Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil : uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Maciel, Leandro dos Santos, 1986-
Data de Publicação: 2012
Outros Autores: Ballini, Rosangela, 1969-, Silveira, Rodrigo Lanna Franco da, 1976-
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1662962
Resumo: Resumo: No estudo aqui apresentado, aplicou-se um modelo de rede neural multicamadas para o apreçamento de calls sobre taxa de câmbio R$/US$, negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias & Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), para o período de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. A partir dos preços efetivamente praticados no mercado, comparou-se o desempenho entre essa técnica e o modelo de Black, utilizando-se métricas usuais de erro e testes estatísticos. Os resultados obtidos revelaram, em geral, a melhor adequação do modelo de inteligência artificial, em comparação ao modelo de Black, nos diferentes graus de moneyness
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spelling Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil : uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiaisPricing R$/USD exchange rate options: a comparison between the Black model and the artificial neural networks modelRedes neurais (Computação)Mercado de opçõesModelo de Black-ScholesNeural networks (Computer science)Options (Finance)Black-Scholes modelArtigo originalResumo: No estudo aqui apresentado, aplicou-se um modelo de rede neural multicamadas para o apreçamento de calls sobre taxa de câmbio R$/US$, negociadas na Bolsa de Valores, Mercadorias & Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), para o período de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. A partir dos preços efetivamente praticados no mercado, comparou-se o desempenho entre essa técnica e o modelo de Black, utilizando-se métricas usuais de erro e testes estatísticos. Os resultados obtidos revelaram, em geral, a melhor adequação do modelo de inteligência artificial, em comparação ao modelo de Black, nos diferentes graus de moneynessAbstract: In this study, a multilayer neural network model was applied to the pricing of R$/USD exchange rate call options traded on the São Paulo Securities, Commodities and Futures Exchange (BM&FBovespa) from January 2004 to December 2007. Based on the actual market prices, the performances of a neural network model and the Black model were compared, using the usual error metrics and statistical tests. Overall, the results showed that the artificial intelligence model outperformed the Black model for the different degrees of moneynessAbstracto: En este estudio se aplicó un modelo de red neuronal multicapa para la valoración de opciones de compra sobre el tipo de cambio R$/US$, cotizadas en la Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros (BM&FBovespa), para el período comprendido entre enero de 2004 y diciembre de 2007. A partir de los precios efectivamente practicados en el mercado, se comparó el desempeño entre las redes neuronales y el modelo de Black, con el uso de métricas habituales de error y pruebas estadísticas. Los resultados mostraron, en general, la mejor adecuación del modelo de inteligencia artificial, en comparación con el modelo de Black, en diferentes grados de monetizaciónCONSELHO NACIONAL DE DESENVOLVIMENTO CIENTÍFICO E TECNOLÓGICO - CNPQFUNDAÇÃO DE AMPARO À PESQUISA DO ESTADO DE SÃO PAULO - FAPESPAbertoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASMaciel, Leandro dos Santos, 1986-Ballini, Rosangela, 1969-Silveira, Rodrigo Lanna Franco da, 1976-2012info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/articleapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12733/1662962MACIEL, Leandro dos Santos; BALLINI, Rosangela; SILVEIRA, Rodrigo Lanna Franco da. Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil: uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais. Revista de administração (São Paulo). São Paulo, SP : USP/Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade/Departamento de Administração, 2012. Vol. 47, no. 1 (jan./mar., 2012), p. 96-111. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1662962. Acesso em: 7 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1212188porreponame:Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicampinstname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-09-27T16:39:58Zoai:https://www.repositorio.unicamp.br/:1212188Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/requestreposip@unicamp.bropendoar:2023-09-27T16:39:58Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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