Apreçamento de debêntures ilíquidas combinando técnicas de aprendizado não supervisionado e supervisionado

A marcação a mercado de ativos ilíquidos é um desafio, dada a escassez de informações e negociações no mercado que possam indicar qual deve ser o seu preço justo. No caso de debêntures ilíquidas, uma das dificuldades na determinação do spread apropriado para esses ativos é a falta de valores de negociações anteriores. Este trabalho busca determinar o spread de debêntures ilíquidas com base nas suas características, nas informações sobre a saúde financeira dos emissores e na situação do mercado. O método apresentado utiliza técnicas de aprendizado não supervisionado e supervisionado, aliando suas respectivas características para a solução do problema de apreçamento de debêntures ilíquidas, podendo ser aplicada para outros tipos de ativos ilíquidos. Nos experimentos, a metodologia proposta se mostrou efetiva para apreçar debêntures ilíquidas sem valor anterior de spread.

Dividendos e volatilidades: Spillover e causalidade em segunda ordem, cambial e financeira

Com a utilização de dados diários do retorno das ações, da cotação do Dólar e do índice Ibovespa, durante o período de 2010 até 2020, este estudo apresenta os resultados dos transbordamentos de volatilidades no mercado de ações do Brasil, com a utilização de correlações condicionais. A construção de retornos representativos pela Análise de Componentes Principais, tradicional e robusto se mostraram mais adequadas em relação à Análise de Componentes Principais Dinâmico. Para a estimação dos modelos, a utilização do modelo GARCH Multivarido Diagonal BEKK também se mostrou mais ajustado em comparação ao modelo GARCH Multivariado BEKK. A presença do efeito spillover e a direção em que ocorre o transbordamento de volatilidade foram avaliadas a partir da causalidade de Granger de segunda ordem, com teste CN, e indicaram a presença do efeito lead-lag.

O impacto de criptomoedas na performance de carteiras multiativos: Evidências para o Brasil

Este artigo avalia o impacto da adição de criptomoedas em carteiras bem diversificadas sob a perspectiva de um investidor brasileiro. Partindo de portfólios-base compostos por ações (IBOV), renda fixa (IMAG), imóveis (IFIX), \emph{commodities} (OURO) e ativos internacionais (IVVB11), avalia-se o incremento no retorno ajustado ao risco a partir da inclusão de criptomoedas sob oito estratégias de alocação de ativos dentro e fora-da-amostra. Os resultados indicam que a inclusão de criptoativos aumenta os índices de Sharpe, Sortino e Omega para todas as estratégias analisadas. Dentre os grupos de diversificação, “Cripto Basket” e “Altcoins” superaram, em média, “Bitcoin”, indicando potenciais benefícios de exposições diversificadas a criptoativos. Os resultados são robustos a diferentes janelas de estimação e frequências de rebalanceamento.

Efficiency and productivity of the Brazilian banks: A new approach based on two-stage network DEA

This article creates a conceptual model, called a network system, to represent the Brazilian banking production system, based on its internal operational processes. The first, called the intermediation process, measures a bank's efficiency in extending loans from its available resources. The second, called the revenue process, measures a bank's efficiency in earning profit, mainly from loans granted. We adopt a two-stage DEA model. In the first stage, a relational network DEA model measures both the network system efficiency scores and internal processes. This technique, associated with the Malmquist Index, assesses performance changes over time. In the second stage, these efficiency scores are considered dependent variables, such that Tobit models can determine how the Brazilian credit market's characteristics can explain the network system and internal processes' efficiency. Results show not only a growing trend toward greater efficiency in the revenue process, but also an increase in productivity accompanied by a decline in the intermediation process technology. Given the high banking spreads in Brazil, these results indicate deterioration in the quality of the credit portfolio and the prospect of future insolvency. We discuss implications of this scenario for domestic banks and collateral policy.

Strategies of portfolio investment with estimates of bull and bear markets

The financial market has non-linear patterns, with different return behavior in bull versus bear markets. This article uses multivariate model estimates to study portfolios in changing conditions, and develops investment strategies for portfolios in light of uncertainty about the bear or bull status of the stock market. Portfolios were optimized for the main stocks listed on the Brazilian market index Ibovespa. The portfolios proposed with estimates of changing market status outperformed others over the analyzed period, with rebalancing adjustments made either weekly or monthly.

The effects of economic policy uncertainty on stock market returns: Evidence from Brazil

This article investigates the effects of economic policy uncertainty on the Brazilian stock market. We link excess returns and dividend growth rates to the economic policy uncertainty index of Baker et al. (2016) and other control variables. In recent years, Brazil has experienced political tensions, which affected its economic policy. Therefore, this country is the most suitable environment to test the hypothesis that this measure of economic policy uncertainty has an informational content not wholly reflected in the usual constructs of economic uncertainty and economic distress. Our results show that economic policy uncertainty (i) correlates negatively with current excess stock returns; (ii) correlates positively with future excess stock returns, showing itself to be a good predictor of future performance of the stock market; (iii) is not significantly related to future dividend growth rates; and (iv) anticipates changes in discount rates.

American option pricing with machine learning: An extension of the Longstaff-Schwartz method

Pricing American options accurately is of great theoretical and practical importance. We propose using machine learning methods, including support vector regression and classification and regression trees. These more advanced techniques extend the traditional Longstaff-Schwartz approach, replacing the OLS regression step in the Monte Carlo simulation. We apply our approach to both simulated data and market data from the S&P 500 Index option market in 2019. Our results suggest that support vector regression can be an alternative to the existing OLS-based pricing method, requiring fewer simulations and reducing the vulnerability to misspecification of basis functions.

Relevância das diferenças entre contratos futuros e a termo

Visando estudar as diferenças entre contratos futuros e contratos a termo no mercado cambial brasileiro, este trabalho foca no contrato de Dólar Futuro negociado na BM&FBOVESPA que, para vencimentos sem liquidez, é marcado a mercado pelo preço teórico dos contratos a termo. Simulações de Monte Carlo de uma carteira protegida contendo contratos de Dólar Futuro, DI Futuro e DDI Futuro mostram claramente que essa metodologia de marcação a mercado deveria, ao menos, ser revista.

Influência do investimento em bens de capital no desempenho econômico-financeiro sob a moderação da governança corporativa

O objetivo deste estudo foi verificar como o investimento em bens de capital impacta o desempenho econômico-financeiro das empresas listadas na Brasil, Bolsa, Balcão (B3), assim como se a governança corporativa atua como moderadora nessa relação. A pesquisa teve caráter quantitativo, e empregou a modelagem de equações estruturais por mínimos quadrados parciais como técnica de análise de dados. Os resultados mostraram que o investimento impacta significativamente a liquidez, endividamento, atividade operacional e valor de mercado. Adicionalmente, observa-se que a governança corporativa parece amenizar os efeitos das imperfeições de mercado sobre a assertividade dos investimentos em bens de capital.

Analyzing the quality factor for Brazil

Investments in Brazil are increasingly allocated to the stock market, at the expense of more conservative investments. Would finding higher-quality assets allow investors to increase their risk-return ratio? We analyze quality with several metrics, including the quality-minus-junk (QMJ) factor for Brazil. We find that quality companies are valued more by investors, with a higher price-to-book ratio. A portfolio of shares of higher quality shows a significant positive return over the period analyzed, adjusted for several risk factors. The sample members classified as quality companies remained within this classification over time.