Gestão estratégica de riscos de um ativo de produção de petróleo: uma abordagem quantitativa

O objetivo dessa dissertação é estabelecer um modelo quantitativo de gestão de riscos estratégicos de um ativo de produção de petróleo, notadamente o valor em risco do seu fluxo de caixa e de sua rentabilidade. Para tanto, foi utilizado um modelo de fluxo de caixa onde a receita operacional foi definida como variável estocástica. A receita operacional foi estimada a partir de uma função de perdas que descreve o volume de produção de petróleo, e de uma trajetória de preços definida por um modelo geométrico browniano sem reversão a média e com volatilidade descrita por um processo GARCH. Os resultados obtidos demonstram que o modelo proposto é capaz de fornecer informações importantes para a gestão de riscos de ativos de produção de petróleo ao passo que permite a quantificação de diferentes fatores de risco que afetam a rentabilidade das operações. Por fim, o modelo aqui proposto pode ser estendido para a avaliação do risco financeiro e operacional de um conjunto de ativos de petróleo, considerando sua estrutura de dependência e a existência de restrições de recursos financeiros, físicos e humanos.

Eventos raros e volatilidade de ações, taxa de câmbio e taxa de juros

O objetivo dessa pesquisa foi testar a relação entre a volatilidade da variação real de índices de ações e eventos raros (positivos e negativos) no PIB real e, adicionalmente, a relação entre a volatilidade das taxas de juros reais e da variação das taxas de câmbio real efetiva e a ocorrência de tais eventos. Para testar essas relações foi utilizado o modelo GARCH, com o objetivo de modelar a volatilidade das variáveis consideradas (índices de ações, taxas de câmbio real efetiva e taxas de juros), inclusive regredindo a volatilidade contra variáveis dummy que indicassem a ocorrência de eventos raros. O teste foi realizado para os seguintes países: Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Coréia do Sul, Japão e Brasil. Foram encontradas evidências de que a ocorrência de eventos raros negativos (desastres raros) impacta positivamente a volatilidade tanto da variação real de índices de ações quanto da variação da taxa de câmbio real efetiva. Entretanto, os resultados não indicaram que existe um impacto de eventos raros positivos na volatilidade dessas variáveis. Para a volatilidade da taxa de juros real, os testes não indicaram a existência de relação com eventos raros, porém esses resultados podem ter sido influenciados pelo fato da amostra ser pequena.

Medidas de persistência a choques e eficiência de mercado para a taxa de câmbio R$/US$.

Neste estudo analisamos persistência a choques na média e na volatilidade e a validade da hipótese de Eficiência Fraca deMercado para a série de câmbio nominal diária R$/US$, através de Modelos de mudança markoviana, Memória Longa e GARCH. Mostramos que o modelo de mudança markoviana é adequado para capturar a estrutura de dependência existente nesta série, tanto na média quanto na variância , enquanto que os modelos de Memória Longa e GARCH não são robustos na presença das quebras estruturais existentes neste período. Conduzimos uma série de procedimentos de análise de especificação e experimentos deMonte Carlo para mostrar que mudanças na estrutura da variância podeminduzir padrões espúrios de memória longa e persistência.

Uma avaliação sobre a relação entre os mercados de açúcar crú e petróleo crú

Este trabalho tem como objetivo fazer uma avaliação sobre a correlação entre os preços de açúcar crú e petróleo crú. Até poucos anos atrás, commodities agrícolas e energéticas possuíam uma baixa, ou até mesmo insignificante correlação entre as séries de preços. Este cenário vem se modificando nos últimos anos e este trabalho re-avalia a existência de correlação entre os mercados de açúcar crú e petróleo crú. Uma possível causa para este efeito é a utilização de commodities agrícolas na produção de combustíveis líquidos, como o etanol, sendo este o elo de conexão entre o mundo fossil e o mundo agrícola. Através de indices como o de correlação fica possível encontrar mecanismos de precificação e hedge em outros mercados mais líquidos e consequetemente mitigar o risco de comercialização de produtos como o açúcar e o etanol de origem de cana-de-açúcar. Em primeiro lugar procurou-se traçar um esboço das possíveis causas desta nova correlação entre commodities agrícolas e energéticas. Em seguida foram utilizados métodos estatísticos e econométricos para avaliar a existência de correlação significativa entre os preços das commodities escolhidas e como estas correlações tem se alterado ao longo do tempo. O modelo GARCH pode ser utilizado para descrever a volatilidade com menos parâmetros do que um modelo ARCH. Neste trabalho, foi selecionado primeiramente o melhor modelo GARCH para esta avaliação e, subsequentemente, este foi usado para avaliar a existência de alteração de correlação entre as variáveis escolhidas. Os resultados revelaram que o índice de correlação entre os preços do açúcar crú e do petróleo crú é estatisticamente diferente de zero e é crescente ao longo do período de tempo estudado. Contudo, apenas a variância condicional do preço do petróleo crú se alterou ao longo do tempo, não acontecendo o mesmo com o açúcar crú. Assim sendo, ainda não é possível afirmar que a correlação crescente observada entre os preços de açúcar crú e petróleo crú é decorrente da relação desses mercados com o mercado de biocombustíveis.

