999 resultados para Precificação de ativos


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Este trabalho traz interessantes descobertas acerca do comportamento dos preços das ações no mercado acionário brasileiro. Utilizando a metodologia de Haugen e Baker (1996) e seu Modelo de Fator de Retorno Esperado, o estudo mostra que são cinco os fatores determinantes dos preços das ações no mercado brasileiro, considerando o período de janeiro de 1995 a julho de 2003. Dentre os fatores, dois foram obtidos a partir do comportamento dos preços passados das ações, o que evidencia que o mercado não é eficiente nem em sua forma fraca, conforme os conceitos apresentados por Fama (1970). Além disso, fatores como o beta do CAPM e os betas da APT, os principais modelos de precificação de ativos, não foram incluídos entre os fatores determinantes. A aplicação dos fatores determinantes em duas simulações de investimento, uma sem custos de transação e outra com custos de transação, mostrou que o Modelo de Fator de Retorno Esperado possui boa eficiência na previsão dos retornos das ações, sendo capaz de construir, entre 10 carteiras, aquela com maior retorno em relação às demais e, inclusive, em relação ao principal índice de mercado brasileiro, o Ibovespa. A Carteira 1, com melhor retorno esperado, apresentou retorno médio mensal de 1,78% na simulação sem custos de transação e de 0,46% na simulação com custos de transação, ambos superiores ao retorno médio mensal do Ibovespa, de -0,45%. Além da melhor performance, a análise do perfil dos portfolios apontou resultados também relevantes, especialmente no que concerne ao risco das carteiras. A Carteira 1 apresentou a menor volatilidade dos retornos mensais, o menor beta de mercado, bem como mostrou ser formada por ações de empresas com o menor grau de endividamento do patrimônio líquido.

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Este estudo estima o prêmio de risco de investimento estrangeiro. Nós testamos se ações com maior covariância entre seus retornos e períodos ruins (quando o investimento estrangeiro em carteira na Bovespa é negativo) são mais caras e, portanto, apresentam menores retornos. A metodologia consiste num procedimento de dois passos: as sensibilidades aos fatores de risco são estimadas a partir de regressões em séries de tempo, então, estes coeficientes estimados são utilizados como variáveis explicativas na regressão em dados em painel. É utilizado o fator excesso de retorno do mercado, previsto pelo modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model), como variável de controle. Os resultados indicam que o prêmio de risco de investimento estrangeiro é nulo quando a participação do investidor estrangeiro no estoque de ações listadas na Bovespa está em torno de 25%. Entretanto, à medida que aumenta a participação desse tipo de investidor, o prêmio de risco passa a ser significativo e positivo, atingindo 6,8% ao ano, quando a participação do investidor estrangeiro alcança metade do estoque de ações.

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Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

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Starting with a brief introduction about the evolution of asset pricing models, we seek here to introduce the critique made by Benoit Mandelbrot about using the normality hypothesis when building such models. This critique arises when empirical and theoretical models where confronted and the expected results diverged from the ones obtained. Next, we reproduce Mandelbrot alternative which he believes is sufficient to solve the main problems implied by the normality hyphotesis

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As ações de maior liquidez do índice IBOVESPA, refletem o comportamento das ações de um modo geral, bem como a relação das variáveis macroeconômicas em seu comportamento e estão entre as mais negociadas no mercado de capitais brasileiro. Desta forma, pode-se entender que há reflexos de fatores que impactam as empresas de maior liquidez que definem o comportamento das variáveis macroeconômicas e que o inverso também é uma verdade, oscilações nos fatores macroeconômicos também afetam as ações de maior liquidez, como IPCA, PIB, SELIC e Taxa de Câmbio. O estudo propõe uma análise da relação existente entre variáveis macroeconômicas e o comportamento das ações de maior liquidez do índice IBOVESPA, corroborando com estudos que buscam entender a influência de fatores macroeconômicos sobre o preço de ações e contribuindo empiricamente com a formação de portfólios de investimento. O trabalho abrangeu o período de 2008 a 2014. Os resultados concluíram que a formação de carteiras, visando a proteção do capital investido, deve conter ativos com correlação negativa em relação às variáveis estudadas, o que torna possível a composição de uma carteira com risco reduzido.

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As ações de maior liquidez do índice IBOVESPA, refletem o comportamento das ações de um modo geral, bem como a relação das variáveis macroeconômicas em seu comportamento e estão entre as mais negociadas no mercado de capitais brasileiro. Desta forma, pode-se entender que há reflexos de fatores que impactam as empresas de maior liquidez que definem o comportamento das variáveis macroeconômicas e que o inverso também é uma verdade, oscilações nos fatores macroeconômicos também afetam as ações de maior liquidez, como IPCA, PIB, SELIC e Taxa de Câmbio. O estudo propõe uma análise da relação existente entre variáveis macroeconômicas e o comportamento das ações de maior liquidez do índice IBOVESPA, corroborando com estudos que buscam entender a influência de fatores macroeconômicos sobre o preço de ações e contribuindo empiricamente com a formação de portfólios de investimento. O trabalho abrangeu o período de 2008 a 2014. Os resultados concluíram que a formação de carteiras, visando a proteção do capital investido, deve conter ativos com correlação negativa em relação às variáveis estudadas, o que torna possível a composição de uma carteira com risco reduzido.

