951 resultados para Contratos futuros


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Modelos de microestrutura da taxa de câmbio têm recebido especial atenção nos últimos anos por capturarem de forma mais acurada as nuances deste mercado e evidenciarem a existência de informação assimétrica entre os agentes que transacionam nele. Os dados das operações do primeiro vencimento dos contratos futuros de câmbio Real/Dólar da Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) foram utilizados para testar se as transações impõem efeitos informativos sobre os preços. Os resultados do modelo de vetor-autoregressivo (VAR) estrutural apontaram para a existência de informação assimétrica no mercado futuro de câmbio brasileiro, indicando que aproximadamente 50% da variação do preço e ciente é resultado da informação privada contida no uxo de ordem. Além disso, a análise do uxo de ordem permitiu a estimação das taxas de chegada de ordens de agentes informados e não informadas no mercado, utilizadas para calcular a probabilidade de uma transação ser informativa (PIN). Altos valores de PIN implicam spreads mais amplos que reduzem a liquidez do mercado. O resultado de 1,53% indica que o mercado de câmbio brasileiro é bastante líquido, o que impõe menores custos aos agentes menos informados que chegam ao mercado.

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Esta pesquisa busca testar a eficácia de uma estratégia de arbitragem de taxas de juros no Brasil baseada na utilização do modelo de Nelson-Siegel dinâmico aplicada à curva de contratos futuros de taxa de juros de 1 dia da BM&FBovespa para o período compreendido entre 02 de janeiro de 2008 e 03 de dezembro de 2012. O trabalho adapta para o mercado brasileiro o modelo original proposto por Nelson e Siegel (1987), e algumas de suas extensões e interpretações, chegando a um dos modelos propostos por Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), no qual estimam os parâmetros do modelo de Nelson-Siegel em uma única etapa, colocando-o em formato de espaço de estados e utilizando o Filtro de Kalman para realizar a previsão dos fatores, assumindo que o comportamento dos mesmos é um VAR de ordem 1. Desta maneira, o modelo possui a vantagem de que todos os parâmetros são estimados simultaneamente, e os autores mostraram que este modelo possui bom poder preditivo. Os resultados da estratégia adotada foram animadores quando considerados para negociação apenas os 7 primeiros vencimentos abertos para negociação na BM&FBovespa, que possuem maturidade máxima próxima a 1 ano.

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Na Argentina e no Uruguai, diversas tentativas de negociação de contratos futuros e de índice de preços de carne bovina foram frustradas ao longo dos anos, tendo os derivativos lançados fracassado, em um curto espaço de tempo, por falta de liquidez. Esse cenário, somado a outras particularidades do mercado físico da carne bovina, torna o gerenciamento de risco de preços um problema para os agentes econômicos que atuam nessa cadeia produtiva. Nesse contexto, emergiu a seguinte questão: a proteção cruzada com contratos futuros de boi gordo brasileiro da Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa) é efetiva para a administração do risco de preços dos novilhos de corte no mercado a vista argentino e uruguaio? Com a finalidade de responder a essa questão, propôs-se a verificar se é possível mitigar o risco da volatilidade de preços no mercado a vista dos novilhos de corte argentinos e uruguaios por meio do cross hedging no mercado futuro do boi gordo brasileiro na BM&FBovespa. Para tanto, foram utilizados modelos estáticos e dinâmicos de estimação da razão de cross hedge ótima e efetividade em mitigação do risco. Os resultados do teste de hipóteses de mitigação do risco permitiram assegurar que são fortes as evidências de efetividade do mercado futuro do boi gordo brasileiro na proteção contra o risco de preços do mercado a vista dos novilhos argentinos e uruguaios. Complementarmente, verificou-se a hipótese de eficiência do mercado futuro. Os resultados apresentaram evidências de um relacionamento estocástico comum no longo prazo entre os preços a vista e futuros, e de eficiência na predição dos preços no curto prazo, o que sugere que os contratos futuros de boi gordo brasileiro da BM&FBovespa permitem uma trava adequada de cotação-preço para os novilhos argentinos e uruguaios no mercado a vista.

