A habilidade preditiva e os impactos dos choques na política monetária e no câmbio: comparações entre modelos DSGE, VAR e BVAR estimados para o Brasil

Este artigo compara a habilidade preditiva foradaamostra de um modelo DSGE (DynamicStochastic General EquilibriumModel)Novo-Keynesiano, especificado e estimado para o Brasil, com a de um modelo Autorregressivo Vetorial (VAR) e com a de um modelo AutorregressivoVetorial Bayesiano (BVAR). O artigo inova em relação a outros trabalhos similares feitos para o Brasil (Castro et al. (2011) e Caetano e Moura (2013)), ao escolher uma especificação para o modelo DSGE que, ao permitir o uso de um conjunto de informação mais rico, tornou possível computar-se a habilidade preditiva do DSGE a partir de previsões que são,verdadeiramente,previsõesfora da amostra. Ademais, diferentemente de outros artigos que utilizaram dados brasileiros, avalia-se em que medida as respostas das variáveis aos choques na política monetária e no câmbio, obtidas pelo modelo DSGE, se assemelham àquelas de um BVAR estimado através de procedimentos bayesianos desenvolvidos de forma consistente. O modelo DSGE estimado é similar ao utilizado por Justiniano e Preston (2010) e Alpanda (2010). O modelo BVAR foi estimado utilizando uma metodologia semelhante à desenvolvida por Sims e Zha (1998), Waggoner e Zha (2003) e Ramírez, Waggoner e Zha (2007).Os resultados obtidos mostram que o modelo DSGE é capaz de gerar, para algumas variáveis, previsões competitivas em relação às dos outros modelos rivais VAR e BVAR. Além disso, as respostas das variáveis aos choques nas políticas monetária e cambial, nos modelos DSGE e BVAR, são bastante similares.

Diversidade e padrões estruturais da vegetação halófila-psamófila das restingas do Rio de Janeiro

As restingas do Estado do Rio de Janeiro são áreas de sedimentação predominantemente quaternária, descontínuas geograficamente, formadas em função das mudanças paleoclimáticas, flutuações do nível do mar e transporte longitudinal de sedimentos. A diversidade e a estrutura da vegetação halófila-psamófila presente nestas restingas são os principais focos deste estudo, onde foram analisadas a similaridade florística, as formas de vida e síndrome de dispersão, o padrão de riqueza e diversidade, a distribuição das espécies e os parâmetros de cobertura vegetal, serrapilheira, solo desnudo e salinidade da água do mar. Foram amostradas nove áreas de restinga, a saber, Praia do Sul, Marambaia, Grumari, Marapendi, Maricá, Massambaba, Barra de São João, Jurubatiba e São João da Barra. Foram encontradas 90 espécies, distribuídas em 33 famílias, 69 gêneros, sendo as famílias de maior riqueza específica: Asteraceae (10), Poaceae (9 espécies), Fabaceae (9) e Rubiaceae (6). Foi registrada uma baixa riqueza de espécies nas áreas avaliadas, variando de 25 a 48. Somente 11 espécies ocorreram em todas as áreas (Alternanthera maritima, Blutaparon portulacoides, Canavalia rosea, Cereus fernambucensis, Euphorbia hyssopifolia, Ipomoea imperati, Ipomoea pes-caprae, Panicum racemosum, Remirea maritima, Sporobolus virginicus, Stenotaphrum secundatum), e 12 são dominantes, em uma ou mais áreas (Allagoptera arenaria, Alternanthera maritima, Blutaparon portulacoides, Canavalia rosea, Ipomoea imperati, Ipomoea pes-caprae, Mollugo verticillata, Panicum racemosum, Remirea maritima, Spermacoce capitata, Sporobolus virginicus, Stenotaphrum secundatum), existindo um grande número de espécies raras. O índice de diversidade de Shannon variou de 1,49 a 2,40, e a equabilidade de Pielou de 0,82 a 0,60. O agrupamento formou dois grandes grupos, sendo o primeiro constituído por Barra de São João, Praia do Sul, Marambaia, Grumari e Marapendi, e o segundo por Jurubatiba, São João da Barra, Maricá e Massambaba. As áreas mais similares floristicamente foram Maricá e Massambaba (58%), Grumari e Marapendi (56%), e Barra de São João e Praia do Sul (50%). A vegetação apresenta uma flora característica, com diferença na composição entre as áreas, e similaridade entre áreas geograficamente mais próximas. Um terço das espécies identificadas são caméfitos (34,56%), seguida por fanerófitos (20,98%), geófitos (16,04%), hemicriptófitos (12,34%), terófitos (13,58%) e duas lianas. Na dispersão predomina a autocoria (41,97%), anemocoria (33,33%) e zoocoria (24,69%). O tamanho das áreas perpendicularmente ao mar não está relacionado com aumento da riqueza, nem apresenta o padrão de aumento com o distanciamento do mar. Existem diferenças da riqueza e da diversidade entre as áreas, não havendo uma homogeneidade ao longo do litoral. Há uma zonação, com espécies distribuídas próximas ao mar (Allagoptera arenaria, Alternanthera maritima, Blutaparon portulacoides, Canavalia rosea, Cassytha filiformis, Cereus fernambucensis, Hydrocotyle bonariensis, Ipomoea pes-caprae, Schinus terebinthifolia, Sophora tomentosa, Stenotaphrum secundatum, Cyrtocymura scorpioides), e ao longo do gradiente perpendicular ao mar (Chamaecrista flexuosa, Euphorbia hyssopifolia, Ipomoea imperati, Mollugo verticillata, Panicum racemosum, Paspalum maritimum, Remirea maritima, Sporobolus virginicus). O modelo de série logarítmica é o que melhor representa a vegetação, independente da diversidade ou riqueza. A cobertura vegetal variou entre as áreas. A serrapilheira e o solo desnudo estão estreitamente relacionados com a cobertura vegetal, havendo variação entre as áreas.

