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[en] ASSESSMENT OF A DERIVATIVE MANAGEMENT POLICY FOR RISK-AVERSE CORPORATIONS: A STOCHASTIC DYNAMIC PROGRAMMING APPROACH / [pt] AVALIAÇÃO DE UMA POLÍTICA DE GESTÃO DE DERIVATIVOS EM EMPRESAS AVESSAS A RISCO: UMA ABORDAGEM DE PROGRAMAÇÃO DINÂMICA ESTOCÁSTICA

[pt] Finanças corporativas compreendem políticas de investimento, financiamento e dividendo cujo objetivo é maximizar o valor do acionista. Em particular, os resultados de empresas produtoras de commodities e, consequentemente, o valor para seus acionistas estão sujeitos a alta volatilidade, decorrentes da variação dos preços destes produtos no mercado global. Entretanto, o risco dessa variação pode ser mitigado ao se explorar o amplo mercado de derivativos que, em geral, está disponível para commodities. Este trabalho propõe calcular o acréscimo de valor que uma empresa produtora de commodities pode fornecer ao seu acionista pelo uso de uma política ótima de gestão de derivativos, por meio da compra ou venda de contratos a termo. Para tanto, busca maximizar o retorno aos acionistas via dividendos em um ambiente avesso a risco. O modelo assume que o preço da commodity segue um processo de Markov de estados discretos. Como o modelo é aplicado em vários estágios, o problema torna-se bastante complexo, sendo
necessário usar um método de decomposição para obter a solução, sendo assim, utilizou-se o método conhecido como programação dual dinâmica estocástica. Os resultados demonstram que, ao comercializar contratos forward, uma empresa aumenta o valor percebido pelo acionista, medido pelo pagamento de dividendos, para qualquer nível de aversão a risco. A média de acréscimo de valor, considerando diferentes níveis de aversão a risco e uma premissa de precificação não viesada, é superior a 320 por cento quando comparado a empresas que não possuem acesso a tais instrumentos. Além de medir o acréscimo de valor, analisou-se também quais os fatores determinantes para a política ótima de gestão de derivativos. Foi possível identificar que a política de gestão de derivativos é muito determinada pelos preços, que por sua vez estão associados ao estado da cadeia de Markov vigente em cada estágio. / [en] Corporate finance comprises investment, financing and dividend policies aimed at maximizing shareholder value. In particular, the results of commodity producers and, consequently, the value to their shareholders are subject to high volatility, resulting from the variation of prices of these products in the global market. However, the risk of this variation can be mitigated by exploiting the broad derivatives market that is generally available for commodities. This work proposes to calculate the value increase that a commodity-producing company can provide to its shareholders through the use of an optimal derivatives management policy, by buying or selling forward contracts. To this end, it seeks to maximize shareholder returns via dividends in a risk-averse environment. The model assumes that the commodity price follows a discrete state Markov process. Since the model is applied in several stages, the problem becomes quite complex,
and it is necessary to use a decomposition method to obtain the solution, so we used the method known as stochastic dynamic dual programming. The results show that by trading forward contracts, a company increases the value perceived by the shareholder, measured by the payment of dividends, to any level of risk aversion. The average value increase, considering different levels of risk aversion and an unbiased pricing assumption, is higher than 320 per cent when compared to companies that do not have access to such instruments. In addition to measuring the value increase, we also analyzed which factors determine the optimal derivatives management policy. It was possible to identify that the derivatives management policy is very determined by the prices, which in turn are associated with the state of the Markov chain in force at each stage.

Identiferoai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:48632
Date16 June 2020
CreatorsRODRIGO FERREIRA INOCENCIO SILVA
ContributorsDAVI MICHEL VALLADAO, DAVI MICHEL VALLADAO, DAVI MICHEL VALLADAO, DAVI MICHEL VALLADAO, DAVI MICHEL VALLADAO
PublisherMAXWELL
Source SetsPUC Rio
LanguageEnglish
Detected LanguagePortuguese
TypeTEXTO

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