Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil : uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais
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 p...
| Autores: | , , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2012 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
| Repositorio: | Repositório da Produção Científica e Intelectual da Unicamp |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:https://www.repositorio.unicamp.br/:1212188 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1662962 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Redes neurais (Computação) Mercado de opções Modelo de Black-Scholes Neural networks (Computer science) Options (Finance) Black-Scholes model Artigo original |
| Sumario: | 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 |
|---|