[pt] Este trabalho analisará uma das maiores emissões de bonds de todos os tempos, a emissão de USD 11 bilhões de bonds da Petrobras que aconteceu em maio de 2013. Além de ser a maior transação da história para países emergentes até hoje, a emissão também foi feita em hora oportuna quando a Petrobras aproveitou uma excelente janela e mercado para fazer a emissão. A repercussão da transação também foi excelente tendo sido veiculada em vários meios de comunicação. O trabalho relatará do anúncio, precificação e lançamento da emissão que foi muito bem recebida pelo mercado financeiro. / [en] This paper will examine one of the largest bond issue ever, the USD 11 billion Petrobras bonds issue by Petrobras, the brazilian oil company, held in May 2013. Besides being the largest transaction in history for emerging countries until today, the issue has also been taken in proper time when Petrobras took an excellent market window to make the issue. The effect of the transaction was also great having been conveyed in various media vehicles. The work will speak with the market s announce, pricing and launch the issue which was very well received by the financial market.

Este trabalho estuda o comportamento do retorno dos fundos de Investimento de Renda Fixa no Brasil a partir de um modelo baseado na hipótese de que os fundos de Investimento Financeiro (FIF’s) e os Fundos de Aplicação em Cotas de FIF’s (FAC’s) estão diretamente ligados às seguintes variáveis: i) Bolsa (IBOVESPA), ii) Taxa de Juros (CDI) e iii) Câmbio (Dólar). No presente estudo, são investigados basicamente dois aspectos: a) a existência de uma relação entre a variação dos indicadores financeiros e a variação do retorno dos fundos e b) a alteração dos fatores explicativos do retorno dos fundos ao longo dos meses. Os resultados obtidos mostram que a grande maioria dos fundos obteve os retornos explicados por um, dois ou três benchmarks; logo, é possível interpretar a categoria de ativos de um fundo como exposição do desempenho de seu benchmark. No entanto, foi constatado que a escolha do benchmark mais adequado para um fundo de investimento depende do conhecimento da composição da carteira desse fundo. Assim, através de uma análise criteriosa dessas informações, o investidor deve estar convicto de que a política de investimentos de um determinado fundo o enquadra em uma determinada categoria. Além disso, ele deve ter a segurança necessária e suficiente de estar classificando seu(s) fundo(s) na categoria certa, e por via de conseqüência, comparar sua performance com base em seu risco associado, de forma justa e compatível com seu semelhante.

Este trabalho estuda o comportamento do retorno dos fundos de Investimento de Renda Fixa no Brasil a partir de um modelo baseado na hipótese de que os fundos de Investimento Financeiro (FIF’s) e os Fundos de Aplicação em Cotas de FIF’s (FAC’s) estão diretamente ligados às seguintes variáveis: i) Bolsa (IBOVESPA), ii) Taxa de Juros (CDI) e iii) Câmbio (Dólar). No presente estudo, são investigados basicamente dois aspectos: a) a existência de uma relação entre a variação dos indicadores financeiros e a variação do retorno dos fundos e b) a alteração dos fatores explicativos do retorno dos fundos ao longo dos meses. Os resultados obtidos mostram que a grande maioria dos fundos obteve os retornos explicados por um, dois ou três benchmarks; logo, é possível interpretar a categoria de ativos de um fundo como exposição do desempenho de seu benchmark. No entanto, foi constatado que a escolha do benchmark mais adequado para um fundo de investimento depende do conhecimento da composição da carteira desse fundo. Assim, através de uma análise criteriosa dessas informações, o investidor deve estar convicto de que a política de investimentos de um determinado fundo o enquadra em uma determinada categoria. Além disso, ele deve ter a segurança necessária e suficiente de estar classificando seu(s) fundo(s) na categoria certa, e por via de conseqüência, comparar sua performance com base em seu risco associado, de forma justa e compatível com seu semelhante.