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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.

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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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Este trabalho tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.

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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 levantou a seguinte questão central: É possível a criação de um índice de commodities referenciado no mercado de derivativos brasileiro, onde agentes financeiros consigam replicar o retorno deste, que sirva como benchmark para decisões estratégicas de investimentos, e para decisões temporais de hedge para empresas que tem seus negócios fundamentados em commodities?

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This research aims to investigate the Hedge Efficiency and Optimal Hedge Ratio for the future market of cattle, coffee, ethanol, corn and soybean. This paper uses the Optimal Hedge Ratio and Hedge Effectiveness through multivariate GARCH models with error correction, attempting to the possible phenomenon of Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period. The Optimal Hedge Ratio must be bigger in the intercrop period due to the uncertainty related to a possible supply shock (LAZZARINI, 2010). Among the future contracts studied in this research, the coffee, ethanol and soybean contracts were not object of this phenomenon investigation, yet. Furthermore, the corn and ethanol contracts were not object of researches which deal with Dynamic Hedging Strategy. This paper distinguishes itself for including the GARCH model with error correction, which it was never considered when the possible Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period were investigated. The commodities quotation were used as future price in the market future of BM&FBOVESPA and as spot market, the CEPEA index, in the period from May 2010 to June 2013 to cattle, coffee, ethanol and corn, and to August 2012 to soybean, with daily frequency. Similar results were achieved for all the commodities. There is a long term relationship among the spot market and future market, bicausality and the spot market and future market of cattle, coffee, ethanol and corn, and unicausality of the future price of soybean on spot price. The Optimal Hedge Ratio was estimated from three different strategies: linear regression by MQO, BEKK-GARCH diagonal model, and BEKK-GARCH diagonal with intercrop dummy. The MQO regression model, pointed out the Hedge inefficiency, taking into consideration that the Optimal Hedge presented was too low. The second model represents the strategy of dynamic hedge, which collected time variations in the Optimal Hedge. The last Hedge strategy did not detect Optimal Hedge Ratio differential between the crop and intercrop period, therefore, unlikely what they expected, the investor do not need increase his/her investment in the future market during the intercrop

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O mercado de milho possui importante participação no cenário agropecuário nacional, pela relevância dentro da indústria de carnes. Destacam-se as estratégias de comercialização do grão, em especial as relacionadas à mitigação do risco de preço com o uso de contratos futuros. Objetiva-se identificar e interpretar os efeitos causados pela modificação no contrato futuro do milho negociado na BM&F-Bovespa, que em setembro de 2008 passou de entrega física para liquidação financeira, sobre o desempenho do mercado futuro do grão comercializado. Avaliam-se a liquidez dos contratos, a volatilidade dos preços futuros e físico do milho, bem como a convergência da base. Identificaram-se como possíveis efeitos da alteração contratual o aumento da liquidez do contrato futuro de milho e a redução da volatilidade dos preços, além da melhoria na convergência da base. Os resultados alinham-se com a teoria e evidenciam impacto positivo da implementação da liquidação financeira no contrato futuro de milho.

