Esta dissertação revisa a literatura acadêmica existente sobre a teoria de opções utilizando os modelos de precificação com saltos. Os conceitos foram equalizados, a nomenclatura foi padronizada, sendo gerado um material de referência sobre o assunto. O pressuposto de lognormalidade com volatilidade constante não é aceito pelo mercado financeiro. É freqüente, no meio acadêmico, a busca de modelos que reproduzam os fenômenos observados de leptocurtose ou assimetria dos log-retornos financeiros e que possuam a mesma robustez e facilidade para manipulação analítica do consagrado modelo de Black-Scholes. Os modelos com saltos são uma alternativa para esse problema. Avaliou-se o modelo de Kou no mercado acionário brasileiro composto por um componente de difusão que segue um movimento browniano geométrico e um componente de saltos que segue um processo de Poisson com intensidade do salto descrito por uma distribuição duplamente exponencial. A simulação histórica do modelo aponta, em geral, uma superioridade preditiva do modelo, porém as dificuldades de calibração dos parâmetros e de hedge em mercados incompletos são as principais deficiências para o uso dos modelos com saltos. / This master dissertation reviews the academic literature about option pricing and hedging with jumps. The theory was equalized and the notation was standardized, becoming this document a reference document about this subject. The log-normality with constant volatility is not accepted by the market. Academics search consistent models with the same analytical capabilities like Black-Scholes? model which can support the observed leptokurtosis or asymmetry of the financial daily log-returns behavior. The jump models are an alternative to these issues. The Kou?s model was evaluated and this one consists of two parts: the first part being continuous and following a geometric Brownian motion and the second being a jump process with its jump intensity defined by a double exponential distribution. The model backtesting showed a better predictive performance of the Kou´s model against other models. However, there are some handicaps regarding to the parameters calibration and hedging.

Esta dissertação revisa a literatura acadêmica existente sobre a teoria de opções utilizando os modelos de precificação com saltos. Os conceitos foram equalizados, a nomenclatura foi padronizada, sendo gerado um material de referência sobre o assunto. O pressuposto de lognormalidade com volatilidade constante não é aceito pelo mercado financeiro. É freqüente, no meio acadêmico, a busca de modelos que reproduzam os fenômenos observados de leptocurtose ou assimetria dos log-retornos financeiros e que possuam a mesma robustez e facilidade para manipulação analítica do consagrado modelo de Black-Scholes. Os modelos com saltos são uma alternativa para esse problema. Avaliou-se o modelo de Kou no mercado acionário brasileiro composto por um componente de difusão que segue um movimento browniano geométrico e um componente de saltos que segue um processo de Poisson com intensidade do salto descrito por uma distribuição duplamente exponencial. A simulação histórica do modelo aponta, em geral, uma superioridade preditiva do modelo, porém as dificuldades de calibração dos parâmetros e de hedge em mercados incompletos são as principais deficiências para o uso dos modelos com saltos. / This master dissertation reviews the academic literature about option pricing and hedging with jumps. The theory was equalized and the notation was standardized, becoming this document a reference document about this subject. The log-normality with constant volatility is not accepted by the market. Academics search consistent models with the same analytical capabilities like Black-Scholes? model which can support the observed leptokurtosis or asymmetry of the financial daily log-returns behavior. The jump models are an alternative to these issues. The Kou?s model was evaluated and this one consists of two parts: the first part being continuous and following a geometric Brownian motion and the second being a jump process with its jump intensity defined by a double exponential distribution. The model backtesting showed a better predictive performance of the Kou´s model against other models. However, there are some handicaps regarding to the parameters calibration and hedging.