dc.contributor.advisor | Neto José de Pietro | |
dc.creator | Silva, Geferson Gustavo Wagner Mota da | |
dc.date.accessioned | 2024-08-12T14:04:03Z | |
dc.date.available | 2024-08-12T14:04:03Z | |
dc.date.issued | 2023-11-21 | |
dc.date.submitted | 2023 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/32681 | |
dc.description | Trabalho de conclusão de curso de graduação - Universidade Federal de Santa Maria- Campus de Palmeira das MIssões, Curso de Administração, RS,2023. | por |
dc.description.abstract | The analysis of stochastic trends in asset pricing, especially in the electricity sector, is essential
to reduce uncertainties, ensure robustness in models and adapt them to real behavior. This
involves the use of time series and stochastic volatility models, in addition to the analysis of
stationarity and points outside the curve, known as "jumps". This work seeks to verify modeling
assumptions, including stationarity, and improve pricing considering stochastic characteristics
and jumps in the electricity sector. In this context, the central problem was to explore how the
stochastic characteristics of the sector's asset prices can improve pricing, including jumps. The
general objective is to investigate these characteristics to use in modeling and analyzing price
dynamics, considering the historical series and accounting statements of specific shares at B3.
The research, of an empirical-analytical nature, initially collected data from 64 companies in
the electricity sector, composing a final sample of 34 organizations, after analysis of data
presence. The results indicate that a stochastic approach to pricing contributes to reducing
uncertainty and adapting models. Most stocks in the electricity sector show stochastic behavior,
mitigated by the first difference. However, some stocks remain stochastic even after
differentiation. Stocks with stochastic behavior reached jumps above and below the established
limits, without a single trend in relation to the regulation of the electricity sector. In short, the
modeling considering stochastic processes and jumps was partially guaranteed, being improved
with adjustments to the Poisson mean reversion models, MRM, resulting in statistically
significant values for the coefficient of determination R² and improving the predictive capacity. | eng |
dc.language | por | por |
dc.rights | Acesso Embargado | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Modelagem em processos estocásticos. Ativos Financeiros. Setor Elétrico Brasileiro. | por |
dc.title | Processos estocásticos em finanças: uma abordagem para investimentos em ações de empresas do setor elétrico listadas na B3 | por |
dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso de Graduação | por |
dc.degree.local | Palmeira das Missões, RS, Brasil. | por |
dc.degree.graduation | Curso de Administração | por |
dc.description.resumo | A análise de tendências estocásticas na precificação de ativos, especialmente no setor elétrico,
é essencial para reduzir incertezas, garantir robustez nos modelos e adaptá-los ao
comportamento real. Isso envolve a utilização de modelos de séries temporais e volatilidade
estocástica, além da análise de estacionariedade e pontos fora da curva, conhecidos como
"jumps". Este trabalho busca verificar pressupostos de modelagem, incluindo estacionariedade,
e aprimorar a precificação considerando características estocásticas e saltos no setor elétrico.
Mediante este contexto, definisse como problema central, explorar como as características
estocásticas das cotações dos ativos do setor podem melhorar a precificação, incluindo saltos.
O objetivo geral é investigar essas características para utilizar na modelagem e análise da
dinâmica dos preços, considerando a série histórica e os demonstrativos contábeis das ações
específicas na B3. A pesquisa, de natureza empírico-analítica, coletou inicialmente dados de 64
empresas do setor elétrico, compondo uma amostra final de 34 organizações, após análise de
presença de dados. Os resultados indicam que uma abordagem estocástica na precificação
contribui para a redução da incerteza e adaptação dos modelos. A maioria das ações do setor
elétrico mostra comportamento estocástico, mitigado pela primeira diferença. No entanto,
algumas ações permanecem estocásticas mesmo após a diferenciação. As ações com
comportamento estocástico atingiram saltos acima e abaixo dos limites estabelecidos, sem uma
tendência única em relação à regulamentação do setor elétrico. Em suma, a modelagem
considerando os processos estocásticos e saltos foi parcialmente garantida, sendo aprimorada
com ajustes nos modelos de reversão a média de Poisson, MRM, resultando em valores
significativos estatisticamente, para o coeficiente de determinação R² e melhorando a
capacidade preditiva. | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ADMINISTRACAO | por |
dc.publisher.unidade | UFSM Palmeira das Missões | por |