Decisões de preço em clima de incerteza: uma contribuição da análise Bayesiana

Os administradores brasileiros revelam muitas vezes ter dúvidas sobre fatores importantes que determinam o sucesso de uma estratégia de estipulação de preço. Quando o nível de incerteza é grande e suas origens são numerosas, problemas de precificação aparentemente singelos podem rapidamente tornar-se inadministráveis. O objetivo deste artigo é descrever e analisar um método, denominado análise bayesiana, para lidar com essa complexidade. Com o uso deste procedimento, facilita-se a compreensão de problemas complexos e possibilita-se aos administradores melhorar suas decisões de fixação de preços.

Um estudo sobre alocação de ativos clássica e bayesiana no mercado acionário brasileiro

Este trabalho teve como objetivo comparar duas metodologias de alocação ótima de ativos, a metodologia clássica e a metodologia bayesiana. O modelo utilizado foi o de Meucci (2005). Foram realizados diversos exercícios empíricos de montagem de carteiras de ativos seguindo essas metodologias, utilizando para isso dados do mercado acionário brasileiro. Os resultados encontrados indicam uma superioridade de desempenho, tanto em termos de retorno quanto de volatilidade, da carteira bayesiana em relação à clássica e desta em relação ao índice de mercado. Ademais, o trabalho também compreende modificações na prior utilizada na estimação bayesiana.

Seguro contra risco de downside de uma carteira : uma proposta híbrida frequentista-Bayesiana com uso de derivativos

Seguros de carteiras proporcionam aos gestores limitar o risco de downside sem renunciar a movimentos de upside. Nesta dissertação, propomos um arcabouço de otimização de seguro de carteira a partir de um modelo híbrido frequentista-Bayesiano com uso de derivativos. Obtemos a distribuição conjunta de retornos regulares através de uma abordagem estatística frequentista, uma vez removidos os outliers da amostra. A distribuição conjunta dos retornos extremos, por sua vez, é modelada através de Redes Bayesianas, cuja topologia contempla os eventos que o gestor considera crítico ao desempenho da carteira. Unindo as distribuições de retornos regulares e extremos, simulamos cenários futuros para a carteira. O seguro é, então, otimizado através do algoritmo Evolução Diferencial. Mostramos uma aplicação passo a passo para uma carteira comprada em ações do Ibovespa, utilizando dados de mercado entre 2008 e 2012.

Estimativa de componentes de (co)variância de características de crescimento na raça Brahman utilizando inferência bayesiana

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Análise Bayesiana para a distribuição Exponencial-Logarítmica

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Análise clássica e bayesiana do modelo Weibull modificado generalizado

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Extração automática de contornos de telhados de edifícios em um modelo digital de elevação, utilizando inferência Bayesiana e campos aleatórios de Markov

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Análise Bayesiana de dados composicionais na presença de covariáveis

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Estimação Bayesiana dos parâmetros da distribuição Exponencial Generalizada Bivariada

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Inferência bayesiana não-paramétrica para elicitação da função de contabilidade

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Análise bayesiana de dados espaciais explorando diferentes estruturas de variância

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Parâmetros genéticos para características de desempenho e reprodutivas de aves poedeiras por inferência bayesiana

Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

Análise de portfólio: uma perspectiva bayesiana

Este trabalho tem com objetivo abordar o problema de alocação de ativos (análise de portfólio) sob uma ótica Bayesiana. Para isto foi necessário revisar toda a análise teórica do modelo clássico de média-variância e na sequencia identificar suas deficiências que comprometem sua eficácia em casos reais. Curiosamente, sua maior deficiência não esta relacionado com o próprio modelo e sim pelos seus dados de entrada em especial ao retorno esperado calculado com dados históricos. Para superar esta deficiência a abordagem Bayesiana (modelo de Black-Litterman) trata o retorno esperado como uma variável aleatória e na sequência constrói uma distribuição a priori (baseado no modelo de CAPM) e uma distribuição de verossimilhança (baseado na visão de mercado sob a ótica do investidor) para finalmente aplicar o teorema de Bayes tendo como resultado a distribuição a posteriori. O novo valor esperado do retorno, que emerge da distribuição a posteriori, é que substituirá a estimativa anterior do retorno esperado calculado com dados históricos. Os resultados obtidos mostraram que o modelo Bayesiano apresenta resultados conservadores e intuitivos em relação ao modelo clássico de média-variância.

Aplicação de modelos gráficos probabilísticos computacionais em economia

O objetivo deste trabalho é testar a aplicação de um modelo gráfico probabilístico, denominado genericamente de Redes Bayesianas, para desenvolver modelos computacionais que possam ser utilizados para auxiliar a compreensão de problemas e/ou na previsão de variáveis de natureza econômica. Com este propósito, escolheu-se um problema amplamente abordado na literatura e comparou-se os resultados teóricos e experimentais já consolidados com os obtidos utilizando a técnica proposta. Para tanto,foi construído um modelo para a classificação da tendência do "risco país" para o Brasil a partir de uma base de dados composta por variáveis macroeconômicas e financeiras. Como medida do risco adotou-se o EMBI+ (Emerging Markets Bond Index Plus), por ser um indicador amplamente utilizado pelo mercado.

Aplicação de redes bayesianas na previsão de crescimento de fluxos de caixa

Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.