Aluno: ValÉria Ambroci
Resumo
Neste projeto, analisamos uma nota estruturada ligada a um conjunto de ações, emitido pela Société Générale a 30 de abril de 2018. O objetivo principal é contribuir com um caso prático para um melhor entendimento sobre a emissão e comercialização de Produtos Estruturados, no âmbito da Engenharia Financeira.
Para tal, avaliámos o produto em questão usando vários métodos, nomeadamente a simulação de Monte Carlo, Árvores Binomiais e a fórmula de Black-Scholes. Além disso, abrange uma comparação detalhada entre Excel e Python no que diz respeito à implementação de Monte Carlo, explorando também o número ótimo de simulações para uma avaliação mais robusta.
Constatamos que a abordagem em Python é a mais precisa em termos de erro e eficiência computacional, comparando com a implementação de Monte Carlo em Excel. O gerador de números aleatórios em Python e em Excel tiveram um impacto similar na avaliação do produto, o que evidencia a otimização das funções. Além disso, à medida que o número de simulações aumenta, observamos uma clara convergência de preços, indicando resultados mais estáveis e menos erro nos resultados, atingindo um número ótimo de 131.298 simulações.
Ao aprofundar estas questões, este estudo visa aprimorar a compreensão dos produtos estruturados, os seus métodos de avaliação e as vantagens do uso do Python. Os resultados contribuem para a base de conhecimento existente no âmbito da Engenharia Financeira e fornecem maior clareza para investidores na tomada de decisão.
Trabalho final de Mestrado