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Arbitragem nos mercados financeiros: uma proposta bayesiana de verificação / Arbitrage in financial markets: a Bayesian approach for verification

Cerezetti, Fernando Valvano 20 May 2013 (has links)
Hipóteses precisas são características naturais das teorias econômicas de determinação do valor ou preço de ativos financeiros. Nessas teorias, a precisão das hipóteses assume a forma do conceito de equilíbrio ou da não arbitragem. Esse último possui um papel fundamental nas teorias de finanças. Sob certas condições, o Teorema Fundamental do Apreçamento de Ativos estabelece um sistema único e coerente para valorização dos ativos em mercados não arbitrados, valendo-se para tal das formulações para processos de martingal. A análise da distribuição estatística desses ativos financeiros ajuda no entendimento de como os participantes se comportam nos mercados, gerando assim as condições para se arbitrar. Nesse sentido, a tese defendida é a de que o estudo da hipótese de não arbitragem possui contrapartida científica, tanto do lado teórico quanto do empírico. Utilizando-se do modelo estocástico Variância Gama para os preços dos ativos, o teste Bayesiano FBST é implementado com o intuito de se verificar a existência da arbitragem nos mercados, potencialmente expressa nos parâmetros destas densidades. Especificamente, a distribuição do Índice Bovespa é investigada, com os parâmetros risco-neutros sendo estimados baseandose nas opções negociadas no Segmento de Ações e no Segmento de Derivativos da BM&FBovespa. Os resultados aparentam indicar diferenças estatísticas significantes em alguns períodos de tempo. Até que ponto esta evidência é a expressão de uma arbitragem perene nesses mercados ainda é uma questão em aberto. / Precise hypotheses are natural characteristics of the economic theories for determining the value or prices of financial assets. Within these theories the precision is expressed in terms of equilibrium and non-arbitrage hypotheses. The former concept plays an essential role in the theories of finance. Under certain conditions, the Fundamental Theorem of Asset Pricing establishes a coherent and unique asset pricing framework in non-arbitraged markets, grounded on martingales processes. Accordingly, the analysis of the statistical distributions of financial assets can assist in understanding how participants behave in the markets, and may or may not engender conditions to arbitrage. On this regard, the dissertation proposes that the study of non-arbitrage hypothesis has a scientific counterparty, theoretically and empirically. Using a variance gamma stochastic model for prices, the Bayesian test FBST is conducted to verify the presence of arbitrage potentially incorporated on these densities parameters. Specifically, the Bovespa Index distribution is investigated, with risk neutral parameters estimated based on options traded in the Equities Segment and the Derivatives Segment at the BM&FBovespa Exchange. Results seem to indicate significant statistical differences at some periods of time. To what extent this evidence is actually the expression of a perennial arbitrage between the markets still is an open question.
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Arbitragem nos mercados financeiros: uma proposta bayesiana de verificação / Arbitrage in financial markets: a Bayesian approach for verification

Fernando Valvano Cerezetti 20 May 2013 (has links)
Hipóteses precisas são características naturais das teorias econômicas de determinação do valor ou preço de ativos financeiros. Nessas teorias, a precisão das hipóteses assume a forma do conceito de equilíbrio ou da não arbitragem. Esse último possui um papel fundamental nas teorias de finanças. Sob certas condições, o Teorema Fundamental do Apreçamento de Ativos estabelece um sistema único e coerente para valorização dos ativos em mercados não arbitrados, valendo-se para tal das formulações para processos de martingal. A análise da distribuição estatística desses ativos financeiros ajuda no entendimento de como os participantes se comportam nos mercados, gerando assim as condições para se arbitrar. Nesse sentido, a tese defendida é a de que o estudo da hipótese de não arbitragem possui contrapartida científica, tanto do lado teórico quanto do empírico. Utilizando-se do modelo estocástico Variância Gama para os preços dos ativos, o teste Bayesiano FBST é implementado com o intuito de se verificar a existência da arbitragem nos mercados, potencialmente expressa nos parâmetros destas densidades. Especificamente, a distribuição do Índice Bovespa é investigada, com os parâmetros risco-neutros sendo estimados baseandose nas opções negociadas no Segmento de Ações e no Segmento de Derivativos da BM&FBovespa. Os resultados aparentam indicar diferenças estatísticas significantes em alguns períodos de tempo. Até que ponto esta evidência é a expressão de uma arbitragem perene nesses mercados ainda é uma questão em aberto. / Precise hypotheses are natural characteristics of the economic theories for determining the value or prices of financial assets. Within these theories the precision is expressed in terms of equilibrium and non-arbitrage hypotheses. The former concept plays an essential role in the theories of finance. Under certain conditions, the Fundamental Theorem of Asset Pricing establishes a coherent and unique asset pricing framework in non-arbitraged markets, grounded on martingales processes. Accordingly, the analysis of the statistical distributions of financial assets can assist in understanding how participants behave in the markets, and may or may not engender conditions to arbitrage. On this regard, the dissertation proposes that the study of non-arbitrage hypothesis has a scientific counterparty, theoretically and empirically. Using a variance gamma stochastic model for prices, the Bayesian test FBST is conducted to verify the presence of arbitrage potentially incorporated on these densities parameters. Specifically, the Bovespa Index distribution is investigated, with risk neutral parameters estimated based on options traded in the Equities Segment and the Derivatives Segment at the BM&FBovespa Exchange. Results seem to indicate significant statistical differences at some periods of time. To what extent this evidence is actually the expression of a perennial arbitrage between the markets still is an open question.
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DCOBS: forecasting the term structure of interest rates with dynamic constrained smoothing B-Splines / DCOBS: previsão da estrutura a termo de taxa de juros com B-Splines restritas, suavizadas e dinâmicas

