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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELAGEM DOS PREÇOS FUTUROS DE COMMODITIES: ABORDAGEM PELO FILTRO DE PARTÍCULAS Autor: FERNANDO ANTONIO LUCENA AIUBE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
TARA KESHAR NANDA BAIDYA - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 7604
Catalogação: 21/12/2005 Liberação: 21/12/2005 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7604&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7604&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7604
Resumo:
Título: MODELAGEM DOS PREÇOS FUTUROS DE COMMODITIES: ABORDAGEM PELO FILTRO DE PARTÍCULAS Autor: FERNANDO ANTONIO LUCENA AIUBE
Nº do Conteudo: 7604
Catalogação: 21/12/2005 Liberação: 21/12/2005 Idioma(s): PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo: TEXTO Subtipo: TESE
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7604&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7604&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7604
Resumo:
A evolução dos conhecimentos em Finanças nas últimas três
décadas foi
rápido e vertiginoso. Hoje os mercados financeiros
oferecem produtos sofisticados
para investidores e empresas, e por outro lado, tais
agentes demandam
instrumentos confiáveis para atender suas necessidades em
busca de maiores
retornos e menores riscos. Todo esse desenvolvimento
baseia-se
fundamentalmente em metodologias de apreçamento de ativos.
Grande parte deste
conhecimento é oriundo dos trabalhos pioneiros de Black e
Scholes (1973) e
Merton (1973). Em síntese, estes trabalhos apoiaram-se em
processos estocásticos
para preços de ativos para apreçar um derivativo. A
natureza do processo
estocástico de evolução dos preços é o ponto central para
a derivação dos modelos
de apreçamento. A análise do comportamento dos preços das
commodities possui
duas grandes vertentes na literatura. A primeira trata os
preços como decorrência
de modelos de equilíbrio entre a oferta e a demanda. Estes
modelos prosperaram
pouco em termos de pesquisa. A outra vertente trata da
análise da evolução dos
preços baseando-se na série histórica propriamente dita.
Esta linha de pesquisa
está mais presente na literatura. Esta tese concentra-se
nesta abordagem. As
commodities possuem características particulares
principalmente porque a
formação de preços ocorre, via de regra, em mercados
futuros. Isto faz com que
muitos fatos estilizados não possam ser descritos por
modelos de um fator (ou
uma variável estocástica). Os fatores (variáveis
estocásticas) ou variáveis de
estado em muitas situações não são observáveis e
necessitam ser estimados. Os
modelos de preços futuros, escritos como função das
variáveis de estado, recebe o
nome de equação de observação. Quando as variáveis de
estado são Gaussianas e
a equação de observação é linear nos estados, o problema
pode ser estimado pelo
filtro de Kalman clássico. Se ocorrer a não linearidade,
esta dificuldade pode ser
contornada pelo filtro de Kalman estendido. Quando o
problema é não Gaussiano
a literatura usa outras metodologias (freqüentemente
aproximações) que não o
filtro de Kalman. Esta tese trata de processos
estocásticos para preços de commodities propondo extensões
aos modelos existentes na literatura. A
derivação dos modelos é feita com o uso da transformada de
Duffie e Kan (1996)
em ambiente de não arbitragem. Algumas das extensões
incluem modelos não
Gaussianos. Esta tese investiga a estimação destes modelos
pela metodologia
denominada filtro de partículas. O filtro de partículas é
um procedimento
recursivo para integração, dentro da classe dos métodos
seqüenciais de MonteCarlo. A proposta de utilização desta
metodologia decorre do fato de que ela
dispensa as condições de linearidade e Gaussianidade.
Dentre as contribuições
desta tese destacam-se as extensões dos processos
estocásticos aplicáveis para
quaisquer commodities e as análises de modelos não
Gaussianos através da
metodologia do filtro de partículas. Além disso, a
pesquisa apresenta: (i)
conclusões acerca dos modelos de dois fatores aplicados à
série de preços da
commodity petróleo; (ii) a análise da viabilidade do
filtro de partículas mostrando
que o erro obtido é próximo daquele do filtro de Kalman
para problemas
Gaussianos e a resposta obtida da estimação paramétrica é
coerente com diversos
trabalhos da literatura; (iii) análise da viabilidade
operacional de implementação
do filtro de partículas em termos do tempo computacional
despendido nos
processos de filtragem e estimação paramétrica. A tese
conclui que o filtro de
partículas, apesar ser computacionalmente intenso, é
viável na prática face ao
imenso desenvolvimento computacional. Ainda mais, por ser
uma metodologia
aplicável a problemas complexos de inferência, sua
utilização em modelos cada
vez mais sofisticados é muito promissora.