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dc.contributor.advisorFernandes, Marcelo
dc.contributor.authorVilela, Tarek Mohamad
dc.date.accessioned2023-03-02T12:20:35Z
dc.date.available2023-03-02T12:20:35Z
dc.date.issued2022
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10438/33269
dc.description.abstractA evolução do mercado de energia elétrica passa pela negociação de opções de compra e venda, capazes de auxiliar no gerenciamento de risco. Em mercados em que esses derivativos já são negociados, a abordagem de apreçamento mais popular é o modelo de Black. Entretanto, sua utilização para o mercado de energia elétrica é questionável, uma vez que diversas premissas do modelo não são satisfeitas empiricamente. Este trabalho apresenta uma metodologia de precificação mais aderente à realidade do setor, decompondo o preço à vista em três componentes. O primeiro extrai a sazonalidade por meio de uma função determinística. O segundo é um processo de Ornstein-Uhlenbeck com volatilidade estocástica, enquanto que o terceiro reflete saltos aleatórios nos preços. Neste contexto, mostramos como apreçar as opções por meio de simulações de Monte Carlo, comparando os preços resultantes com aqueles do modelo de Black. Os resultados apontam para a importância de uma modelagem mais adequada do processo estocástico dos preços de eletricidade para o bom gerenciamento de risco.por
dc.description.abstractThe evolution of the electricity market in Brazil involves the negotiation of call and put options, which help in the risk management. In markets where those products are already traded, the most popular pricing approach is using the Black model. However, this practice in the electricity market is questionable, due to the unrealistic assumptions. This dissertation discusses a pricing methodology more cohesive to the sector’s reality, decomposing spot prices into three components. The first captures the seasonality in the data by means of a deterministic function. The second is an Ornstein-Uhlenbeck process with stochastic volatility, whereas the third refers to random price jumps. We then price options using Monte Carlo simulations, comparing their prices with those from a Black model. Our results indicate that modelling well the stochastic process of electricity prices is crucial for risk management.eng
dc.language.isopor
dc.subjectModelo de Black-76por
dc.subjectMonte Carlopor
dc.subjectOpções de energiapor
dc.subjectOrnstein-Uhlenbeckpor
dc.subjectSazonalidadepor
dc.subjectSaltospor
dc.subjectBlack modeleng
dc.subjectEnergy optionseng
dc.subjectJumpseng
dc.subjectSeasonalityeng
dc.titlePrecificação de opções no mercado de energia elétrica brasileiropor
dc.typeDissertationeng
dc.subject.areaEconomiapor
dc.contributor.unidadefgvEscolas::EESPpor
dc.subject.bibliodataMercado de opçõespor
dc.subject.bibliodataEnergia elétrica - Brasilpor
dc.subject.bibliodataPreços - Previsãopor
dc.subject.bibliodataDerivativos (Finanças)por
dc.subject.bibliodataAdministração de riscopor
dc.rights.accessRightsopenAccesseng
dc.contributor.memberMendes, Eduardo Fonseca
dc.contributor.memberGenaro, Alan de


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