A cadeia da carne bovina no Brasil: uma análise de poder de mercado e teoria da informação

Esta tese analisou a cadeia da carne bovina no Brasil com o objetivo de identificar a existência de assimetrias nas relações comerciais entre seus agentes (pecuaristas, frigoríficos e supermercados). Foram investigadas duas formas de assimetria: a diferença de conteúdo informacional entre os agentes econômicos, no mercado futuro de boi gordo da BM&F e a possibilidade de exercício de poderes de mercado e de barganha nas relações comerciais dentro dessa cadeia. A análise de poder de mercado baseou-se na estrutura analítica de Crespi, Gao e Peterson (2005), e permitiu inferir que existe poder de mercado na aquisição de bois pelos frigoríficos, o que vai ao encontro dos resultados observados em outros oligopólios de estrutura caracterizada por um mercado pulverizado na ponta fornecedora e por um processo local, isto é, na própria região, de escoamento da produção. Implementou-se uma análise complementar sobre a estrutura de formação do preço do boi, na qual identificou-se que São Paulo é a região formadora dos preços. A relação entre frigoríficos e supermercados foi analisada através do modelo momentum threshold autoregression (M-TAR) e observou-se que os supermercados apropriam-se das reduções observada no preço do atacado e repassam ao varejo eventuais aumentos de preços no atacado. Portanto, é possível concluir que os supermercados têm poder de barganha junto aos frigoríficos, o que era esperado, pelo fato de esses estabelecimentos adquirirem volumes significativos e se posicionarem como principais canais de distribuição da carne. E, por fim, verificou-se a existência de assimetrias informacionais entre os participantes do mercado futuro de boi gordo da BM&F, mensurada por meio de uma análise sobre a relação entre a volatilidade dos preços futuros e as posições por tipo de participante. Os resultados encontrados corroboraram a hipótese de que os frigoríficos têm mais informação, no mercado futuro, que os demais agentes.

Um modelo de competição baseada em tempo nos mercados financeiros

O objetivo deste trabalho é modelar o comportamento estratégico dos indivíduos diante de um choque estocástico que desloca o preço de determinado ativo financeiro do seu equilíbrio inicial. Investiga-se o caminho do preço de mercado em direção ao novo equilíbrio, conduzido pelas sucessivas negociações dos agentes em busca de oportunidades de obter lucros imediatos. Os operadores, que por suposição possuem funções de utilidade avessas ao risco, devem escolher a quantidade ótima transacionada e quanto devem aguardar para executar as suas ordens, tendo em vista a diminuição da volatilidade do preço do ativo à medida que as transações se sucedem após o choque. Procura-se demonstrar que os operadores que aceitam incorrer em riscos mais elevados negociam com maior frequência e em volumes e velocidades maiores, usufruindo lucros esperados mais altos que os demais.

Dynamic hedging with stocastic differential utility

In this paper we study the dynamic hedging problem using three different utility specifications: stochastic differential utility, terminal wealth utility, and we propose a particular utility transformation connecting both previous approaches. In all cases, we assume Markovian prices. Stochastic differential utility, SDU, impacts the pure hedging demand ambiguously, but decreases the pure speculative demand, because risk aversion increases. We also show that consumption decision is, in some sense, independent of hedging decision. With terminal wealth utility, we derive a general and compact hedging formula, which nests as special all cases studied in Duffie and Jackson (1990). We then show how to obtain their formulas. With the third approach we find a compact formula for hedging, which makes the second-type utility framework a particular case, and show that the pure hedging demand is not impacted by this specification. In addition, with CRRA- and CARA-type utilities, the risk aversion increases and, consequently the pure speculative demand decreases. If futures price are martingales, then the transformation plays no role in determining the hedging allocation. We also derive the relevant Bellman equation for each case, using semigroup techniques.

Are price limits on futures markets that cool? evidence from the brazilian merchantile & futures exchange

This paper investigates the impact of price limits on the Brazil- ian future markets using high frequency data. The aim is to identify whether there is a cool-off or a magnet effect. For that purpose, we examine a tick-by-tick data set that includes all contracts on the São Paulo stock index futures traded on the Brazilian Mercantile and Futures Exchange from January 1997 to December 1999. Our main finding is that price limits drive back prices as they approach the lower limit. There is a strong cool-off effect of the lower limit on the conditional mean, whereas the upper limit seems to entail a weak magnet effect on the conditional variance. We then build a trading strategy that accounts for the cool-off effect so as to demonstrate that the latter has not only statistical, but also economic signifi- cance. The resulting Sharpe ratio indeed is way superior to the buy-and-hold benchmarks we consider.

