Introdução à integração estocástica (Revisado em Julho de 1999)

A integração estocástica é a ferramenta básica para o estudo do apreçamento de ativos derivados1 nos modelos de finanças de tempo contínuo. A fórmula de Black e Scholes é o exemplo mais conhecido. Os movimentos de preços de ações, são frequentemente modelados - tanto teóricamente quanto empÍricamente - como seguindo uma equação diferencial estocástica. O livro texto de D. Duflle, "Dynamic asset pricing theory)) 1 usa livremente conceitos como o teorema de Girsanov e a fórmula de Feynrnan-Kac. U fi conhecimento básico da integração estocástica é cada vez mais necessário para quem quer acompanhar a literatura moderna em finanças. Esta introdução à integração estocástica é dirigida para alunos de doutourado e no final de mestrado. Um conhecimento sólid02 de continuidade, limites e facilidade de operar com a notação de conjuntos é fundamental para a compreensão do texto que se segue. Um conhecimento básico de integral de Lebesgue é recomendável. No entanto incluí no texto as definições básicas e os resultados fundamentais da teoria da integral de Lebesgue usados no texto.

Convex combinations of long memory estimates from different sampling rates

Convex combinations of long memory estimates using the same data observed at different sampling rates can decrease the standard deviation of the estimates, at the cost of inducing a slight bias. The convex combination of such estimates requires a preliminary correction for the bias observed at lower sampling rates, reported by Souza and Smith (2002). Through Monte Carlo simulations, we investigate the bias and the standard deviation of the combined estimates, as well as the root mean squared error (RMSE), which takes both into account. While comparing the results of standard methods and their combined versions, the latter achieve lower RMSE, for the two semi-parametric estimators under study (by about 30% on average for ARFIMA(0,d,0) series).

Stochastic growth and monetary policy: the impacts on the term structure of interest rates

This paper builds a simple, empirically-verifiable rational expectations model for term structure of nominal interest rates analysis. It solves an stochastic growth model with investment costs and sticky inflation, susceptible to the intervention of the monetary authority following a policy rule. The model predicts several patterns of the term structure which are in accordance to observed empirical facts: (i) pro-cyclical pattern of the level of nominal interest rates; (ii) countercyclical pattern of the term spread; (iii) pro-cyclical pattern of the curvature of the yield curve; (iv) lower predictability of the slope of the middle of the term structure; and (v) negative correlation of changes in real rates and expected inflation at short horizons.

Temporal aggregation and bandwidth selection in estimating long memory

This paper reinterprets results of Ohanissian et al (2003) to show the asymptotic equivalence of temporally aggregating series and using less bandwidth in estimating long memory by Geweke and Porter-Hudak’s (1983) estimator, provided that the same number of periodogram ordinates is used in both cases. This equivalence is in the sense that their joint distribution is asymptotically normal with common mean and variance and unity correlation. Furthermore, I prove that the same applies to the estimator of Robinson (1995). Monte Carlo simulations show that this asymptotic equivalence is a good approximation in finite samples. Moreover, a real example with the daily US Dollar/French Franc exchange rate series is provided.

Testing the Markov property with ultra high frequency financial data

This paper develops a framework to test whether discrete-valued irregularly-spaced financial transactions data follow a subordinated Markov process. For that purpose, we consider a specific optional sampling in which a continuous-time Markov process is observed only when it crosses some discrete level. This framework is convenient for it accommodates not only the irregular spacing of transactions data, but also price discreteness. Further, it turns out that, under such an observation rule, the current price duration is independent of previous price durations given the current price realization. A simple nonparametric test then follows by examining whether this conditional independence property holds. Finally, we investigate whether or not bid-ask spreads follow Markov processes using transactions data from the New York Stock Exchange. The motivation lies on the fact that asymmetric information models of market microstructures predict that the Markov property does not hold for the bid-ask spread. The results are mixed in the sense that the Markov assumption is rejected for three out of the five stocks we have analyzed.