Alocação dinâmica ótima com momentos de ordem superior para a estratégia de carry trade

O objetivo do presente trabalho é verificar se, ao levar-se em consideração momentos de ordem superior (assimetria e curtose) na alocação de uma carteira de carry trade, há ganhos em relação à alocação tradicional que prioriza somente os dois primeiros momentos (média e variância). A hipótese da pesquisa é que moedas de carry trade apresentam retornos com distribuição não-Normal, e os momentos de ordem superior desta têm uma dinâmica, a qual pode ser modelada através de um modelo da família GARCH, neste caso IC-GARCHSK. Este modelo consiste em uma equação para cada momento condicional dos componentes independentes, explicitamente: o retorno, a variância, a assimetria, e a curtose. Outra hipótese é que um investidor com uma função utilidade do tipo CARA (constant absolute risk aversion), pode tê-la aproximada por uma expansão de Taylor de 4ª ordem. A estratégia do trabalho é modelar a dinâmica dos momentos da série dos logartimos neperianos dos retornos diários de algumas moedas de carry trade através do modelo IC-GARCHSK, e estimar a alocação ótima da carteira dinamicamente, de tal forma que se maximize a função utilidade do investidor. Os resultados mostram que há ganhos sim, ao levar-se em consideração os momentos de ordem superior, uma vez que o custo de oportunidade desta foi menor que o de uma carteira construída somente utilizando como critérios média e variância.

Previsão de volatilidade: uma comparação entre volatilidade implícita e realizada

Com origem no setor imobiliário americano, a crise de crédito de 2008 gerou grandes perdas nos mercados ao redor do mundo. O mês de outubro do mesmo ano concentrou a maior parte da turbulência, apresentando também uma explosão na volatilidade. Em meados de 2006 e 2007, o VIX, um índice de volatilidade implícita das opções do S&P500, registrou uma elevação de patamar, sinalizando o possível desequilíbrio existente no mercado americano. Esta dissertação analisa se o consenso de que a volatilidade implícita é a melhor previsora da volatilidade futura permanece durante o período de crise. Os resultados indicam que o VIX perde poder explicativo ao se passar do período sem crise para o de crise, sendo ultrapassado pela volatilidade realizada.

Taxas de câmbio e inflação no Brasil : um estudo econométrico

Este trabalho busca analisar a relação entre as taxas de câmbio e a inflação no Brasil, tanto entre médias quanto entre volatilidades, fazendo uso de instrumentais econométricos mais sofisticados que aqueles até então aplicados na literatura existente. No que se refere à relação entre médias, ou a estimação do pass-through da taxa de câmbio para a inflação, analisou-se a relação entre tais variáveis no período compreendido entre 1980 e 2002, considerando dois índices de preços ao consumidor (IPCA e IGP-DI) e um índice de preços ao produtor (IPA-DI). A abordagem teórica partiu do modelo de FEENSTRA e KENDAL (1997), com algumas adaptações para a economia brasileira. Os testes empíricos foram realizados aplicando o Filtro de Kalman, após a demonstração de que este gera melhores resultados que as estimações por OLS tradicionalmente usadas. Os resultados mostram que o ambiente inflacionário e o regime cambial percebido pelos agentes afetam o grau de pass-through do câmbio para os preços ao consumidor. Observou-se uma redução no pass-through após a implementação do Real para os índices de preço ao consumidor (IPCA) ou com um componente de preços ao consumidor incorporado (IGP-DI) e uma redução ainda mais intensa após a adoção do regime de taxas de câmbio flutuantes em 1999. Já no que se refere à relação entre volatilidades, aplicou-se um modelo GARCH bivariado, trabalhando-se diretamente com os efeitos das volatilidades condicionais, aspecto ainda não abordado na literatura existente Foi encontrada uma relação semi-côncava entre as variâncias da taxa de câmbio e da inflação, diferente do estimado para séries financeiras e em linha com intuições sugeridas em outros estudos. Esta aplicação inova ao (i) estabelecer uma relação entre volatilidades da taxa de câmbio e da inflação, (ii) aplicar um modelo GARCH multivariado, usando variâncias condicionais para analisar a relação entre aquelas volatilidades e (iii) mostrar que os testes tradicionais realizados com séries de volatilidade construídas exogenamente são sensíveis ao critério escolhido para a construção de tais séries, ocultando características relevantes daquela relação. PALAVRAS-CHAVE: Taxas de câmbio, inflação, pass-through, volatilidade, Filtro de Kalman, GARCH

