Made available in DSpace on 2010-04-20T20:14:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1995-05-15T00:00:00Z / O texto a seguir apresenta um histórico e a conceituação do instrumento financeiro utilizado neste trabalho. Trata-se do índice da Bolsa de Valores de São Paulo, o IBOVESPA.

[pt] Esta dissertação documenta o volume negociado dos contratos futuros sobre nove commodities agropecuárias negociadas na Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F), entre dezembro de 1999 e dezembro de 2003. A análise identifica as commodities mais negociadas e, a partir daí, estuda a formação dos preços futuros do boi gordo e do milho. O trabalho mostra como usar a crise brasileira de 2002 para identificar o impacto de custos de transação e expectativas de crise sobre os preços futuros do boi gordo e do milho. / [en] This work documents the trade volume of nine agricultural futures contracts negotiated on the Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F), between December of 1999 and December of 2003. The analysis identifies the most traded commodities and, then, studies the formation of futures prices of live cattle and corn. The work shows how to use the Brazilian currency crisis of 2002 to identify the impact of storage costs and crisis expectations on the futures prices of live cattle and corn.

O presente trabalho apresenta um método de prospectiva tecnológica que busca, através do entendimento da natureza do futuro aqui também mostrada, integrar a visão clássica dos estudos do futuro com aportes advindos dos estudos da ciência & tecnologia. Esta busca pretende suportar o processo de tomada de decisão dentro do ambiente de desenvolvimento tecnológico e desenvolvimento de produto, ao fornecer um entendimento das forças que moldarão as características e capacidades de produtos futuros. O trabalho estrutura-se através de uma seqüência composta por cinco etapas: 1. definição de prospectiva tecnológica, construída a partir de uma revisão de definições clássicas; 2. construção e justificação de um Modelo Teórico de Futuro, a partir de conhecimentos advindos dos estudos do futuro e dos estudos da ciência & tecnologia; 3. estruturação de um método de prospectiva tecnológica, tendo por base o MTF e aportes metodológicos de outros métodos de prospectiva referenciados na literatura; 4. aplicação do método de prospectiva tecnológica ao mercado de Large Commercial Aircratf; 5. análise do método de prospectiva tecnológica, utilizando metodologias sugeridas na literatura da área. O método de prospectiva tecnológica aqui apresentado, justificado, testado e analisado apresenta resultados satisfatórios na medida em que, conquanto reconhecendo a imprevisibilidade do futuro, permite acessar os vetores de mudança, e a partir destes tomar decisões mais conscientes. Além disto, ao permitir um vislumbre de um futuro provável, constrói um sentimento de alerta e prontidão em relação aos vetores de mudança, garantindo robustez ao processo de planejamento. O único futuro - real - é aquele que se constrói no dia-a-dia. Se não houver um planejamento positivo, se não houver atitude em direção ao futuro, o futuro construído por outros irá se impor.

