Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil: uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais

Autores

  • Leandro dos Santos Maciel Universidade Estadual de Campinas; Faculdade de Engenharia Elétrica e Computação; Departamento de Controle e Automação
  • Rosangela Ballini Universidade Estadual de Campinas; Instituto de Economia
  • Rodrigo Lanna Franco da Silveira Universidade Estadual de Campinas; Instituto de Economia

DOI:

https://doi.org/10.5700/rausp1028

Palavras-chave:

redes neurais artificiais, apreçamento de opções, modelo de Black

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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Publicado

2012-03-01

Edição

Seção

Finanças & Contabilidade

Como Citar

Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil: uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais. (2012). Revista De Administração, 47(1), 96-111. https://doi.org/10.5700/rausp1028