Francisco Louzada, ICMC/USP
Nesta palestra são apresentadas medidas de causalidade entre séries temporais de grandezas financeiras para determinar a dependência entre os ativos do mercado, bem como utilizar as medidas obtidas para fazer inferências sobre a dinâmica desses ativos. Essa metodologia define um preditor para os valores das séries que, juntamente com a determinação das distribuições de probabilidades empíricas dos erros desse, permite a amostragem aleatória de cenários multivariados, com diversas aplicações. A metodologia é aplicada para teste de causalidade de alguns ativos, como o índice Ibovespa, o valor da paridade da moeda dólar-real USDBRL (utilizando suas séries de preços e retornos de preços), além da taxa de juros negociada diariamente (CDI). O uso do Método de Monte Carlo (MMC) é abordado para a precificação de opções de compra europeias (calls) de USDBRL e Ibovespa, e a comparação dos resultados gerados por essa metodologia com valores calculados pela fórmula de Black-Scholes (método mais utilizado no mercado financeiro, atualmente), evidenciando suas vantagens e desvantagens. Conclui-se, com este estudo, que, por meio da metodologia proposta, é possível replicar alguns comportamentos intrínsecos do mercado (como a observação de tendências nas séries de preços devido a dependências implícitas, e a presença de “caudas pesadas” nas distribuições dos retornos) que são desprezados pela maioria dos modelos paramétricos utilizados hoje em dia, bem como o efeito do uso dessas informações no preço de derivativos. Este trabalho é co-autorado por e Daniel Brignani Rodrigues (Banco Itaú S.A).
