Thiago Ranzolin Barreto

RAPMs – Markowitz, CAPM e indicadores de risco e retorno

RAPMs – Markowitz, CAPM e indicadores de risco e retorno

RAPMs – Risk Adjusted Performance Measures – Parte 1
 
Diversos artigos do núcleo de Risco & Derivativos abordam a questão de gerenciamento de risco em um portfólio ou instituição. Neles, os membros do Clube de Finanças dissertam sobre métricas como o VaR (Value at Risk), os avanços do ES (Expected Shortfall), Risco de mercado, Princípios de Basileia e Teoria do Valor Extremo. Essas métricas são relacionadas às exposições das instituições financeiras em determinados ativos ou conjunto de ativos (portfólio), normalmente sob responsabilidade de um gestor de risco de mercado. Entretanto, métricas de risco podem ser utilizadas por outros profissionais no mercado financeiro com propósitos diferentes, como o gestor profissional de ativos ou o investidor pessoa física.

No livro Quantitative Methods in Finance (2008), a Profa. Carol Alexander coloca diferentes papéis para o gestor de risco de mercado e o gestor de ativos. O primeiro possui a necessidade de mensurar o risco de um portfólio frequentemente (e.g. diariamente) e não possui como principal preocupação o retorno desse conjunto de ativos. Por outro lado, o gestor de ativos tem como prioridade gerar retorno para seus investidores, assim como reportá-los e contextualizar os riscos envolvidos. Em um fundo de investimentos, por exemplo, essas duas variáveis são observadas em relação ao benchmark.
 
Tomando um fundo de investimentos como referência, caso um gestor considere somente o retorno de um ativo ou portfólio, uma parte excessiva do patrimônio seria alocada em ativos com retornos esperados (E(r)) acima da média, porém, possivelmente com riscos proporcionais. Sob outra perspectiva, caso o gestor considere somente o risco, pouco do patrimônio do fundo seria alocado neste(s) ativo(s).

O intuito do presente artigo é introduzir algumas métricas de risco utilizadas na gestão de ativos, mais precisamente indicadores de risco e retorno, conhecidos como Risk Adjusted Performance Measures (RAPMs).
 
Os primeiros RAPMs foram introduzidos no mercado financeiro durante a década de 60, juntamente com o Capital Asset Pricing Model (CAPM), originalmente proposto por William T. Sharpe (1964) e posteriormente por John Litner (1965). Visto que muitos RAPMs estão ligados ao CAPM, começaremos o artigo com uma revisão desse modelo, já citado em outras publicações do Clube de Finanças. 
O CAPM foi criado com base no trabalho de Harry Markowitz sobre diversificação e teoria moderna de portfólios, introduzida na década de 50. Apesar do tempo, esses trabalhos ainda são amplamente utilizados para estimativas de custo de capital e para avaliações da performance de gestão de portfólios, esse último, objeto deste artigo.
 
De forma breve, o modelo de escolha de portfólio desenvolvido por Markowitz (1959) presume que um investidor no tempo t-1 escolhe um portfólio que produz um retorno estocástico no tempo t. Como premissa, esse investidor é avesso ao risco e preocupa-se somente com a média e variância do retorno nesse período (entre t-1 e t). Nessa escolha, o investidor opta por um portfólio “média-variância-eficiente”, portanto, portfólios que i) minimizam a variância do retorno e ii) maximizam o retorno esperado, dada a variância do retorno.

Fonte: Fama and French (2004)

A figura acima demonstra a intersecção entre o trabalho de Markowitz e o desenvolvimento do CAPM.

 

O eixo horizontal do gráfico mostra o risco de determinado portfólio através do desvio padrão dos retornos e o eixo vertical demonstra o retorno esperado dos portfólios. Ao longo da curva abc, a qual é chamada de “fronteira de variância mínima” ou fronteira eficiente, é possível observar portfólios de ativos que minimizam a variância do retorno em diferentes níveis de retorno esperado, nesse primeiro momento com uma restrição em relação aos empréstimos com taxas livres de risco. No ponto T, por exemplo, o investidor que aceita volatilidade pode encontrar um portfólio com retorno esperado maior sem adicionar tanto risco (portfólios com maior desvio padrão). O ponto T pode ser interpretado como um portfólio “média-variância-eficiente”.

