摘要：Mapas randômicos podem ser construídos a partir do conhecimento a priori sobre o ativo financeiro, por exemplo, utilizando o conhecimento de especialistas ou informação implícita ao mercado. A partir do conhecimento a priori sobre o ativo, identifica-se uma função de distribuição de probabilidades estacionária associada ao seu comportamento dinâmico. O problema inverso também é abordado, ou seja, a partir de uma função de distribuição de probabilidades estacionária empírica ajusta-se um mapa randômico para a construção de uma árvore binomial implícita com a capacidade para incorporar saltos (jumps). Uma aplicação relacionada com o mercado brasileiro de opções é apresentada. Ressalta-se que a qualidade do modelo de incorporar o conhecimento a priori sobre o ativo financeiro pode ser afetada, por exemplo, pela visão enviesada do analista ou por novas mudanças no comportamento dinâmico deste ativo que o modelo não contempla.
其他摘要：Random maps can be constructed from a priori knowledge of the financial assets. It is also addressed the reverse problem, i.e. from a function of an empirical stationary probability density function we set up a random map that naturally leads to an implied binomial tree, allowing the adjustment of models, including the ability to incorporate jumps. An applica- tion related to the options market is presented. It is emphasized that the quality of the model to incorporate a priori knowledge of the financial asset may be affected, for example, by the skewed vision of the analyst. (Full article available in Portuguese only)