Made available in DSpace on 2016-04-28T20:19:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2003 - Tereza de Jesus Ramos da Silva.pdf: 1614568 bytes, checksum: 0272fd51b3a45e19c0bbf132f65427e4 (MD5) Previous issue date: 2003-03-13 / Options in future markets is a theme still with little exploration by the studious, concerned to practical work published, mainly in Brazilian Literature. In this work it has been tried to show the importance of volatility in pricing of options when applied to Black & Scholes Model. A first analysis was taken, a study of derivatives, defined as titles which values depend on other more basic variables, where the four more used types were concieved: forward contracts, swap contracts, the future and the options ones. A future contract consists in the obrigation of buying and selling an active in certain future time for a certain price. There are two types of options: call and put. A call gives its holders the right to buy an active in a settled date for a certain price and one put, the right to sell. We ve emphasized the options markets, defining a future option as an option about a future contract. The partners of these markets are the hedgers, the speculators and the arbitrators. The options have been defined inside the money, on money and out of money, which shows as differential an intrinsic value definition. The basic factors that affect the price of options about futures are, besides the volatility of future price, the future price itself, the price of exercise and the time for due date. The volatility is a very important factor, because it measures the variation of future prices with the time. It has been presented an equation of Black to the use in pricing of future contracts and it has been used the Arabic Coffee as the farming commodity object of our investigation. The calculus of premium, defined as price paid by the buyer of the options contract, has been calculated according to the results found in the application of the three methods of volatility calculus: the historic volatility which is the one that uses historic series of prices; the volatility by moving average which is the one found through an aritimetic average in a certain period of time (n days of negotiation and the implicit volatility that is an estimation of volatility which is on the level with market price. Chapter 3 has analysed all the calculus process, through treatment of data in annexes 04 to 12, describing all the mechanism used in preparing these spread sheets. From the results found, it has been concluded that the best way to be used in option pricing in Black & Scholes Model is the one of implicit volatility. / Op??es em mercados futuros ? um tema ainda pouco explorado pelos estudiosos, no que concerne a publica??o de trabalhos pr?ticos, principalmente na literatura brasileira. Neste trabalho procurou-se mostrar a import?ncia da volatilidade dentro da precifica??o de op??es quando aplicada ao modelo de Black & Scholes. Fez-se em uma primeira an?lise, um estudo dos derivativos, definidos como t?tulos cujos valores dependem de outras vari?veis mais b?sicas, onde foram conceituados os quatro tipos mais utilizados: os contratos a termo, os contratos de swaps, os futuros e os de op??es. Um contrato futuro consiste na obriga??o de comprar ou vender um ativo em certa ?poca futura por determinado pre?o. H? dois tipos de op??es: call e put. Uma call d? ao seu detentor o direito de comprar um ativo em determinada data por pre?o certo e uma put, o direito de vender. Enfatizamos os mercados de op??es, definindo uma op??o futura como uma op??o sobre um contrato futuro. Os participantes desses mercados s?o os hedgers, os especuladores e os arbitradores. Foram definidas as op??es dentro do dinheiro, no dinheiro e fora do dinheiro, que apresenta como diferencial a defini??o de valor intr?nseco. Os fatores b?sicos que afetam o pre?o das op??es sobre futuros s?o, al?m da volatilidade do pre?o futuro, o pr?prio pre?o futuro, o pre?o de exerc?cio e o tempo para o vencimento. A volatilidade ? um fator muito importante, pois ela mede a oscila??o dos pre?os futuros com o tempo. Foi apresentada a equa??o de Black quando para a utiliza??o na precifica??o de contratos futuros e utilizou-se o caf? ar?bica como a commodity agropecu?ria objeto da nossa investiga??o. O c?lculo do pr?mio, definido como o pre?o pago pelo comprador do contrato de op??es, foi calculado segundo os resultados encontrados quando da aplica??o dos tr?s m?todos de c?lculo da volatilidade: a volatilidade hist?rica que ? a que se utiliza de s?ries hist?ricas dos pre?os; a volatilidade por m?dia m?vel que ? aquela encontrada atrav?s de uma m?dia aritm?tica no lapso de um per?odo certo(n dias de negocia??o e a volatilidade impl?cita que ? uma estimativa de volatilidade que se iguala ao pre?o de mercado. O cap?tulo 3 analisou todo o processo de c?lculo, atrav?s do tratamento dos dados constantes dos anexos 04 a 12, descrevendo todo o mecanismo utilizado na confec??o dessas planilhas. A partir dos resultados encontrados, concluiu-se que o melhor m?todo a ser utilizado na precifica??o de op??es no modelo de Black & Scholes ? o da volatilidade impl?cita.