Ao retirarmos a restrição de empréstimos com taxas livres de risco, a fronteira eficiente torna-se uma linha reta, como a que passa pelos pontos Rf e g. Para entendimento dessa curva, podemos imaginar um fundo que investe uma proporção x de seu patrimônio em um ativo livre de risco (títulos do tesouro dos Estados Unidos, T-bills, por exemplo) e 1-x em um portfólio g. Se todo o patrimônio for direcionado para ativos livre de risco, o retorno esperado será o ponto Rf (taxa de juros livre de risco) no eixo vertical. Dessa forma, combinações entre ativos livres de risco e alocações em g formam a linha Rf-g. 

O portfólio g é uma dentre as infinitas combinações de ativos na curva abc e abaixo dela. Considerando a premissa de que o investidor opta por um portfólio ”média-variância-eficiente”, altera-se a inclinação da linha Rf-g até o ponto de tangência T, logo, nesse exemplo, os portfólios eficientes são combinações entre um ativo livre de risco e o portfólio T. Com um entendimento das distribuições dos retornos e a premissa de simetria de informações, os investidores tendem a optar pelo mesmo portfólio T, o qual os autores passam a denominar de M, em alusão ao “mercado”. 

A reta Rf-M é definida como a Capital Market Line (CML), a representação gráfica de diversos portfólios que otimizam combinações de risco e retorno, tanto em cenários de investimento (lend), como captação (borrow) à taxas de juros livres de risco.

Fonte: Alexander (2008)

Feitas as considerações acima, podemos entrar no conceito do CAPM e entender a sua relação com outras métricas que serão apresentadas. O modelo surge como uma forma de explicar o retorno dos ativos como um agregado de componentes do retorno. Tradicionalmente ele é utilizado em um contexto onde um ativo com risco, como por exemplo a ação de uma empresa, está prestes a ser adicionado à um portfólio diversificado e busca responder a seguinte questão: qual deveria ser o retorno adicional para justificar a inclusão deste ativo no portfólio diversificado?

Após a introdução do conceito podemos passar para a sua definição. Originalmente, o modelo CAPM Sharpe-Lintner foi baseado no conceito de equilíbrio de mercado, onde o excesso de retorno esperado de um ativo i (E(Ri) – Rf) seria proporcional ao retorno adicional do mercado (E(Rm)-Rf), aqui citado como o portfólio M.

Equação 1:


Com base na fórmula acima e uma pequena manipulação algébrica, o retorno esperado de um ativo i é a taxa livre de risco Rf, mais um prêmio pelo risco, o qual é definido pelo Beta do ativo i (beta i) multiplicado pelo prêmio por unidade de “risco beta”, E(Rm) – Rf.

Na equação apresentada, o Beta do ativo i é a covariância dos retornos do ativo i e do mercado divididos pela variância do retorno do mercado. Na prática, ele pode ser calculado através de uma regressão linear simples dos retornos do ativo contra os retornos do mercado. O beta será o coeficiente angular da reta de regressão.

 Equação 2:

Ao pensar em um modelo de regressão para estimar o retorno esperado de um ativo, podemos chegar na seguinte equação: 

Equação 3:

 

Onde os componentes da equação continuam com o mesmo significado, porém, o retorno de determinado ativo não é explicado totalmente pelo excesso de retorno do mercado, surge um termo de erro aleatório ẽ. 

Para facilitar o entendimento das métricas que serão apresentadas, faremos uma alteração no CAPM Sharpe-Lintner. Como já foi comentado, as equações 1 e 3 podem ser eficientes para responder a principal questão do CAPM e por consequência estimar o risco sistemático de um ativo individual ou um de um portfólio não gerenciado ativamente. Porém, ao aplicar essa fórmula para um portfólio gerido ativamente, o gestor pode selecionar ativos com um ẽ significativamente maior do que zero, em função de habilidades ou conhecimentos que não estão disseminados no mercado. Com isso, o portfólio não será explicado somente pelo seu beta, o que é plausível em um contexto onde existe um gestor de ativos, portanto, um ponto falho do CAPM Sharpe-Lintner.

