Otimização da medida Omega de um portfolio de ações com a utilização de opções do Índice Bovespa

O uso de opções no mercado financeiro tem ganhado relevância devido ao seu payoff não-linear e a possibilidade de alterar o perfil da distribuição de retornos de um portfolio. Existem diversas estratégias que são adequadas para cada cenário que o investidor acredita estar exposto, mas como o conjunto de cenários forma uma distribuição de retornos, devemos utilizar uma medida adequada para trabalhar com este tipo de informação. Assim, foi utilizada a medida Omega, que é uma medida capaz de capturar todos os momentos de uma distribuição, dado um limiar de retornos. Este trabalho se propõe a desenvolver uma metodologia que possibilite otimizar a medida Omega de um portfolio, através do uso de opções sobre o IBOVESPA. Para a geração das distribuições de retornos foi utilizada simulação de Monte Carlo, com jumps e volatilidade estocástica. Finalmente, foram feitas diversas análises sobre os resultados obtidos, afim de comparar a estratégia otimizada com diversas estratégias aleatórias, e também, realizado um backtest para avaliar a eficácia da implementação da estratégia otimizada.

As decisões do Copom e o Índice Bovespa

Pesquisa em foco: Surpresas com relação à política monetária e o mercado de capitais: evidências do caso brasileiro - 2011. Pesquisadores: Walter Gonçalves Junior e Professor William Eid Junior

Contemporaneidades na governança do Programa Bolsa Família : uma análise à luz do Índice de Gestão Descentralizada-Municipal (IGD-M)

O presente trabalho tem como intuito analisar o modelo de gestão do Programa Bolsa Família (PBF) com foco em um dos seus principais instrumentos de gerenciamento: o Índice de Gestão Descentralizada-Municipal (IGD-M). Dado que a gestão do PBF está concentrada na relação direta entre União e municípios, houve a necessidade do estabelecimento, por parte da primeira, de um índice que ao mesmo tempo gerenciasse e fiscalizasse o programa. Nessa perspectiva, argumenta-se que o IGD-M reflete características contemporâneas de reforma na gestão pública. Destarte, foi realizada uma análise através de pesquisa bibliográfica e documental, de cunho qualitativo, para se demonstrar aspectos da atual gestão pública advindas dessas reformas. Os resultados obtidos demonstram que o IGD-M contribui para: i) maior descentralização da gestão para os municípios; ii) o desenvolvimento da intersetorialidade – que é a maior cooperação entre os atores envolvidos no processo de descentralização; iii) as condicionalidades (que remetem aos debates entre universalização e focalização), ensejando regras para os grupos de beneficiários; iv) a transparência pública, que condiz com a maior publicidade da gestão do programa; e v) o controle social, para tentar diminuir a pobreza e extrema pobreza do país, com maior grau de accountability. Com a criação do IGD-M pelo Ministério do Desenvolvimento Social e Combate à Fome (MDS), pôde-se estabelecer uma gestão mais transparente do PBF, uma vez que o índice remete a diferentes características da gestão pública contemporânea, dentre elas o estabelecimento de um incentivo fiscal para os municípios que cumprirem as regras estabelecidas pelo IGD-M.

Investigação numérica do desempenho de um sensor de fibra ótica de índice de refração, baseado em SPR e utilizando COMSOL multiphysics

Esta tese é dedicada aos sensores de fibra ótica especificamente aos sensores baseados no fenómeno de ressonância de plasmão de superfície, SPR (Surface Plasmon Resonance), gerados em fibras óticas com configuração do tipo “D”, para aplicação em sensores refratométricos. Numa primeira parte desta dissertação são descritos os aspetos teóricos fundamentais para a compreensão dos fenómenos de ressonância de plasmões de superfície e a sua utilização em sistemas sensores. Estes fenómenos ocorrem na superfície de interface entre metais e outros meios materiais, sendo capazes de afetar as propriedades em reflexão e transmissão de uma onda eletromagnética incidente (feixe luminoso), de uma forma que é fortemente dependente dos meios na proximidade do metal. Assim, a medição das propriedades do feixe luminoso, como por exemplo o comprimento de onda de ressonância com SPR, permite monitorizar esses meios. Numa segunda fase foi implementada a simulação destes modelos, em COMSOL Multiphysics, que permitia não só a obtenção dos espetros de transmissão dos fenómenos de ressonância de plasmões de superfície, mas também a obtenção das distribuições do campo elétrico e magnético em função das dimensões do sensor. O COMSOL permitiu também a obtenção das curvas do deslocamento do comprimento de onda ressonante, perante variações do índice de refração exterior, da espessura do metal, da espessura da bainha e da espessura de outro elemento de elevado índice de refração. A fase seguinte foi verificar que os resultados dos métodos teóricos para os diferentes parâmetros de estudo eram semelhantes aos resultados obtidos no COMSOL. Conclui-se que com este programa é possível criar novos sensores em fibra ótica, baseados em SPR, para melhorar e otimizar os parâmetros de ressonância e sensibilidade do sensor. A última fase do trabalho baseou-se na modelização de uma fibra cuja configuração seja tal que possa criar um pequeno efeito de antena e fazer com que parte da luz seja guiada para o exterior da fibra e possa interatuar com o meio externo para melhor sensibilidade.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Modelagem estocástica do índice de radiação ultravioleta na costa leste do nordeste do Brasil

The increase in ultraviolet radiation (UV) at surface, the high incidence of non-melanoma skin cancer (NMSC) in coast of Northeast of Brazil (NEB) and reduction of total ozone were the motivation for the present study. The overall objective was to identify and understand the variability of UV or Index Ultraviolet Radiation (UV Index) in the capitals of the east coast of the NEB and adjust stochastic models to time series of UV index aiming make predictions (interpolations) and forecasts / projections (extrapolations) followed by trend analysis. The methodology consisted of applying multivariate analysis (principal component analysis and cluster analysis), Predictive Mean Matching method for filling gaps in the data, autoregressive distributed lag (ADL) and Mann-Kendal. The modeling via the ADL consisted of parameter estimation, diagnostics, residuals analysis and evaluation of the quality of the predictions and forecasts via mean squared error and Pearson correlation coefficient. The research results indicated that the annual variability of UV in the capital of Rio Grande do Norte (Natal) has a feature in the months of September and October that consisting of a stabilization / reduction of UV index because of the greater annual concentration total ozone. The increased amount of aerosol during this period contributes in lesser intensity for this event. The increased amount of aerosol during this period contributes in lesser intensity for this event. The application of cluster analysis on the east coast of the NEB showed that this event also occurs in the capitals of Paraiba (João Pessoa) and Pernambuco (Recife). Extreme events of UV in NEB were analyzed from the city of Natal and were associated with absence of cloud cover and levels below the annual average of total ozone and did not occurring in the entire region because of the uneven spatial distribution of these variables. The ADL (4, 1) model, adjusted with data of the UV index and total ozone to period 2001-2012 made a the projection / extrapolation for the next 30 years (2013-2043) indicating in end of that period an increase to the UV index of one unit (approximately), case total ozone maintain the downward trend observed in study period