Made available in DSpace on 2014-12-17T15:14:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcosVCH.pdf: 1081715 bytes, checksum: 194f968e19e6c2adfbeeda208e354778 (MD5) Previous issue date: 2008-02-15 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior / Este trabalho introduz an?lises de processos estoc?sticos, em especial o movimento Browniano fracion?rio (MBF), visando principalmente aplica??es aos perfis de po?os de petr?leo. Uma introdu??o te?rica aos fractais e ao MBF ? abordada nas primeiras se??es. A teoria das ondaletas ? a ferramenta matem?tica usada para o estudo da auto-similaridade desses processos, explorando as facilidades que ela proporciona para se trabalhar com multirresolu??o. Algoritmos pr?ticos e r?pidos de decomposi??o em ondaletas s?o revisados. Uma an?lise estatoc?tica com base nas ondaletas ? exposta para a caracteriza??o dos processos, de acordo com seus comportamentos de interdepend?ncia em longo e pequeno alcance. Tamb?m ? abordada a s?ntese dos processos MBF, como ponto explicativo para fornecer uma melhor vis?o sobre a estrutura desses processos. Na ?ltima se??o, as ferramentas introduzidas s?o aplicadas, numa tentativa de caracterizar perfis de po?os, levando em conta suas propriedades estat?sticas. H? tamb?m uma breve exposi??o de como as ondaletas podem ajudar na identifica??o de zonas e camadas geol?gicas

A literatura referente a testes de hipótese em modelos auto-regressivos que apresentam uma possível raiz unitária é bastante vasta e engloba pesquisas oriundas de diversas áreas. Nesta dissertação, inicialmente, buscou-se realizar uma revisão dos principais resultados existentes, oriundos tanto da visão clássica quanto da bayesiana de inferência. No que concerne ao ferramental clássico, o papel do movimento browniano foi apresentado de forma detalhada, buscando-se enfatizar a sua aplicabilidade na dedução de estatísticas assintóticas para a realização dos testes de hipótese relativos à presença de uma raíz unitária. Com relação à inferência bayesiana, foi inicialmente conduzido um exame detalhado do status corrente da literatura. A seguir, foi realizado um estudo comparativo em que se testa a hipótese de raiz unitária com base na probabilidade da densidade a posteriori do parâmetro do modelo, considerando as seguintes densidades a priori: Flat, Jeffreys, Normal e Beta. A inferência foi realizada com base no algoritmo Metropolis-Hastings, usando a técnica de simulação de Monte Carlo por Cadeias de Markov (MCMC). Poder, tamanho e confiança dos testes apresentados foram computados com o uso de séries simuladas. Finalmente, foi proposto um critério bayesiano de seleção de modelos, utilizando as mesmas distribuições a priori do teste de hipótese. Ambos os procedimentos foram ilustrados com aplicações empíricas à séries temporais macroeconômicas. / Testing for unit root hypothesis in non stationary autoregressive models has been a research topic disseminated along many academic areas. As a first step for approaching this issue, this dissertation includes an extensive review highlighting the main results provided by Classical and Bayesian inferences methods. Concerning Classical approach, the role of brownian motion is discussed in a very detailed way, clearly emphasizing its application for obtaining good asymptotic statistics when we are testing for the existence of a unit root in a time series. Alternatively, for Bayesian approach, a detailed discussion is also introduced in the main text. Then, exploring an empirical façade of this dissertation, we implemented a comparative study for testing unit root based on a posteriori model's parameter density probability, taking into account the following a priori densities: Flat, Jeffreys, Normal and Beta. The inference is based on the Metropolis-Hastings algorithm and on the Monte Carlo Markov Chains (MCMC) technique. Simulated time series are used for calculating size, power and confidence intervals for the developed unit root hypothesis test. Finally, we proposed a Bayesian criterion for selecting models based on the same a priori distributions used for developing the same hypothesis tests. Obviously, both procedures are empirically illustrated through application to macroeconomic time series.