Eduardo Phillipe Mineo 01 December 2017 (has links)
The Nelson-Siegel framework published by Diebold and Li a decade ago created an important benchmark and originated several works in the literature of forecasting term structure of interest rates. For instance, the Arbitrage-Free Nelson-Siegel framework improved predictive performance by imposing no-arbitrage conditions to the Nelson-Siegel framework. However, these frameworks were built on the top of a parametric curve model that may lead to poor fitting for sensible term structure shapes affecting forecast results. We propose DCOBS with no-arbitrage restrictions to forecast the term structure. It is built on the top of the nonparametric constrained smoothing Bsplines yield curve model. This curve model has shown to be an optimum solution between financial integrity and respect to yield curve shapes. Even though this curve model may provide more volatile forward curves than parametric models, they are still more accurate than those from Nelson-Siegel frameworks. A software was developed with a complete implementation of yield curve fitting techniques discussed in this paper. DCOBS has been evaluated for ten years of brazilian government bond data and it has shown good consistence with stylized facts of yield curves. The results of DCOBS are promising, specially in short-term forecast, and has shown greater stability and lower root mean square errors than Arbitrage-Free Nelson-Siegel. / O framework Nelson-Siegel publicado por Diebold e Li uma década atrás criou um importante benchmark e originou diversos trabalhos na literatura de previsão de estrutura a termo de taxas de juros. Por exemplo, o framework Nelson-Siegel Livre de Arbitragem melhorou a performance preditiva impondo condições de não-arbitragem ao framework Nelson-Siegel. No entanto, estes frameworks foram construídos em cima do modelo de curvas paramétricas. Em casos mais sensíveis de formas de curvas, este modelo tem um desempenho muito ruim, afetando o resultado da previsão. Nós propomos o DCOBS com restrições de não-arbitragem para prever a estrutura a termo. Ele é construído em cima do modelo de curva não-paramétrico com B-Splines restritas e suavizadas. Este modelo demonstrou ser uma solução ótima entre integridade financeira e respeito às formas de curvas de juros. Embora este modelo de curva possa resultar em curvas forwards mais voláteis que os modelos paramétricos, ele é ainda mais acurado que aqueles do framework Nelson-Siegel. Um software foi desenvolvido com uma implementação completa das técnicas de ajustes de curvas de juros discutidas nesta dissertação. DCOBS foi avaliado utilizando dez anos de dados de títulos públicos do governo brasileiro e demonstrou boa consistência com os fatos estilizados das curvas de juros. Os resultados do DCOBS são promissores, especialmente na previsão de curto prazo, e demonstrou maior estabilidade e menor erro quadrático médio que o modelo Nelson-Siegel Livre de Arbitragem.
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DCOBS: forecasting the term structure of interest rates with dynamic constrained smoothing B-Splines / DCOBS: previsão da estrutura a termo de taxa de juros com B-Splines restritas, suavizadas e dinâmicas

Mineo, Eduardo Phillipe 01 December 2017 (has links)
The Nelson-Siegel framework published by Diebold and Li a decade ago created an important benchmark and originated several works in the literature of forecasting term structure of interest rates. For instance, the Arbitrage-Free Nelson-Siegel framework improved predictive performance by imposing no-arbitrage conditions to the Nelson-Siegel framework. However, these frameworks were built on the top of a parametric curve model that may lead to poor fitting for sensible term structure shapes affecting forecast results. We propose DCOBS with no-arbitrage restrictions to forecast the term structure. It is built on the top of the nonparametric constrained smoothing Bsplines yield curve model. This curve model has shown to be an optimum solution between financial integrity and respect to yield curve shapes. Even though this curve model may provide more volatile forward curves than parametric models, they are still more accurate than those from Nelson-Siegel frameworks. A software was developed with a complete implementation of yield curve fitting techniques discussed in this paper. DCOBS has been evaluated for ten years of brazilian government bond data and it has shown good consistence with stylized facts of yield curves. The results of DCOBS are promising, specially in short-term forecast, and has shown greater stability and lower root mean square errors than Arbitrage-Free Nelson-Siegel. / O framework Nelson-Siegel publicado por Diebold e Li uma década atrás criou um importante benchmark e originou diversos trabalhos na literatura de previsão de estrutura a termo de taxas de juros. Por exemplo, o framework Nelson-Siegel Livre de Arbitragem melhorou a performance preditiva impondo condições de não-arbitragem ao framework Nelson-Siegel. No entanto, estes frameworks foram construídos em cima do modelo de curvas paramétricas. Em casos mais sensíveis de formas de curvas, este modelo tem um desempenho muito ruim, afetando o resultado da previsão. Nós propomos o DCOBS com restrições de não-arbitragem para prever a estrutura a termo. Ele é construído em cima do modelo de curva não-paramétrico com B-Splines restritas e suavizadas. Este modelo demonstrou ser uma solução ótima entre integridade financeira e respeito às formas de curvas de juros. Embora este modelo de curva possa resultar em curvas forwards mais voláteis que os modelos paramétricos, ele é ainda mais acurado que aqueles do framework Nelson-Siegel. Um software foi desenvolvido com uma implementação completa das técnicas de ajustes de curvas de juros discutidas nesta dissertação. DCOBS foi avaliado utilizando dez anos de dados de títulos públicos do governo brasileiro e demonstrou boa consistência com os fatos estilizados das curvas de juros. Os resultados do DCOBS são promissores, especialmente na previsão de curto prazo, e demonstrou maior estabilidade e menor erro quadrático médio que o modelo Nelson-Siegel Livre de Arbitragem.

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