Dissertação de Mestrado
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Dissertação Sailing Through Uncertainty: Forecasting Volatility on the Manganese Seaborne Market(2021) Avelleda, Lucas MarinO minério de manganês é um componente essencial na produção de aço e sua extração é geograficamente diversificada, enquanto sua exportação é majoritariamente direcionada ao consumo Chinês1, o que torna o mercado transoceânico essencial para a comercialização dessa commodity. No entanto, em decorrência de seu menor volume comercializado em comparação a outros bens minereais como o minério de ferro, por exemplo, a volatilidade do preço do minério de manganês não é alvo de pesquisas acadêmicas e tampouco existe, até o momento, contratos de derivativos disponíveis dessa commodity. Esse trabalho tem como objetivo caracterizar a série de log-retornos do preço do manganês em Tianjin, China, a partir dos fatos estilizados de retornos de ativos financeiros. Ademais, modelos heterocedásticos - tanto determinísticos quanto estocásticos - são aplicados na série temporal de forma a avaliar métodos que sejam capazes de adequadamente prever a volatilidade condicional, os retornos e as estimativas de valor em risco dos log-retornos do preço da commodity. Os modelos implementados permitem tanto a modelagem de assimetria na volatilidade a partir de choques positivos ou negativos dos retornos passados e a possibilidade de modelar as inovações através das distribuições Gaussiana e t-Student. Apresentam-se evidências em favor dos Modelos de Volatilidade Estocástica, os quais demonstraram-se mais adequados na previsão da série e nas estimativas de valor em risco. O efeito de assimetria não se mostrou estatisticamente significante nessa classe de modelos, enquanto há evidência de que as inovações t-Student são mais adequadas na modelagem da série. Na família de modelos ARCH, todos os modelos estimados através de inovações t-Student superaram, em termos de critérios de informação, aqueles estimados através da distribuição normal. Destacam-se, em ordem crescente, os modelos EGARCH(1,1), GARCH(1,1) e ARCH(3) pelos menores critérios de informação observados em suas respectivas classes. No entanto, através de previsões fora da amostra, a estimação do EGARCH(1,1) apresentou overfitting. Tais modelos também demonstraram-se menos precisos quando comparados aos modelos de volatilidade estocástica, tanto na previsão da série quanto na previsão do valor em risco em diferentes níveis de significância. Finalmente, foi apresentado um cálculo de precificação de opções europeias de compra e venda do minério de manganês e apresentaram-se exemplos, a partir de dados históricos, de como participantes do mercado podem reduzir o risco de mercado ao qual estão expostos através de instrumentos derivativos.Dissertação Estimando a densidade de probabilidade futura real e aversão ao risco para o mercado brasileiro(2015) Oliveira, Fernando André Braga DeEsta disertação aborda a transformação da densidade de probabilidade neutra ao risco implícita nos mercados de opção do dólar futuro e Ibovespa para a densidade de probabilidade no mundo real por dois métodos: assumindo uma função de utilidade power para o investidor representativo e a função de calibração beta. O período analisado para o dólar foi de 1996 à 2015 e do Ibovespa de 2005 à 2015. Estimamos a preferência ao risco do investidor representativo nestes mercados e o prêmio de risco. Além disso, testamos a capacidade de previsão das densidades.Dissertação Modelos de volatilidade aplicados a séries financeiras(2018) Betiol, Maria Lúcia PetriOs ativos financeiros são conhecidos por fazerem parte do portfólio de investimentos de pessoas físicas e jurídicas, com o objetivo de maximizarem seus investimentos através da valorização (aumento do preço) desses ativos. Por isso, a modelagem do comportamento do ativo financeiro é um desenvolvimento importante para auxiliar a tomada de decisão de investimento. Os retornos dos preços desses ativos tendem a oscilar ao redor de uma média, mas com variações que podem mudar de intensidade em alguns períodos e que são condicionais aos valores passados. Os modelos estatísticos desenvolvidos para se ajustarem aos dados são modelos que consideram a heterocedasticidade condicional das variações dos retornos, como os conhecidos ARCH(1), GARCH(1,1) e Modelos de Volatilidade Estocástica (MVE). No artigo de Achcar, Barossi-Filho, Souza (2008) - Modelos de Volatilidade Estocástica em Séries Financeiras: Uma Aplicação para o Ibovespa - os autores avaliarem o ajuste dos modelos GARCH(1,1) e MVE à série do Ibovespa (jul/1994 até fev/2008) e concluíram que o MVE teve o melhor desempenho. Com o objetivo de analisar o comportamento dos três modelos com dados mais recentes, este trabalho utilizou retornos diários de 17 anos (2000 até 2017) do Ibovespa, Bradesco, Sabesp e Petrobrás. Os resíduos mostram que o modelo ARCH(1) não se adequa aos dados, enquanto que os demais modelos se adequam e capturam os períodos de mudança de volatilidade de cada série, mas com intensidades menores. O modelo MVE com inovações normais se ajustou melhor aos dados para as séries do Ibovespa, Sabesp e Petrobrás, enquanto que para a série do Bradesco, os modelos GARCH(1,1) e MVE se ajustaram melhor dependendo do período.Dissertação Aquisições horizontais e efeito no desempenho das empresas adquiridas: o caso das instituições de ensino superior privadas no Brasil(2014) Setter Filho, José GeraldoAquisições horizontais, caso particular no universo das fusões e aquisições de empresas, podem levar a ganhos de escala, pela transferência de recursos entre as organizações envolvidas, inclusive pela transmissão bilateral de competências e melhores práticas. Logo, tais aquisições podem propiciar a criação de vantagem competitiva sustentável para as empresas envolvidas. O setor de educação superior privada brasileiro vem passando por um ciclo de consolidação nos últimos dez anos, através de aquisições horizontais sucessivas, em parte empreendidas por empresas listadas em bolsa no país. Este trabalho se propôs a estudar o fenômeno de aquisições em série, de instituições de ensino superior (IES) no Brasil, por empresas de capital aberto, e seu impacto nos resultados obtidos pelos alunos dos cursos de escolas adquiridas no Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE). Para utilizar-se um modelo de regressão linear múltipla, com o emprego da técnica de diferenças-em-diferenças para dados em séries temporais, foi construída uma base amostral de 251 exemplos de IES / cursos adquiridos, procurando mostrar o efeito da variável tempo pós-aquisição no desempenho dos alunos. As informações tiveram origem em dados públicos das empresas listadas, bem como em dados consolidados das escolas adquiridas divulgados pelo Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP), órgão do Ministério da Educação (MEC). Como resultado, obteve-se confirmação da hipótese inicial, ainda que de forma tênue e para períodos a partir de 48 meses pós-aquisições. Por outro lado, teste de hipótese alternativa, que revelaria o efeito de decisões de corte de custos pelas empresas adquirentes, com prejuízo ao bem-estar / desempenho dos alunos, não encontrou respaldo estatisticamente significativo.