Submitted by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-11-28T12:59:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Simao Souza da Silva.pdf: 1265894 bytes, checksum: 49b37d68457f6a9208b3993102ddd3e7 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-11-28T12:59:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Simao Souza da Silva.pdf: 1265894 bytes, checksum: 49b37d68457f6a9208b3993102ddd3e7 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2016-11-28T12:59:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Simao Souza da Silva.pdf: 1265894 bytes, checksum: 49b37d68457f6a9208b3993102ddd3e7 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-11-28T12:59:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Simao Souza da Silva.pdf: 1265894 bytes, checksum: 49b37d68457f6a9208b3993102ddd3e7 (MD5) Previous issue date: 2016-05-19 / Options are financial derivatives that allow its holder, upon payment of the premium, acquire some protection against market upward and downward movements. The celebrated work of Black-Scholes (1973) boosted the scientific production of mathematical models in finance aimed at predicting the behavior of stock prices and options and other derivatives. Christoffersen, Fournier and Jacobs (2013) identified a structural factor in common between prices of stock options of companies in the Dow Jones Industries index and the S & P500 index from that discovery developed a model to valuation of stock options that take into account the stochastic volatility of the market return and idiosyncratic part of the individual firms returns. The consistency of model testing led to the investigation of the applicability of this model in Brazil. Thus, we intend to answer the following question: how the factor structure Christoffersen, Fournier and Jacobs (2013) model evaluates the prices of stock options of individual firms participating in the Ibovespa index. This is a recent and few explored model, thus, the overall objective is to evaluate the performance of the market factor structure model in predicting the prices of stock options of Petrobras S.A. and Vale S.A with maturing in 30 and 60 days. Specifically aims to: raise the price of the shares and options; investigate the existence of a structural factor in common between the prices of firms' stock options and prices of stock options of the Ibovespa stock market index, estimating the prices of options maturing in 30 and 60 days and, finally, compare the prices of models with market prices. This research is characterized in relation to the objectives as exploratory, documentary when the procedures and qualitative and quantitative as its approach. The survey data were collected from April 1 to June 30, 2015. The principal component analyze did not identify the presence of factor structure in common between the prices of the options of individual firms and the market index, showing low explanatory power. As the model’s efficiency, qualitatively, it was found that this estimate could satisfied with the devaluation of the options Petrobras with maturing in 30 and 60 days and options and Vale in 30 days. Quantitatively, the model predictions underestimated the prices of options on individual firms. / Opções são derivativos financeiros que permitem ao seu possuidor, mediante o pagamento do prêmio, adquirir certa proteção contra os movimentos ascendentes e descendentes do mercado. O célebre trabalho de Black-Scholes (1973) impulsionou a produção cientifica de modelos matemáticos em finanças voltados a previsão do comportamento dos preços das ações e opções e outros derivativos. Christoffersen, Fournier e Jacobs (2013) identificaram um fator estrutural em comum entre preços das opções de ações das empresas do índice Dow Jones Industries e o índice S&P500, a partir dessa descoberta desenvolveram um modelo de avaliação de opções de ações que leva em conta a volatilidade estocástica do retorno do mercado e a parte idiossincrática dos retornos das firmas individuais. A consistência dos testes do modelo motivou a investigação da aplicabilidade desse modelo no mercado brasileiro. Assim, pretende-se responder a seguinte questão: como o modelo de estrutura fatorial de Christoffersen, Fournier e Jacobs (2013) avalia os preços das opções de ações de firmas individuais participantes do índice Ibovespa. Trata-se de um modelo recente e pouco explorado, assim, o objetivo geral é avaliar o desempenho do modelo de estrutura fatorial de mercado na previsão dos preços de opções de ações da Petrobrás S.A. e da Vale S.A com vencimentos em 30 e 60 dias. Especificamente se pretende: levantar as cotações das ações e suas opções; investigar a existência de algum fator estrutural em comum entre as os preços das opções de ações das firmas e os preços das opções de ações do índice de mercado Ibovespa, estimar os preços de opções com vencimento em 30 e 60 dias e, por fim, comparar os preços dos modelos com os preços do mercado. Esta pesquisa caracteriza-se em relação aos objetivos como exploratória, documental quando aos procedimentos e quali-quantitativa quanto a sua abordagem. Os dados da pesquisa foram coletados no período de 1º de abril a 30 de junho de 2015. Os resultados da análise da componente principais não identificaram a presença de estrutura fatorial em comum entre os preços das opções das firmas individuais e do índice de mercado, apresentando baixo poder explicativo. Quanto a eficiência do modelo, qualitativamente, verificou-se que este conseguiu estimar satisfatória a desvalorização das opções da Petrobrás com vencimento em 30 e 60 dias e das opções da Vale para 30 dias. Quantitativamente, as previsões do modelo subestimaram os preços das opções das firmas individuais.