Neste trabalho propomos um modelo de mercado através de uma discretização aleatória do movimento browniano proposta por Leão & Ohashi (2010). Com este modelo, dada uma função payoff, vamos desenvolver uma estratégia de hedging e uma metodologia para precificação de opções / In this work we propose a market model using a discretization scheme of the random Brownian motion proposed by Leão & Ohashi (2010). With this model, for any given payoff function, we develop a hedging strategy and a methodology to option pricing

Este estudo contempla dois ensaios em finanças quantitativas, relacionados, respectivamente, a modelos de apreçamento e risco sistêmico. No Capitulo 1, e apresentado uma alternativa para modelar opções multidimensionais, cujas estruturas de ganhos e perdas dependam das trajetórias dos processos dos preços dos ativos objetos. A modelagem sugerida considera os processos de Levy, uma classe de processos estocásticos bastante ampla, que permite a existência de saltos (descontinuidades) no processo dos preços dos ativos financeiros, e tem como caso particular o movimento Browniano. Para escrever a dependência entre os processos, os conceitos estáticos de copulas ordinárias são estendidos para o contexto dos processos de Levy, levando em consideração a medida de Levy, que caracteriza o comportamento dos saltos. São realizados estudos comparativos entre as copulas dinâmicas de Clayton e de Frank, no apreçamento dos contratos derivativos do tipo asiático, utilizando-se processos gama e técnicas de simulação de Monte Carlo. No Capitulo 2, a estrutura e dinâmica interbancária das exposições mutuas entre as instituições financeiras no Brasil e explorada bem como o capital destas reservas, utilizando um conjunto de dados únicos que considera vários períodos entre 2007 e 2008. Para isto e mostrado que a rede de exposições pode ser modelada adequadamente como um gráfico estocástico dirigido de escala - livre (ponderada) seguindo distribuições que apresentam caudas grossas. A relação entre as conexões das instituições financeiras e seu colchão-de-capital também são investigados neste estudo. Finalmente, a estrutura da rede e usada para explorar a extensão de risco sistêmico gerada no sistema individualmente pelas instituições financeiras. / This study comprises two essays in quantitative finance, related, respectively, to models in asset pricing and systemic risk. In Chapter 1, it is presented an alternative to modeling multidimensional options, where the pay-offs depend on the paths of the trajectories of the underlying-asset prices. The proposed technique considers Levy processes, a very ample class of stochastic processes that allows the existence of jumps (discontinuities) in the price process of financial assets, and as a particular case, comprises the Brownian motion. To describe the dependence among Levy processes, extending the static concepts of the ordinary copulas to the Levy processes context, considering the Levy measure, which characterizes the jumps behavior of these processes. A comparison between the Clayton and the Frank dynamic copulas and their impact in asset pricing of Asian type derivatives contracts is studied, considering gamma processes and Monte Carlo simulation procedures. In Chapter 2, the structure and dynamics of interbank exposures in Brazil using a unique data set of all mutual exposures of financial institutions in Brazil is explored, as well as their capital reserves, at various periods in 2007 and 2008. It is shown that the network of exposures can be adequately modeled as a directed scale-free (weighted) graph with heavy-tailed degree and weight distributions. The relation between connectivity of a financial institution and its capital buffer are also investigated in this study. Finally, the network structure is used to explore the extent of systemic risk generated in the system by the individual institutions.