Este trabalho estuda o comportamento do retorno dos fundos de Investimento de Renda Fixa no Brasil a partir de um modelo baseado na hipótese de que os fundos de Investimento Financeiro (FIF’s) e os Fundos de Aplicação em Cotas de FIF’s (FAC’s) estão diretamente ligados às seguintes variáveis: i) Bolsa (IBOVESPA), ii) Taxa de Juros (CDI) e iii) Câmbio (Dólar). No presente estudo, são investigados basicamente dois aspectos: a) a existência de uma relação entre a variação dos indicadores financeiros e a variação do retorno dos fundos e b) a alteração dos fatores explicativos do retorno dos fundos ao longo dos meses. Os resultados obtidos mostram que a grande maioria dos fundos obteve os retornos explicados por um, dois ou três benchmarks; logo, é possível interpretar a categoria de ativos de um fundo como exposição do desempenho de seu benchmark. No entanto, foi constatado que a escolha do benchmark mais adequado para um fundo de investimento depende do conhecimento da composição da carteira desse fundo. Assim, através de uma análise criteriosa dessas informações, o investidor deve estar convicto de que a política de investimentos de um determinado fundo o enquadra em uma determinada categoria. Além disso, ele deve ter a segurança necessária e suficiente de estar classificando seu(s) fundo(s) na categoria certa, e por via de conseqüência, comparar sua performance com base em seu risco associado, de forma justa e compatível com seu semelhante.

Cálculo do VaR de uma Carteira de Renda Fixa composta por LTNs utilizando modelo de fatores. / Market risk monitoring through Value at Risk is a task undertaken by almost all financial institutions in Brasil due to the regulatory environment set by Banco Central. However, VaR calculations of a portfolio of investments can get quite complicated involving the calculation of matrixes. One must bear in mind that the matrix dimensions increases geometricaly as the number of assets of the portfolio increases. This reality is a fertile soil for researchers to find simpler methodologies for VaR calculations. The proposed framework in this work shows a simpler methodology for VaR calculations of fixed income portfolios of government securities.

Made available in DSpace on 2008-05-15T19:16:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 063202004_Dissertacao_Bruno_Lund.pdf: 756653 bytes, checksum: dc81c7cf292e2c8f3512a977939d8a73 (MD5) Previous issue date: 2007-12 / Submitted by Carlos Oliveira (carlos.oliveira@fgv.br) on 2008-05-15T19:16:31Z No. of bitstreams: 1 063202004_Dissertacao_Bruno_Lund.pdf: 756653 bytes, checksum: dc81c7cf292e2c8f3512a977939d8a73 (MD5) / Litterman e Scheinkman (1991) mostram que mesmo uma carteira de renda xa duration imunizada (neutra) pode sofrer grandes perdas e, portanto, propõem fazer hedge de carteiras utilizando a análise de componentes principais. O problema é que tal abordagem só é possível quando as taxas de juros são observáveis. Assim, quando as taxas de juros não são observáveis, como é o caso da maior parte dos mercados de dívida externa e interna de diversos países emergentes, o método não é diretamente aplicável. O presente trabalho propõe uma abordagem alternativa: hedge baseado nos fatores de um modelo paramétrico de estrutura a termo. A imunização feita utilizando esta abordagem não só se mostra simples e e ciente, mas também, equivalente ao procedimento de imunização proposto por Litterman e Scheinkman quando as taxas são observáveis. Exemplos do método para operações de hedge e alavancagem no mercado de títulos da dívida pública brasileira indexada a in ação são apresentados. O trabalho ainda discute como montar e apreçar carteiras que replicam fatores de risco, o que permite extrair alguma informação sobre a expectativa dos agentes acerca do comportamento futuro da curva de juros. Por m, faz uma comparação da expectativa de in ação futura implícita nos preços dos títulos públicos da dívida interna brasileira (LTN/NTN-F e NT

Cálculo do VaR de uma Carteira de Renda Fixa composta por LTNs utilizando modelo de fatores. / Market risk monitoring through Value at Risk is a task undertaken by almost all financial institutions in Brasil due to the regulatory environment set by Banco Central. However, VaR calculations of a portfolio of investments can get quite complicated involving the calculation of matrixes. One must bear in mind that the matrix dimensions increases geometricaly as the number of assets of the portfolio increases. This reality is a fertile soil for researchers to find simpler methodologies for VaR calculations. The proposed framework in this work shows a simpler methodology for VaR calculations of fixed income portfolios of government securities.