Testando o poder preditivo do VIX: uma aplicação do modelo de erro multiplicativo

O VIX Volatility Index surgiu como uma alternativa no cálculo da volatilidade implícita, visando mitigar alguns problemas encontrados em modelos da família Black-Scholes. Este tipo de volatilidade é tida como a melhor previsora da volatilidade futura, dado que as expectativas dos operadores de opções se encontram embutidas em seus valores. O objetivo deste trabalho é testar se o VIX apresenta maior poder preditivo e informações relevantes não presentes em modelos de séries temporais para variáveis não-negativas, tratadas através do modelo de erro multiplicativo. Os resultados indicam que o VIX apresenta maior poder preditivo em períodos de estabilidade econômica, mas não contém informação relevante frente à real volatilidade. Em períodos de crise econômica o resultado se altera, com o VIX apresentando o mesmo poder explicativo, mas contém informações relevantes no curto prazo.

Contágio financeiro global : evidências de países do G20

O presente estudo investiga a existência de contágio financeiro entre os países do G20, com base em uma análise sobre os retornos dos principais índices de ações, abrangendo o período de 2000 a 2012. A abordagem utilizada consiste na utilização de modelos multivariados de volatilidade da família DCC-GARCH, na versão proposta por Engle e Sheppard (2001). Com base nos testes efetuados, conclui-se que houve mudanças estruturais nas séries analisadas em praticamente todos os 14 países analisados, sendo que os resultados obtidos demonstram evidências favoráveis para a hipótese de contágio financeiro entre países do G20. Verificou-se também que dentre as diversas crises financeiras ocorridas durante o período analisado, a Crise do Subprime destaca-se das demais crises, devido a sua magnitude e velocidade com que se propagou, afetando tanto países desenvolvidos como países emergentes.

Prevendo a volatilidade realizada de ações brasileiras : evidências empíricas

Este estudo compara previsões de volatilidade de sete ações negociadas na Bovespa usando 02 diferentes modelos de volatilidade realizada e 03 de volatilidade condicional. A intenção é encontrar evidências empíricas quanto à diferença de resultados que são alcançados quando se usa modelos de volatilidade realizada e de volatilidade condicional para prever a volatilidade de ações no Brasil. O período analisado vai de 01 de Novembro de 2007 a 30 de Março de 2011. A amostra inclui dados intradiários de 5 minutos. Os estimadores de volatilidade realizada que serão considerados neste estudo são o Bi-Power Variation (BPVar), desenvolvido por Barndorff-Nielsen e Shephard (2004b), e o Realized Outlyingness Weighted Variation (ROWVar), proposto por Boudt, Croux e Laurent (2008a). Ambos são estimadores não paramétricos, e são robustos a jumps. As previsões de volatilidade realizada foram feitas através de modelos autoregressivos estimados para cada ação sobre as séries de volatilidade estimadas. Os modelos de variância condicional considerados aqui serão o GARCH(1,1), o GJR (1,1), que tem assimetrias em sua construção, e o FIGARCH-CHUNG (1,d,1), que tem memória longa. A amostra foi divida em duas; uma para o período de estimação de 01 de Novembro de 2007 a 30 de Dezembro de 2010 (779 dias de negociação) e uma para o período de validação de 03 de Janeiro de 2011 a 31 de Março de 2011 (61 dias de negociação). As previsões fora da amostra foram feitas para 1 dia a frente, e os modelos foram reestimados a cada passo, incluindo uma variável a mais na amostra depois de cada previsão. As previsões serão comparadas através do teste Diebold-Mariano e através de regressões da variância ex-post contra uma constante e a previsão. Além disto, o estudo também apresentará algumas estatísticas descritivas sobre as séries de volatilidade estimadas e sobre os erros de previsão.

Análise de contágio a partir do modelo de correlação condicional constante com mudança de regime Markoviana

Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de “muito restritiva”. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura.

