Mestrado Profissional em Economia
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Dissertação Modelagem e precificação de risco de pré-pagamento no Brasil via HJM multifatorial e Monte Carlo(2025) Vetori, Arthur Tsuyoshi SakanoEsta dissertação analisa o prêmio de pré-pagamento embutido em contratos de taxa fixa no Brasil, comparando-o com o observado nos Estados Unidos. Para isso, integra-se um modelo de taxa a termo do tipo Heath–Jarrow–Morton (HJM) multifatorial, calibrado por Análise de Componentes Principais, a funções de pré-pagamento racional e parcialmente racional inspirada em Stanton (1995). Em cada cenário, determina-se o exercício da opção de liquidação antecipada de um título bullet de 5 anos, condicionado ao custo de transação e à regra de pré-pagamento adotada. Os resultados indicam que, sob pré-pagamento estritamente racional, o prêmio ótimo é de aproximadamente 4.84% no Brasil (custo de transação em torno de 350 p.b.) e de 2.09% nos Estados Unidos (custo de cerca de 110 p.b.). No caso parcialmente racional, com probabilidades distintas de exercício em regiões ótima e subótima, os prêmios caem para 1.27% e 0.59%, respectivamente. Em ambas as especificações os prêmios ficam abaixo dos níveis observados no mercado, indicando que os prêmios do mercado incorporam componentes adicionais não capturados pelo modelo. Exercícios contrafactuais, nos quais se trocam apenas as superfícies de volatilidade entre os países, e regressões da variação do prêmio contra choques padronizados de nível de taxa e volatilidade mostram que a maior parte da diferença entre os prêmios decorre da maior volatilidade da estrutura a termo brasileira, enquanto o nível de taxa exerce papel claramente secundário.Dissertação Previsibilidade em modelos de ações(2008) Chicaroli, RodrigoNeste estudo, verificamos a existência de previsibilidade no mercado de ações brasileiro. Diferente de diversos estudos no mesmo sentido, que avaliam as séries originais de cada ação, avaliamos séries sintéticas criadas a partir de modelos lineares de ações. De acordo com Burgess (1999), utilizamos a metodologia de “stepwise regression” (regressão passo-a-passo) para a formação dos modelos de cada ação. Então utilizamos o perfil de razão de variância em conjunto com uma simulação de Monte Carlo para a seleção dos modelos com potencial de previsibilidade. Diferentemente de Burgess (1999), realizamos um Reality Check de White (2000) para verificar a existência de retornos positivos no período fora da amostra. Utilizamos as estratégias propostas por Sullivan, Timmermann e White (1999) e Hsu e Kuan (2005) totalizando 26410 estratégias simuladas. Finalmente, utilizando a metodologia de bootstrap, com 1000 simulações, encontramos fortes evidências de previsibilidade nos modelos, incluindo custos de transação.