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Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos? Um estudo empírico

Santos, José Evaristo dos January 1997 (has links)
Made available in DSpace on 2013-04-18T20:58:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1199900146.pdf: 2751587 bytes, checksum: 8fc9e06e357157f752e0e7f98940ee0f (MD5) Previous issue date: 1997 / 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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Avaliação de opções sob consideração de volatilidades históricas, implícitas e condicionadas: o caso TELEBRÁS na BOVESPA

Bertucci, Luiz Alberto 01 December 1999 (has links)
Made available in DSpace on 2010-04-20T20:08:03Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1999-12-01T00:00:00Z / Buscamos aferir ganhos na precificação de opções lançadas sobre a ação Telebrás PN, com a utilização de modelos auto regressivos de volatilidade· condicionada, cujos resultados foram comparados àqueles gerados pelos procedimentos numéricos de volatilidades históricas e implícitas. Nesta tarefa, a dinâmica do estudo levou ao estabelecimento de novos objetivos, que destacamos: a) identificação de modelos mais eficientes para filtragem da média do processo sobre retornos de Telebrás PN, que eventualmente pudessem otimizar o emprego dos modelos da classe ARCH; b) aferir anomalias de mercado devidas a negociações em dias específicos da semana; c) esclarecer influências exercidas pela sensibilidade dos preços das opções sobre a eficiência dos modelos de volatilidade condicionada, com vista a definir condições para o alcance de resultados práticos no campo da precificação de opções. Constatamos que os modelos da classe ARCH propiciaram ganhos sensíveis na projeção de volatilidades de retornos de Telebrás PN, o que, em princípio, os habilitaria a estudos no campo de "event studies", nos quais os movimentos da variância ao longo do tempo seria reveladora de reações e atitudes do mercado. Adicionalmente, os modelos de natureza assimétrica (EGARCH e TARCH) revelaram-se mais habilitados nesta tarefa face àqueles de natureza simétrica (ARCH e GARCH). Entretanto, quando da utilização das projeções de variâncias por parte desses modelos na precificação de opções, os resultados revelaram-se inferiores àqueles com a utilização de procedimentos de volatilidade implícita, os quais parecem apropriar de forma mais conveniente as especificidades do mercado de opções quanto à sensibilidade dos preços das opções nas situações "dentro e fora do dinheiro". Não constatamos ganhos preditivos a partir da definição de parametrizações ARMA para a média do processo de retornos de Telebrás PN, razão pela qual bastaria impor apenas regressões sobre uma constante com vista à modelagem de médias e obtenção de resíduos necessários à geração dos modelos' da classe ARCH. Além disso, a eficiência do mercado da Bovespa transpareceu a partir da conclusão alcançada de que as negociações em dias específicos da semana não geram anomalias sobre os preços de opções. Por fim, a identificação no caso de Telebrás PN do efeito denominado "volatility smile", levou-nos a concluir pela presença de um progressivo afastamento da premissa de neutralidade ao risco do modelo Black-Scholes à medida em que as negociações sobre uma série processam-se cada vez mais "fora do dinheiro". Portanto, rompeu-se a premissa de que a volatilidade de retornos de cada ativo é única e independente de quais sejam os preços de exercício das séries, o que é uma conclusão que contraria o uso dos modelos de volatilidade condicionada na precificação de opções, ao menos com o uso do modelo Black-Scholes. A conclusão final do estudo é de que a questão da precificação de opções no mercado da Bovespa parece razoavelmente equacionada com o uso do modelo Black-Scholes em conjunto com variâncias projetadas por meio de procedimentos numéricos de volatilidades implícitas. / We measured the gains expected in the pricing of options written on Telebrás PN, using models of auto repressive volatility, and having its results were compared to those generated by numeric process of historic and implied volatility. In this task, the study's dynamic took us to establish new objectives: a) to identify more efficient models to get the average of the process on the returns of Telebrás PN, which could eventually optimize the use of ARCH models; b) to identify anomalies, if any, in the market due to the influence exerted by the sensibility of options prices on the efficiency of models of conditional volatility, in order to define the conditions to reach practical results in the field of options pricing. We noticed that ARCH models reached sensible gains in projecting volatility of returns of Telebrás PN, validating its use in the field of "event studies" (in which the movements of the variance on time would reveal the reactions and attitudes of the market). Additionally, the models of asymmetric response (EGARCH e TARCH) were seen as more suited in this task compared to those of symmetric nature (ARCH e GARCH). Nonetheless, whenever these projected variances are used to price options, the results are inferior to those generated by implied volatility, which seems to consider more properly the specificity of the options market in its aspect of sensibility of prices in situations defined as "in or out of the money". We have not verified any gain in terms of predictive ability by defining ARMA parameterizations to describe the process of return of Telebrás PN, which takes us to just impose regressions on a constant in order to model the mean and to obtain the residues to generate the ARCH models. In addition to that, the efficiency of market of Bovespa seems to be clear from the conclusion that the negotiations in specific days of the week do not produce anomalies on options prices. The identification of the effect called "volatility smile" on the series of returns of Telebrás PN, took us to conclude on the presence of a progressive abandon of the premise of neutrality to risk in the Black-Scholes models, as negotiations were processed more and more "out of the money". As a conclusion, the premise of an unique volatility of returns of an asset, no matter how much options have been written on it, was broken. The conclusion to be taken is not favorable to the use of models of conditional volatility in options pricing in the context of Black-Scholes models. The final conclusion of the study is that the quest for options pricing in Bovespa market seems reasonably resolved with the conjunction of implied volatility and the Black-Scholes model.
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Qualidade das projeções dos analistas Sell Side: evidência empírica do mercado brasileiro

