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dc.contributor.authorOliveira, Natália Lombardi de
dc.date.accessioned2017-09-06T13:28:02Z
dc.date.available2017-09-06T13:28:02Z
dc.date.issued2017-06-01
dc.identifier.citationOLIVEIRA, Natália Lombardi de. Distribuições preditiva e implícita para ativos financeiros. 2017. Dissertação (Mestrado em Estatística) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9077.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/9077
dc.description.abstractWe present two different approaches to obtain a probability density function for the stock?s future price: a predictive distribution, based on a Bayesian time series model, and the implied distribution, based on Black & Scholes option pricing formula. Considering the Black & Scholes model, we derive the necessary conditions to obtain the implied distribution of the stock price on the exercise date. Based on predictive densities, we compare the market implied model (Black & Scholes) with a historical based approach (Bayesian time series model). After obtaining the density functions, it is simple to evaluate probabilities of one being bigger than the other and to make a decision of selling/buying a stock. Also, as an example, we present how to use these distributions to build an option pricing formula.eng
dc.description.sponsorshipConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)por
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectVolatilidade implícitapor
dc.subjectSmile da volatilidadepor
dc.subjectFunção densidade de probabilidade implícitapor
dc.subjectFunção densidade de probabilidade preditivapor
dc.subjectModelo autorregressivo Bayesianopor
dc.subjectImplied volatilityeng
dc.subjectVolatility smileeng
dc.subjectImplied probability density functioneng
dc.subjectPredictive probability density functioneng
dc.subjectAutorregressive Bayesian modeleng
dc.titleDistribuições preditiva e implícita para ativos financeirospor
dc.title.alternativePredictive and implied distributions of a stock priceeng
dc.typeDissertaçãopor
dc.contributor.advisor1Campos, Adriano Polpo de
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4867996651212204por
dc.contributor.advisor-co1Diniz, Márcio Alves
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8948404469003829por
dc.description.resumoApresentamos duas abordagens para obter uma densidade de probabilidades para o preço futuro de um ativo: uma densidade preditiva, baseada em um modelo Bayesiano para série de tempo e uma densidade implícita, baseada na fórmula de precificação de opções de Black & Scholes. Considerando o modelo de Black & Scholes, derivamos as condições necessárias para obter a densidade implícita do preço do ativo na data de vencimento. Baseando-se nas densidades de previsão, comparamos o modelo implícito com a abordagem histórica do modelo Bayesiano. A partir destas densidades, calculamos probabilidades de ordem e tomamos decisões de vender/comprar um ativo. Como exemplo, apresentamos como utilizar estas distribuições para construir uma fórmula de precificação.por
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma Interinstitucional de Pós-Graduação em Estatística - PIPGEspor
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApor
dc.ufscar.embargoOnlinepor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/0348383026646030por


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