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Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.unb.br/handle/10482/40460
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Title: Modelagem de volatilidade no mercado de opções
Authors: Cunha, Alfredo Rossi Saldanha
metadata.dc.contributor.email: alfaldanha@hotmail.com
Orientador(es):: Fiorucci, José Augusto
Assunto:: Modelagem de volatilidade
HNGARCH
LSTM
Volatilidade
Issue Date: 8-Apr-2021
Citation: CUNHA, Alfredo Rossi Saldanha. Modelagem de volatilidade no mercado de opções. 2020. viii, 94 f.. Dissertação (Mestrado em Estatística)—Universidade de Brasília, Brasília, 2020.
Abstract: O modelo Black and Scholes é o mais utilizado para precificação de opções. Entre as diversas variáveis utilizadas no modelo, a volatilidade é a única não observável, de modo que a qualidade de sua estimação é de vital importância. Diversos estudos utilizam primeiramente modelos de séries temporais (GARCH e outros) para estimar a volatilidade do ativo financeiro e depois estimam o preço da opção via Black and Scholes, desprezando assim o valor da opção que está sendo negociado em bolsa. Essa dissertação tem como proposta estudar o caminho inverso (pouco convencional), isto é, estimar a volatilidade combinando o histórico de preços do ativo e o valor das negociações em bolsa das opções do ativo. É feito um estudo comparativo das estimativas entre diversos modelos (GARCH, EGARCH, HNGARCH, LSTM, além do Black and Scholes e simualações de Monte Carlo) e em diversos cenários (alta/baixa volatilidade, poucos/muitos dias para vencimento, opções ITM/ATM/OTM). Foi realizado um estudo empírico nas opções da Petrobras e Vale no período de 12/2018 à 11/2019, os resultados indicam melhores estimativas (em comparação ao Black and Scholes) para o modelo EGARCH usando simulação de monte carlo e HNGARCH para as probabilidades de exercício das opções e os modelos EGARCH/GARCH usando Black and Scholes e LSTM para precificação das opções.
Abstract: The Black and Scholes is the most used model for option pricing. Among the several variables used in the model, volatility is the only one that is not observable, the quality of its estimation is of vital importance. Several studies use time series models (GARCH and others) to estimate the volatility of the financial asset and then estimate the option price via Black and Scholes, thus neglecting the value of the option being traded on the stock exchange. The purpose of this dissertation is to study the reverse (unconventional) path, that is, to estimate volatility by combining the asset's price history and the value of the stock's options trading. A comparative study of the estimates is made between different models (GARCH, EGARCH, HNGARCH, LSTM, in addition to Black and Scholes and Monte Carlo simulations) and in several scenarios (high / low volatility, few / many days to maturity, ITM/ATM/OTM options). An empirical study was done with the options of Petrobras and Vale from 12/2018 to 11/2019, the results indicate better estimates (compared to Black and Scholes) for the EGARCH model using Monte Carlo simulation and HNGARCH for the probabilities of exercise of options and the EGARCH / GARCH models using Black and Scholes and LSTM for pricing options.
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2020.
Licença:: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
Agência financiadora: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).
Appears in Collections:EST - Mestrado em Estatística (Dissertações)

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