Villalobos, Sonia Julia Sulzbeck 17 October 2005 (has links)
Made available in DSpace on 2010-04-20T20:51:42Z (GMT). No. of bitstreams: 3 142184.pdf.jpg: 20410 bytes, checksum: 720b476fe32b25d220b0dde4d663ee25 (MD5) 142184.pdf: 373613 bytes, checksum: 1b6743be6830c2ae7ab8245255b9ad6b (MD5) 142184.pdf.txt: 120505 bytes, checksum: be4e63d920365eb874f914450f641b26 (MD5) Previous issue date: 2005-10-17T00:00:00Z / A presente dissertação analisa o erro de projeção dos analistas de investimentos do sell side, definido como a diferença entre o consenso das projeções dos analistas e o resultado reportado pela empresa. O tamanho do erro de projeção é uma medida da qualidade das projeções dos analistas de um determinado mercado de capitais. Uma vasta literatura acadêmica mostra que uma melhora na qualidade das projeções dos analistas, medida através de uma diminuição do tamanho do erro de projeção, está relacionada com a redução da assimetria de informação e com um aumento do valor de mercado das empresas. São testadas duas regressões, nas quais características das empresas, como setor, tamanho, endividamento e variabilidade do lucro, e características do ambiente de informação da empresa, como listagem de ADR, número de analistas que acompanham a empresa e convergência das projeções, são testadas contra duas métricas do erro de projeção, acurácia e viés. Nossas hipóteses são que existem fatores que influenciam de maneira significativa o tamanho do erro de projeção (acurácia) e o viés das projeções (viés). Estas hipóteses foram confirmadas, isto é, nossas regressões apresentaram pelo menos um fator que se mostrou significativo estatisticamente para influenciar o tamanho do erro de projeção (hipóteses H1 e H2) ou o seu viés (hipótese H3). Entretanto, os resultados mostram que vários fatores que se mostram significativos em testes conduzidos em mercados desenvolvidos – tais como tamanho, endividamento e variabilidade do lucro – não se mostraram significativos no mercado brasileiro. Por outro lado, os fatores relacionados com o resultado do ano projetado ou do ano anterior se mostraram fortemente significativos. Acreditamos que os resultados podem ser explicados de três maneiras: 1) ou a capacidade de adicionar valor dos analistas em relação a modelos estatísticos de projeção é muito pequena, devido à sua falta de habilidade; ou 2) a instabilidade macroeconômica é tão grande domina todos os outros fatores que poderiam influenciar o tamanho do erro de projeção; ou 3) os resultados das empresas nos mercados desenvolvidos são tão administrados, isto é, tão estáveis, que permitem que fatores mais sutis como o tamanho, o nível de endividamento e a variabilidade do lucro se tornem significativos. Esta dissertação não permite distinguir qual das explicações é a correta. Uma de suas limitações é não incluir variáveis referentes à habilidade e experiência dos analistas e, também, variáveis relacionadas a fatores como governança corporativa e disclosure de informações. Em uma linha de pesquisa muito extensa nos países desenvolvidos, mas praticamente inexistente no Brasil, esperamos que estudos futuros supram estas lacunas e nos permitam entender melhor a questão da qualidade das projeções de resultados no contexto brasileiro. / The current dissertation analyses the forecast error of the sell side analysts in the Brazilian context, defined as the difference between the forecast consensus and the company earnings effectively reported. The size of the forecast error is used as a proxy for the quality of the forecast produced by the analysts of a specific stock market. A vast academic literature shows that an improvement in the quality of the forecasts produced by the analysts, measured by a decrease in the size of the forecast error, is related with a decrease in the asymmetry of information in such market and by an increase in the market value of its companies. Two regressions are tested, in which company characteristics, such as sector, size, leverage and variability of earnings, and characteristics of the company’s information environment, such as ADR listing, number of analysts following and forecast convergence, are tested against two metrics of forecast error, accuracy and bias. Our hypotheses are that there are factors that impact significatively both the size of the forecast error (accuracy) and the bias presented by the projections (bias). The hypotheses are confirmed, that is, the regressions present at least one factor that impacts significantly either the size of the forecast error (hypotheses H1 and H2) or the bias (hypothesis H3). However, the results show that many factors that are significant in tests conducted in developed markets – such as size, leverage and earnings variability – are not significant in the Brazilian context. On the other hand, factors related to the company results in the fiscal year being forecast and in the previous year result to be strongly significant. We believe that these results can be explained in three ways: 1) either forecasts produced by Brazilian analysts add very little value over statistical models, probably because of lack of ability; or 2) the macroeconomic instability in Brazil is so great that its influence on the companies’ results dominates all other factors that could impact the size of the forecast error; or 3) the earnings management of the companies in the developed markets is so widespread, leading to such a stability of earnings, that it allows for more subtle factors such as size and leverage become significant. This study does not allow us to distinguish which one is the correct explanation. One of its limitations is not to include variables related to the ability and experience of the analysts, as well as variables related to governance and disclosure. In a body of research that is very extensive in developed countries, but practically inexistent in Brazil, we hope that future research fills these gaps and allow us to better understand the issue of the quality of earnings forecast in the Brazilian context.
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Qual índice de mercado utilizar?: um teste das aproximações da Carteira de Mercado Brasileira