Estimação estocástica de parâmetros produtivos da soja uso do modelo PPDSO em um estudo de caso em Piracicaba/SP

O Brasil é o segundo produtor mundial de soja [Glycine max (L.) Merr.] e o sétimo de óleo vegetal. A produção brasileira desta oleaginosa alcançou 61 milhões de toneladas na safra 2007/08 e projeta-se, para 2020, produção de 105 milhões de toneladas. O consumo de biodiesel em 2008 representou um milhão de toneladas e a demanda por este biocombustível deverá atingir 3,1 milhões de toneladas em 2020. Para atender esta demanda haverá ampliação da área plantada principalmente na região Centro-Oeste, mas também exigirá esforços no aumento de produtividade. Visando melhor conhecimento das inferências das variáveis climáticas temperatura e radiação global sobre o desenvolvimento da soja e sua produtividade de grãos e óleo, foi proposto um modelo estocástico com distribuição normal truncada para os dados de temperatura máxima, mínima e média. Também foi incluído neste modelo distribuição triangular assimétrica para determinação da produtividade de óleo mais provável. Foram estipuladas oito datas de semeadura para a localidade de Piracicaba/SP onde está localizada a estação meteorológica da ESALQ/USP, fornecedora dos dados climáticos utilizados neste estudo. Conclui-se que: (i) ao longo das datas de semeadura houve redução do ciclo com o aumento da temperatura média; (ii) a redução do ciclo da cultura de soja interferiu nas produtividades de grãos e de óleo; (iii) a radiação global média nos trinta dias após a antese refletiram-se na partição de fotoassimilados e na produtividade de grãos e óleo; (iv) os modelos estocásticos podem ser utilizados para a previsão das produtividades de soja e óleo.

Avaliação de projetos de mineração utilizando a teoria das opções reais em tempo discreto : um estudo de caso em mineração de ferro

Estudo da teoria das opções reais que incorpora à avaliação de projetos de investimentos, as opções de crescimento e as flexibilidades gerenciais que surgem devido às incertezas existentes no ambiente no qual as empresas operam. Aborda os métodos tradicionais de avaliação de investimentos baseados no fluxo de caixa descontado (FCD), destaca as suas vantagens e limitações; a teoria das opções reais mostrando suas vantagens em relação aos métodos tradicionais; e um estudo de caso. Tem como objetivo principal apresentar que a teoria das opções reais é viável e complementar aos métodos tradicionais de avaliação de investimentos na indústria de mineração de ferro, com a abordagem da avaliação em tempo discreto. Este método permite especificar o problema de análise e resolvê-lo com o uso de programa de software de análise de decisão disponível no mercado de forma mais simples e mais intuitivo que os métodos tradicionais de avaliação de opções reais e permite maior flexibilidade na modelagem do problema de avaliação. A modelagem das opções reais do projeto baseia-se no uso de árvore de decisão binomial para modelar o processo estocástico. A avaliação é realizada em quatro passos de acordo com a metodologia proposta por Copeland e Antikarov (2001) e Brandão e Dyer (2005): modelagem do ativo básico, ou seja, cálculo do valor presente líquido sem flexibilidade; criação do modelo binomial utilizando o software computacional para modelar o ativo básico, computando as probabilidades neutras a risco; modelagem das opções reais no projeto; e resolução da árvore binomial, ou seja, análise das opções reais. Os resultados apresentados demonstram que é possível implementar a abordagem da avaliação de opções reais em projetos de investimentos na indústria de mineração de ferro.

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.

Modelos dinâmicos de hedging: um estudo sobre a volatilidade

Nesta dissertação estudamos diferentes modelos de hedging para uma opção plain vanilla comprada do tipo europeu. Este estudo nos leva a uma análise onde a volatilidade é uma variável de extrema importância em todos os modelos abordados. De natureza incerta e muitas vezes incompreensível, a volatilidade é uma peça fundamental pelo sucesso ou fracasso de muitos agentes financeiros. Os modelos em que trabalhamos o hedging da opção comprada são: o modelo Black& Scholes (1976) e o moldelo de Hoggard-Whaley-Wilmott (1994). A opção analisada é referente ao ativo base Itaú PN. Trabalhamos com uma série histórica do retorno dos preços de fechamento deste ativo de 02/01/1998 até 30/05/2011 de onde extraímos os parâmetros de volatilidade utilizados para as simulações do ativo base, gerando diferentes regimes de mercado. Por fim, realizamos o hedging com diferentes freqüências de ajustes e diferentes volatilidades de hedging com os modelos mencionados acima.

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.