Em estudos posteriores, autores como Jensen (1968),  Douglas (1968), Black, Jensen & Scholes (1972), Fama & MacBeth (1973) e Fama & French (1992), encontraram que o intercepto da equação do CAPM é consistentemente maior do que a taxa livre de risco Rf. Além disso, as regressões mostraram que, em média, o prêmio por unidade de “risco beta”, é consistentemente menor do que o excesso de retorno do mercado em relação à taxa livre de risco, E(Rm) – Rf. Dessa forma, para facilitar o entendimento dos próximos tópicos do artigo, adotaremos a equação proposta por Jensen em seu trabalho de análise de performance de fundos mútuos.

 Equação 4:

Onde o intercepto 𝛼 (alpha) pode ser entendido, segundo Jensen, como o retorno médio incremental no portfólio devido à habilidade do gestor de ativos. De outra forma, é possível definir o 𝛼, posteriormente denominado de alpha de Jensen, como o retorno do portfólio não explicado diretamente pelo retorno adicional do mercado em relação ao ativo livre de risco, E(Rm) – Rf.

RAPMs baseados no CAPM

Nessa parte do artigo apresentaremos os RAPMs que surgiram concomitantemente com o CAPM, logo, fazem referência ao modelo. Esses RAPMs introdutórios podem ser utilizados para rankeamento de portfólios por uma ordem de preferência, de acordo com as intenções do investidor ou gestor de ativos. 

Sharpe Ratio 

O Sharpe Ratio foi desenvolvido por WIlliam F. Sharpe e assim como os outros RAPMs leva em conta o retorno de um ativo em relação ao risco. O indicador é interpretado como o excesso de retorno de um ativo em relação ao ativo livre de risco, por unidade de volatilidade (𝜎 desvio padrão).

Aqui, fazemos a primeira referência à parte introdutória do artigo. O Sharpe Ratio é a inclinação da Capital Market Line (CML), portanto, quanto o retorno esperado do ativo ou portfólio aumenta/diminui com mudanças na volatilidade (𝜎 desvio padrão). De forma breve, portfólios com Sharpe ratios maiores tendem a ser priorizados por investidores e gestores de ativos em um rankeamento. É importante pontuar que, ao considerar o E(R) do ativo, presume-se que os retornos sejam normalmente distribuídos, o que muitas vezes não acontece na prática.

Fonte: Alexander (2008)

Treynor Ratio
Supondo a existência de um 𝛼 (vide equação 3) nos retornos de um ativo/portfólio com risco, sob a ótica do CAPM, Treynor propôs um indicador associado à esse retorno não correlacionado com o mercado.

O Treynor Ratio possibilita ordenar portfólios de acordo com os retornos não explicados pelos retornos de mercado, por unidades de risco sistemático (Beta).
 
Information Ratio ou Appraisal Ratio

O appraisal ratio possui suas origens na teoria proposta por RIchard Grinold e aprofundada por Clarke, de Silva e Thorley sobre a Law of Active Management, a qual busca conceituar o valor adicionado pelos gestores de ativos/portfólios. O appraisal ratio foi criado com o objetivo de mensurar e distinguir as habilidades dos gestores de ativos.

Como é possível observar na fórmula acima, gestores de portfólios com retornos ativos (𝛼) por unidade de risco (𝜎 desvio padrão), possuem um appraisal ratio maior.

Limitações

O CAPM tem sido utilizado de forma ampla desde a década de 60 até os dias atuais e diversas adaptações foram feitas ao modelo, como é possível observar na equação 4 e nos estudos de Jensen (1968),  Douglas (1968), Black, Jensen & Scholes (1972), Fama & MacBeth (1973) e Fama & French (1992) citados anteriormente. Mesmo com a utilização frequente do CAPM, faz-se necessário entender as suas limitações e rigidez nas premissas. 

O CAPM Sharpe-Lintner define que o prêmio de risco esperado por um ativo está relacionado somente com o seu risco sistemático, ou seja, a sua relação com o retorno adicional de um portfólio de mercado (E(Rm) – Rf). Conforme comentado anteriormente, em outros estudos foi possível rejeitar estatisticamente que o prêmio por unidade de “risco beta”, é consistentemente menor do que o excesso de retorno do mercado em relação à taxa livre de risco, E(Rm) – Rf, assim como o intercepto é maior do que o retorno de um ativo livre de risco Rf. Uma alternativa ao modelo CAPM Sharpe-Lintner já foi discutida anteriormente em um artigo do Clube de Finanças. Ao considerar outras variáveis além do retorno do mercado, o modelo de 3 fatores de Fama e French surge como uma alternativa para a precificação de ativos.

