Analisando flutuações de um mercado financeiro artificial baseado na expectativa de riqueza dos agentes

• Autor(a) principal: Garcia, Luiz Antonio Marques
• Data de Publicação: 2008
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/15532
• topic: Inteligência artificial; Informatica : Economia; Sistemas dinâmicos; Artificial financial markets; Artificial stock markets; Agent-based models; Stylized facts

Esta dissertação apresenta uma proposta de modelo de mercado financeiro artificial que reproduz séries de retornos com propriedades estatísticas universais semelhantes às observadas em séries reais. Dentre as propriedades, também chamadas de fatos estilizados na Economia, as séries artificiais de retornos exibiram ausência de autocorrelação para os retornos simples, leis de potência para autocorrelação para os retornos absolutos e quadráticos, excesso de curtose nas distribuições de retorno, gaussianidade agregacional e volatilidade clusterizada. Cabe salientar, que não há na literatura um outro mercado artificial que reproduziu tantos fatos estilizados conjuntamente. O modelo dinâmico e síncrono é baseado em agentes que transacionam ativos com risco como ações de empresa através de ordens de compra e venda enviadas ao mercado a cada período de tempo. O preço de mercado das ações é calculado da média ponderada pelo volume das ordens negociadas entre os agentes. O objetivo dos agentes é maximizar sua riqueza e, para isso, seguem ou a estratégia fundamentalista utilizando os dividendos para calcular os preços das ações ou a estratégia técnica baseada em análise de séries temporais. A principal contribuição da modelagem foi acrescentar às estratégias um fator de aprendizado em que o agente considera sua habilidade individual passada de previsão de riqueza esperada para calcular os retornos futuros. Este trabalho também mediu o coeficiente de Gini para descobrir como algumas variáveis de mercado afetavam a distribuição de riqueza dos agentes e, além disso, estudou quais valores de dividendo tornavam uma estratégia mais eficiente que outra. Por fim, incorporaram-se características evolutivas aos agentes possibilitandoos a trocar de estratégias no decorrer da simulação e, com isso, os resultados mostraram aumento da riqueza dos agentes.