Modelo de volatilidade estocástica com saltos aplicado a commodities agrícolas

Mensalmente são publicados relatórios pelo Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA) onde são divulgados dados de condições das safras, oferta e demanda globais, nível dos estoques, que servem como referência para todos os participantes do mercado de commodities agrícolas. Esse mercado apresenta uma volatilidade acentuada no período de divulgação dos relatórios. Um modelo de volatilidade estocástica com saltos é utilizado para a dinâmica de preços de milho e de soja. Não existe um modelo ‘ideal’ para tal fim, cada um dos existentes têm suas vantagens e desvantagens. O modelo escolhido foi o de Oztukel e Wilmott (1998), que é um modelo de volatilidade estocástica empírica, incrementado com saltos determinísticos. Empiricamente foi demonstrado que um modelo de volatilidade estocástica pode ser bem ajustado ao mercado de commodities, e o processo de jump-diffusion pode representar bem os saltos que o mercado apresenta durante a divulgação dos relatórios. As opções de commodities agrícolas que são negociadas em bolsa são do tipo americanas, então alguns métodos disponíveis poderiam ser utilizados para precificar opções seguindo a dinâmica do modelo proposto. Dado que o modelo escolhido é um modelo multi-fatores, então o método apropriado para a precificação é o proposto por Longstaff e Schwartz (2001) chamado de Monte Carlo por mínimos quadrados (LSM). As opções precificadas pelo modelo são utilizadas em uma estratégia de hedge de uma posição física de milho e de soja, e a eficiência dessa estratégia é comparada com estratégias utilizando-se instrumentos disponíveis no mercado.

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.

Modelagem da dependência entre fatores de crédito e mercado para apreçamento e gerenciamento de risco em exposições de derivativos

Apesar das recentes turbulências nos mercados, a utilização de derivativos negociados fora de uma câmara de compensação tem apresentado rápido crescimento, constituindo um dos maiores componentes do mercado financeiro global. A correta inclusão da estrutura de dependência entre fatores de crédito e mercado é de suma importância no apreçamento do risco de crédito adjacente a exposições geradas por derivativos. Este é o apreçamento, envolvendo simulações de Monte Carlo, feito por uma instituição negociante para determinar a redução no valor do seu portfólio de derivativos devido a possibilidade de falência da contraparte. Este trabalho apresenta um modelo com abordagem paramétrica para lidar com a estrutura de dependência, intuitivo e de fácil implementação. Ao mesmo tempo, os números são contrastados com os resultados obtidos através de uma abordagem neutra ao risco para um portfólio replicante, sob o mesmo processo estocástico. O modelo é aplicado sobre um contrato a termo de câmbio, e diferentes cópulas e fatores de correlação são utilizados no processo estocástico.

Análise da política de crédito do BNDES em um modelo DSGE

Este trabalho apresenta um modelo DSGE que comtempla três instâncias de politica monetária, convencional e não convencional, utilizadas pelo governo brasileiro para combater os efeitos da crise mundial iniciada pelo colapso dos créditos subprime americanos. Politica monetária via regra de juros a la Taylor, política de controle dos depósitos compulsórios e política de crédito governamental, na figura do BNDES, são analisados. A conclusão que fica é que a utilização de diversas politicas acaba por deixar as variáveis econômicas mais estáveis e faz a política monetária perder potência.

Preços de commodities agrícolas e o comportamento de mercado invertido (backwardation): o caso da soja

A relação entre preços do mercado spot e do mercado futuro e a evidência de Mercado Invertido (backwardation) na estrutura a termo de commodities têm tido ênfase na literatura de economia e de finanças. O objetivo deste trabalho é apresentar as principais causas responsáveis pelo comportamento de Mercado Invertido e identificar as propriedades que caracterizam o equilíbrio de preços em commodities agrícolas. Seja pela existência de prêmio de risco ou do benefício de conveniência, o entendimento dos efeitos sobre a replicação do preço futuro e sobre a estrutura a termo de preços ainda permanece em aberto. A premissa de perfeita replicação de portfólios e a ausência de fricções de mercado implicam, por outro lado, que o entendimento do comportamento de Mercado Invertido advém da compreensão do processo estocástico do próprio ativo subjacente. O apreçamento neutro ao risco, amparado pelos sinais de reversão de preços, permite a modelagem de preços conforme o proposto em Schwartz e Smith (2000), cuja calibração e os resultados serão apresentados para a soja.