O objetivo da presente dissertação consiste em verificar como se dá a transmissão de preços entre os mercados físico ao nível de produtor no Brasil e futuro para as commodities milho e soja, e, entre estes dois complexos produtivos. Para isso, utilizou-se o seguinte método de pesquisa: teste de raiz unitária, teste de co-integração, teste de causalidade de Granger, estimação da elasticidade de transmissão de preços e mecanismo de correção de erro. Os resultados indicam que há integração e consequentemente transmissão de preços entre os seguintes pares de variáveis (mercados), como dependentes e explicativas respectivamente: físico soja / futuro soja, físico milho / futuro milho, físico soja / futuro milho. O fato de existir co-integração entre tais pares de variáveis é condição suficiente para se afirmar a existência de uma relação linear de equilíbrio a longo prazo para o qual o sistema converge, validando os pressupostos teóricos da Lei do Preço Único e confirmando a integração. Porém, a estimação do parâmetro que corresponde ao coeficiente que mede a elasticidade de transmissão de preço não apresentou significância estatística para a relação físico milho / futuro milho. No caso da relação contemporânea entre físico soja / futuro soja a cada 1 dólar por saco de 60Kg de variação no mercado futuro de soja, 70% desta variação é transmitida ao mercado físico de soja. Já para a relação contemporânea entre físico soja / futuro milho para cada 1 dólar por saco de 60Kg de variação no mercado futuro de milho, 50% desta variação é transmitida ao mercado físico de soja. / The goal of the present dissertation is to verify how prices transmission take place between the spot market at producer level in Brazil and the future market for the commodities corn and soybeans, and, between these two productive complexes. For that, we used the following research method: unit-root test, co-integration test, Ganger causality test, estimation of elasticity in prices transmission and the mechanism of error correction. The results suggest that there is integration and therefore prices transmission between the following pairs of variables (markets), as dependent and explicative respectively: spot soybeans / future soybeans, spot corn / future corn, spot soybeans / future corn. The fact of existing cointegration between such pairs of variables is a sufficient condition to affirm the existence of a linear relation of equilibrium for long term for which the system converges, validating the theoretical assumed of the Law of One Price and confirming the integration. Nevertheless, the estimation of a parameter that corresponds to the coefficient that measures the elasticity of price transmission did not present statistical significance for the relation spot corn / future corn. In the contemporary relation case between spot soybeans / future soybeans, for each 1 dollar per bag of 60Kg of variation in the soybeans future market, 70% of this variation is transmitted to the spot soybeans market. Concerning the contemporary relation between spot soybeans / future corn, for each 1 dollar per bag of 60kg of variation in the corn future market, 50% of this variation is transmitted to the spot market of soybeans.

O conhecimento do risco de ativos financeiros é de fundamental importância para gestão ativa de carteiras, determinação de preços de opções e análise de sensibilidade de retornos. O risco é medido através da variância estatística e há na literatura diversos modelos econométricos que servem a esta finalidade. Esta pesquisa contempla o estudo de modelos determinísticos de volatilidade, mais especificamente os modelos GARCH simétricos e assimétricos. O período de análise foi dividido em dois: de janeiro de 2000 à fevereiro de 2008 e à outubro de 2008. Tal procedimento foi adotado procurando identificar a influência da crise econômica originada nos EUA nos modelos de volatilidade. O setor escolhido para o estudo foi o mercado de petróleo e foram escolhidas as nove maiores empresas do setor de acordo com a capacidade produtiva e reservas de petróleo. Além destas, foram modeladas também as commodities negociadas na Bolsa de Valores de Nova York: o barril de petróleo do tipo Brent e WTI. A escolha deste setor deve-se a sua grande importância econômica e estratégica para todas as nações. Os resultados encontrados mostraram que não houve um padrão de modelo de