997 resultados para Mercado de Opções
Resumo:
O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.
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Esta tese é composta de três artigos sobre finanças. O primeiro tem o título "Nonparametric Option Pricing with Generalized Entropic Estimators " e estuda um método de apreçamento de derivativos em mercados incompletos. Este método está relacionado com membros da família de funções de Cressie-Read em que cada membro fornece uma medida neutra ao risco. Vários testes são feitos. Os resultados destes testes sugerem um modo de definir um intervalo robusto para preços de opções. Os outros dois artigos são sobre anúncios agendados em diferentes situações. O segundo se chama "Watching the News: Optimal Stopping Time and Scheduled Announcements" e estuda problemas de tempo de parada ótimo na presença de saltos numa data fixa em modelos de difusão com salto. Fornece resultados sobre a otimalidade do tempo de parada um pouco antes do anúncio. O artigo aplica os resultados ao tempo de exercício de Opções Americanas e ao tempo ótimo de venda de um ativo. Finalmente o terceiro artigo estuda um problema de carteira ótima na presença de custo fixo quando os preços podem saltar numa data fixa. Seu título é "Dynamic Portfolio Selection with Transactions Costs and Scheduled Announcement" e o resultado mais interessante é que o comportamento do investidor é consistente com estudos empíricos sobre volume de transações em momentos próximos de anúncios.
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This paper develops a methodology for testing the term structure of volatility forecasts derived from stochastic volatility models, and implements it to analyze models of S&P500 index volatility. U sing measurements of the ability of volatility models to hedge and value term structure dependent option positions, we fmd that hedging tests support the Black-Scholes delta and gamma hedges, but not the simple vega hedge when there is no model of the term structure of volatility. With various models, it is difficult to improve on a simple gamma hedge assuming constant volatility. Ofthe volatility models, the GARCH components estimate of term structure is preferred. Valuation tests indicate that all the models contain term structure information not incorporated in market prices.
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We develop an affine jump diffusion (AJD) model with the jump-risk premium being determined by both idiosyncratic and systematic sources of risk. While we maintain the classical affine setting of the model, we add a finite set of new state variables that affect the paths of the primitive, under both the actual and the risk-neutral measure, by being related to the primitive's jump process. Those new variables are assumed to be commom to all the primitives. We present simulations to ensure that the model generates the volatility smile and compute the "discounted conditional characteristic function'' transform that permits the pricing of a wide range of derivatives.
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As decisões de financiamento com dívida têm impacto na estrutura de capital através da alteração da alavancagem, da titularidade e da maturidade da dívida. As teorias mais populares sobre a composição da dívida, preveem um efeito negativo nas ações quando uma empresa emite debêntures. Os meus resultados não confirmam esse efeito, pelo menos diretamente. Contudo os determinantes da emissão são consistentes com as previsões, com algumas particularidades da economia Brasileira.
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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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In the first chapter, we test some stochastic volatility models using options on the S&P 500 index. First, we demonstrate the presence of a short time-scale, on the order of days, and a long time-scale, on the order of months, in the S&P 500 volatility process using the empirical structure function, or variogram. This result is consistent with findings of previous studies. The main contribution of our paper is to estimate the two time-scales in the volatility process simultaneously by using nonlinear weighted least-squares technique. To test the statistical significance of the rates of mean-reversion, we bootstrap pairs of residuals using the circular block bootstrap of Politis and Romano (1992). We choose the block-length according to the automatic procedure of Politis and White (2004). After that, we calculate a first-order correction to the Black-Scholes prices using three different first-order corrections: (i) a fast time scale correction; (ii) a slow time scale correction; and (iii) a multiscale (fast and slow) correction. To test the ability of our model to price options, we simulate options prices using five different specifications for the rates or mean-reversion. We did not find any evidence that these asymptotic models perform better, in terms of RMSE, than the Black-Scholes model. In the second chapter, we use Brazilian data to compute monthly idiosyncratic moments (expected skewness, realized skewness, and realized volatility) for equity returns and assess whether they are informative for the cross-section of future stock returns. Since there is evidence that lagged skewness alone does not adequately forecast skewness, we estimate a cross-sectional model of expected skewness that uses additional predictive variables. Then, we sort stocks each month according to their idiosyncratic moments, forming quintile portfolios. We find a negative relationship between higher idiosyncratic moments and next-month stock returns. The trading strategy that sells stocks in the top quintile of expected skewness and buys stocks in the bottom quintile generates a significant monthly return of about 120 basis points. Our results are robust across sample periods, portfolio weightings, and to Fama and French (1993)’s risk adjustment factors. Finally, we identify a return reversal of stocks with high idiosyncratic skewness. Specifically, stocks with high idiosyncratic skewness have high contemporaneous returns. That tends to reverse, resulting in negative abnormal returns in the following month.
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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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Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.
