2 resultados para Forecasting Volatility

em Repositório da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), Brazil


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O principal objetivo deste trabalho foi identificar e caracterizar a evolução diária da Camada Limite Atmosférica (CLA) na Região da Grande Vitória (RGV), Estado do Espírito Santo, Brasil e na Região de Dunkerque (RD), Departamento Nord Pas-de-Calais, França, avaliando a acurácia de parametrizações usadas no modelo meteorológico Weather Research and Forecasting (WRF) em detectar a formação e atributos da Camada Limite Interna (CLI) que é formada pelas brisas marítimas. A RGV tem relevo complexo, em uma região costeira de topografia acidentada e uma cadeia de montanhas paralela à costa. A RD tem relevo simples, em uma região costeira com pequenas ondulações que não chegam a ultrapassar 150 metros, ao longo do domínio de estudos. Para avaliar os resultados dos prognósticos feitos pelo modelo, foram utilizados os resultados de duas campanhas: uma realizada na cidade de Dunkerque, no norte da França, em Julho de 2009, utilizando um sistema light detection and ranging (LIDAR), um sonic detection and ranging (SODAR) e dados de uma estação meteorológica de superfície (EMS); outra realizada na cidade de Vitória – Espírito Santo, no mês de julho de 2012, também usando um LIDAR, um SODAR e dados de uma EMS. Foram realizadas simulações usando três esquemas de parametrizações para a CLA, dois de fechamento não local, Yonsei University (YSU) e Asymmetric Convective Model 2 (ACM2) e um de fechamento local, Mellor Yamada Janjic (MYJ) e dois esquemas de camada superficial do solo (CLS), Rapid Update Cycle (RUC) e Noah. Tanto para a RGV quanto para a RD, foram feitas simulações com as seis possíveis combinações das três parametrizações de CLA e as duas de CLS, para os períodos em que foram feitas as campanhas, usando quatro domínios aninhados, sendo os três maiores quadrados com dimensões laterais de 1863 km, 891 km e 297 km, grades de 27 km, 9 km e 3 km, respectivamente, e o domínio de estudo, com dimensões de 81 km na direção Norte-Sul e 63 km na Leste-Oeste, grade de 1 km, com 55 níveis verticais, até um máximo de, aproximadamente, 13.400 m, mais concentrados próximos ao solo. Os resultados deste trabalho mostraram que: a) dependendo da configuração adotada, o esforço computacional pode aumentar demasiadamente, sem que ocorra um grande aumento na acurácia dos resultados; b) para a RD, a simulação usando o conjunto de parametrizações MYJ para a CLA com a parametrização Noah produziu a melhor estimativa captando os fenômenos da CLI. As simulações usando as parametrizações ACM2 e YSU inferiram a entrada da brisa com atraso de até três horas; c) para a RGV, a simulação que usou as parametrizações YSU para a CLA em conjunto com a parametrização Noah para CLS foi a que conseguiu fazer melhores inferências sobre a CLI. Esses resultados sugerem a necessidade de avaliações prévias do esforço computacional necessário para determinadas configurações, e sobre a acurácia de conjuntos de parametrizações específicos para cada região pesquisada. As diferenças estão associadas com a capacidade das diferentes parametrizações em captar as informações superficiais provenientes das informações globais, essenciais para determinar a intensidade de mistura turbulenta vertical e temperatura superficial do solo, sugerindo que uma melhor representação do uso de solo é fundamental para melhorar as estimativas sobre a CLI e demais parâmetros usados por modelos de dispersão de poluentes atmosféricos.

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Os fundos de investimento imobiliário combinam características tanto do mercado imobiliário, fonte de seus rendimentos, quanto do mercado de capitais, ambiente em que são negociados. O impacto de cada um desses mercados subjacentes no comportamento, desempenho e risco dessa classe de ativos não é, no entanto, ainda claramente definida, sendo um dos grandes temas em análise, tanto na literatura acadêmica, quanto na indústria de fundos internacionais. Em face da significativa expansão dessa alternativa de investimento no mercado brasileiro, no presente estudo foram analisadas as variáveis que influenciam os retornos dos fundos imobiliários brasileiros para uma amostra de fundos listados em Bolsa de Valores de São Paulo, período de 2008-2013. Seguindo a metodologia de Clayton e Mackinnon (2003), os fatores explicativos dos retornos foram decompostos em quatro componentes principais, sendo três fatores de retorno de mercado (mercado de ações, mercado de renda fixa e mercado imobiliário) e risco idiossincrático. De acordo com a estatística descritiva, os fundos imobiliários da amostra apresentaram maior retorno em relação aos demais mercados, exceto em comparação com o mercado imobiliário, porém com menor risco. As análises de correlação, regressão e decomposição da variância indicam que o mercado de ações e o mercado imobiliário direto são, em geral, significativos no modelo, porém explicam apenas cerca de 15% da volatilidade dos retornos dos fundos da amostra. À luz da Moderna Teoria do Portfólio, esses resultados indicam que a inclusão de fundos imobiliários pode ter potencial diversificador numa carteira multi-ativo, seja aumentando o retorno total de uma carteira formada de ações e títulos de renda fixa, sem acréscimo em risco; ou mantendo o retorno dessa carteira, com diminuição da volatilidade, ampliando assim a fronteira eficiente da carteira. Esse efeito questiona o tradicional equilibrium fund de carteiras de investimentos formadas apenas de ações e renda fixa e aponta os fundos imobiliários como uma alternativa de investimento diversificadora, enquanto classe de ativo única. A análise de subamostras por tipologia indica, porém, que o papel diversificador dos fundos imobiliários está atrelado ao tipo de empreendimento que lastreia esse fundo, uma vez que os fatores explicativos e seus impactos nos retornos diferem de uma tipologia para outra. Esse resultado tem importantes implicações no critério de seleção a ser adotado tanto por investidores para seleção de ativos para uma carteira otimizada, como para gestores de fundos imobiliários na formatação e gestão desses produtos. Conclui-se também que os retornos dos fundos, de certo modo, refletem seu caráter híbrido, mas o modelo decomposto em 4 componentes não é suficiente para explicar os retornos dos fundos imobiliários, uma vez que o modelo estendido, demonstrou que outras variáveis, inclusive parâmetros desses próprios mercados, além de variáveis macroeconômicas e as características de cada fundo (eg. market-to-book, tamanho), podem ser responsáveis por explicar considerável parte da variância dos retornos dos FIIs.