Aplicação da Teoria do Valor Extremo e Copulas para avaliar risco de mercado de ações brasileiras

As instituições financeiras são obrigadas por acordos internacionais, como o Acordo de Basiléia, a avaliar o risco de mercado ao qual a instituição está propensa de forma a evitar possíveis contaminações de desastres financeiros em seu patrimônio. Com o intuito de capturar tais fenômenos, surge a necessidade de construir modelos que capturem com mais acurácia movimentos extremos das séries de retornos. O trabalho teve como principal objetivo aplicar a Teoria do Valor Extremo juntamente com Copulas na estimação de quantis extremos para o VaR. Ele utiliza técnicas de simulação de Monte Carlo, Teoria do Valor Extremo e Cópulas com distribuições gaussianas e t. Em contrapartida, as estimativas produzidas serão comparadas com as de um segundo modelo, chamado de simulação histórica de Monte Carlo filtrada, mais conhecida como filtered historical simulation (FHS). As técnicas serão aplicadas a um portfólio de ações de empresas brasileiras.

Estudos taxonômicos das leguminosas no Parque Nacional da Restinga de Jurubatiba, Rio de Janeiro Brasil

Situado sob as coordenadas 22-2223S, 4115-4145W ao Norte do Estado, o Parque Nacional da Restinga de Jurubatiba PNRJ possui uma área de 14.860 hectares, abrangendo parte dos Municípios de Carapebus, Macaé e Quissamã tendo aproximadamente 60 km de praia sem interrupções rochosas e um vasto complexo lagunar. O PNRJ possui um grande mosaico paisagístico composto por dez fitoformações: formação psamófila reptante, formação arbustiva fechada pós-praia, formação aberta de Clusia, formação arbustiva aberta de Ericaceae, formação arbustiva aberta de Palmae, formação herbácea brejosa, mata de cordão arenoso, mata periodicamente inundada, mata permanentemente inundada, além da vegetação aquática. Para o inventário das espécies de Leguminosae do PNRJ foram visitadas todas estas formações durante o trabalho de campo. Os espécimes coletados foram processados consoante o protocolo tradicional e depositados nos Herbários da UERJ (HRJ), Museu Nacional (R), Herbarium Brade anum (HB). No PNRJ a família possui até o momento 55 espécies distribuídas em 32 gêneros com representantes nas três subfamílias: Caesalpinioideae com quatro gêneros e 12 espécies, Mimosoideae com seis gêneros e dez espécies e Papilionoideae com 22 gêneros e 33 espécies. Chamaecrista e Aeschynomene foram os gêneros de maior riqueza, com cinco espécies cada. Tais valores da família no PNRJ representam 14% dos gêneros e 1,9% das espécies de Leguminosae ocorrentes no Brasil, bem como 30% dos gêneros e 12% das espécies ocorrentes no estado do Rio de Janeiro. A riqueza de espécies de Leguminosae no PNRJ mostrou-se mais elevada quando comparada com outras três áreas de restinga: Ilha do Cardoso (SP), Reserva da Praia do Sul (RJ) e Restinga de Maricá (RJ). Em relação à preferência de habitat das espécies ocorrentes no PNRJ, a maior riqueza de espécies foi observada na formação arbustiva aberta de Palmae e na mata de cordão arenoso, com 22% e 23% das espécies respectivamente. No tratamento taxonômico são apresentadas chaves para a identificação de subfamílias, gêneros e espécies, além de descrições sinópticas das espécies. Entre os caracteres morfológicos diagnósticos destacaramse a quantidade e forma dos folíolos, a presença e forma dos nectários extraflorais e os tipos de frutos. Para cada táxon específico ou infraespecífico são ainda incluídas informações sobre a distribuição geográfica no Brasil, floração e frutificação, ocorrência nas fitoformações e comentários sobre as características diagnósticas. Também são incluídas 38 pranchas ilustrativas que combinam imagens das espécies em campo a e imagens de exsicatas. Na análise dos dados sobre floração e frutificação para a família como um todo, não ficou evidenciado um período de maior concentração destes eventos.

