Orientador: Gerson Francisco / Banca: Renato Vicente / Banca: Joe Akira Yoshino / Resumo: Neste trabalho, estudamos alguns aspectos empíricos do mercado futuro de Dl, e como ele se comporta frente aos modelos de equilíbrio de Vasicek, Cox, Ingersoll, Ross e o modelo misto. Para isto, fizemos um estudo empírico detalhado sobre as hipóteses que os modelos de equilíbrio exigem tais como o acordo dos parâmetros do modelo para a taxa de juros à vista (Dl) e os dos modelos de equilíbrio; além de verificar a parametrização exponencial. Dentro dos resultados apresentados na dissertação, podemos destacar a dupla depêndencia dos contratos com a taxa à vista. Este fato pode levar a novos modelos teóricos e entender esse comportamento pode ser uma ferramenta para uma melhor precificação dos contratos / Abstract: In this work we studied some empirical aspects from brazilian interest rate market traded at BM&F {Bolsa de Mercadorias e Futuros) and its behavior when faced with one factor equilibrium models like Vasicek, Cox, Ingersoll, Ross and Mixed model. We performed a detailed empirical study about the hypothesis that the equilibrium models require the agreement of the parameters from the spot rate model and the equilibrium models and the empirical exponential parametrization verification. In the results presented in this dissertation, we can remark the double dependence from the futures contracts with the spot rate. This fact may lead to another theoretical model and the understanding of this behavior might provide better contracts pricing / Mestre

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T16:24:32Z (GMT). No. of bitstreams: 1 290829.pdf: 1303446 bytes, checksum: 343e00e71677e942128a0c50ce7672cf (MD5) / Este trabalho realiza uma análise estatística de três séries: a primeira é formada pelos retornos da ação PETR4; a segunda, pelos retornos do índice DJIA, compreendendo o período do "flash crash" do dia 6 de maio de 2010; e a terceira, utilizada como variável de controle, é formada pelas primeiras diferenças dos números primos. As duas séries financeiras são coletadas na frequência de 1 minuto. A hipótese de que uma distribuição de Levy-estável não-Gaussiana é adequada para modelar os dados é avaliada e é dada uma atenção particular ao comportamento das caudas das distribuições. Quanto às duas séries financeiras, conclui-se que há um escalonamento não-Gaussiano e que o flash crash não pode ser considerado uma anomalia. Dos estudos das caudas, observa-se que ambas as séries financeiras seguem um padrão de lei de potência fora do regime de Levy, o qual também não é a lei cúbica inversa. Finalmente, mostra-se que a variância dependente do tempo de ambas as séries financeiras, não descrita pela distribuição de Levy-estável, pode ser modelada de uma maneira simples por um processo GARCH(1,1). Por fim, a série dos números primos, utilizada como uma variável de controle não-financeira, não apresentou evidências de escalonamento e de um padrão de lei de potência. / This work carries out a statistic analysis of three series: the first one is formed by the returns of the PETR4 stocks; the second one by the returns of the DJIA index, comprising the period of the flash crash of May 6, 2010; and the third series, used as a control variable, is formed by the first differences of prime numbers. The two financial series are sampled at a one-minute frequency. The hypothesis of a non-Gaussian Levy-stable distribution to model the data is evaluated and we give particular attention to the distribution tail-bahavior. For the two financial series, we conclude that there is non-Gaussian scaling and that the flash crash cannot be considered an anomaly. From the study of tails, we find that both financial series follow a power-law pattern outside the Levy regime, which is not the inverse cubic law. Besides, we show that the time-dependent variance of both financial series, not tracked by the Levy-stable distribution, can be modeled in a straightforward manner by a GARCH(1,1) process. Finally, the series of prime numbers, used as a non-financial control variable, did not show evidences of scaling and power-law pattern.