Made available in DSpace on 2015-05-14T12:14:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 3660633 bytes, checksum: 7309d28729d29dd071bc87f7c5609ebc (MD5) Previous issue date: 2013-11-20 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The non-linear science is a central topic covering several investigation areas, such as biology, chemistry, mathematics and physics. In the first part of this thesis, we studied the non-linearity in the scope of classical field theory. The discussions are based on static solutions in (1, 1) space-time dimensions, and they are focused on kinks and lumps defects. In the related procedures, we show several techniques which allowed us to determine new models with their respective analytical solutions. The main mathematical tool to obtain these results is the so called deformation method, which was also an essential piece in the construction of a new extension method. This method presents the determination of new two scalar fields models from the coupling between two one scalar field systems. The method was analyzed carefully, as well as the linear stability, the zero modes, the total energy and the superpotentials, related with the new families of potentials. Furthermore, in the second part we presented the basics concepts about the Brownian Motion, where we analised the features of the solution of the Langevin Equation, and we also introduced a path integral approach to this problem in a quantum field theory way. / A ciência não-linear é tema central de diversas linhas de investigação, cobrindo áreas como a biologia, a física, a matemática e a química. Nossa primeira vertente de trabalho nesta tese, consiste no estudo de não-linearidades via abordagem de teoria clássica de campos. As discussões estão baseadas em soluções estáticas em (1, 1) dimensões, com destaque para o chamados defeitos tipo kink e lump. Nos procedimentos relatados, discorremos a respeito de diversas técnicas para a determinação de novos modelos com suas respectivas soluções analíticas. Um ferramental fundamental para a obtenção desses resultados é o chamado método de deformação, o qual também foi parte essencial para a criação de um método de extensão de modelos, onde visamos a construção de modelos de dois campos reais a partir do acoplamento entre dois modelos de um campo. Tal método também foi exposto em detalhes, bem como as análises sobre estabilidade linear, cálculo de modos zeros, determinação da energia total e dos superpotenciais, relativos às novas famílias de potenciais. Já a segunda linha de pesquisa, refere-se aos conceitos básicos do movimento browniano, onde analisamos as propriedades da solução da equação de Langevin, e na introdução de uma abordagem via integrais de trajetória para descrevê-lo nos moldes de teoria de quântica de campos.

Este estudo contempla dois ensaios em finanças quantitativas, relacionados, respectivamente, a modelos de apreçamento e risco sistêmico. No Capitulo 1, e apresentado uma alternativa para modelar opções multidimensionais, cujas estruturas de ganhos e perdas dependam das trajetórias dos processos dos preços dos ativos objetos. A modelagem sugerida considera os processos de Levy, uma classe de processos estocásticos bastante ampla, que permite a existência de saltos (descontinuidades) no processo dos preços dos ativos financeiros, e tem como caso particular o movimento Browniano. Para escrever a dependência entre os processos, os conceitos estáticos de copulas ordinárias são estendidos para o contexto dos processos de Levy, levando em consideração a medida de Levy, que caracteriza o comportamento dos saltos. São realizados estudos comparativos entre as copulas dinâmicas de Clayton e de Frank, no apreçamento dos contratos derivativos do tipo asiático, utilizando-se processos gama e técnicas de simulação de Monte Carlo. No Capitulo 2, a estrutura e dinâmica interbancária das exposições mutuas entre as instituições financeiras no Brasil e explorada bem como o capital destas reservas, utilizando um conjunto de dados únicos que considera vários períodos entre 2007 e 2008. Para isto e mostrado que a rede de exposições pode ser modelada adequadamente como um gráfico estocástico dirigido de escala - livre (ponderada) seguindo distribuições que apresentam caudas grossas. A relação entre as conexões das instituições financeiras e seu colchão-de-capital também são investigados neste estudo. Finalmente, a estrutura da rede e usada para explorar a extensão de risco sistêmico gerada no sistema individualmente pelas instituições financeiras. / This study comprises two essays in quantitative finance, related, respectively, to models in asset pricing and systemic risk. In Chapter 1, it is presented an alternative to modeling multidimensional options, where the pay-offs depend on the paths of the trajectories of the underlying-asset prices. The proposed technique considers Levy processes, a very ample class of stochastic processes that allows the existence of jumps (discontinuities) in the price process of financial assets, and as a particular case, comprises the Brownian motion. To describe the dependence among Levy processes, extending the static concepts of the ordinary copulas to the Levy processes context, considering the Levy measure, which characterizes the jumps behavior of these processes. A comparison between the Clayton and the Frank dynamic copulas and their impact in asset pricing of Asian type derivatives contracts is studied, considering gamma processes and Monte Carlo simulation procedures. In Chapter 2, the structure and dynamics of interbank exposures in Brazil using a unique data set of all mutual exposures of financial institutions in Brazil is explored, as well as their capital reserves, at various periods in 2007 and 2008. It is shown that the network of exposures can be adequately modeled as a directed scale-free (weighted) graph with heavy-tailed degree and weight distributions. The relation between connectivity of a financial institution and its capital buffer are also investigated in this study. Finally, the network structure is used to explore the extent of systemic risk generated in the system by the individual institutions.

