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Os impactos das intervenções do Banco Central do Brasil sobre os movimentos intradiários do mercado futuro de dólar

Macedo, Leonardo Peixoto 27 May 2015 (has links)
Submitted by Leonardo Macedo (leopmacedo15@gmail.com) on 2016-04-29T18:14:09Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final - Leonardo Macedo.pdf: 1289366 bytes, checksum: b7ce8963bc728953c9a259662908fac3 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2016-05-16T13:50:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final - Leonardo Macedo.pdf: 1289366 bytes, checksum: b7ce8963bc728953c9a259662908fac3 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-05-17T17:29:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final - Leonardo Macedo.pdf: 1289366 bytes, checksum: b7ce8963bc728953c9a259662908fac3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-17T17:29:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Final - Leonardo Macedo.pdf: 1289366 bytes, checksum: b7ce8963bc728953c9a259662908fac3 (MD5) Previous issue date: 2015-05-27 / Esse trabalho avalia a influência das intervenções do Banco Central do Brasil (BCB) sobre o mercado de moeda estrangeira entre outubro de 2011 e dezembro de 2014. Utilizando dados intradiários para as cotações da taxa de câmbio e para as intervenções, são analisados, através da metodologia de estudo de eventos, os impactos das intervenções sobre o nível e volatilidade da taxa de câmbio. Os resultados mostram que as intervenções, quando não são esperadas pelo mercado, influenciam a taxa de câmbio e o efeito varia com o tamanho da intervenção. Por outro lado, não há evidências claras de que a atuação do BCB no mercado de câmbio contribui para reduzir a volatilidade cambial no curto prazo.
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High-frequency trading e eficiência informacional: uma análise empírica do mercado de capitais brasileiro no período  2007-2015 / High-frequency trading and informational efficiency: an empirical analysis of Brazilian capital markets from 2007 to 2015

Tadiello, Guilherme 24 October 2016 (has links)
Operações de alta frequência ganharam destaque nos últimos anos, tanto no mercado nacional quanto internacional, e têm atraído a atenção de reguladores, pesquisadores e da mídia. Assim, surgiu a necessidade de estudar o mercado de capitais brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Este estudo preocupa-se em analisar os efeitos dos avanços tecnológicos e novas formas de negociação na qualidade do mercado. Tais pontos são caracterizados pelo HFT. Gomber e Haferkorn (2013) explicam que HFT é um subgrupo das negociações com algoritmos. Os investidores HFTs são caracterizados por negociarem com seu próprio capital, manterem posições por espaços curtos de tempo, pelo alto volume de negociação e por atualizarem as ordens com frequência. A revisão da literatura permitiu delinear o termo e identificar as estratégias adotadas, os impactos positivos e negativos na qualidade de mercado, os riscos advindos da prática e medidas adotadas ou propostas para mitigar esses riscos. A contribuição decorrente das negociações em alta frequência foi analisada empiricamente com ênfase na questão da eficiência informacional do mercado nacional. Para isso, foram utilizados dados intradiários do índice Bovespa, com frequências de observação a partir de 1 minuto. Aplicações do teste de sequência para aleatoriedade e teste de razão de variância de Lo e Mackinlay (1988) evidenciaram um aumento na eficiência do mercado ao longo do período analisado, entre 2007 e 2015, para a frequência de observações de 1 minuto. Foi encontrada relação entre esse ganho em eficiência e o aumento da participação do HFT no mercado. Também foi constatado que o mercado se mostra menos eficiente quando a frequência de observação aumenta e que os ganhos em eficiência são mais acentuados para frequências maiores. Os últimos resultados fortalecem a percepção de que a melhora na eficiência está relacionada diretamente à atuação dos HFTs no mercado, haja vista a característica destes de explorarem ineficiências de preço em frações de segundos. Descreveu-se assim o mercado de capitais nessa era de alta frequência e os impactos do HFT na eficiência de mercado. Tais pontos podem ser colocados como contribuições práticas deste estudo. / High-frequency trading has gained notoriety in recent years and attracted incresing attention among policymakers, researchers and media. This brought about the need for research of high frequency data on brazilian capital market. This study aims to investigate the effects of technological advancements and new forms of trading, specially HFT, on market quality. Gomber and Haferkorn (2013, p. 97) define HFT as a subset of algorithmic trading \"characterized by short holding periods of trading positions, high trading volume, frequent order updates and proprietary trading\". The literature review made it possible to define the term and identify strategies, positive and negative impacts on market quality, risks and ways to mitigate these risks. The contribution arising from HFT was analyzed empirically with an emphasis on price efficiency in the domestic market, using intraday Bovespa index data in different frequencies. Run tests and Lo and Mackinlay (1988) variance ratio tests showed increasing efficiency over the period, between 2007 and 2015, for observations in 1 minute frequency. Relationship between this gain in price efficieny and the growth of HFT market share was found. It was found that the market is less eficiente when higher frequencies are analyzed, and that the efficiency gains are more pronounced for higher frequencies. The last results strengthen the perception that the efficiency gains are directly related to high-frequency trading, given its characteristc of exploring price inefficiencies that last fractions of seconds. The capital market in this high frequency era and the impacts of HFT on market efficiency were described in this study
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High-frequency trading e eficiência informacional: uma análise empírica do mercado de capitais brasileiro no período  2007-2015 / High-frequency trading and informational efficiency: an empirical analysis of Brazilian capital markets from 2007 to 2015

