964 resultados para mercado financeiro


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Este artigo apresenta a utilização de Beta e variação de Beta dos ativos pertencentes ao Ibovespa como novos critérios para a construção de carteiras vencedoras e perdedoras em estratégias de momento. Os resultados mostram que as estratégias de momento, com base em critérios de maior ou menor Beta e de variação de Beta dos ativos pertencentes ao Ibovespa, geram retornos positivos ao longo de períodos subsequentes de 6 meses e 12 meses, porém apontam que estas estratégias, quando aplicadas e renovadas a cada mudança do principal índice bursátil brasileiro, apresentaram-se menos rentáveis do que as estratégias habituais baseadas no retorno total dos ativos no período entre 1995 a 2013.

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Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

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Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

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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.

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Este trabalho tem por objetivo identificar e quantificar o comportamento de manada (herd behavior) nos fundos de ações ativos do mercado financeiro brasileiro, valendo- se da medida LSV, proposta por Lakonishok et al (1992). Para tanto, analisamos a composição das carteiras de 642 fundos de ação, de 214 gestores diferentes, de setembro de 2007 até outubro de 2013. Em linha com a literatura relevante, há fortes evidências da ocorrência de efeito manada de forma heterogênea na amostra analisada. Encontramos indícios de que a intensidade do efeito manada varia de acordo com o tamanho do fundo e a capitalização da ação negociada.

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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.

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Uma das principais características dos ativos financeiros é a mudança de regime. Os preços dos ativos apresentam pouca variabilidade nos períodos de normalidade e possuem quedas inesperadas e são instáveis nos períodos de crise. Esta tese estuda alocação de portfólio com mudança de regime. O primeiro ensaio considera a decisão ótima de investimento entre os ativos de risco quando o mercado financeiro possui mudança de regime, definindo portfólios ótimos que dependem dos retornos esperados, risco e das crenças sobre o estado do mercado financeiro. O segundo ensaio estuda alocação de portfólio baseada em estimativas do modelo fatorial com mudança de regime e compara com alocações usando modelos fatoriais lineares e momentos amostrais. A mudança de regime tem maior efeito sobre o processo de escolha dos portfólios do que sobre as estimativas usadas para definir as carteiras.

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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.

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Neste estudo, analiso o desempenho de empresas familiares e não-familiares na Europa, entre 2001 e 2013, com uma especial atenção ao período da crise financeira de 2008 e 2009. Doze anos de dados foram recolhidos e analisadosusando dois modelos: o modelo de ajustamento do mercado e uma técnica de estimativa de painéis. Ao contrário das expectativas, os resultados mostram que as empresas familiares não têm resultados significativamente superiores às empresas não familiares durante o período em análise, inclusive antes, durante, e depois da crise. No entanto, considerando o valor do beta, existem diferenças significativas. É possível concluir que as empresas familiares são, em geral, menos voláteis e que durante a crise apresentaram uma volatilidade extremamente baixa comparativamente com o mercado.JEL

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We compare competitive equilibrium outcomes with and without trading by a privately infonned "monopolistic" insider, in a model with real investment portfolio choices ex ante, and noise trading generated by aggregate uncertainty regarding other agents' intertemporal consumption preferences. The welfare implications of insider trading for the ex ante expected utilities of outsiders are analyzed. The role of interim infonnation revelation due to insider trading, in improving the risk-sharing among outsiders with stochastic liquidity needs, is examined in detaiL

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This paper studies the effect of financiaI repression and contract enforcement on entrepreneurship and economic development. We construct and solve a general equilibrium mo deI with heterogeneous agents, occupational choice and two financiaI frictions: intermediation costs and financiaI contract enforcement. Occupational choice and firm size are determined endogenously, and depend on agent type (wealth and ability) and the credit market frictions. The mo deI shows that differences across countries in intermediation costs and enforcement generate differences in occupational choice, firm size, credit, output and inequality. Counterfactual experiments are performed for Latin American, European, transition and high growth Asian countries. We use empirical estimates of each country's financiaI frictions, and United States values for all other parameters. The results allow us to isolate the quantitative effect of these financiaI frictions in explaining the performance gap between each country and the United States. The results depend critically on whether à general equilibrium factor price effect is operative, which in turn depends on whether financiaI markets are open or closed. This yields a positive policy prescription: If the goal is to maximize steady-state efficiency, financial reforms should be accompanied by measures to increase financiaI capital mobility.

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In this article we use factor models to describe a certain class of covariance structure for financiaI time series models. More specifical1y, we concentrate on situations where the factor variances are modeled by a multivariate stochastic volatility structure. We build on previous work by allowing the factor loadings, in the factor mo deI structure, to have a time-varying structure and to capture changes in asset weights over time motivated by applications with multi pIe time series of daily exchange rates. We explore and discuss potential extensions to the models exposed here in the prediction area. This discussion leads to open issues on real time implementation and natural model comparisons.

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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.

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Estimar e prever a volatilidade de um ativo é uma tarefa muito importante em mercados financeiros. Nosso objetivo neste trabalho é propor o conceito de deformação temporal neste contexto. A idéia é que o mercado modifica-se com a chegada de novas informações, e não com o decorrer do tempo de calendário. Nós estimamos a volatilidade dos retornos do IBOVESPA, aplicando Modelos de Volatilidade Estocástica sem e com Deformação Temporal.