Using the method of the star product, the non-relativistic regime of the Dirac equation is evaluated and the NC hamiltonian to the Zeeman e ect is determined. Using the rst-order perturbation theory, the correction to the energy is calculated. We obtain the orbital and spin Land e factors. It is shown that the experimental value for the spin Land e factor put the following upper limit on the magnitude of the momentum NC parameter, p . 0; 34 eV=c. Established also a possible correction of the NC phase space to the presently accepted value of Planck's constant with an uncertainty of 2 part in 1035. By mapping via Boop's shift we obtain the Landau levels and the Hall conductivity for graphene in NC phase space. Using the current experimental precision, respectively, of the Hall conductivity and of the Landau levels in graphene, we obtain the following upper limit to the magnitude of the momentum NC parameter, p . 2; 5eV=c e p . 8; 5eV=c. Finally, by Newton's law in NC space and using the Langevin equations, we describe the Browniano motion, and thus we de ne a new physical parameter that shows the possibility of detecting NC eff ects on the macroscopic scale. / Utilizando-se do m étodo do produto estrela, o regime não relativí stico da equa ção de Dirac é avaliado e o hamiltoniano NC para o efeito Zeeman é determinado. Usando a teoria de perturba ção de primeira ordem, a corre ção para a energia é calculada. Obtemos assim, os fatores de Land é orbital e de spin. É mostrado que o valor experimental para o fator de Land é de spin impõe o seguinte limite superior na magnitude do parâmetro NC de momento,p . 0; 34 eV=c. Estabelecemos tamb ém uma possí vel corre ção do espa ço de fase NC para o valor atualmente aceito da constante de Planck, com uma incerteza de 2 partes em 10 elevado a 35. Atrav és do mapeamento via Boop's shift obtemos os n íveis de Landau e a condutividade Hall para o grafeno no espa ço de fase NC. Utilizando a atual precisão experimental, respectivamente, da condutividade Hall e dos n veis de Landau no grafeno, obtemos os seguintes limites superiores para a magnitude do parâmetro NC de momento,p . 2; 5eV=c ep . 8; 5eV=c. Por fim, atrav és das leis de Newton num espa ço NC e utilizando as equa ções de Langevin, descrevemos o movimento Browniano, e assim defi nimos um novo parâmetro f ísico que mostra a possibilidade de detectar efeitos NC na escala macrosc ópica.

Neste trabalho propomos um modelo de mercado através de uma discretização aleatória do movimento browniano proposta por Leão & Ohashi (2010). Com este modelo, dada uma função payoff, vamos desenvolver uma estratégia de hedging e uma metodologia para precificação de opções / In this work we propose a market model using a discretization scheme of the random Brownian motion proposed by Leão & Ohashi (2010). With this model, for any given payoff function, we develop a hedging strategy and a methodology to option pricing

A literatura referente a testes de hipótese em modelos auto-regressivos que apresentam uma possível raiz unitária é bastante vasta e engloba pesquisas oriundas de diversas áreas. Nesta dissertação, inicialmente, buscou-se realizar uma revisão dos principais resultados existentes, oriundos tanto da visão clássica quanto da bayesiana de inferência. No que concerne ao ferramental clássico, o papel do movimento browniano foi apresentado de forma detalhada, buscando-se enfatizar a sua aplicabilidade na dedução de estatísticas assintóticas para a realização dos testes de hipótese relativos à presença de uma raíz unitária. Com relação à inferência bayesiana, foi inicialmente conduzido um exame detalhado do status corrente da literatura. A seguir, foi realizado um estudo comparativo em que se testa a hipótese de raiz unitária com base na probabilidade da densidade a posteriori do parâmetro do modelo, considerando as seguintes densidades a priori: Flat, Jeffreys, Normal e Beta. A inferência foi realizada com base no algoritmo Metropolis-Hastings, usando a técnica de simulação de Monte Carlo por Cadeias de Markov (MCMC). Poder, tamanho e confiança dos testes apresentados foram computados com o uso de séries simuladas. Finalmente, foi proposto um critério bayesiano de seleção de modelos, utilizando as mesmas distribuições a priori do teste de hipótese. Ambos os procedimentos foram ilustrados com aplicações empíricas à séries temporais macroeconômicas. / Testing for unit root hypothesis in non stationary autoregressive models has been a research topic disseminated along many academic areas. As a first step for approaching this issue, this dissertation includes an extensive review highlighting the main results provided by Classical and Bayesian inferences methods. Concerning Classical approach, the role of brownian motion is discussed in a very detailed way, clearly emphasizing its application for obtaining good asymptotic statistics when we are testing for the existence of a unit root in a time series. Alternatively, for Bayesian approach, a detailed discussion is also introduced in the main text. Then, exploring an empirical façade of this dissertation, we implemented a comparative study for testing unit root based on a posteriori model's parameter density probability, taking into account the following a priori densities: Flat, Jeffreys, Normal and Beta. The inference is based on the Metropolis-Hastings algorithm and on the Monte Carlo Markov Chains (MCMC) technique. Simulated time series are used for calculating size, power and confidence intervals for the developed unit root hypothesis test. Finally, we proposed a Bayesian criterion for selecting models based on the same a priori distributions used for developing the same hypothesis tests. Obviously, both procedures are empirically illustrated through application to macroeconomic time series.

