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MODELOS DE PRECIFICAÇÃO DE OPÇÕES DE VENDA SOBRE CONTRATOS FUTURO DE MILHO NO MERCADO BRASILEIRO

A fim de auxiliar os produtores rurais na gestão do risco de mercado, a Política de Garantia de Preços Mínimos [PGPM] do Governo Federal permite subvencionar os prêmios de contratos de opção de venda em operações de “hedge” de produtos agropecuários. O objetivo deste estudo consistiu em analisar a efetividade de modelos de apreçamento na avaliação de opção de venda fora do dinheiro sobre contrato futuro de milho no mercado brasileiro. Foram testados os modelos de Black, Binomial e Mínimos Quadrados de Monte Carlo [LSM], combinados aos previsores de volatilidade histórica, implícita e determinística. Os prêmios obtidos pelos diferentes modelos foram comparados àqueles efetivamente praticados no mercado. O modelo de Black, seguido do Binomial, ambos combinados à volatilidade implícita, apresentaram os menores desvios em relação aos prêmios reais de mercado, segundo o critério do erro médio absoluto percentual [MAPE], bem como as menores dispersões, medidas pela raiz quadrada do erro médio quadrático [RMSE]. O método LSM subprecificou as opções muito fora do dinheiro, quando combinado a qualquer dos estimadores de volatilidade analisados. Quando combinados à volatilidade histórica, os modelos em análise mostraram-se menos acurados e menos precisos. O estimador de volatilidade determinística do modelo Autorregressivo de Heterocedasticidade Condicional Generalizado [Garch] apresentou desempenho intermediário. Os resultados corroboraram o amplo uso do modelo de Black, sendo este o que demonstrou o melhor desempenho nos critérios de precisão e acurácia, dentre os modelos de precificação de opções analisados, especialmente quando associado à volatilidade implícita.
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MODELOS DE PRECIFICAÇÃO DE OPÇÕES DE VENDA SOBRE CONTRATOS FUTURO DE MILHO NO MERCADO BRASILEIRO

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.99424050614

  • Palavras-chave: opções, modelo Binomial, Black, mínimos quadrados de Monte Carlo, volatilidade

  • Keywords: options, Binomial-model, Black-model, least square Monte Carlo, volatility

  • Abstract: Aiming to help producers to manage market risks, in scope of the minimum price assurance policy [PGPM], Brasilian government can subsidize put options premia in financial hedging of agribusiness commodities. The object of this study was assessing the effectiveness of pricing models for out of the money put options on corn futures in Brazilian exchange market. Binomial, Black and Least Square Monte Carlo [LSM] methods, combined with historical, implied and deterministic volatility estimators were tested and ananlysed. Then, theoretical outputed prices were compared with real market data. Black and Binomial models combined with implied volatility resulted the smallest values of the mean absolute percentage error [MAPE] and of the smallest square root of mean square error [RMSE]. LSM method combined with any of the analysed volatility predictors underprecified deep out of the money options. Historical volatility combined with any of the analysed pricing models resulted less accurated and more discrepant premia related to market data. The deterministic volatility estimator of the Generalized Autorregressive Conditional [Garch] model presented intermediate performance. Results point out that Black model presented better features of precision and accuracy among the assessed models, specially when combined with implied volatiliy. This finding corroborates with the wide spread of this method.

  • Liane Rucinski
  • Rafael Pazeto Alvarenga
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