Volpe, Brunno Muhringer 20 May 2010 (has links)
Submitted by Roberta Lorenzon (roberta.lorenzon@fgv.br) on 2011-05-27T13:47:34Z No. of bitstreams: 1 63080100004.pdf: 368251 bytes, checksum: ce0bde671225071c3084007fcda47ca1 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia(suzinei.garcia@fgv.br) on 2011-05-27T14:10:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100004.pdf: 368251 bytes, checksum: ce0bde671225071c3084007fcda47ca1 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia(suzinei.garcia@fgv.br) on 2011-05-27T14:11:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 63080100004.pdf: 368251 bytes, checksum: ce0bde671225071c3084007fcda47ca1 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-05-27T15:16:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 63080100004.pdf: 368251 bytes, checksum: ce0bde671225071c3084007fcda47ca1 (MD5) Previous issue date: 2010-05-20 / Este trabalho analisa as propriedades de alguns índices em busca da melhor aproximação (proxy) para a carteira de mercado brasileira. Além dos usuais Ibovespa, IBrX, FGV-100, são considerados dois índices construídos segundo as diretrizes da Moderna Teoria de Carteiras, a saber, uma carteira ponderada pelo valor de mercado (PV) e uma carteira igualmente ponderada (PI). Em um primeiro teste é analisada a eficiência em média e variância e em um segundo avalia-se o potencial dos índices como fatores de risco sistemático. O estudo cobre o período de 1996 a 2009 e todas as ações negociadas na BOVESPA. Os resultados evidenciam a semelhança nas qualidades dos índices, não sendo possível destacar uma melhor aproximação. Ibovespa, IBrX e FGV-100 são aproximações razoáveis e podem ser utilizadas.

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