O principal objetivo deste estudo é descrever modelos para séries temporais de ativos financeiros que sejam robustos às tradicionais hipóteses: distribuição gaussiana e continuidade. O primeiro capítulo está preocupado em apresentar, de uma maneira geral, os conceitos matemáticos mais importantes relacionadas a processos estocásticos e difusões. O segundo capítulo trata de processos de incrementos independentes e estacionários, i.e., processos de Lévy, suas trajetórias estocásticas, propriedades distribucionais e, a relação entre processos markovianos e martingales. Alguns dos resultados apresentados neste capítulo são: a estrutura e as propriedades dos processos compostos de Poisson, medida de Lévy, decomposição de Lévy-Itô e representação de Lévy-Khinchin. O terceiro capítulo mostra como construir processos de Lévy por meio de transformações lineares, inclinação da medida de Lévy e subordina ção. Uma atenção especial é dada aos processos subordinados, tais como os modelos variância gama, normal gaussiana invertida e hiperbólico generalizado. Neste capítulo também é apresentado um exemplo pragmático com dados brasileiros de estimação de parâmetros por meio do método de máxima Verossimilhança. O quarto capítulo é devotado aos modelos multidimensionais e, introduz os conceito de cópula ordinária e de Lévy. Mostra-se que é possível caracterizar a dependência entre os componentes de um processo de Lévy multidimensional por meio da cópula de Lévy. Entre os resultados apresentados estão as generalizações do teorema de Sklar e a família de cópulas de Arquimedes aos processos de Lévy. Este capítulo também apresenta alguns exemplos que utilizam métodos de Monte Carlo, para simular processos de Lévy bidimensionais. / The main objective of this study is to describe models for financial assets time series that are robust to the traditional hypothesis: gaussian distributed and continuity. The first chapter are devoted to introduce the most important mathematical tools related to difusions and stochastic processes in general. The second chapter is concerned in the study of independent and stationary increments, i.e., Lévy processes, their sample paths behavior, distributional properties, and the relation to Markov and martingales processes. Some of the results presented are the structure and properties of a compound Poisson processes, Lévy measure, Lévy-Itô decomposition and Lévy-Khinchin representation. The third chapter demonstrates how to construct Lévy processes via linear transformation, tempering the Lévy measure and subordination. A special attention is given to several types of subordinated processes, comprising the variance gamma, the normal inverse gaussian and the generalized hyperbolic models. A pragmatic example of parameter estimation for brazilian data using the method of maximum likelihood is also given. Chapter four is devoted to multidimensional models, which introduces the notion of ordinary and Lévy copulas. It is shown that modelling via Lévy copula it is possible to characterize the dependence among components of multidimensional Lévy processes. Some of the results presented are generalizations of the Sklar’s theorem and the Archmedian family of copulas for Lévy processes. This chapter also presents some examples using Monte Carlo methods for simulating bidimensional Lévy processes.