volatilidade para todos os ativos estudados e para a grande maioria dos ativos, há presença de assimetria nos retornos, sendo o modelo GJR (1,1) o que mais prevaleceu, segundo a modelagem pelo método da máxima verossimilhança. Houve aderência, em 81% dos casos, dos ativos a um determinado modelo de volatilidade, alterando apenas, como eram esperados, os coeficientes de reatividade e persistência. Com relação a estes, percebe-se que a crise aumentou os coeficientes de reatividade para alguns ativos. Ao se compararem as volatilidades estimadas de curto prazo, percebe-se que o agravamento da crise introduziu uma elevação média de 265,4% em relação ao período anterior, indicando um aumento substancial de risco. Para a volatilidade de longo prazo, o aumento médio foi de 7,9%, sugerindo que os choques reativos introduzidos com a crise, tendem a ser dissipados ao longo do tempo. / The knowledge of the risk of financial assets is of basic importance for active management of portfolios, determination of prices of options and analysis of sensitivity of returns. The risk is measured through the variance statistics and has in literature several econometrical models that serve to this purpose. This research contemplates the study of deterministic models of volatility, more specifically symmetrical and asymmetrical models GARCH. The period of analysis was divided in two: January of 2000 to the February of 2008 and the October of 2008. Such a proceeding was adopted trying to identify the influence of the economic crisis given rise in U.S.A. in the volatility models. The sector chosen for the study was the oil market and had been chosen the nine bigger companies of the sector in accordance with the productive capacity and reserves of oil. Beyond these, there were modeled also the commodities negotiated in the Stock Exchange of New York: the barrel of oil of the types Brent and WTI. The choice of this sector is due to his great economical and strategic importance for all the nations. The results showed that there was no a standard of model of volatility for all the studied assets and for the majority of them, there is presence of asymmetry in the returns, being the model GJR (1,1) that more prevailed, according to the method of likelihood. There was adherence, in 81 % of the cases, of the assets to a determined model of volatility, altering only the coefficients of reactivity and persistence. Regarding these, it is realized that the crisis increased the coefficients of reactivity for some assets. In relation to the volatilities of short term, it is realized that the aggravation of the crisis introduced an elevation of 265,4% regarding the previous period, indicating a substantial increase of risk. In relation to the volatility of long term, the increase was 7,9 %, suggesting that the reactive shocks introduced with the crisis have a tendency to be dispersed along the time.

Resumo não disponível

Submitted by Jorge Silva (jorgelmsilva@ufrrj.br) on 2018-03-23T18:33:28Z No. of bitstreams: 1 2017 - Micael Cortopassi Booth.pdf: 3109489 bytes, checksum: 01bce83a5a84e68b19faf1907d31a751 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-23T18:33:28Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017 - Micael Cortopassi Booth.pdf: 3109489 bytes, checksum: 01bce83a5a84e68b19faf1907d31a751 (MD5) Previous issue date: 2017-02-22 / CAPES / The use of geotechnologies assists in the monitoring and quantification of the development and modification of the landscape. The Amazon region has high diversity and plant richness and it is in this biome that is the study area, in the National Forest of Jamari, is a Conservation Unit of Multiple Use. In this FLONA there are eight mines under a PRAD because there has been since the 1960s the exploration and mining of cassiterite to obtain tin. The opening of cavas for the exploration is done in the open, performed almost mechanically, leaving the environment at the end very degraded and its restoration demands resources and time. In general, the recovery of the landscape of an area of cultivation is done with the use of planting heterogenous species of the same biome, aiming to cover the soil and induce natural regeneration. In the areas of mines the type of substrate influences in the development and fixation of the vegetal species in the area. The objectives were to map the soil cover, the creation of future