Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil: uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais
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Data de Publicação: | 2012 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista de Administração (São Paulo) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0080-21072012000100008 |
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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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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