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O trabalho tem como objetivo criar um modelo de avaliação de investimentos para a entrada em um novo mercado que possua duas características fundamentais: que considere a possibilidade de aumentar ou reduzir o projeto ao longo da sua implementação e que incorpore a decisão estratégica através da modelagem de um cenário competitivo, onde os concorrentes reagem à ameaça de um novo participante. Para ressaltarmos as vantagens dessa nova abordagem de avaliação de investimentos, os modelos tradicionais mais utilizados são analisados brevemente, ressaltando os seus pontos fortes e fracos. Em seguida, explicamos como o modelo de avaliação por opções reais consegue aprimorar avaliação através da análise dos cenários possíveis e das flexibilidades envolvidas. Com a teoria dos jogos, mostramos como a interação de participantes de um mercado pode ser sistematizada e analisada de maneira formal. O modelo é então demonstrado passo-a-passo, mostrando como devemos tratar os jogos estratégicos em um ambiente de duopólio, determinar o preço de equilíbrio do mercado, o lucro esperado para os participantes, o valor do investimento e criar a árvore binomial que determinará o valor final do processo de avaliação. Através da análise da árvore binomial resultante, é possível também verificar qual foi o tipo de estratégia dominante, seja o investimento simultâneo caracterizando um equilíbrio de Bertrand ou um movimento seqüencial, resultando em um equilíbrio de Stackelberg. Por fim, a estratégia de investimento escolhida é associada a alternativas de entrada no mercado, onde podemos comprar a empresa de um concorrente já estabelecido ou construir o novo negócio desde o começo. Ao final do trabalho, com base no modelo proposto, é apresentado um estudo de caso, onde é feita uma análise de entrada de uma nova empresa em um mercado com concorrentes bem estabelecidos, que poderá indicar pela construção e estabelecimento no mercado desde o início ou pela compra de um concorrente já estabelecido. Para esse estudo foi escolhida a companhia aérea Gol Linhas Aéreas como novo entrante no mercado doméstico de transporte aéreo de passageiros.
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Introdução – Destaca o problema da escolha do tempo e da densidade ótimos para construir um imóvel, dadas as restrições das leis de zoneamento. Objetivo – Verificar se há um prêmio pela opção de se esperar para construir um imóvel, analisar a influência dos CEPACs no custo de construção. Métodos – O modelo amplia as inferências de Quigg (1993) e testa o modelo de Williams (1991). Os dados utilizados são da Embraesp, com 3.207 lançamentos imobiliários; da Prefeitura de São Paulo, com 259.021 imóveis; do ZAP, com 22.073 imóveis; no período de 2005 a 2011. Resultados – O valor do terreno vago baseado no modelo de opções reais excedeu o valor observado em todos os cenários, variando entre 16,6% e 61%. O maior prêmio obtido foi para imóveis comerciais (37,9%), seguido pelo prêmio para apartamentos (34,5%) e para casas (23,9%). Conclusões – Há um prêmio para se esperar para construir um imóvel. Ao se utilizar os CEPACs como instrumento para aumentar a densidade de construção, amplia-se o custo de construção do imóvel. Entretanto, a ampliação da densidade é limitada pelo aumento do custo adicional de construção.
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Nesse trabalho desenvolvemos uma estratégia para o apreçamento de opções de recompra Embutidas . Esse tipo específico de opção está presente em um grande número de debêntures no mercado brasileiro. Em função deste mercado apresentar um número reduzido de ativos, o apreçamento destas opções se faz necessário para que tenhamos condições de ampliar a massa de ativos disponíveis para a análise. Como passo intermediário, é preciso determinar quando é interessante para o emissor efetuar o resgate antecipado da debênture. Para este m, propomos uma metodologia para a estimação da estrutura a termo da taxa de juros do mercado de debêntures com base no modelo de Nelson-Siegel.
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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.
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No artigo serão investigadas as expectativas e assimetrias de informação que os agentes possuem a respeito de um determinado ativo financeiro, no nosso caso as ações preferenciais da Petrobrás. Para isso utilizaremos duas metodologias. A primeira é baseada em Bates (1991) onde através da estimação de parâmetros implícitos nos prêmios de opções é possível extrair informação sobre vários momentos da distribuição de probabilidade do ativo objeto referente à opção. A outra metodologia segue Easley et al (1996) e através da análise dos microdados dos preços de ativos fornece uma metodologia para inferir acerca da assimetria de informação entre os agentes, ou seja, se existem pessoas com um nível de informação maior do que outras negociando um ativo. Os resultados obtidos mostram que a metodologia discutida em Bates (1991) foi eficiente para captar a expectativa de mercado dos agentes, principalmente na reversão da crise do subprime em 2008 e que as ações da Petrobrás apresentam baixos valores para probabilidade da negociação ser com informação gerando um menor custo aos agentes que chegam ao mercado menos informados.
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O objetivo deste trabalho é revisar os principais aspectos teóricos para a aplicação de Opções Reais em avaliação de projetos de investimento e analisar, sob esta metodologia, um caso real de projeto para investir na construção de uma Planta de Liquefação de gás natural. O estudo do caso real considerou a Opção de Troca de Mercado, ao avaliar a possibilidade de colocação de cargas spot de GNL em diferentes mercados internacionais e a Opção de Troca de Produto, devido à flexibilidade gerencial de não liquefazer o gás natural, deixando de comercializar GNL no mercado internacional e passando a vender gás natural seco no mercado doméstico. Para a valoração das Opções Reais foi verificado, através da série histórica dos preços de gás natural, que o Movimento Geométrico Browniano não é rejeitado e foram utilizadas simulações de Monte Carlo do processo estocástico neutro ao risco dos preços. O valor da Opção de Troca de Mercado fez o projeto estudado mais que dobrar de valor, sendo reduzido com o aumento da correlação dos preços. Por outro lado, o valor da Opção de Troca de Produto é menos relevante, mas também pode atingir valores significativos com o incremento de sua volatilidade. Ao combinar as duas opções simultaneamente, foi verificado que as mesmas não são diretamente aditivas e que o efeito do incremento da correlação dos preços, ao contrário do que ocorre na Opção de Troca de Mercado, é inverso na Opção de Troca de Produto, ou seja, o derivativo aumenta de valor com uma maior correlação, apesar do valor total das opções integradas diminuir.