Utilização de um modelo baseado em redes neurais para a precificação de opções

• Autor(a) principal: Sander Oliveira de Freitas
• Data de Publicação: 2001
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9BHGGH
• topic: Administração; Finanças; Administração

Derivativos são instrumentos financeiros cujo valor depende de outro ativo. As opções são derivativos que conferem aos seus proprietários o direito de comprar ou vender um ativo a um preço predeterminado, chamado de preço de exercício. A precificação, ou avaliação de uma opção, que consiste na determinação do preço (prêmio) da opção, corresponde a um dos problemas centrais no estudo desses derivativos. No intuito de resolver esse problema, surgiu um dos modelos mais utilizados em Finanças: o modelo de BLACK e SCHOLES. No entanto, vários estudos comprovaram que algumas daspremissas do modelo de BLACK e SCHOLES não são confirmadas na prática, o que tem levado a diferenças significativas entre o valor da opção, calculado pelo modelo, e o valor realmente verificado no mercado. Uma alternativa seria a aplicação de um modelo de precificação de opções baseado em redes neurais. As técnicas de redes neurais são utilizadas no estudo de fenômenos para os quais a dedução de um modelo que retrate de forma satisfatória a realidade do problema é uma tarefa bastante complexa. As redes neurais desenvolvem modelos matemáticos intrínsecos a partir de dados empíricos do problema, por meio de um processo de aprendizagem. Portanto, o desafio de deduzir relações entre as diferentes variáveis do problema é facilitado pela capacidade das redes neurais de extrair essas relações empiricamente. Este trabalho teve como objetivo verificar se a utilização de um modelo de precificação de opções baseado nas técnicas de redes neurais seria capaz de superar o modelo de BLACK e SCHOLES na determinação dos preços das opções. A comparação entre os dois modelos de precificação de opções foi feita analisando-se a similaridade entre os valores dos preços calculados por cada modelo e os valores realmente verificados no mercado. Para essa pesquisa, foram utilizados os dados referentes às opções de compra européias sobre ações Telebrás PN (preferencial nominativa) negociadas na Bolsa de Valores do Estado de São Paulo (BOVESPA) no período de 1995 a 1999. A partir dos resultados obtidos, constatou-se que o modelo baseado em redes neurais é capaz de superar o modelo de BLACK e SCHOLES na precificação de opções fora do preço (out-of-the-money), no preço (at-the-money) e dentro do preço (in-the-money).