scenarios of revegetation using a prediction program. In these mines the types of substrates that were classified in tillage (PL), dry tail (RS), wet tail (RU), washed tail and washing plant (WP) were mapped. Using four high spatial resolution images of the years 2009, 2011, 2013 and 2015, the typologies were classified as soil exposed, field dirty, capoeira, vegetation thin, intermediate, dense. The areas occupied by each typology for each of the years studied in the mines were compared in order to quantify the converted areas of exposed soil in vegetated areas and the dynamics of the present vegetation cover. Future scenarios for the years 2020 to 2065 were modeled using the Dinamica-EGO, a program used for simulation and prediction of natural environments in particular deforestation. The validation of the generated maps was done using fuzzy similarity. The results obtained for the future scenarios were similar to those observed and the dynamics of the five typologies used evolved in a manner consistent with that observed, with some mines having a better development in a shorter time according to the type of substrate and age of the plantations. / A utiliza??o de geotecnologias auxilia no acompanhamento e quantifica??o do desenvolvimento e modifica??o da paisagem. A regi?o Amaz?nica tem alta diversidade e riqueza vegetal e ? nesse bioma que est? a ?rea de estudo, na Florestal Nacional do Jamari, uma Unidade de Conserva??o de uso m?ltiplo. Nessa FLONA h? oito minas sob um PRAD pois houve desde a d?cada de 1960 a explora??o e lavra de cassiterita para obten??o de estanho. A abertura de cavas para a explora??o ? feita a c?u aberto, realizada de forma quase toda mec?nica, ficando o ambiente ao final muito degradado e sua restaura??o demanda recursos e tempo. De modo geral, a recupera??o da paisagem de uma ?rea de lavra ? feita com o uso de plantio de esp?cies heterogenias do mesmo bioma, visando recobrir o solo e induzir a regenera??o natural. Nas ?reas de minas o tipo de substrato influencia no desenvolvimento e fixa??o das esp?cies vegetais na ?rea. Os objetivos foram mapear a cobertura do solo, a cria??o de cen?rios futuros de revegeta??o usando um programa de predi??o. Nestas minas foram mapeados os tipos de substratos que s?o classificadas em piso de lavra (PL), rejeito seco (RS), rejeito ?mido (RU), rejeito capeado e washing plant (WP). Utilizando quatro imagens de alta resolu??o espacial dos anos 2009, 2011, 2013 e 2015, foram classificados as tipologias solo exposto, campo sujo, capoeira, vegeta??o rala, intermedi?ria, densa. As ?reas ocupadas por cada tipologia, para cada um dos anos estudados nas minas foram comparados visando quantificar as ?reas convertidas de solo exposto em ?reas vegetadas e a din?mica da cobertura vegetal presente. Cen?rios futuros para os anos de 2020 a 2065 foram modelados utilizando o Din?mica-EGO, programa utilizado para simula??o e predi??o de ambientes naturais em especial desmatamento. A valida??o dos mapas gerados foi feita utilizando similaridade fuzzy. Os resultados obtidos para os cen?rios futuros foram em similares ao observado e a din?mica das cinco tipologias utilizadas evolu?ram de forma condizente com o observado, tendo algumas minas melhor desenvolvimento em um menor tempo de acordo com o tipo de substrato e idade dos plantios.

Los acuíferos costeros mediterráneos, en su mayoría, presentan un grado de explotación muy elevado, que ha dado lugar a la presencia de procesos de salinización por intrusión marina. Si bien el proceso de intrusión marina puede ser hidrodinámicamente muy complejo, puede asumirse que debe existir relación directa entre los caudales de descarga subterránea al mar y la intrusión marina. En los últimos años, propiciado por la entrada en vigor de la Directiva Marco del Agua (UE-DMA, 2000; UE-DMA,2006), están proliferando los estudios referidos a la gestión y uso sostenible de las aguas subterráneas (IGME - UJI, 2009b; Gómez et al., 2012; Meléndez et al., 2012). Dichos informes tienden a definir y cuantificar las salidas subterráneas al mar de los acuíferos costeros y presentan propuestas metodológicas interesantes para su determinación. Pero es sabido que el caudal subterráneo de salida al mar es el resultado de todas las acciones llevadas a cabo en un acuífero; por tanto, la contención de la intrusión marina no debería centrarse exclusivamente en determinar