Quanto às premissas, o modelo pressupõe que: (1) todos os investidores possuem utilidades de maximização de riqueza, em um período, avessas ao risco e podem escolher diferentes portfólios somente em função de suas médias e variâncias, (2) não existem impostos e custos de transação, (3) todos os investidores têm visões homogêneas sobre os parâmetros da distribuição conjunta de probabilidade dos retornos dos ativos/portfólios e (4) os investidores podem emprestar e tomar emprestado a uma taxa livre de risco. Dessa maneira, podemos perceber que existe certa rigidez nas premissas e na formatação do modelo ao considerar, por exemplo, que o retorno adicional de um ativo é explicado somente pelo retorno do mercado ou que todos os investidores possuem visões homogêneas sobre o comportamento da distribuição de retorno de um ativo.

Parte 2
 
Na parte dois falaremos sobre o Kappa, Omega e Sortino Ratios, assim como traremos algumas aplicações práticas desses índices.
 
> Referências

Jensen, Michael C., The Performance of Mutual Funds in the Period 1945-1964. Journal of Finance, Vol. 23, No. 2, pp. 389-416, 1967.

Vidyamurthy, Ganapathy. Pairs trading : quantitative methods and analysis. Hoboken, N.J.: J. Wiley, 2004.

Jensen, Michael C. and Black, Fischer and Scholes, Myron S., The Capital Asset Pricing Model: Some Empirical Tests. Praeger Publishers Inc., 1972.

Alexander, Carol. “Market Risk Analysis, Quantitative methods in finance”. John Wiley & Sons, 2008.

Leibowitz, Martin L. Modern portfolio management: active long/short 130/30 equity strategies, 2009.

Sharpe, William F. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk, The Journal of Finance, Vol. 19, No. 3, 1964.

Fama, Eugene F. and French, Kenneth R. The Capital Asset Pricing Model: Theory and Evidence, Journal of Economic Perspectives, Volume 18, Number 3, 2004.

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Estratégias Iniciais no Mercado de Opções

Estratégias Iniciais no Mercado de Opções

Se você anda pesquisando sobre o mercado financeiro ou possui particular interesse nesse campo, com certeza você já esbarrou na palavra “derivativos”. Ao longo do tempo esse mercado adquiriu grande representatividade para os agentes econômicos, servindo como mecanismo de proteção contra a oscilação de preços e também como ferramenta para a especulação.

De maneira intuitiva podemos entender os derivativos como títulos que possuem origem em outro mercado ou que estão intimamente relacionados à esse mercado. De forma pragmática, “Derivativos são títulos cujos valores dependem dos valores de outras variáveis mais básicas”, Antonio Carlos Figueiredo (2016, p. 01). Temos como alguns exemplos desses instrumentos, o mercado futuro de petróleo, cujo preço depende dos volumes e patamares de preços no mercado à vista de petróleo.

Com o objetivo de diferenciar o mercado de derivativos do entendimento usual de que um “título” = “investimento”, Martin Mayer define a utilização desse mercado: “Não se pode dizer que uma operação com derivativos é um investimento. Na realidade, representa uma expectativa da direção, dimensão, duração e velocidade das mudanças do valor de outro bem que lhe serve de referência” (Martin Mayer, artigo “The Next Generation”, revista The Bankers, 1997).

Dentro desse mercado podemos segmentá-lo em quatro tipos: a termo, futuro, de opções e de swap. O último, em função da sua semelhança com o mercado a termo, não é considerado por alguns especialistas como uma quarta modalidade de derivativo.

Nesse artigo daremos continuidade ao estudo sobre o mercado de opções. Em consonância com o primeiro post publicado no blog do Clube de Finanças, “Introdução ao Mercado de Opções”, vamos apresentar algumas estratégias que podem ser operacionalizadas nesse mercado, usando as posições conhecidas como “travas”, utilizadas essas com o objetivo de limitar o risco. Analisaremos as principais estratégias dentro dessa posição, começando pelas “Posições Sintéticas”, “Travas de alta e baixa” e a estratégia “Butterfly”.

