A previsão da demanda automotiva brasileira de longo prazo baseada em modelos econométricos univariados

A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).

"We sold a million units": the role of advertising past-sales

In a market where past-sales embed information about consumers’ tastes (quality), we analyze the seller’s incentives to invest in a costly advertising campaign to report them under two informational assumptions. In the …rst scenario, a pooling equilibrium with past-sales advertising is derived. Information revelation only occurs when the seller bene…ciates from the herding behaviour that the advertising campaign induces on the part of consumers. In the second informational regime, a separating equilibrium with past-sales advertising is computed. Information revelation always happens, either through prices or through costly advertisements.

O impacto dos gastos com publicidade nas vendas das firmas: avaliação empírica.

Este trabalho tem por objetivo estimar um modelo empírico para relacionar os gastos em publicidade com a receita das firmas, de forma a servir como ferramenta de tomada de decisão, para isso vamos fazer um estudo de caso da indústria de telecomunicações. A Indústria de comunicação (publicidade) no Brasil, segundo dados do IBGE de 2008, é responsável por 4% do PIB, gerando receitas da ordem 115 bilhões de reais. Com 113 mil empresas que geram 711 mil empregos, ocupam 866 mil pessoas e pagam 11,8 bilhões em salários e encargos. No entanto, a maioria dos gestores de marketing declara não ter instrumentos para medir o impacto de suas ações no resultado das empresas. O modelo empírico será estimado tendo como base dados mensais dos serviços de ligações de longa distância nacional da Embratel para o período de janeiro de 2009 até dezembro de 2011. As informações quase sempre não disponíveis, só puderam ser usadas devido ao compromisso de confidencialidade. A partir de técnicas de cointegração, foi calculada a elasticidade de longo prazo da receita em relação aos gastos com publicidade e ao preço, assim com as respectivas velocidades de ajustamento aos desvios de curto prazo. Os resultados sugerem que a receita responde positivamente às variações dos gastos em publicidade, embora o percentual seja relativamente baixo, através do teorema de Dorfman-Steiner conseguimos indicar que o ponto ótimo da relação entre gastos com publicidade e a receita seria de aproximadamente 20%, respeitadas as limitações do modelo.

Método de estimação de modelos de ciclos reais - um estudo para as economias brasileira e americana

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.

Um estudo sobre os efeitos da heterogeneidade dos indivíduos na estimação de modelos com dados agregados

Esta tese é composta por três artigos, cada um deles correspondendo a um capítulo. Embora cada capítulo verse sobre assuntos distintos, existe a mesma preocupação em todos eles com a correta construção de modelos econométricos agregados a partir de modelos de decisão individual. Em outras palavras, o tema unificador é a preocupação em, ao usar dados agregados, levar em consideração a heterogeneidade dos indivíduos no processo de agregação dos mesmos.

Avaliação de opções: o caso brasileiro: utilização de modelos Arch na estimação dos parâmetros

o trabalho se refere à avaliação de opções através do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. É descrito o desenvolvimento da teoria de opções, desde os primórdios da existência de mercados organizados deste derivativo, no século XVII, até os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da década de 1990. É destacado o papel fundamental da estimação correta dos parâmetros a serem inseridos no modelo de avaliação. Após esta revisão, um teste do modelo Black-Scholes é realizado no mercado de opções sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estimação dos parâmetros e apurando-se a diferença existente entre o valor dado pelo modelo de avaliação e o observado no mercado. Novos mecanismos de apuração dos parâmetros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, são propostos, baseados no comportamento das séries históricas a eles referentes. A análise deste comportamento mostra a adequação destas séries à uma classe de modelos econométricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Três novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de opções são realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1). As diferenças, nos três casos, entre os valores dados pelo modelo Black-Scholes e os observados no mercado, foram computadas. Os resultados indicaram que o uso da volatilidade estimada através do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadrático médio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo não ocorreu com a utilização da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade teórica apresentada entre a série temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido à problemas encontrados na estimação dos parâmetros deste modelo ARCH-M(1). Também a inserção conjunta dos dois parâmetros estimados através dos modelos da classe ARCH não foi frutífera, ainda em função dos problemas de estimação dos modelos referentes à taxa de juros. As conclusões básicas do trabalho indicam que as série temporais em estudo são modeláveis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange à volatilidade.