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:03:41Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo4154_1.pdf: 3117063 bytes, checksum: 5b4c5a8f4c4a320f56d9af1a555e86d3 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A volatilidade representa uma medida genérica da magnitude das flutuações do mercado financeiro. Desta forma ela quantifica o risco relacionado a um ativo financeiro, estando vinculada com a quantidade de informação que chega ao mercado num dado intervalo de tempo. Para realizarmos um estudo econofísico para a volatilidade, considerando a hipótese de agentes heterogêneos e interagentes (HAI), estendemos o modelo USDF para uma rede quadrada e introduzimos o parâmetro pF, que reflete a fração de agentes fundamentalistas. Analisamos então a influência destes agentes na volatilidade. Em nossa análise foram reproduzidos fatos estilizados, como o comportamento da distribuição de probabilidade de volatilidade e correlações de longo alcance. Observamos ainda que ao variarmos a concentração de agentes fundamentalistas no intervalo [0.10 : 0.90], a volatilidade média apresenta uma dependência linear com este parâmetro dentro da região onde não há clusters percolativos de agentes fundamentalistas, enquanto que na região onde há percolação de agentes fundamentalistas a dependência passa a ser do tipo lei de potência. Através da análise R/S e DFA verificamos que as séries temporais da volatilidade geradas para diferentes valores de pF são persistentes (expoente de Hurst H > 0.5). Observamos ainda a presença de multifractalidade para as regiões pF < 0.5 e pF > 0.60 e um comportamento fractal típico para 0.50 < pF < 0.60. Estimamos o valor D = 1.4 para a dimensão fractal do mercado financeiro

El término Econofísica fue acuñado para describir todas aquellas actividades que involucran la aplicación de modelos teóricos de la física al estudio de problemas originados dentro de la economía,principalmente aquellos provenientes de los mercados financieros. Dichos mercados se encuentran en constante expansión, proceso que conlleva un aumento en la complejidad de los mecanismos con que estos operan. A su vez, los mercados financieros constituyen sistemas complejos atractivos para pionera prueba nuevos modelos y teorías de la física, debido principalmente al enorme volumen de datos financieros disponibles con los que contrastar. El presente artículo tiene como finalidad servir de breve introducción a la Econofísica. Para ello se discutirán dos tópicos de aplicación: la valoración de los derivados financieros y el colapso de los mercados. En el primero, describiremos brevemente la aplicación de las integrales de Feynmann, un método concebido dentro de la mecánica cuántica.Luego, se analizara el colapso de los mercados mediante métodos y modelos usados en el estudio delos terremotos y la fatiga de materiales, a saber, las transiciones de fases en estructuras jerárquicas. Finalmente, re-interpretaremos el modelo de burbuja financiera de Minsky a través de un modelo de estructura jerárquica.

Tese de mestrado. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 1998

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2011 / Made available in DSpace on 2012-10-25T19:11:39Z (GMT). No. of bitstreams: 1 289316.pdf: 1850892 bytes, checksum: 0aa7a3b12c9083df03bfda2ea30379ad (MD5) / Esta dissertação apresenta três ensaios distintos em Econofísica. O primeiro trata da eficiência relativa dos mercados financeiros sob a perspectiva da complexidade algorítmica. Foi demonstrado que houve uma diminuição na eficiência, para vários ativos que compõem o índice Bovespa, depois da crise financeira mundial de 2008. O segundo ensaio aborda a questão da freqüência correta para ser utilizada durante a amostragem de séries temporais financeiras, e foi discutido os problemas relacionados com a sub-amostragem. Finalmente, o último ensaio propõe o uso de Teoria das Filas para resolver a questão do nível ótimo de reservas a serem mantidas pelos bancos comerciais.

Submitted by Jamil Civitarese (jamil@rankings.watch) on 2015-09-08T17:16:54Z No. of bitstreams: 1 ebape_v2_completa.pdf: 1545221 bytes, checksum: 26ed0880a075cf3930258d1d3b4b769f (MD5) / Approved for entry into archive by ÁUREA CORRÊA DA FONSECA CORRÊA DA FONSECA (aurea.fonseca@fgv.br) on 2016-01-25T14:30:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ebape_v2_completa.pdf: 1545221 bytes, checksum: 26ed0880a075cf3930258d1d3b4b769f (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-01-26T19:19:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 ebape_v2_completa.pdf: 1545221 bytes, checksum: 26ed0880a075cf3930258d1d3b4b769f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-26T19:20:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ebape_v2_completa.pdf: 1545221 bytes, checksum: 26ed0880a075cf3930258d1d3b4b769f (MD5) Previous issue date: 2015-08-08 / This dissertation presents two papers on how to deal with simple systemic risk measures to assess portfolio risk characteristics. The first paper deals with the Granger-causation of systemic risk indicators based in correlation matrices in stock returns. Special focus is devoted to the Eigenvalue Entropy as some previous literature indicated strong re- sults, but not considering different macroeconomic scenarios; the Index Cohesion Force and the Absorption Ratio are also considered. Considering the S&P500, there is not ev- idence of Granger-causation from Eigenvalue Entropies and the Index Cohesion Force. The Absorption Ratio Granger-caused both the S&P500 and the VIX index, being the only simple measure that passed this test. The second paper develops this measure to capture the regimes underlying the American stock market. New indicators are built using filtering and random matrix theory. The returns of the S&P500 is modelled as a mixture of normal distributions. The activation of each normal distribution is governed by a Markov chain with the transition probabilities being a function of the indicators. The model shows that using a Herfindahl-Hirschman Index of the normalized eigenval- ues exhibits best fit to the returns from 1998-2013.