el caudal de salida sino en cuantificar, y rectificar en la medida de lo posible, las acciones desencadenantes del problema. En esta tesis se propone una nueva metodología para determinar el volumen ecológico de remediación (VER), definido como el volumen en que hay que reducir los bombeos en un acuífero o sector del mismo para que la recuperación piezométrica alcanzada comporte una intrusión menor o igual a la estimada en régimen natural para el sistema (intrusión de referencia). La metodología propuesta para el cálculo del VER parte de un modelo matemático de flujo de densidad constante calibrado en régimen estacionario. Consiste en reducir de forma iterativa los bombeos involucrados en el proceso de intrusión, hasta que la superficie piezométrica obtenida sea menor o igual a la intrusión estimada en régimen natural para el sistema (intrusión de referencia). Para su aplicación se propone seguir los siguientes pasos: FASE 1: Simular la situación del sistema en régimen natural para conocer la intrusión de referencia. Al modelo resultante se le denominará modelo de referencia en régimen natural (modelo RN). FASE 2: Delimitar las áreas afectadas por la intrusión marina e intentar disminuir su superficie mediante la reducción iterativa de los bombeos involucrados en el proceso, hasta que la superficie piezométrica obtenida presente una intrusión igual o menor a la estimada en régimen natural. El modelo de partida en esta fase se denominará modelo base en régimen influenciado (modelo RI). FASE 3: Cálculo del VER a partir del modelo RI y del último escenario contemplado en la Fase 2 (el que se asocia a una intrusión igual o menor a la estimada en régimen natural) El volumen ecológico de remediación (VER) se puede calcular para años húmedos (VERh), medios (VERm) y secos (VERs). La aplicación de esta metodología en la Plana de Oropesa – Torreblanca (MASub 080.110) pone de manifiesto que el avance en la intrusión marina (respecto a la existente en régimen natural), en cualquiera de los tres casos (año húmedo, medio o seco) es debida principalmente a la acción de los bombeos. En término medio, en los años húmedos el sector afectado por el avance de la intrusión es el Sur y el VERh correspondiente es de 1 hm3/año. En los años medios, el VERm es de 1,6 hm3/año y el proceso afecta únicamente al sector Sur. En los años secos el proceso afecta al sector Sur y al sector Central; en este caso el VERs sería de 2,8 y 0,9 hm3/año para cada sector respectivamente. Previamente a la aplicación de la metodología propuesta a la Plana de Oropesa - Torreblanca (MASub 080.110), ha sido necesario profundizar en el conocimiento de las características del acuífero y su funcionamiento. En cuanto a la intrusión marina de la Plana, la evolución del proceso y su situación actual se han estudiado a partir de la información recogida en las redes de control de intrusión y calidad de la Confederación Hidrográfica del Júcar (CHJ, www.chj.es). Se ha aplicado una metodología para valorar los impactos y la vulnerabilidad del sistema frente a la intrusión (índice SITE), concluyéndose que, a finales del siglo XX, el proceso afectaba a la totalidad del acuífero y la presión debida a la intrusión se clasifica como alta. El desarrollo de un modelo matemático de flujo subterráneo (MODFLOW), para el periodo 1973 – 2009, ha permitido evaluar las acciones que afectan al sistema, calibrar los parámetros y acciones que lo conforman y observar la evolución de la piezometría a lo largo de la simulación. Al final del periodo considerado, año 2009, se estima que la intrusión, que durante el año 1993 llega a afectar a dos tercios de la franja costera con un caudal de entrada de 2,3 hm3/año, se concentra únicamente en el sector Sur y se cuantifica en 0,05 hm3/año. Se ha simulado un escenario futuro plausible (2010 – 2035), definido a partir de las ordenaciones urbanísticas proyectadas a corto y medio plazo en la zona: el Plan General de Ordenación Urbana 2009 (PGOU Torreblanca, 2009) dentro del cual se desarrolla el Programa de Actuación Integrada (PAI) Doña Blanca Golf y el PAI Marina d´Or Golf (en los términos municipales de Cabanes y Oropesa). Esto ha permitido valorar el impacto de los cambios del uso del suelo en la piezometría de la zona, observándose que a partir del año 2018 los niveles piezométricos por debajo del nivel del mar son inexistentes.

Resumo não disponível