Avaliação do value at risk do índice Bovespa usando os modelos garch, tarch e riskmetrics tm para se estimar a volatilidade

Apresenta o método value at risk (VaR) para se mensurar o risco de mercado, sob diferentes abordagens. Analisa a série histórica do índice Bovespa no período de 1995 a 1996 por meio de testes econométricos de normalidade, autocorrelação dos retornos e raiz unitária. Comparo valor obtido a partir dos diferentes modelos de estimação de volatilidade propostos e verifica qual dos modelos foi o mais adequado para o caso estudado

Modelos alternativos de expectativas da taxa de cambio no brasil: uma avaliacao empirica

Este trabalho busca investigar o processo de formação de expectativas para a Taxa de Câmbio Nominal analisando comportamento das projeções para a Taxa de Câmbio para 1, 3, 6 e 12 meses a frente e a racionalidade destas previsões. Os resultados encontrados mostram que as expectativas de taxa de câmbio coletadas pelo Banco Central do Brasil preveem melhor o câmbio futuro do que as taxas futuras negociadas no mercado. O comportamento das expectativas tende a ser reversível e de rápida convergência para a taxa de equilíbrio de longo prazo e dá um peso significativo para as expectativas de taxa de cambio defasadas. No entanto, a hipótese das expectativas serem racionais foi rejeitada.

Modelos de previsão de volatilidade : uma aplicação do modelo GARCH a taxas de câmbio

Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

Comparação de previsões para a produção industrial brasileira considerando efeitos calendário e modelos agregados e desagregados

O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.

Pride & Prejudice: contribuição de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos

Esta dissertação analisa a influência de um conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos. Com efeito, contrário a estudo anterior publicado pelo IMF Working Paper Series, os resultados apontam para a significância estatística conjunta das variáveis políticas empregadas, ainda que controladas por indicadores econômicos largamente utilizados na literatura correspondente. O sucesso dos resultados baseia-se na utilização de novas variáveis visando captar o nível de desenvolvimento das instituições políticas, somada à ampla base de dados anualizados em painel envolvendo 79 países no período entre 1997 e 2003. Ademais, além da evidência do uso conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos, o tratamento econométrico dos dados em painel detectou a existência de heterogeneidade não-observada dos países da amostra, sendo esta correlacionada com as variáveis explicativas do modelo.

Estimação e simulação dinâmica de um modelo econométrico para o mercado de alumínio no Brasil

O presente estudo pretende analisar o mercado brasileiro de alumínio primário, através da elaboração e simulação dinâmica de um modelo econométrico, com capacidade de explicar satisfatoriamente as relações típicas das variáveis econômicas consideradas neste mercado, conforme são postuladas pela teoria da empresa em competição imperfeita.

Aspectos do mercado eleitoral brasileiro: análise econométrica do impacto dos gastos de campanha nas eleições para a Câmara e o Senado de 2002

Esta dissertação de mestrado em economia foi motivada por uma questão complexa bastante estudada na literatura de economia política nos dias de hoje: as formas como campanhas políticas afetam votação em uma eleição. estudo procura modelar mercado eleitoral brasileiro para deputados federais senadores. Através de um modelo linear, conclui-se que os gastos em campanha eleitoral são fatores decisivos para eleição de um candidato deputado federal. Após reconhecer que variável que mede os gastos em campanha possui erro de medida (devido ao famoso "caixa dois", por exemplo), além de ser endógena uma vez que candidatos com maiores possibilidades de conseguir votos conseguem mais fontes de financiamento -, modelo foi estimado por variáveis instrumentais. Para senadores, utilizando modelos lineares modelos com variável resposta binaria, verifica-se também importância, ainda que em menor escala, da campanha eleitoral, sendo que um fator mais importante para corrida ao senado parece ser uma percepção priori da qualidade do candidato.