Analysis of contagion from the constant conditional correlation model with Markov regime switching

Over the last decades, the analysis of the transmissions of international nancial events has become the subject of many academic studies focused on multivariate volatility models volatility. The goal of this study is to evaluate the nancial contagion between stock market returns. The econometric approach employed was originally presented by Pelletier (2006), named Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). This methodology involves the combination of Constant Conditional Correlation Model (CCC) proposed by Bollerslev (1990) with Markov Regime Switching Model suggested by Hamilton and Susmel (1994). A modi cation was made in the original RSDC model, the introduction of the GJR-GARCH model formulated in Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), on the equation of the conditional univariate variances to allow asymmetric e ects in volatility be captured. The database was built with the series of daily closing stock market indices in the United States (SP500), United Kingdom (FTSE100), Brazil (IBOVESPA) and South Korea (KOSPI) for the period from 02/01/2003 to 09/20/2012. Throughout the work the methodology was compared with others most widespread in the literature, and the model RSDC with two regimes was de ned as the most appropriate for the selected sample. The set of results provide evidence for the existence of nancial contagion between markets of the four countries considering the de nition of nancial contagion from the World Bank called very restrictive. Such a conclusion should be evaluated carefully considering the wide diversity of de nitions of contagion in the literature.

O impacto das intervenções do Banco Central Brasileiro no mercado cambial: uma análise de efetividade sobre a volatilidade

Desde a adoção do sistema de câmbio flutuante pelo Banco Central do Brasil, tanto a autoridade monetária quanto o governo brasileiro têm instituído medidas convencionais e não convencionais de intervenção no mercado de câmbio. Dentre essas medidas, salientam-se as compras e vendas de dólares no mercado de spot e derivativos, cujas finalidades precípuas seriam a tentativa de estabilizar os mercados em situação de “stress” e suavizar uma determinada tendência de valorização ou desvalorização da moeda brasileira. O presente trabalho analisa os efeitos de referidas intervenções sobre a volatilidade na moeda brasileira. Utilizamos modelos econométricos da família ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) com o intuito de se averiguar o efeito sobre a volatilidade de curto e longo prazo, inclusive com metodologias semelhantes às empregadas em trabalhos direcionados a outras economias emergentes. Com o propósito de se estudar o efeito sinalizador das intervenções, foram utilizadas regressões simples com dados de volatilidade implícita e risk reversal do mercado de opções do dólar/real. Concluiu-se pela não relevância dos efeitos das intervenções sobre o nível da taxa de câmbio. No que concerne às volatilidades de curto e longo prazo, verificou-se que as vendas de dólares aumentam ambas as volatilidades, porém, quanto às compras, estas não apresentaram significância. No que se refere aos efeitos sinalizadores, via volatilidade implícita e risk reversal, estes também não expuseram relevância. Enfim, o que talvez possa consistir em fundamento para a não relevância dessas intervenções é o fato de o Brasil se consubstanciar em uma economia emergente e com menor credibilidade na condução de suas políticas monetárias.

Velocidade da moeda, inflação e ciclos de negócios no Brasil, 1900-2013

A presente tese é composta por três ensaios. O primeiro ensaio estuda os ciclos de negócios brasileiro no período dos anos 1900 até 2012. Uma série trimestral do PIB real é elaborada, utilizando um modelo estrutural de séries de tempo. A partir disso, um modelo com mudança Markoviana é proposto para que seja construída uma cronologia de ciclo de negócios. O modelo selecionado possui dois regimes distintos, cenários de expansão e de recessão, a datação obtida é comparada com outros estudos sobre o tema e são propostas caracterizações das fases de crescimento que podem apoiar estudos sobre a história econômica do Brasil. O segundo ensaio estuda o comportamento da velocidade da moeda no ciclo de negócios brasileiro de 1900 até 2013. Os resultados a partir das estimativas dos modelos de séries temporais, MS e GARCH, são utilizados para suportar esse estudo. Em termos gerais a velocidade da moeda no Brasil apresentou queda até a segunda Guerra Mundial, cresceu até meados dos anos 1990 e a partir disso segue em tendência de queda. A experiência inflacionária brasileira é capítulo importante de nossa história econômica. O objetivo do terceiro ensaio é estudar a volatilidade da inflação brasileira ao longo do tempo no período de 1939 até 2013, buscando descrever sua relação com a taxa de inflação, adotando como referência uma datação de ciclos de negócios. Para realizar essa descrição serão utilizados os resultados obtidos nas estimações de modelos econométricos das classes GARCH, BSM e MS. No caso brasileiro a indicação é que a taxa de inflação impacta positivamente sua 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.