Guilherme Tadiello 24 October 2016 (has links)
Operações de alta frequência ganharam destaque nos últimos anos, tanto no mercado nacional quanto internacional, e têm atraído a atenção de reguladores, pesquisadores e da mídia. Assim, surgiu a necessidade de estudar o mercado de capitais brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Este estudo preocupa-se em analisar os efeitos dos avanços tecnológicos e novas formas de negociação na qualidade do mercado. Tais pontos são caracterizados pelo HFT. Gomber e Haferkorn (2013) explicam que HFT é um subgrupo das negociações com algoritmos. Os investidores HFTs são caracterizados por negociarem com seu próprio capital, manterem posições por espaços curtos de tempo, pelo alto volume de negociação e por atualizarem as ordens com frequência. A revisão da literatura permitiu delinear o termo e identificar as estratégias adotadas, os impactos positivos e negativos na qualidade de mercado, os riscos advindos da prática e medidas adotadas ou propostas para mitigar esses riscos. A contribuição decorrente das negociações em alta frequência foi analisada empiricamente com ênfase na questão da eficiência informacional do mercado nacional. Para isso, foram utilizados dados intradiários do índice Bovespa, com frequências de observação a partir de 1 minuto. Aplicações do teste de sequência para aleatoriedade e teste de razão de variância de Lo e Mackinlay (1988) evidenciaram um aumento na eficiência do mercado ao longo do período analisado, entre 2007 e 2015, para a frequência de observações de 1 minuto. Foi encontrada relação entre esse ganho em eficiência e o aumento da participação do HFT no mercado. Também foi constatado que o mercado se mostra menos eficiente quando a frequência de observação aumenta e que os ganhos em eficiência são mais acentuados para frequências maiores. Os últimos resultados fortalecem a percepção de que a melhora na eficiência está relacionada diretamente à atuação dos HFTs no mercado, haja vista a característica destes de explorarem ineficiências de preço em frações de segundos. Descreveu-se assim o mercado de capitais nessa era de alta frequência e os impactos do HFT na eficiência de mercado. Tais pontos podem ser colocados como contribuições práticas deste estudo. / High-frequency trading has gained notoriety in recent years and attracted incresing attention among policymakers, researchers and media. This brought about the need for research of high frequency data on brazilian capital market. This study aims to investigate the effects of technological advancements and new forms of trading, specially HFT, on market quality. Gomber and Haferkorn (2013, p. 97) define HFT as a subset of algorithmic trading \"characterized by short holding periods of trading positions, high trading volume, frequent order updates and proprietary trading\". The literature review made it possible to define the term and identify strategies, positive and negative impacts on market quality, risks and ways to mitigate these risks. The contribution arising from HFT was analyzed empirically with an emphasis on price efficiency in the domestic market, using intraday Bovespa index data in different frequencies. Run tests and Lo and Mackinlay (1988) variance ratio tests showed increasing efficiency over the period, between 2007 and 2015, for observations in 1 minute frequency. Relationship between this gain in price efficieny and the growth of HFT market share was found. It was found that the market is less eficiente when higher frequencies are analyzed, and that the efficiency gains are more pronounced for higher frequencies. The last results strengthen the perception that the efficiency gains are directly related to high-frequency trading, given its characteristc of exploring price inefficiencies that last fractions of seconds. The capital market in this high frequency era and the impacts of HFT on market efficiency were described in this study
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O uso da volatilidade realizada na simulação histórica ajustada para cálculo do VaR

Costa, Fabiola Medina 26 May 2010 (has links)
Submitted by Fabiola Costa (famedina06@hotmail.com) on 2010-08-24T14:18:56Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Fabiola_Medina_Costa.pdf: 981365 bytes, checksum: 368c8b3a6a54c3a8e7c0f62130bcf2a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2010-08-24T14:39:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Fabiola_Medina_Costa.pdf: 981365 bytes, checksum: 368c8b3a6a54c3a8e7c0f62130bcf2a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2010-08-24T17:42:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao_Fabiola_Medina_Costa.pdf: 981365 bytes, checksum: 368c8b3a6a54c3a8e7c0f62130bcf2a3 (MD5) Previous issue date: 2010-05-28 / This paper proposes the historical simulation model to calculate the VaR, considering return ajusted by the realized volatility measured from intraday returns. The database consists of five most liquid share among the different segments of Bovespa Index. For the proposed methodology we used two of the empirical theories of the empirical literature - adjusted historical simulation and realized volatility. The Kupiec tes and Christoffersen test are used to analized and veryfy the proposed methodology performance. / O presente trabalho propõe para o cálculo VaR o modelo de simulação histórica, com os retornos atualizados pela volatilidade realizada calculada a partir de dados intradiários. A base de dados consiste de cinco ações entre as mais líquidas do Ibovespa de distintos segmentos. Para a metodologia proposta utilizamos duas teorias da literatura empírica – simulação histórica ajustada e volatilidade realizada. Para análise e verificação do desempenho da metodologia proposta utilizamos o Teste de Kupiec e o Teste de Christoffersen.

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