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This research aims to investigate the Hedge Efficiency and Optimal Hedge Ratio for the future market of cattle, coffee, ethanol, corn and soybean. This paper uses the Optimal Hedge Ratio and Hedge Effectiveness through multivariate GARCH models with error correction, attempting to the possible phenomenon of Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period. The Optimal Hedge Ratio must be bigger in the intercrop period due to the uncertainty related to a possible supply shock (LAZZARINI, 2010). Among the future contracts studied in this research, the coffee, ethanol and soybean contracts were not object of this phenomenon investigation, yet. Furthermore, the corn and ethanol contracts were not object of researches which deal with Dynamic Hedging Strategy. This paper distinguishes itself for including the GARCH model with error correction, which it was never considered when the possible Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period were investigated. The commodities quotation were used as future price in the market future of BM&FBOVESPA and as spot market, the CEPEA index, in the period from May 2010 to June 2013 to cattle, coffee, ethanol and corn, and to August 2012 to soybean, with daily frequency. Similar results were achieved for all the commodities. There is a long term relationship among the spot market and future market, bicausality and the spot market and future market of cattle, coffee, ethanol and corn, and unicausality of the future price of soybean on spot price. The Optimal Hedge Ratio was estimated from three different strategies: linear regression by MQO, BEKK-GARCH diagonal model, and BEKK-GARCH diagonal with intercrop dummy. The MQO regression model, pointed out the Hedge inefficiency, taking into consideration that the Optimal Hedge presented was too low. The second model represents the strategy of dynamic hedge, which collected time variations in the Optimal Hedge. The last Hedge strategy did not detect Optimal Hedge Ratio differential between the crop and intercrop period, therefore, unlikely what they expected, the investor do not need increase his/her investment in the future market during the intercrop

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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Agronomia e Medicina Veterinária, Programa de Pós-Graduação em Agronegócios, 2016.

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This research aims to investigate the Hedge Efficiency and Optimal Hedge Ratio for the future market of cattle, coffee, ethanol, corn and soybean. This paper uses the Optimal Hedge Ratio and Hedge Effectiveness through multivariate GARCH models with error correction, attempting to the possible phenomenon of Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period. The Optimal Hedge Ratio must be bigger in the intercrop period due to the uncertainty related to a possible supply shock (LAZZARINI, 2010). Among the future contracts studied in this research, the coffee, ethanol and soybean contracts were not object of this phenomenon investigation, yet. Furthermore, the corn and ethanol contracts were not object of researches which deal with Dynamic Hedging Strategy. This paper distinguishes itself for including the GARCH model with error correction, which it was never considered when the possible Optimal Hedge Ratio differential during the crop and intercrop period were investigated. The commodities quotation were used as future price in the market future of BM&FBOVESPA and as spot market, the CEPEA index, in the period from May 2010 to June 2013 to cattle, coffee, ethanol and corn, and to August 2012 to soybean, with daily frequency. Similar results were achieved for all the commodities. There is a long term relationship among the spot market and future market, bicausality and the spot market and future market of cattle, coffee, ethanol and corn, and unicausality of the future price of soybean on spot price. The Optimal Hedge Ratio was estimated from three different strategies: linear regression by MQO, BEKK-GARCH diagonal model, and BEKK-GARCH diagonal with intercrop dummy. The MQO regression model, pointed out the Hedge inefficiency, taking into consideration that the Optimal Hedge presented was too low. The second model represents the strategy of dynamic hedge, which collected time variations in the Optimal Hedge. The last Hedge strategy did not detect Optimal Hedge Ratio differential between the crop and intercrop period, therefore, unlikely what they expected, the investor do not need increase his/her investment in the future market during the intercrop

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Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Ciências da Educação

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O presente trabalho objetivou a realização de testes a fim de verificar a hipótese de normal backwardation no mercado futuro brasileiro dos contratos agropecuários negociados no período compreendido entre os anos de 1994 a 2001. Foram analisados os preços de ajuste de seis contratos: soja, milho, boi gordo, açúcar cristal, café e algodão. Tal hipótese foi defendida primordialmente por Keynes, e preconiza que os preços futuros são uma estimativa viesada do preço à vista no futuro e devem crescer até a data de vencimento, momento em que se equiparam ao preço à vista. A justificativa para esse comportamento centra-se no fato de que os especuladores exigem um prêmio pelo risco que incorrem, e somente aceitarão negociar mediante um desconto nos preços. Os resultados desse estudo mostram indícios para a confirmação da hipótese de normal backwardation no mercado futuro brasileiro, principalmente pelos resultados do teste de proporções e da regressão.