Apreçamento de opções sobre taxa de câmbio R$/US$ negociadas no Brasil : uma comparação entre os modelos Black e redes neurais artificiais
By: MACIEL, Leandro dos Santos
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Contributor(s): BALLINI, Rosangela | SILVEIRA, Rodrigo Lanna Franco da.
Material type: 
ArticlePublisher: São Paulo : FEA - USP, jan./mar. 2012Subject(s): Administração de Negócios | Tributação | Câmbio | Modelo de GestãoOnline resources: Acesso RA - USP Revista de Administração 47, 1, p. 96-111Abstract: 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
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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