Análise de Monte Carlo de Vários Produtos Financeiros Complexos Emitidos em Portugal

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Correia, Ricardo Filipe Bango
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/33701
Resumo: Dissertação de Mestrado em Métodos Quantitativos em Finanças apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de Coimbra
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spelling Análise de Monte Carlo de Vários Produtos Financeiros Complexos Emitidos em PortugalPFCMonte CarloMGBGARCH(1,1)DCCComplex Financial ProductsGBMDissertação de Mestrado em Métodos Quantitativos em Finanças apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de CoimbraDesde o início da década de 90 ocorreu uma expansão acelerada do mercado de Produtos Financeiros Complexos (PFC) no espaço europeu e em particular em Portugal. Necessariamente foi criada a necessidade de avaliar e monitorizar estes produtos. Neste trabalho são estudados produtos emitidos pelos 5 maiores bancos a operar no espaço nacional: BES, BPI, CGD, MILLENNIUM BCP e SANTANDER. Alguns desses produtos já atingiram a maturidade enquanto outros ainda se encontram ativos, o que permite análises ex ante e ex post. O método numérico utilizado na previsão dos resultados dos PFCs é o da Simulação de Monte Carlo. Combina-se com este método um modelo matemático que permite prevêr a evolução do preço ou cotação dos ativos associados aos Produtos. Serão considerados dois modelos matem áticos: um processo estocástico de Movimento Geométrico Browniano, e o processo GARCH(1,1)-DCC. Os resultados apontam para um prémio de emissão substancial em favor dos bancos emissores. Sintomático disto é o facto de que dos 12 PFCs já vencidos, apenas num dos casos se veri cou um resultado favorável para o investidor. O MGB é o que revela possuir resultados mais próximos dos reais, todavia este método é altamente sensível à amostra recolhida para estimar os parâmetros. O modelo GARCH(1,1)-DCC revelou melhores resultados ao avaliar as situações onde só existe um ativo subjacente ao PFC. Um aspeto bastante relevante do modelo é que permite atribuir probabilidades não nulas a todos os cenários possíveis, ao contrário do que acontece com o modelo MGB.Since the early 90s there was a wide spread of the market for Complex Financial Products (CFP) in Europe and particularly in Portugal. Necessarily it was created the need to evaluate and control these products. In this work it were studied products issued by the ve major banks operating in the portuguese national space: BES, BPI, CGD, MILLENNIUM BCP and SANTANDER. Some of these products have reached maturity while others are still active, which allows analysis ex ante and ex post. The numerical method used to forecast the results of CFPs is the Monte Carlo Simulation. This method is combined with a mathematical model that predicts the evolution of the price or quote of assets associated with products. It will be considered two mathematical models: a stochastic process of Geometric Brownian Motion (GBM), and the process GARCH(1,1)-DCC. The results emphasize a considerable premium in favor of issuers. Symptomatic of this is the fact that of the 12 CFPs already due, only one of the cases showed a positive outcome for the investor. The GBM is the model which shows results much closer to the real ones, however this method is highly sensitive to the sample collected to estimate the parameters. The GARCH(1,1)-DCC showed better results when evaluating situations where there is only one underlying asset to the CFP. A very important aspect of the model is that it allows you to assign non-zero probabilities to all possible scenarios, unlike what happens with the GBM model.2013-09-06info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/33701http://hdl.handle.net/10316/33701TID:201386747porCorreia, Ricardo Filipe Bangoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2022-01-04T15:31:08Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/33701Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T20:53:56.275274Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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