Neste trabalho, fazemos uma breve introdução à Econofísica e às grandezas estatísticas relevantes para o estudo de um ativo financeiro. Estas grandezas são estudadas detalhadamente para o índice NYSE Composto. Determinamos o tempo de autocorrelação e o espectro de potência, cujos resultados indicam a presença de uma correlação de curto alcance. Através do expoente de Hurst, investigamos o tipo de correlação presente e detectamos a presença de multifractalidade. A volatilidade do índice NYSE mostrou-se análoga a um processo de Wiener. Por outro lado, a função densidade de probabilidade do índice NYSE foi ajustada por uma distribuição de Lévy simétrica com alpha = 1,47. Apresentamos os modelos de variância autoregressiva ARCH e GARCH. Em particular, focalizamos o modelo Markoviano GARCH(1,1). Este modelo tem três parâmetros de controle. Mostramos que, para o índice NYSE, o uso do tempo de autocorrelação na determinação deste conjunto de parâmetros de controle não é a melhor escolha. Resultados muito mais satisfatórios são obtidos se utilizarmos o sexto momento padronizado, uma vez que o ganho no ajuste da função de autocorrelação temporal é muito mais expressivo. A proposta de utilização do sexto momento é robusta e se aplica tanto ao modelo GARCH Gaussiano quanto ao modelo GARCH Exponencial. Desenvolvemos uma técnica de expansão em série para obter o sexto momento padronizado em função dos três parâmetros de controle. Obtivemos uma expressão analítica exata para a curtose do modelo GARCH Exponencial. Ambas as versões Gaussiana e Exponencial apresentam um desempenho equivalente na descrição da função densidade de probabilidade e da função de autocorrelação temporal. Porém, no que tange às leis de escala temporal, medidas através da probabilidade de retorno à origem, o modelo Exponencial tem, clara e inequivocamente, um melhor desempenho que o modelo Gaussiano, pois apresenta um expoente da lei de escala temporal em bom acordo com o expoente do índice NYSE. / In this thesis, we briefly give an introduction to Econophysics and discuss some important statistical quantities used in the study of a financial asset. This quantities are meticulously studied for the NYSE Composite Index. For its time series, we determine the time autocorrelation and the power spectrum, which show the presence of a short range correlation. By means of the Hurst exponent, we investigate the kind of autocorrelation which is present and we detected the presence of multifractality. The volatility of the NYSE Index show a behavior analogous to a Wiener process. On the other hand, the probability density function was adjusted by a symmetric Lévy distribuition with alpha = 1.47. We present the variance autoregressive ARCH and GARCH models. More specifically, we focus on the Markovian GARCH(1,1) model. This model has three control parameters. We show that, for the NYSE Index, the use of the time autocorrelation to determinate the set of control parameters is not the best choice. Instead, results much more reasonable are obtained if the standardized sixth moment is used, as can be seen by the adjust of the time autocorrelation function. The proposal of the sixth moment is robust and applies for both the Gaussian and the Exponential GARCH models. We developed a series expansion technique to get the standardized sixth moment as a function of the three control parameters. We found an exact analytic expression for the kurtosis of the Exponential GARCH model. Both the Gaussian and the Exponential versions exhibit an equivalent performance in the description of the probability density function and the time autocorrelation function. However, with respect to the time scaling laws (measured by the probability of return to the origin) the Exponential model shows, in a clear and unequivocal way, a better performance than the Gaussian model, since it gives a time horizon exponent much more close to the real NYSE exponent.