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Os objetivos deste trabalho foram (i) rever métodos numéricos para precificação de derivativos; e (ii) comparar os métodos assumindo que os preços de mercado refletem àqueles obtidos pela fórmula de Black Scholes para precificação de opções do tipo européia. Aplicamos estes métodos para precificar opções de compra da ações Telebrás. Os critérios de acurácia e de custo computacional foram utilizados para comparar os seguintes modelos binomial, Monte Carlo, e diferenças finitas. Os resultados indicam que o modelo binomial possui boa acurácia e custo baixo, seguido pelo Monte Carlo e diferenças finitas. Entretanto, o método Monte Carlo poderia ser usado quando o derivativo depende de mais de dois ativos-objetos. É recomendável usar o método de diferenças finitas quando se obtém uma equação diferencial parcial cuja solução é o valor do derivativo.

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Trata de modelos de avaliação debonds, dentro de uma abordagem evolutiva. Apresenta a evolução das técnicas de precificação desses títulos de renda fixa. Inicialmente discute a abordagem tradicional, que compreende a determinação do valor do fluxo de caixa descontado e a análise de sensibilidade dos preços dos títulós a alterações nas taxas de juros, bem como imunização de carteira de bonds quando seadmite uma estrutura temporal de juros constante. A seguir apresenta as várias formas da curva de juros a vista e as teorias econômicas elaboradas para explicar estas formas. Finalmente, traz modelos dinâmicos de determinação da estrutura temporal de juros, desenvolvidos para tempo contínuo e para tempo discreto.

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Trata da análise das principais ferramentas quantitativas para a tomada de decisão e análise de investimentos, em particular de análise por árvore de decisão e teoria de precificação de opções aplicada a casos de investimentos em ativos não financeiros. Mostra as vantagens e desvantagens de cada metodologia, em especial as limitações de aplicação prática da TPO. Propõe uma metodologia para calcular o valor das "opções reais" utilizando árvores de decisão

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Na presente dissertação foi implementado um modelo para execução de hedging de mínima variância de opções de compra européias em mercados incompletos, considerando um espaço de tempo discreto e contínuo de estados. O desempenho foi medido de forma comparativa tomando como base a popular estratégia delta-hedging em um grande número de simulações, a partir de cenários definidos com o objetivo de submeter o modelo a diversas situações. A trajetória do preço do ativo objeto foi representada por um processo de difusão com saltos, composto por duas parcelas: (i) um processo de Wiener, cuja principal característica é ser uma função contínua e diferenciável em todos os pontos, e (ii) por um processo de Poisson, responsável por inserir descontinuidades na trajetória.

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O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

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As Séries de Fourier permitiram o advento de tecnologias aplicadas em diversas áreas do conhecimento ao proporcionar uma melhor compreensão do comportamento de séries de dados, decompondo-as em diversas harmônicas independentes. Poucos estudos foram encontrados aplicando tal ferramenta matemática para analisar séries de retornos de títulos financeiros. Este trabalho pesquisou - através de análise discreta de Fourier – o comportamento dos retornos de quatro ativos: Dow Jones, Ibovespa, e duas ações da Bolsa brasileira. Cotações mensais, diárias e de dez minutos (intraday) foram utilizadas. Além do espectro estático, registrou-se também a dinâmica dos coeficientes das harmônicas de Fourier. Os resultados indicaram a validade da forma fraca de eficiência de mercado para o curto prazo, dado que as harmônicas de período curto apresentaram comportamento aleatório. Por outro lado, o comportamento das harmônicas de longo prazo (período longo) apresentou maior correlação serial, sugerindo que no longo prazo o mercado não se comporta de acordo com o modelo Random Walk. Uma aplicação derivada deste estudo é a determinação do número de fatores necessários para uma modelagem via Precificação por Arbitragem (APT), dado um nível de correlação desejado.

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Apesar de seu uso amplo no mercado financeiro para modelagem dos preços de ações, o modelo de Black Scholes, assim como os demais modelos de difusão, possui por hipótese limitações que não permitem a ele capturar alguns comportamentos típicos desse mercado. Visto isso, diversos autores propuseram que os preços das ações seguem modelos de saltos puros sendo sua modelagem estruturada por um processo de Lévy. Nesse contexto, este trabalho visa apresentar um estudo sobre a precificação de opções do utilizando um modelo desenvolvido por Madan e Seneta (1990) que se baseia no processo de saltos puros conhecido como variância gama (VG). Utilizando como base dados as cotações históricas diárias de ações e opções do mercado brasileiro, além do comportamento da clássica curva ‘smile’ de volatilidade, o trabalho apresenta as curvas de tendência e taxa de variância presentes no modelo de variância gama. Juntos essas três curvas podem ser utilizadas como ferramentas para explicar melhor o comportamento dos preços dos ativos.