Estratégias

  • Posições Sintéticas

Dentre as posições sintéticas temos, de forma pragmática, uma situação cujo investidor acredita numa determinada situação de mercado (como por exemplo, uma elevação do Ibovespa), mas, para se proteger de algum possível erro na sua predisposição ele mescla algumas estratégias para proteção (hedge). Então, iremos aos exemplos desde expectativa de alta, quanto baixa de mercado:

De início, assumindo uma expectativa de alta no mercado, o indivíduo fica comprado no índice Bovespa (exemplo, compra de BOVA11), também denominado de Long Instrument.

Conforme observamos na tabela 1.1 acima, o valor da compra de BOVA11 no mercado à vista é de R$ 90,00 e, de acordo com possíveis (des)valorizações, o seu preço tende a mudar no futuro. Caso o investidor venda o ativo, ele realizará seu lucro (ou prejuízo) de acordo com o “Resultado Final” e demonstrado no gráfico abaixo.

Com o intuito de se proteger de uma possível queda no índice, usar-se-ia uma Long Put, ou seja, comprar uma opção de venda do mesmo ativo (BOVA11). Assim, como exemplificado na tabela 1.2, se pagaria um prêmio ao vendedor desta put para ter o direito de realizar uma venda de BOVA11 a R$ 90,00 caso este ativo perca valor – no caso do vendedor, este teria a obrigação de comprar o ativo.

Aqui, observamos que caso o ativo se valorize, o investidor não irá efetuar seu direito de venda a R$ 90,00, ficando com apenas os custos do prêmio pago. Caso contrário, quanto maior a desvalorização frente aos R$ 90,00, mais In The Money (ITM) esta posição ficará.

Ao mesclarmos estas duas estratégias, chegaremos a uma Long Synthetic Call:

Sendo assim, há um limite de perda máxima de R$ 5,00 caso sua expectativa de valorização do mercado não se concretize. Para este mesmo exemplo, formamos uma estratégia inversa, ou seja, expectativa de desvalorização de mercado, cujo investidor ficaria vendido em BOVA11 – denominado de Short Instrument.

Junto a esta expectativa, neste caso o investidor pretende se proteger de uma eventual valorização de mercado. Com isto, ele irá adquirir o direito de comprar uma ação aos mesmos R$ 90,00, ou seja, Long Call. Ilustrados na tabela 1.5:

Ao juntar estas duas estratégias, resultarão em uma Long Synthetic Put, cujo indivíduo ficaria protegido de uma inesperada valorização de mercado fixando sua perda máxima em R$ 5,00, conforme ilustrado abaixo:

Como segundo exemplo, temos uma expectativa de desvalorização da Bolsa onde o indivíduo fica vendido em BOVA11. Segundo o exemplo anterior, resultaremos na mesma estratégia de Short Instrument.

No entanto, para este exemplo vamos supor que o investidor em questão será a parte vendedora do mercado de opções (ou seja, ele terá a obrigatoriedade de compra/venda e receberá um prêmio pelo ativo). Conforme ilustraremos na tabela a seguir, este ficará vendido em uma opção de venda (Short Put) com os mesmos R$ 90,00 de strike.

Como resultado, chegaremos a Short Synthetic Call cuja perda é diluída caso sua primeira estratégia não se concretize. No entanto, ele terá seu ganho limitado a R$ 5,00 conforme figura abaixo:

Como exemplo de expectativa de elevação de mercado. Teremos um Long Instrument, ou seja, o investidor comprado em BOVA11.

E para se proteger, ele ficaria vendido em uma opção de compra a R$ 90,00 – denominada de Short Call.

Por fim, estas duas estratégias resultariam em um Short Synthetic Put, também chamada de “Venda Coberta”. Assim como no outro caso, limitamos o ganho máximo em R$ 5,00, no entanto, ocorreria um hedge para uma eventual desvalorização de mercado.

  • Posições Bull e Bear

No primeiro artigo sobre o mercado de opções, a Trava de alta com a compra e venda simultânea de duas opções de compra (Calls) foi demonstrada ao leitor. Neste artigo pretendemos abordar a Trava de baixa e também a Trava de alta, no entanto, executando essa última estratégia através de opções de venda (Puts).