Neste trabalho, fazemos uma breve introdução à Econofísica e às grandezas estatísticas relevantes para o estudo de um ativo financeiro. Estas grandezas são estudadas detalhadamente para o índice NYSE Composto. Determinamos o tempo de autocorrelação e o espectro de potência, cujos resultados indicam a presença de uma correlação de curto alcance. Através do expoente de Hurst, investigamos o tipo de correlação presente e detectamos a presença de multifractalidade. A volatilidade do índice NYSE mostrou-se análoga a um processo de Wiener. Por outro lado, a função densidade de probabilidade do índice NYSE foi ajustada por uma distribuição de Lévy simétrica com alpha = 1,47. Apresentamos os modelos de variância autoregressiva ARCH e GARCH. Em particular, focalizamos o modelo Markoviano GARCH(1,1). Este modelo tem três parâmetros de controle. Mostramos que, para o índice NYSE, o uso do tempo de autocorrelação na determinação deste conjunto de parâmetros de controle não é a melhor escolha. Resultados muito mais satisfatórios são obtidos se utilizarmos o sexto momento padronizado, uma vez que o ganho no ajuste da função de autocorrelação temporal é muito mais expressivo. A proposta de utilização do sexto momento é robusta e se aplica tanto ao modelo GARCH Gaussiano quanto ao modelo GARCH Exponencial. Desenvolvemos uma técnica de expansão em série para obter o sexto momento padronizado em função dos três parâmetros de controle. Obtivemos uma expressão analítica exata para a curtose do modelo GARCH Exponencial. Ambas as versões Gaussiana e Exponencial apresentam um desempenho equivalente na descrição da função densidade de probabilidade e da função de autocorrelação temporal. Porém, no que tange às leis de escala temporal, medidas através da probabilidade de retorno à origem, o modelo Exponencial tem, clara e inequivocamente, um melhor desempenho que o modelo Gaussiano, pois apresenta um expoente da lei de escala temporal em bom acordo com o expoente do índice NYSE. / In this thesis, we briefly give an introduction to Econophysics and discuss some important statistical quantities used in the study of a financial asset. This quantities are meticulously studied for the NYSE Composite Index. For its time series, we determine the time autocorrelation and the power spectrum, which show the presence of a short range correlation. By means of the Hurst exponent, we investigate the kind of autocorrelation which is present and we detected the presence of multifractality. The volatility of the NYSE Index show a behavior analogous to a Wiener process. On the other hand, the probability density function was adjusted by a symmetric Lévy distribuition with alpha = 1.47. We present the variance autoregressive ARCH and GARCH models. More specifically, we focus on the Markovian GARCH(1,1) model. This model has three control parameters. We show that, for the NYSE Index, the use of the time autocorrelation to determinate the set of control parameters is not the best choice. Instead, results much more reasonable are obtained if the standardized sixth moment is used, as can be seen by the adjust of the time autocorrelation function. The proposal of the sixth moment is robust and applies for both the Gaussian and the Exponential GARCH models. We developed a series expansion technique to get the standardized sixth moment as a function of the three control parameters. We found an exact analytic expression for the kurtosis of the Exponential GARCH model. Both the Gaussian and the Exponential versions exhibit an equivalent performance in the description of the probability density function and the time autocorrelation function. However, with respect to the time scaling laws (measured by the probability of return to the origin) the Exponential model shows, in a clear and unequivocal way, a better performance than the Gaussian model, since it gives a time horizon exponent much more close to the real NYSE exponent.

Este trabalho possui um duplo objetivo: i) estudar os fatos estilizados do livro de ofertas dos papéis negociados na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), assim como dos retornos engendrados pela dinâmica do livro de ofertas e ii) desenvolver um modelo de livro de ofertas baseado em agentes com o propósito de reproduzir tais fatos estilizados. Trabalhou-se com dados de junho/2006 a janeiro/2009 de uma amostra formada pelos vinte papéis mais negociados da BOVESPA. Os resultados empíricos corroboraram alguns fatos estilizados observados no estudo de papéis de outros países, mas refutaram outros. O modelo baseado em agentes conseguiu emular satisfatoriamente os fatos estilizados relacionados aos retornos, mas em se tratando da reprodução dos fatos estilizados do livro de ofertas o modelo foi menos eficaz. / This study has two aims: i) analyze the stylized facts of the order book of stocks traded in the São Paulo Stock Exchange (BOVESPA), as well as of the returns engendered by the order book dynamics and ii) develop an order book agent-based model able to reproduce such stylized facts. It was used data from June 2006 to January 2009 regarding a sample composed by the twenty most traded stocks in BOVESPA. The empirical results corroborated some stylized facts observed in stocks of other countries, but refuted others. The agent-based model successfully emulated the stylized facts concerning the returns; however, the model was less efficient in reproducing the stylized facts of the order book.