Made available in DSpace on 2008-05-15T19:20:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 063202015_Dissertacao_Pedro_Calmanowitz.pdf: 1008824 bytes, checksum: c7de5e26bce4b7ae976267013f8b7513 (MD5) Previous issue date: 2008-01 / Submitted by Carlos Oliveira (carlos.oliveira@fgv.br) on 2008-05-15T19:20:21Z No. of bitstreams: 1 063202015_Dissertacao_Pedro_Calmanowitz.pdf: 1008824 bytes, checksum: c7de5e26bce4b7ae976267013f8b7513 (MD5) / Este trabalho tem como objetivo construir estruturas a termo da taxa de juros de títulos públicos brasileiros através do uso de modelos estatísticos paramétricos. Estudou-se a capacidade de ajuste de modelos distintos do tipo 'splines' e 'exponenciais' através de testes de apreçamento de diferentes títulos públicos (prefixados, e indexados à inflação), sob métricas que incluem análises dentro e fora da amostra utilizada no processo de estimação dos modelos. Identificamos que os modelos baseados em funções exponenciais se sobressaem nos testes e parecem ser os mais adequados para construção destas curvas de juros de títulos públicos brasileiros. Vislumbramos os resultados deste estudo como um primeiro passo para a criação de uma importante ferramenta de auxílio à regulação dos mercados de títulos públicos brasileiros, pois a construção de curvas de juros adequadas possibilita uma marcação a mercado de cada título coerente com o preço dos demais, oferecendo melhora na capacidade de se estimar regiões de confiança para preços futuros destes títulos. Palavras-Chave: taxa de juros – estrutura a termo da taxa de juros – renda fixa – títulos públicos.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:25Z (GMT). No. of bitstreams: 3 gustavojesusturma2003.pdf.jpg: 18035 bytes, checksum: ad75b4365e3eebf1790c33bcdb8deebc (MD5) gustavojesusturma2003.pdf: 605902 bytes, checksum: 160b98851a3b23179aca8f315071115a (MD5) gustavojesusturma2003.pdf.txt: 117301 bytes, checksum: 789d9ae8c685eabeb432232e59c00594 (MD5) Previous issue date: 2006-01-30T00:00:00Z / The Value at Risk (VAR) approach in this work is performed based on the analysis of the yield curve using Principal Component Analysis (PCA). With this methodology, the movements of the yield curve can be decomposed in a small number of underlying factors: a ìShiftî factor that causes rates to rise or fall, a ìTwistî factor that allows the curve to steepen or flatten, and a third factor that changes the convexity of the yield curve. The movements are not correlated to the others. Combining these factors produces specific yield curve scenarios useful for estimating the market risk of rate-sensitive instruments. The worst (greatest) loss can be considered an intuitive and quick estimate of VAR, according to the desired confidence level. This work will show that the first factor in the Brazilian curve is not a pure parallel shift. Differently from what happens in studies of other countries, the first factor also twists the curve. / A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.

Submitted by Luciana Souza (souza.luciana@gmail.com) on 2013-02-07T18:24:12Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Final_Luciana.pdf: 274100 bytes, checksum: fb79e489d38d3648dde8b34b71135274 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-02-07T19:18:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Final_Luciana.pdf: 274100 bytes, checksum: fb79e489d38d3648dde8b34b71135274 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-07T19:19:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Final_Luciana.pdf: 274100 bytes, checksum: fb79e489d38d3648dde8b34b71135274 (MD5) Previous issue date: 2013-01-29 / This study tries to find the key drivers and/or influences for the issuance of corporate bonds by Brazilian companies offshore. 1.298 fixed income issues were analyzed, from January 1995 to July 2012, in the domestic market and abroad. From a biprobit model, it was found that main determinants for issuing offshore were greater liquidity for large volumes of funding, longer terms for their debts (if compared to the domestic market), and a larger interest rate differential (if comparing the internal rate with the American Treasury Bill rate). What made a company attractive to foreign investors were factors such as getting a rating grade by an internationally recognized agency, the fixed exchange rate period (before 1999) and a growing interest from foreign capital to invest in Brazilian companies (foreign liquidity). The economic crisis that started in 2008 had a negative influence on this type of issue. / Esse trabalho tem como objetivo encontrar os principais motivadores e/ou influenciadores para a emissão de bonds corporativos de empresas brasileiras fora do País. Foram analisadas 1.298 lançamentos de títulos de renda fixa, de janeiro de 1995 a julho de 2012, no mercado nacional e no exterior. A partir de uma análise biprobit, verificou-se que os principais determinantes para a recorrência ao exterior foram: busca de maior liquidez para grandes volumes de captações, maiores prazos para suas dívidas (comparados aos obtidos no mercado interno) e maior diferencial da taxa de juros (comparando a taxa praticada internamente com o exterior). Ademais, os fatores que tornam uma empresa atraente aos olhos dos investidores estrangeiros são a obtenção de rating de uma agência internacionalmente reconhecida, o período de câmbio fixo (anterior a 1999) e maior interesse do mercado externo em realizar investimentos em empresas brasileiras (liquidez externa). A crise econômica iniciada em 2008 apresentou influência negativa para esse tipo de emissão.