Essays on bivariate option pricing via copula and heteroscedasticity models: a classical and bayesian approach (2019)
- Authors:
- Autor USP: LOPES, LUCAS PEREIRA - INTER: ICMC -UFSCAR
- Unidade: INTER: ICMC -UFSCAR
- Sigla do Departamento: SME
- Subjects: POLÍTICA DE PREÇO; INFERÊNCIA BAYESIANA; MÉTODO DE MONTE CARLO; CADEIAS DE MARKOV
- Keywords: Bayesian Inference; Copula; Copula; Heterocedastic model; Modelos heterocedásticos; Opções; Option; Precificação; Pricing
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Abstract: Essa dissertação é composta por dois principais ensaios independentes e complementares. No primeiro discutimos a precificação de opções bivariadas sob uma perspectiva bayesiana. Neste ensaio o principal objetivo foi precificar e analizar o preço justo da opção bivariada call-onmax considerando modelos heterocedásticos para as marginais e a modelagem de dependência realizada por funções cópulas. Para a inferência, adotamos o método computacionalmente intensivo baseado em simulações Monte Carlo via Cadeia de Markov (MCMC). Um estudo de simulação examinou o viés e o erro quadrático médio dos parâmetros a posteriori. Para a ilustração da abordagem, foram utilizados preços de ações de bancos Brasileiros. Além disso, foi verificado o efeito do strike e da estrutura de dependência nos preços das opções. Os resultados mostraram que os preços obtidos pelo método utilizado difere substancialmente dos obtidos pelo modelo clássico derivado de Black e Scholes. No segundo capítulo, consideramos os modelos GARCH-in-mean com especificações assimétricas para a variância com o objetivo de acomodar as características da volatilidade dos ativos-objetos sob uma perspectiva da dinâmica do risco-neutro. Além do mais, as funções cópulas foram utilizadas para capturar as possíveis estruturas de dependência linear, não-linear e caudais entre os ativos. Para ilustrar a metodologia, utilizamos dados de duas companhias Brasileiras. Confrontando os resultados obtidos com o modelo clássico extendido deBlack e Scholes, notamos que a premissa de volatilidade constante sub-precifica as opções bivariadas, especialmente dentro-do-dinheiro.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2019
- Data da defesa: 15.02.2019
-
ABNT
LOPES, Lucas Pereira. Essays on bivariate option pricing via copula and heteroscedasticity models: a classical and bayesian approach. 2019. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2019. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-06082019-155540/. Acesso em: 28 maio 2024. -
APA
Lopes, L. P. (2019). Essays on bivariate option pricing via copula and heteroscedasticity models: a classical and bayesian approach (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-06082019-155540/ -
NLM
Lopes LP. Essays on bivariate option pricing via copula and heteroscedasticity models: a classical and bayesian approach [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-06082019-155540/ -
Vancouver
Lopes LP. Essays on bivariate option pricing via copula and heteroscedasticity models: a classical and bayesian approach [Internet]. 2019 ;[citado 2024 maio 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/104/104131/tde-06082019-155540/ - Predição e determinantes de crimes de homicídios no Brasil utilizando métodos de machine learning não paramétricos
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