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Distribuições preditiva e implícita para ativos financeiros / Predictive and implied distributions of a stock priceOliveira, Natália Lombardi de 01 June 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-06-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / We present two different approaches to obtain a probability density function for the
stock?s future price: a predictive distribution, based on a Bayesian time series model, and
the implied distribution, based on Black & Scholes option pricing formula. Considering
the Black & Scholes model, we derive the necessary conditions to obtain the implied
distribution of the stock price on the exercise date. Based on predictive densities, we
compare the market implied model (Black & Scholes) with a historical based approach
(Bayesian time series model). After obtaining the density functions, it is simple to
evaluate probabilities of one being bigger than the other and to make a decision of
selling/buying a stock. Also, as an example, we present how to use these distributions to
build an option pricing formula. / Apresentamos duas abordagens para obter uma densidade de probabilidades para o
preço futuro de um ativo: uma densidade preditiva, baseada em um modelo Bayesiano
para série de tempo e uma densidade implícita, baseada na fórmula de precificação de
opções de Black & Scholes. Considerando o modelo de Black & Scholes, derivamos as
condições necessárias para obter a densidade implícita do preço do ativo na data de vencimento.
Baseando-se nas densidades de previsão, comparamos o modelo implícito com a
abordagem histórica do modelo Bayesiano. A partir destas densidades, calculamos probabilidades
de ordem e tomamos decisões de vender/comprar um ativo. Como exemplo,
apresentamos como utilizar estas distribuições para construir uma fórmula de precificação.
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