Are price limits on futures markets that cool?: evidence from the Brazilian Mercantile and Futures Exchange

This paper investigates the impact of price limits on the Brazilian futures markets using high frequency data. The aim is to identify whether there is a cool-off or a magnet effect. For that purpose, we examine a tick-by-tick data set that includes all contracts on the S˜ao Paulo stock index futures traded on the Brazilian Mercantile and Futures Exchange from January 1997 to December 1999. The results indicate that the conditional mean features a floor cool-off effect, whereas the conditional variance significantly increases as the price approaches the upper limit. We then build a trading strategy that accounts for the cool-off effect in the conditional mean so as to demonstrate that the latter has not only statistical, but also economic significance. The in-sample Sharpe ratio indeed is way superior to the buy-and-hold benchmarks we consider, whereas out-of-sample results evince similar performances.

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.

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.

Volatility Triggered Range Forward (VTRF): an instrument for protection against volatility fluctuations in the BRL/USD pair

Este trabalho propõe um instrumento capaz de absorver choques no par BRL/USD, garantindo ao seu detentor a possibilidade de realizar a conversão entre essas moedas a uma taxa observada recentemente. O Volatility Triggered Range Forward assemelha-se a um instrumento forward comum, cujo preço de entrega não é conhecido inicialmente, mas definido no momento em que um nível de volatilidade pré-determinado for atingido na cotação das moedas ao longo da vida do instrumento. Seu cronograma de ajustes pode ser definido para um número qualquer de períodos. Seu apreçamento e controle de riscos é baseado em uma árvore trinomial ponderada entre dois possíveis regimes de volatilidade. Esses regimes são determinados após um estudo na série BRL/USD no período entre 2003 e 2009, basedo em um modelo Switching Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (SWARCH).

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.

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.

Um estudo sobre os impactos da surpresa dos indicadores macroeconômicos de atividade e inflação no mercado futuro brasileiro de juros

As diretrizes de política monetária são definidas com base em resultados dos indicadores macroeconômicos divulgados ao mercado periodicamente. Os agentes deste mercado respondem rapidamente às alterações de cenário, com o objetivo de obter lucro ou evitar perdas financeiras expressivas. Com este motivacional, a proposta deste trabalho é avaliar como reage o mercado futuro de juros diante da divulgação de surpresas em determinados indicadores macroeconômicos, propondo um indicador de surpresa agregado para prever os impactos causados. Através dos dados extraídos da Bloomberg e da BM&F Bovespa, foi construída uma base de dados simplificada pela adoção de premissas para mensuração do impacto das surpresas divulgadas no preço do DI Futuro. A padronização dos parâmetros, a realização dos testes de média e as regressões otimizadas pelo método OLS possibilitaram ponderar os indicadores econômicos de acordo com a oscilação que os mesmos causam a este mercado. Por fim, o teste de comparação mostrou que o indicador de surpresa proposto foi mais eficiente nas previsões da reação do mercado do que um indicador que pondere de forma igualitária todos os indicadores macroeconômicos.

Simulation -based smoothing and filtering in factor stochastic volatility models : two econometric applications (July-2001)

The past decade has wítenessed a series of (well accepted and defined) financial crises periods in the world economy. Most of these events aI,"e country specific and eventually spreaded out across neighbor countries, with the concept of vicinity extrapolating the geographic maps and entering the contagion maps. Unfortunately, what contagion represents and how to measure it are still unanswered questions. In this article we measure the transmission of shocks by cross-market correlation\ coefficients following Forbes and Rigobon's (2000) notion of shift-contagion,. Our main contribution relies upon the use of traditional factor model techniques combined with stochastic volatility mo deIs to study the dependence among Latin American stock price indexes and the North American indexo More specifically, we concentrate on situations where the factor variances are modeled by a multivariate stochastic volatility structure. From a theoretical perspective, we improve currently available methodology by allowing the factor loadings, in the factor model structure, to have a time-varying structure and to capture changes in the series' weights over time. By doing this, we believe that changes and interventions experienced by those five countries are well accommodated by our models which learns and adapts reasonably fast to those economic and idiosyncratic shocks. We empirically show that the time varying covariance structure can be modeled by one or two common factors and that some sort of contagion is present in most of the series' covariances during periods of economical instability, or crisis. Open issues on real time implementation and natural model comparisons are thoroughly discussed.

Volatility of returns, variations in prices and volume traded: evidence from the main stocks in Brazil

We study the relationship between the volatility and the price of stocks and the impact that variables such as past volatility, financial gearing, interest rates, stock return and turnover have on the present volatility of these securities. The results show the persistent behavior of volatility and the relationship between interest rate and volatility. The results also showed that a reduction in stock prices are associated with an increase in volatility. Finally we found a greater trading volume tends to increase the volatility.

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility's clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Reviewing the de nition and measurement of speculative bubbles in context of contagion, this paper analyses the DotCom bubble in American and European equity markets using the dynamic conditional correlation (DCC) model proposed by (Engle and Sheppard 2001) as on one hand as an econometrics explanation and on the other hand the behavioral nance as an psychological explanation. Contagion is de ned in this context as the statistical break in the computed DCCs as measured by the shifts in their means and medians. Even it is astonishing, that the contagion is lower during price bubbles, the main nding indicates the presence of contagion in the di¤erent indices among those two continents and proves the presence of structural changes during nancial crisis