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Distribuição preditiva do preço de um ativo financeiro: abordagens via modelo de série de tempo Bayesiano e densidade implícita de Black & Scholes

Natália Lombardi de Oliveira Adriano Polpo de Campos; Marcio Alves Diniz

2017

Localização: ICMC - Inst. Ciên. Mat. Computação (T O48di e.1 )(Acessar)

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Título:
Distribuição preditiva do preço de um ativo financeiro: abordagens via modelo de série de tempo Bayesiano e densidade implícita de Black & Scholes
Autor: Natália Lombardi de Oliveira
Adriano Polpo de Campos; Marcio Alves Diniz
Assuntos: DISTRIBUIÇÕES (PROBABILIDADE); ANÁLISE ESTATÍSTICA DE DADOS; INFERÊNCIA BAYESIANA; Auto Regressive Bayesian Model; Função Densidade De Probabilidade Implícita; Função Densidade De Probabilidade Preditiva; Implied Probability Density Funcion; Implied Volatility,Volatility Smile; Modelo Autorregressivo Bayesiano; Predictive Probability Density Function; Smile Da Volatilidade; Volatilidade Implícita
Notas: Dissertação (Mestrado)
Descrição: Apresentamos duas abordagens para obter uma densidade de probabilidades para o preço futuro de um ativo: uma densidade preditiva, baseada em um modelo Bayesiano para série de tempo e uma densidade implícita, baseada na fórmula de precificação de opções de Black & Scholes. Considerando o modelo de Black & Scholes, derivamos as condições necessárias para obter a densidade implícita do preço do ativo na data de vencimento. Baseando-se nas densidades de previsão, comparamos o modelo implícito com a abordagem histórica do modelo Bayesiano. A partir destas densidades, calculamos probabilidades de ordem e tomamos decisões de vender/comprar um ativo. Como exemplo, apresentamos como utilizar estas distribuições para construir uma fórmula de precificação.
Data de criação/publicação: 2017
Formato: 32 p.
Idioma: Português

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Distribuição preditiva do preço de um ativo financeiro: abordagens via modelo de série de tempo Bayesiano e densidade implícita de Black & Scholes

Natália Lombardi de Oliveira Adriano Polpo de Campos; Marcio Alves Diniz

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