Submitted by Fernando de Castro Poletti (fernandocpoletti@gmail.com) on 2015-08-22T08:37:44Z No. of bitstreams: 1 Tese Fernando Poletti - 2015 vFinal.pdf: 718087 bytes, checksum: 97e07ad6e3f0cb59e7ec39668e55f9d8 (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Fernando, boa tarde Segue abaixo o que deverá verificar e alterar para que possamos aceitar seu trabalho junto à biblioteca: - Na capa, seu nome deve estar centralizado entre o nome da escola e o título e não tão próximo ao título. - Referente ao título, houve alguma alteração? Pois em seu protocolo e Ata consta: IMPACTO NO APREÇAMENTO DE DERIVATIVO PELO CONHECIMETO PRÉVIO DO CALENDÁRIO DE DIVULGAÇÃO DE RESULTADOS Caso tenha alguma alteração, não temos esta informação junto à Ata. Após alterações submeter novamente o trabalho. Att Renata on 2015-08-24T16:08:54Z (GMT) / Submitted by Fernando de Castro Poletti (fernandocpoletti@gmail.com) on 2015-08-25T20:48:05Z No. of bitstreams: 1 Tese Fernando Poletti - 2015 vFinal c titulo.pdf: 718272 bytes, checksum: c5622951c12efba46f02629ae5f1188a (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-08-26T17:42:47Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese Fernando Poletti - 2015 vFinal c titulo.pdf: 718272 bytes, checksum: c5622951c12efba46f02629ae5f1188a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-26T17:56:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese Fernando Poletti - 2015 vFinal c titulo.pdf: 718272 bytes, checksum: c5622951c12efba46f02629ae5f1188a (MD5) Previous issue date: 2015-08 / From the study of an econometric work about the impact of information on the return of an asset, we proposed a simplification of the model in order to analyze an specific event with well-defined schedule, quarterly financial results. For some companies, we found evidence that the model matches the data and we then priced call and put options using the Monte Carlo method. We obtained significant differences in the mark to market for the options concerning the proposed model when compared to the black-scholes one and, by performing the backtest on the sample using delta-hedge strategies, we got improved results for some scenarios. / A partir do estudo de um trabalho econométrico sobre o impacto de informações no retorno de um ativo, propusemos uma simplificação ao modelo objetivando a análise de um evento específico com agenda bem definida, a divulgação trimestral de resultados. Para algumas empresas, achamos evidências da aderência do modelo aos dados reais e apreçamos opções de compra e venda utilizando o método de Monte Carlo. Obtivemos diferenças relevantes no preço das opções considerando a modelagem proposta frente ao modelo de black-scholes e, ao efetuar o backtest na amostra usando uma estratégia de delta-hedge, conseguimos melhores resultados na nova formulação para alguns cenários.

No mercado financeiro, a precificação de contratos complexos muitas vezes apoia-se em técnicas de simulação numérica. Estes métodos de precificação geralmente apresentam baixo desempenho devido ao grande custo computacional envolvido, o que dificulta a análise e a tomada de decisão por parte do trader. O objetivo deste trabalho é apresentar uma ferramenta de alto desempenho para a precificação de instrumentos financeiros baseados em simulações numéricas. A proposta é construir uma calculadora eficiente para a precificação de opções multivariadas baseada no método de Monte Carlo, utilizando a plataforma CUDA de programação paralela. Serão apresentados os conceitos matemáticos que embasam a precificação risco-neutra, tanto no contexto univariado quanto no multivariado. Após isso entraremos em detalhes sobre a implementação da simulação Monte Carlo e a arquitetura envolvida na plataforma CUDA. No final, apresentaremos os resultados obtidos comparando o tempo de execução dos algoritmos. / In the financial market, the pricing of complex contracts often relies on numerical simulation techniques. These pricing methods generally present poor performance due to the large computational cost involved, which makes it difficult for the trader to analyze and make decisions. The objective of this work is to present a high performance tool for the pricing of financial instruments based on numerical simulations. The proposal is to present an efficient calculator for the pricing of multivariate options based on the Monte Carlo method, using the parallel programming CUDA platform. The mathematical concepts underlying risk-neutral pricing, both in the univariate and in the multivariate context, will be presented. After this we will detail the implementation of the Monte Carlo simulation and the architecture involved in the CUDA platform. At the end, we will present the results obtained comparing the execution time of the algorithms.