Aplicação de Técnica de Redução de Variância no Prêmio de Opções Asiáticas de Eletricidade por Simulação de Monte Carlo Outros Idiomas

ID:
42272
Resumo:
As opções financeiras são instrumentos derivativos utilizados na gestão de risco de mercado das empresas e investidores. O apreçamento das mesmas, segundo a literatura, se dá por meio de diversas metodologias que podem se basear no desenvolvimento de expressões analíticas, que fornecem soluções fechadas para a determinação dos preços, bem como no emprego de métodos numéricos, tais como as árvores e as simulações. A proposta desse trabalho é simular o prêmio de uma opção de compra europeia asiática, com payoff calculado sobre a média aritmética da trajetória do preço do ativo-objeto (commodity eletricidade e preço por MWh - submercado sudeste) em diferentes cenários de preços de exercícios e volatilidades. Nesta proposta, está incluído o emprego das técnicas de redução de variância da amostra, utilizandose Variáveis Antitéticas e Variáveis de Controle, para corrigir erros de precisão decorrentes da simulação de Monte Carlo.
Citação ABNT:
MORAES, L. P.; MAIA, P. R. B.; PINTO, A. C. F.; KLOTZLE, M. C.; GOMES, L. L. Aplicação de Técnica de Redução de Variância no Prêmio de Opções Asiáticas de Eletricidade por Simulação de Monte Carlo. Revista Economia & Gestão, v. 16, n. 43, p. 33-50, 2016.
Citação APA:
Moraes, L. P., Maia, P. R. B., Pinto, A. C. F., Klotzle, M. C., & Gomes, L. L. (2016). Aplicação de Técnica de Redução de Variância no Prêmio de Opções Asiáticas de Eletricidade por Simulação de Monte Carlo. Revista Economia & Gestão, 16(43), 33-50.
Link Permanente:
http://www.spell.org.br/documentos/ver/42272/aplicacao-de-tecnica-de-reducao-de-variancia-no-premio-de-opcoes-asiaticas-de-eletricidade-por-simulacao-de-monte-carlo/i/pt-br
Tipo de documento:
Artigo
Idioma:
Português
Referências:
AMEUR, H. B. Variance reduction of Monte Carlo and randomized quasi-Monte Carlo estimators for stochastic volatility models in finance. Institute of Electrical and Electronics Engineers. New Jersey, 1999.

ANEEL - Agência Nacional de Energia Elétrica. Disponivel em: . Acesso em 01/09/2010.

BALLOTTA, L.; KYRIAKOU, I. Monte Carlo Simulation of the CGMY process and option pricing. Journal of Futures Markets, 34(12), 1095-1121, 2014.

BARROSO, L. A.; GRANVILLE, S.; TRINKENREICH, J.; PEREIRA, M. V.; LINO, P. Avaliação de estratégias de redução de risco hidrológico para empresas com portfólios predominantemente hidroelétricos. In: XVII Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia Eletrica. Uberlândia, 2003.

BLACK, F.; SCI-IOLES, M. The pricing of options and corporate liabilities. Journal of Political Economy, v. 81, n. 3, p. 637-59, 1973.

BOYLE, P. P. Options: A Monte Carlo approach. Journal of Financial Economics, v. 4, p. 323-338, 1977.

BRANDIMARTE, P. Numerical methods in finance and economics: a MATLAB-based introduction. 2 ed. Wiley-lnterscience, 2006.

BROADIE M. & GLASSERMAN P. Estimating Security Price Derivatives Using Simulation. Management Science, v. 42, n. 2, p. 268-285, 1996.

CCEE - Câmara de Comercialização de Energia Elétrica. Disponível em . Acesso em 12/10/2010.

CHARNES J. M. Using Simulation for Option Pricing. ln: 2000 Winter Simulation Conference. ed. J. A. Joines; R. R. Barton; K. Kang; P. A. Fishwick, 2000. Proceedings of the 2000 Winter Simulation Conference.

CORREA, A. L.; RAÍCES, C. Derivativos agrícolas. la ed. São Paulo: Globo, 2005.

FIGUEIREDO, A. C. Introdução aos derivativos. São Paulo: Pioneira Thomson Learning, 2005.

FROTA, F. A. Avaliação de Opções Americanas Tradicionais e Complexas. DEI-PUC. Rio, 2003. Dissertação (Mestrado em Engenharia Industrial) - Departamento de Engenharia Industrial, Pontificia Universidade Católica do Rio de Janeiro, 2003.

FU, M. C.; HU J. Q. 1995. Sensitivity analysis for Monte Carlo simulation of option pricing. Prohability in the Engineering and Informational Sciences, 9(3), 417-446, 1995.

HULL, J. Introdução aos mercados futuros e de opções. Sao Paulo: Bolsa de Mercadorias & Futuros, 1996.

JOY, C.; BOYLE,P. P.; TAN, K. S. Quasi-Monte Carlo Methods in Numerical Finance. Management Science, p. 926-938, June. 1996.

LEE, G.; TIAN, Y.; ZHU, Z. Monte Carlo Pricing Scheme for a Stochastic-Local Volatility Model. Proceedings of the World Congress of Engineering 2014 Vol II, WCE 2014, July 2-4, 2014, London, U.K. 2014.

MARINS, J.; SANTOS, J.; SALIBY, E. Avaliação de Técnicas de Redução de Variância na Estimação do Prêmio de Opções de Compra do Tipo Asiática. In: XXXV - Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2003. Anais do XXXV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional.

MAYO, R. Derivativos de eletricidade e gerenciamento de risco. Rio de Janeiro: Synergia, 2009.

MORAES, L.; SILVA, C. A. G. Análise da Volatilidade do preço do café: uma aplicação dos modelos EWMA e GARCI-I. In: XVII Simpósio de Engenharia de Produção - SIMPEP, 2010, Bauru, São Paulo, 2010.

RIPLEY, B. D. Uses and abuses of Statistical Simulation. Mathematical Programming, v. 42, p. 53-68, 1988.

ZHAO, Q.; LIU, G.; GU, G. Variance Reduction Techniques of Importance Sampling Monte Carlo Methods for Pricing Options. Journal of Mathematical Finance, v. 3, p. 431-436, 2013.