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Previous issue date: 2010-10-20 / Este trabalho apresenta um método de apreçamento não paramétrico de derivativos de taxa de juros baseado em teoria da informação. O apreçamento se dá através da distribuição de probabilidade na medida futura, estimando aquela que mais se aproxima da distribuição objetiva. A teoria da informação sugere a forma de medir esta distância. Especificamente, esta dissertação generaliza o método de apreçamento canônico criado por Stutzer (1996), também baseado na teoria da informação, para o caso de derivativos de taxas de juros usando a classe Cressie-Read como critério de distância entre distribuições de probabilidade.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:bibliotecadigital.fgv.br:10438/7824 |
| Date | 20 October 2010 |
| Creators | Azevedo, Rafael Moura |
| Contributors | Vicente, José, Barbachan, José Santiago Fajardo, Escolas::EPGE, FGV, Almeida, Caio Ibsen Rodrigues de |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional do FGV, instname:Fundação Getulio Vargas, instacron:FGV |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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