Assumindo a expectativa de um mercado em baixa, podemos explorar a Trava de baixa operada através de duas puts,. Assim como outras travas, essa posição também pode ser montada com calls. Chamada de Bear Put Spread, nessa estratégia o investidor compra uma put de preço de exercício superior e vende uma put com preço de exercício inferior. Ao executar essa posição espera-se que o preço do ativo no mercado à vista caia, porém, não alcance o preço de exercício da put vendida.

Tomando como exemplo a compra de uma put com preço de exercício de exercício de R$ 1.200 por um prêmio de R$ 115 e a venda de outra put com preço de exercício de R$ 1.000 por um prêmio de R$ 30, o investidor “trava” uma área de ganho entre R$ 1.000 e aproximadamente R$ 1.100 do preço do ativo objeto. Os gráficos e tabelas abaixo elucidam a estratégia:

Com base nas opções utilizadas como exemplos, podemos auferir que a perda máxima da operação é de R$ 85 (a diferença entre o prêmio recebido e o pago) e o retorno máximo é de R$ 115, no momento em que o ativo objeto atingir R$ 1.000. É importante salientar que as opções de venda a serem compradas e vendidas devem possuir datas de vencimento iguais.

Em contraponto à Trava de baixa, a Trava de alta pode ser montada quando o titular da posição acreditar em uma alta no mercado. Ao executar essa estratégia o investidor deseja estar “comprado”, entretanto, acredita que existe certo ponto de máximo para o preço do ativo. Podemos definir como uma expectativa de “alta moderada”.

Utilizaremos como exemplo de Trava de alta, a Bull Put Spread, operada através de opções de venda. Nessa estratégia o investidor escolhe duas opções que proporcionem o maior retorno ou a execução mais barata, vendendo uma put com preço de exercício maior e comprando uma put com preço de exercício menor.

Ao vender uma put de preço de exercício R$ 1.300 com prêmio de R$ 120 e comprar uma put com preço de exercício de R$ 1.200 e prêmio de R$ 35 o investidor “trava” o retorno máximo da operação em R$ 85 e ao mesmo tempo a perda máxima em R$ 15.

As tabelas e gráficos auxiliam na visualização da estratégia, a qual também deve ser executada através de puts com datas de vencimento iguais.

  • Butterfly

Agora, vamos explorar uma trava conhecida como Short Butterfly. Nessa estratégia, ocorre a venda de uma call e de uma put de mesmo preço de exercício, no exemplo, R$350,00, com prêmios de R$10,00 e R$15,00, respectivamente. Ocorre também a compra de uma call de preço de exercício superior, R$400,00, por R$3,00 e de uma put de preço de exercício inferior, R$300,00, por R$4,00. O objetivo dessa estratégia é restringir o risco aos preços de exercício das opções compradas. Para facilitar a compreensão, vamos ao gráfico e tabelas:

Como é possível observar no gráfico, a zona de risco dessa operação se concentra entre o preço de exercício da put comprada e o preço de exercício das opções vendidas menos o prêmio líquido da operação, neste caso, R$18,00. Também está compreendida entre o preço de exercício das opções intermediárias (inferior e superior ao preço de exercício) e o prêmio líquido. O ganho estará limitado, espera-se que o mercado oscile e permaneça sempre entre os preços da primeira call comprada e da primeira call vendida, descontado os prêmios pagos.

Com estas estratégias abordadas pretendemos que os leitores entendam um pouco mais a respeito do mercado de derivativos (principalmente, na área de opções), assim como já fora discutido em posts anteriores. Dentre os pontos que entramos em questão, boa parte destas técnicas tem o viés de reduzir a volatilidade ou exemplificar um investidor que esta aplicado em baixa volatilidade de mercado – ou em um ativo específico.

De forma geral, aqui aprendemos algumas técnicas básicas. Conforme houver mais posts acerca deste tema iremos cada vez mais mostrar ao leitor possíveis estratégias de maior complexidade, mas ainda assim, de forma didática.

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Referências:

Figueiredo, Antonio Carlos. 2016. Introdução aos derivativos – 3 ed. rev. e ampl. – São Paulo : Cengage Learning.

Mayer, Martin. 1997. “The Next Generation.” The Bankers.

Silva Neto, Lauro de Araújo. 1996. Opções: do tradicional ao exótico – 2. ed. São Paulo: Atlas.

Autores:

Caroline Zago, Pedro Rosa e Thiago Barreto
Posted by Thiago Ranzolin Barreto in Derivativos & Riscos, 2 comments