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2021_AthosViniciusCavalcanteCarvalho.pdf1,04 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorCajueiro, Daniel Oliveira-
dc.contributor.authorCarvalho, Athos Vinícius Cavalcante-
dc.date.accessioned2022-04-04T20:04:06Z-
dc.date.available2022-04-04T20:04:06Z-
dc.date.issued2022-04-04-
dc.date.submitted2021-12-29-
dc.identifier.citationCARVALHO, Athos Vinícius Cavalcante. An agent-based framework for prediction markets. 2021. 46 f., il. Dissertação (Mestrado em Economia) — Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/43316-
dc.descriptionDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Departamento de Economia, Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas, 2021.pt_BR
dc.description.abstractPrediction Markets (Mercados Preditivos, em tradução livre) são mercados em que ativos relacionados ao acontecimento de eventos específicos são vendidos. Mercados do tipo são utilizados no mundo empresarial para a previsão da receita de determinado produto ou cumprimento de metas. Esta dissertação apresenta um modelo baseado em agentes, denominado LMSR-ASM, para a avaliação de mercados preditivos. Coma capacidade de testar diferentes tipos de Automated Market Makers (Formadores de Mercado Automáticos, em tradução livre), que são funções matemáticas ou algorítmos computacionais necessários para o fornecimento de liquidez em Mercados Preditivos, o modelo apresentado elucida questões sobre a decisão deparâmetros relacionados à criação de um Mercado Preditivo, assim como a capacidade de geração de lucro desses mercados. É possível simular diferentes tipos de trajetória probabilística de eventos, diferentes formadores de mercado e comportamento dos agentes. Esta dissertação também analisa uma série de questões sobre Mercados Preditivos, demonstrando o impacto da escolha de preços iniciais no lucro do mercado e as oportunidades de receita na implementação computacional dos Formadores de Mercado Automáticos. O trabalho demonstra que o LMSR-ASM pode ser utilizado para encontrar os valores que maximizam lucro para diferentes parâmetros. O modelo também é utilizado para mostrar o comportamento de diferentes Formadores de Mercado Automáticos sob diversas configurações.pt_BR
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleAn agent-based framework for prediction marketspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordMercados preditivospt_BR
dc.subject.keywordAutomated market makerspt_BR
dc.subject.keywordModelos baseados em agentespt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1Prediction Markets (PMs) are exchanges in which agents trade event contingent assets. Manyenterprises use PMs as a forecasting tool for a product's revenue and project deadlines. This dissertationpresents an Agent-based model, called LMSR-ASM, to evaluate Prediction Markets. Capable of testing differenttypes of Automated Market Makers (AMMs), which are mathematical functions or computationalmechanisms needed to provide liquidity in Prediction Markets, the model presents insights into how to set parameters ina PM, as well as how profits react to different settings and AMMs. The model is able to simulatedifferent probability processes, different AMMs and agent behavior. This dissertation alsoutilizes the LMSR-ASM to evaluate the impact of choosing initial prices in profits andrevenue opportunities regarding AMM computational implementation. We show that the LMSR-ASM can be used to find optimal parameters for maximizing profits in PMs and how different AMMs affect market results under a variety of settings.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Gestão de Políticas Públicas (FACE)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Economia (FACE ECO)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Economiapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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