercado, foram observados valores acima de 66% para a medida IS e acima de 74% para a medida CS. Análises gráficas da função resposta ao impulso indicaram, também, que o mercado à vista é o mais eficiente.

Modelos ortodoxos de inflação alta: uma análise crítica

This paper argues that orthodox models of high inflation for developing countries, based on seminal Cagan's model of hyperinflation, present some weak points by ignoring the complexity brought to the economy by high inflation, as well as by assuming that economic agents can dwell in this situation because they are endowed with an "unbounded rationality" to take their decisions. The paper argues too, that in order to understand this process and to suggest proper policies, it is necessary to recognize that a desinflationary process requires gradual policies that allow economic agents to adjust their behavior to the new circumstances that are brought about by these policies. The hypothesis to make about this behavior is that is characterized by a "bounded rationality".

Construção do Processo Decisório: A Importância da Integração na Alta Gerência de uma Gestão Hospitalar Privada

Este estudo trata da gestão hospitalar privada. Uma de suas bases é a necessidade de integração da alta gerência. Aponta diversas dimensões reveladoras, como: relação intraorganizacional; o desempenho institucional e o compartilhamento do conhecimento. Caracteriza a "profissionalização gerencial". A pesquisa é caracterizada estudo de caso. Os dados foram coletados por meio de entrevistas; observações participantes; e buscando informações através de pesquisas telematizadas e bibliográficas. O material teórico foi condensado, os dados foram coletados e analisados. Os resultados evidenciam a necessidade de uma relação intraorganizacional integrada da alta gerência, objetivando a construção do processo decisório.

Como investidores de alta renda alocam sua riqueza no Brasil? Uma análise empírica com dados de fundos de investimento

A teoria tradicional de Tobin (1958) sugere que todos os investidores possuem o mesmo portfólio de ativos arriscados, chamado de portfólio de mercado. A proporção entre esse ativo arriscado e o livre de risco dentro de cada portfólio dependeria apenas do grau de aversão a risco de cada agente. No entanto, as imperfeições existentes no mercado de capitais, permitem que a heterogeneidade dos agentes econômicos influencie nas suas alocações de portfólio. Este trabalho avalia o efeito de características econômicas e sócio-demográficas dos investidores de fundos administrados pelo BNY Mellon Serviços Financeiros em sua inclinação a tomar posições em fundos agressivos. Através da análise do conjunto de resultados observados através de três diferentes modelos econométricos, concluiu-se que a evidência empírica para a realidade brasileira, vai, em boa parte, ao encontro da teoria econômica sobre a alocação ótima de portfólio.