Mudanças de Estado e Multiplicadores Fiscais no Brasil entre 1999-2012

Este trabalho avalia o comportamento dos multiplicadores fiscais no Brasil entre 1999-2012. Para tanto, utiliza a metodologia desenvolvida por Sims, Waggoner e Zha (2008), que é um procedimento Bayesiano de estimação no qual os parâmetros do modelo mudam com alterações no estado da economia e os estados (regimes) seguem um processo de mudança de regime markoviano. Ou seja, foi estimado um modelo VAR Estrutural Bayesiano com mudança de regimes Markoviana (Markov Switching Structural Bayesian Vector Autoregression - MS-SBVAR). A base de dados é composta pelo consumo da administração pública, pela formação bruta de capital fixo da administração pública, pela carga tributária líquida e pelo Produto Interno Bruto (PIB), das três esferas do governo (federal, estadual, incluindo o Distrito Federal, e municipal). O software MATLAB/Dynare foi utilizado na estimação dos modelos e os resultados sugerem a ocorrência de 2 ou 3 regimes nos dois modelos que melhor se ajustaram aos dados. Os multiplicadores estimados apresentaram os sinais esperados e os diferentes tipos de multiplicadores fiscais calculados apresentaram valores maiores para a resposta do PIB a choques na formação bruta de capital fixo da administração pública que são eficazes, uma vez que possuem valores maiores do que um e impacto de longo prazo no PIB - quando comparado aos choques no consumo da administração pública, que possuem pouca persistência e são ineficazes (menores do que um), além de uma resposta negativa e persistente do PIB a choques na carga tributária líquida. Os resultados obtidos não indicam, ainda, multiplicadores fiscais maiores em regimes com maior variância nos resíduos do modelo.

Análise do mercado sucroalcooleiro e das elasticidades preço e renda da demanda por etanol hidratado

Este trabalho tem como objetivo estudar o mercado de etanol combustível e estimar as elasticidades preço e renda da demanda de etanol hidratado, no Brasil, no período de janeiro de 2003 a setembro de 2012. O método econométrico utilizado para analisar os dados e obter os resultados referentes à estimativa dos parâmetros das equações de demanda foi a metodologia de Johansen. Baseado na teoria da demanda incluiu-se, num primeiro momento, como variáveis explicativas: o preço do bem, o preço do bem substituto e a renda, num segundo momento incluiu-se também a frota de veículos, estimando assim o modelo VAR/VEC. Os resultados encontrados foram significativos e estão de acordo com a teoria econômica, nos levando a concluir que a demanda por etanol é bem elástica ao preço do etanol e ao preço da gasolina. Antes de desenvolvermos o modelo, analisamos o mercado de cana-de-açúcar, de etanol e da commodity concorrente ao etanol, o açúcar. Destacando a preocupação com o meio ambiente e a importância do etanol como energia renovável.