Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

Modelo dinâmico de crédito utilizando análise de sobrevivência

Dado a importância da gestão de risco associada às operações de crédito, modelos estatísticos que avaliam o risco de inadimplência tornaram-se fundamentais na mensuração do risco associado a um cliente. Neste contexto, foi desenvolvido um modelo dinâmico de crédito utilizando variáveis características dos clientes, comportamentais e macroeconômicas através da Análise de Sobrevivência aplicada a dados discretos. Os resultados obtidos indicam que a inclusão de variáveis macroeconômicas provoca um efeito significativo, porém baixo, no ajuste do modelo. Entretanto, nota-se uma melhora expressiva no poder de previsão da taxa de inadimplência do portfólio quando aplicado a um conjunto de dados de validação.

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.

Aplicação do modelo de Bakshi-Chen no mercado acionário brasileiro : um modelo dinâmico de precificação de ações

É vasta a literatura em finanças quantitativas sobre o apreçamento de derivativos, porém é bem reduzida em se tratando de ações. Nessa dissertação, procuramos aplicar o modelo de Bakshi-Chen na avaliação de ações listadas na Bovespa. Os inputs do modelo são o lucro por ação, LPA, dos últimos doze meses, a expectativa de crescimento de lucro para os doze meses seguintes (g), e a taxa de juros. Vamos mostrar o ganho de precisão em relação ao modelo de Gordon e avaliar o modelo na prática realizando um backtest para descobrir se o modelo consegue estimar o valor das ações melhor do que os investidores.

Modelo de volatilidade estocástica aplicado a estratégia de trading de commodities

Um dos desafios diários enfrentados nas diferentes empresas é avaliar com razoável precisão a dinâmica dos preços de seus ativos e passivos. Em muitos casos esses preços estão atrelados ao preço de commodities, devido a sua presença tanto como insumos produtivos quanto em derivativos financeiros. Nesse contexto o presente trabalho se propõe a avaliar um modelo de volatilidade estocástico através da aplicação de estratégias de trading. Desta forma busca-se comparar diferentes estratégias de negociação para avaliar o resultado financeiro obtido a partir da adoção do modelo proposto.

Impacto no apreçamento de derivativo pelo conhecimento prévio do calendário de divulgação de resultados

A partir do estudo de um trabalho econométrico sobre o impacto de informações no retorno de um ativo, propusemos uma simplificação ao modelo objetivando a análise de um evento específico com agenda bem definida, a divulgação trimestral de resultados. Para algumas empresas, achamos evidências da aderência do modelo aos dados reais e apreçamos opções de compra e venda utilizando o método de Monte Carlo. Obtivemos diferenças relevantes no preço das opções considerando a modelagem proposta frente ao modelo de black-scholes e, ao efetuar o backtest na amostra usando uma estratégia de delta-hedge, conseguimos melhores resultados na nova formulação para alguns cenários.

Vantagens e desvantagens do modelo dinâmico de Nelson-Siegel : aplicação ao mercado brasileiro

A modelagem da estrutura a termo da taxa juros tem grande relevância para o mercado financeiro, isso se deve ao fato de ser utilizada na precificação de títulos de crédito e derivativos, ser componente fundamental nas políticas econômicas e auxiliar a criação de estratégias trading. A classe de modelos criada por Nelson-Siegel (1987), foi estendida por diversos autores e atualmente é largamente utilizada por diversos bancos centrais ao redor do mundo. Nesse trabalho utilizaremos a extensão proposta por Diebold e Li (2006) aplicada para o mercado brasileiro, os parâmetros serão calibrados através do Filtro de Kalman e do Filtro de Kalman Estendido, sendo que o último método permitirá estimar com dinamismo os quatros parâmetros do modelo. Como mencionado por Durbin e Koopman (2012), as fórmulas envolvidas no filtro de Kalman e em sua versão estendida não impõe condições de dimensão constante do vetor de observações. Partindo desse conceito, a implementação dos filtros foi feita de forma a possibilitar sua aplicação independentemente do número de observações da curva de juros em cada instante de tempo, dispensando a necessidade de interpolar os dados antes da calibração. Isso ajuda a refletir mais fielmente a realidade do mercado e relaxar as hipóteses assumidas ao interpolar previamente para obter vértices fixos. Também será testada uma nova proposta de adaptação do modelo de Nelson-Siegel, nela o parâmetro de nível será condicionado aos títulos terem vencimento antes ou depois da próxima reunião do Copom. O objetivo é comparar qualidade da predição entre os métodos, pontuando quais são as vantagens e desvantagens encontradas em cada um deles.

La participación ciudadana en barrios con intervención del Programa Hábitat de México

Incluye Bibliografía

Tasas de inmigración femenina por grupos de edad para la ciudad de Santiago, 1910-1959

Incluye Bibliografía

Proyeccion de la poblacion de Ecuador 1950-1980

Incluye Bibliografía

Evaluacion de la cobertura geografica del censo nacional de poblacion de 1971 de la Republica de Nicaragua

Incluye Bibliografía

Descenso de la fecundidad y participación laboral femenina en México

Incluye Bibliografía

Efeitos da administração peridural de neostigmina associada ou não a clonidina sobre a concentração alveolar mínima do isoflurano em cães

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)