Política de cookies

Utilizamos cookies próprias e de terceiros para realizar análises de uso e de medição da nossa página web para melhorar os nossos serviços. Se continuar a navegar, consideramos que aceita a sua utilização. Pode modificar a configuração ou obter mais informações Saiba mais.

Departamento metodológico

Evolução do Modelo correlacionado e auto consistente

As simulações requeridas pelas empresas, principalmente pela indústria financeira, necessitam de uma grande quantidade de dados, curvas de juros, taxas de câmbio, superfícies de volatilidade, preços de mercado e uma metodologia consistente de cálculo para considerar de forma eficiente uma influência mutua entre todos estes fatores, como uma estrutura de correlações.

As simulações requeridas pelas empresas, principalmente pela indústria financeira, necessitam de uma grande quantidade de dados, curvas de juros, taxas de câmbio, superfícies de volatilidade, preços de mercado e uma metodologia consistente de cálculo para considerar de forma eficiente uma influência mutua entre todos estes fatores, como uma estrutura de correlações.

A estrutura de correlações é especialmente problemática, uma vez que ela necessita de dados de mercado, juntamente com um modelo evolutivo de calibração que mantenha a própria estrutura de correlações a fim de assegurar uma caracterização detalhada dos instrumentos. Esta abordagem, tipicamente acadêmica, permite uma calibração consistente com os dados de mercado. Porém, não provê flexibilidade o suficiente para incluir uma simulação completa com diversos tipos de instrumentos.

Neste trabalho, introduzimos uma tentativa de metodologia onde a estrutura de correlações não se origina da calibração, mas é uma solução derivada das equações de evolução. A estrutura de correlações histórica é simulada, mas, no futuro, as entradas para a matriz de correlações são desconhecidas, porém podem ser calculadas segundo certas premissas consistentes.

Embora o exemplo seja simples e restrito a dois time-steps e dois fatores de risco, este paradigma é complexo o suficiente para ilustrar o poder de nossa abordagem, diminuindo consideravelmente a dependência com dados externos e possibilitando uma alternativa ao problema.


Warning: count(): Parameter must be an array or an object that implements Countable in /home/austri/public_html/wp-content/themes/nfq/single-re.php on line 273