Submitted by (ana.araujo@ufrpe.br) on 2016-08-09T12:21:50Z No. of bitstreams: 1 Neilson Ferreira de Lima.pdf: 1092223 bytes, checksum: aaf48f9e8f81c6deda5f9824c6e64b8a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-09T12:21:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Neilson Ferreira de Lima.pdf: 1092223 bytes, checksum: aaf48f9e8f81c6deda5f9824c6e64b8a (MD5) Previous issue date: 2012-09-10 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / A time series is any set or ordered sequence of observations from a specific index, most often this is the time index, but may also be function of some physical parameter such as volume or space, among others. In our analysis, we observed indices financial markets, taking into account the number of return normalized by the standard deviation of the return series. And so we analyze the performance of five financial market indices. To model these markets we use the exponential distribution probability function is shown in the probability of an agent survive on the market without incurring a collision or shock. Generally, the analysis of financial time series is based on return series of stock, assets or indices. This series builds on successive differences between different times. Thus, it is used to measure the gains and losses over a given period. It can be captured price movement of a particular stock or index. And the volatility of these markets, we can classify it as a market "hot" markets, high volatility, market or "cold" low volatility. / Uma série temporal é qualquer conjunto ou sequência de observações ordenada a partir de um determinado índice, na maioria das vezes este índice é o tempo, mas poderá também ser função de algum parâmetro físico, como volume ou espaço, entre outros. Na nossa análise, observamos os índices de mercados financeiros; levando em conta a série de retorno normalizada pelo desvio padrão da série de retorno. E assim analisamos o comportamento de cinco índices de mercado financeiros. Para modelar estes mercados usamos a distribuição exponencial de probabilidade, está função nos mostra a probabilidade de um agente sobreviver no mercado sem sofrer colisão ou choques. Geralmente, a análise de séries temporais financeiras é feita com base na série de retornos de ações, ativos ou índices. Tal série toma como base sucessivas diferenças entre tempos distintos. Dessa forma, ela é usada para medir as perdas e ganhos ao longo de um determinado período. Nela pode ser capturado o movimento dos preços de uma determinada ação ou índice. E pela volatilidade destes mercados, podemos classifica-lo como mercado “quente”, mercados de alta volatilidade, ou mercado “frio”, de baixa volatilidade.

Submitted by Renato Fonseca (renatolobatofonseca@hotmail.com) on 2017-03-10T18:32:28Z No. of bitstreams: 1 Dissertação- Renato Fonseca.pdf: 1198167 bytes, checksum: b7bd6aed588b02a32b90b260bc349385 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2017-03-10T18:38:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação- Renato Fonseca.pdf: 1198167 bytes, checksum: b7bd6aed588b02a32b90b260bc349385 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-13T12:31:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação- Renato Fonseca.pdf: 1198167 bytes, checksum: b7bd6aed588b02a32b90b260bc349385 (MD5) Previous issue date: 2017-02-10 / In this study, we discuss the index tracking problem in the context of passive investing strategy for mutual funds. A minimization of tracking error model was created using the variance-covariance matrix and expected return estimation based on historical returns in order to track the Brazilian fixed income index called Índice de Mercado Anbima, IMA-G. This is the first study to approach the indexation of IMA-G. The model was tested in a out-of-sample simulation, and the results showed good quality in the indexation with only 60% of the bonds allocated in the index. / Este trabalho procura abordar o problema de replicação de índices financeiros em carteiras de fundos de investimentos no contexto da estratégia passiva de investimentos. Utiliza-se o modelo de minimização do erro de acompanhamento, ou tracking error, sendo estimada a matriz de variância-covariância e retornos esperados através de dados históricos, afim de reproduzir a performance do índice de renda fixa brasileiro Índice de Mercado Anbima Geral, IMA-G. A princípio este trabalho é o primeiro na literatura encontrada a propor a indexação de tal índice O modelo foi testado empiricamente em uma simulação fora da amostra e os resultados demonstram boa qualidade na replicação do índice com quantidade de ativos em carteira representando cerca de 60% da quantidade de ativos alocados no índice de referência.