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: | https://www.revistas.usp.br/rausp/article/view/44569 |
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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Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil: uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiaisPricing R$/USD exchange rate options: a comparison between the Black model and the artificial neural networks modelValoración de opciones sobre tasa de cambio R$/US$ cotizadas en Brasil: una comparación entre los modelos Black y redes neuronales artificialesredes neurais artificiaisapreçamento de opçõesmodelo de Blackredes neuronales artificialesvaloración de opcionesmodelo de Blackartificial neural networksoptions pricingBlack modelNo 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.In this study, a multilayer neural network model was applied to the pricing of R$/USD exchange rate call options traded on the São Paulo Securities, Commodities and Futures Exchange (BM&FBovespa) from January 2004 to December 2007. Based on the actual market prices, the performances of a neural network model and the Black model were compared, using the usual error metrics and statistical tests. Overall, the results showed that the artificial intelligence model outperformed the Black model for the different degrees of moneyness.En este estudio se aplicó un modelo de red neuronal multicapa para la valoración de opciones de compra sobre el tipo de cambio R$/US$, cotizadas en la Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros (BM&FBovespa), para el período comprendido entre enero de 2004 y diciembre de 2007. A partir de los precios efectivamente practicados en el mercado, se comparó el desempeño entre las redes neuronales y el modelo de Black, con el uso de métricas habituales de error y pruebas estadísticas. Los resultados mostraron, en general, la mejor adecuación del modelo de inteligencia artificial, en comparación con el modelo de Black, en diferentes grados de monetización.Universidade de São Paulo. Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade2012-03-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigo avaliado pelos Paresapplication/pdfhttps://www.revistas.usp.br/rausp/article/view/4456910.5700/rausp1028Revista de Administração; v. 47 n. 1 (2012); 96-111Revista de Administração; Vol. 47 No. 1 (2012); 96-111Revista de Administração; Vol. 47 Núm. 1 (2012); 96-1111984-61420080-2107reponame:Revista de Administração (São Paulo)instname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPporhttps://www.revistas.usp.br/rausp/article/view/44569/48189Copyright (c) 2017 Revista de Administraçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessMaciel, Leandro dos SantosBallini, RosangelaSilveira, Rodrigo Lanna Franco da2015-09-15T16:52:55Zoai:revistas.usp.br:article/44569Revistahttps://www.revistas.usp.br/rauspPUBhttps://www.revistas.usp.br/rausp/oairausp@usp.br||reinhard@usp.br1984-61420080-2107opendoar:2015-09-15T16:52:55Revista de Administração (São Paulo) - Universidade de São Paulo (USP)false |
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No estudo aqui apresentado, aplicou-se um modelo de rede neural multicamadas para o apreçamento de calls sobre taxa de câmbio R$/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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