162 resultados para Modelos preditivos

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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propósito deste trabalho estudar as implicações econômicas da previdência social no contexto do mais amplamente difundido modelo de gerações superpostas (OLG), construído por Paul Samuelson (1958) complementado por Peter Diamond (1965) exemplifica-las mediante simulações. Para tanto, serão utilizadas três versões destes modelos, do próprio Diamond (1965), de Robert Barro (1974) de Marco Martins (1995), as quais se diferenciam pela maneira como cada uma delas incorpora demanda por capital dos agentes. Serão examinados em especial os efeitos da previdência sobre acumulação de capital sobre bem-estar da sociedade.

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Utilizando dados financeiros brasileiros da BM&F, testa-se a validade do modelo de valor pre- sente (MVP) na estrutura a termo de juros, também conhecido na literatura como Hipótese das Expectativas. Estes modelos relacionam a taxa de juros de longo prazo à uma média das taxas de juros de curto-prazo mais um prêmio de risco, invariante no tempo. Associada a estes modelos está a questão da previsibilidade dos retornos de ativos financeiros ou, mais especificamente, a previsibilidade na evolução das taxas de juros. Neste artigo é realizada uma análise multivariada em um arcabouço de séries temporais utilizando a técnica de Au- torregressões Vetoriais. Os resultados empíricos aceitam apenas parcialmente a Hipótese das Expectativas para a estrutura a termo de juros brasileira.

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O objetivo deste trabalho é testar diversas especificações de modelos de ciclos reais de negócios em pequena economia aberta e avaliar em que medida eles conseguem reproduzir as características dos ciclos econômicos brasileiros. Um problema recorrente nos modelos de pequena economia aberta é que sua dinâmica de equilíbrio depende de condições iniciais e apresenta características não estacionárias. Neste trabalho estão presentes três diferentes especificações de modelos, que diferem na forma como a estacionariedade é induzida, são eles: 1) modelo com taxa de desconto endógena; 2) modelo com prêmio de risco elástico à dívida; 3) modelo com mercados completos. Também é testada a sensibilidade dos modelos a duas especificações de preferências - como em Greenwood et alli(1988) e como em Hansen(1985). Os modelos conseguiram replicar características importantes dos ciclos internacionais - como a correlação negativa entre a balança comercial e o produto, e a característica pró-cíclica das outras variáveis. Apenas o modelo com prêmio de risco conseguiu reproduzir a alta volatilidade do consumo brasileiro, sendo este resultado sensível à especificação de preferências. O choque de juros mostrou-se pouco importante para a dinâmica de todos os modelos e o custo de ajustamento foi essencial para a obtenção dos principais resultados.

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Este trabalho tem como objetivo explicar o funcionamento do Sistema Brasileiro de Defesa da Concorrência e apresentar novas ferramentas de auxílio à política antitruste. Para isso, discutiremos o Sistema Norte-Americano de Defesa da Concorrência e, principalmente, o guideline americano, que é a base das técnicas de análise de fusões e aquisições em grande parte dos países, inclusive o Brasil. Uma vez apresentado o ambiente institucional, explicare- mos alguns modelos de simulação de fusões, uma técnica relativamente recente utilizada por alguns órgãos antitruste do mundo que permite fazer previsões do novo nível de preços da indústria após a fusão. Para ilustrar as virtudes do método, aplicaremos o modelo a alguns casos de aquisições conhecidos no Brasil e analisaremos seus resultados.

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Retornando à utilização de técnicas de séries de tempo para a estimação de parâmetros das preferências dos indivíduos, este trabalho investiga o tradicional problema do consumo intertemporal ótimo do tipo CCAPM por um novo ângulo. Se apresentam dois estimadores para o fator estocástico de descontos independentes da especificação de funções utilidade, que são utilizados para a agregação das informações disponíveis sobre os retornos dos ativos da economia. A metodologia proposta é aplicada para dados do Brasil, para o período do plano Real, e dos Estados Unidos, para um período iniciado em 1979. Na parte empírica do trabalho obtem-se dois resultados. Primeiro, obtem-se uma estimativa para o grau americano de aversão ao risco de 2,1 - mais de 10 vezes menor que o comumente encontrado na literatura. Segundo, é estimado um grau de aversão ao risco de 2,3 no caso brasileiro, o que está em linha com trabalhos anteriormente publicados.

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O presente trabalho estima por máxima verossimilhança um modelo de ciclos reais para as economias brasileira americana. Os parâmetros são estimados partir de um VAR na forma estrutural obtido de um modelo macroeconômico de horizonte infinito com agente representativo choque tecnológico. Como algumas variáveis necessárias para estimação do modelo não são observadas emprega-se, na rotina computacional escrita em Matlab, método de Filtro de Kalman. Desta forma, enfoque adotado apresenta-se como opção metodologia de calibração, bem como metodologia de modelos VAR com imputação ad hoc de condições de identificação. Para estimação do modelo construiu-se uma base de dados de tributação para o Brasil, desagregando em impostos sobre absorção, sobre rendimento do fator capital sobre fator trabalho para período 1949-1995. Também empreende-se ao longo da dissertação, um detalhamento minucioso da técnica econométrica empregada dos procedimentos computacionais adotados.

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A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

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Com base na literatura internacional, testa-se o desempenho de alguns Drivers de Valor comumente utilizados para avaliação de empresas pelos práticos em finanças através de modelos de regressão simples do tipo cross-section que estimam os Múltiplos de Mercado (?'s dos modelos). Utilizando dados de empresas listadas na Bolsa de Valores de São Paulo-Bovespa, diagnostica-se o comportamento dos diversos múltiplos no decorrer do período entre 1994-2004, atentando-se também para as particularidades das atividades desempenhadas pelas empresas da amostra (e seus possíveis impactos no desempenho de cada Driver de Valor) através de uma subseqüente análise com a separação das empresas da amostra em setores. Extrapolando os padrões de avaliação por múltiplos simples usados pelos analistas de empresas das principais instituições financeiras presentes no Brasil, verifica-se que a introdução de intercepto na formulação tradicional não oferece resultados satisfatórios na redução dos erros de apreçamento. Os resultados encontrados podem não ser genericamente representativos, dada a limitada disponibilidade de informações e as restrições impostas na obtenção da base de dados.

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Nos últimos tempos, mensurar o Risco Operacional (RO) tornou-se o grande desafio para instituições financeiras no mundo todo, principalmente com a implementação das regras de alocação de capital regulatório do Novo Acordo de Capital da Basiléia (NACB). No Brasil, ao final de 2004, o Banco Central (BACEN) estabeleceu um cronograma de metas e disponibilizou uma equipe responsável pela adaptação e implementação dessas regras no sistema financeiro nacional. A Federação de Bancos Brasileiros (FEBRABAN) também divulgou recente pesquisa de gestão de RO envolvendo vários bancos. Todo esse processo trouxe uma vasta e crescente pesquisa e atividades voltadas para a modelagem de RO no Brasil. Em nosso trabalho, medimos o impacto geral nos banco brasileiros, motivado pelas novas regras de alocação de capital de RO envolvendo os modelos mais básicos do NACB. Também introduzimos um modelo avançado de mensuração de risco, chamado Loss Data Distribution (LDA), que alguns especialistas, provenientes do Risco de Mercado, convencionaram chamar de Value-at-Risk Operacional (VaR Operacional.). Ao final desse trabalho apresentamos um caso prático baseado na implementação do LDA ou VaR