Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

Pairs trading : aplicação no mercado acionário brasileiro

Esta dissertação estuda a aplicação da estratégia Pairs Trading no mercado acionário brasileiro. Envolve basicamente a identificação de pares de ações que tenham movimentos de preço semelhantes e posteriormente a operação do diferencial entre seus preços. É possível observar no mercado a existência de um valor de equilíbrio de longo prazo para alguns pares de ações e quando o diferencial divergir de certa quantidade pré-definida opera-se o diferencial no intuito de que o mesmo retorne ao seu valor de equilíbrio de longo prazo, ou seja, espera-se que ocorra uma reversão à média do diferencial. A metodologia para a identificação desses pares de ações que descrevem movimentos semelhantes vem do conceito de cointegração. Essa metodologia é aplicada sobre as ações do índice Bovespa de 04-Jan-1993 a 30-Jun-2005. Inicialmente é feita uma pré-seleção dos pares de ações via correlação, ou medida de distância. Para a seleção final é feito o teste de cointegração, onde é utilizado o método de Dickey-Fuller aumentado (Augmented Dickey-Fuller test – ADF) para verificar a existência de raiz unitária da série de resíduo da combinação linear do logaritmo dos preços. Após a seleção, os pares são simulados historicamente (backtesting) para se analisar a performance dos retornos dos pares de ações, incluindo também os custos operacionais.

Sistemas técnicas de trading no mercado de ações brasileiro: testando a hipótese de eficiência de mercado em sua forma fraca e avaliando se análise técnica agrega valor

Diante do inédito momento vivido pela economia brasileira e, especialmente, pela bolsa de valores nacional, principalmente após a obtenção do grau de investimento pelo Brasil, este trabalho aborda um tema que ganhou um enorme espaço na mídia atual que é a análise técnica. A partir de uma amostra de 37 ações listadas na Bolsa de Valores de São Paulo no período compreendido entre janeiro de 1999 e agosto de 2009, este trabalho examina se a análise técnica agrega valor 'as decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria nenhuma razão para se encontrar estratégias com retornos positivos, baseando-se apenas nos valores históricos dos ativos. Ou seja, não haveria razão para os resultados das séries originais serem maiores que os das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos e só foram superados pelas séries simuladas em aproximadamente 25% da amostra, indicando que a análise técnica tem sim seu valor.

Pairs trading: uma aplicação ao mercado acionário brasileiro

Neste trabalho, verificamos viabilidade de aplicação da estratégia de pairs trading no mercado acionário brasileiro. Diferentemente de outros estudos do mesmo tema, construímos ativos sintéticos a partir de uma combinação linear de preços de ações. Conforme Burgeois e Minko (2005), utilizamos a metodologia de Johansen para a formação dos pares a serem testados. Após a identificação de pares cointegrados, para assegurar a estacionaridade do ativo sintético contruído a partir da relação linear de preços das ações, utilizamos os testes DF-GLS e KPSS e filtramos àqueles que apresentavam raiz unitária em sua série de tempo. A seguir, simulamos a estratégia (backtesting) com os pares selecionados e para encontrar os melhores parâmetros, testamos diferentes períodos de formação dos pares, de operação e de parâmetros de entrada, saída e stop-loss. A fim de realizarmos os testes de forma mais realista possível, incluímos os custos de corretagem, de emolumentos e de aluguel, além de adicionar um lag de um dia para a realização das operações

Sistemas técnicos de trading no mercado de ações brasileiro : testando a hipótese de eficiência de mercado em sua forma fraca e avaliando se a análise técnica agrega valor

O objetivo deste trabalho é examinar se a análise técnica agrega valor às decisões de investimentos. Através da elaboração de intervalos de confiança, construídos através da técnica de Bootstrap de inferência amostral, e consistentes com a hipótese nula de eficiência de mercado na sua forma fraca, foram testados 4 sistemas técnicos de trading. Mais especificamente, obteve-se os resultados de cada sistema aplicado às series originais dos ativos. Então, comparou-se esses resultados com a média dos resultados obtidos quando os mesmos sistemas foram aplicados a 1000 séries simuladas, segundo um random walk, de cada ativo. Caso os mercados sejam eficientes em sua forma fraca, não haveria razão para os resultados das séries originais serem superiores aos das séries simuladas. Os resultados empíricos encontrados sugeriram que os sistemas testados não foram capazes de antecipar o futuro utilizando-se apenas de dados passados. Porém, alguns deles geraram retornos expressivos

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties for a lack of parsimony, as well as the traditional ones. We suggest a new procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties. In order to compute the fit of each model, we propose an iterative procedure to compute the maximum likelihood estimates of parameters of a VAR model with short-run and long-run restrictions. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank, relative to the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties as well as the traditional ones. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank using our proposed procedure, relative to an unrestricted VAR or a cointegrated VAR estimated by the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration. Two empirical applications forecasting Brazilian inflation and U.S. macroeconomic aggregates growth rates respectively show the usefulness of the model-selection strategy proposed here. The gains in different measures of forecasting accuracy are substantial, especially for short horizons.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties as well as the traditional ones. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank using our proposed procedure, relative to an unrestricted VAR or a cointegrated VAR estimated by the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration. Two empirical applications forecasting Brazilian in ation and U.S. macroeconomic aggregates growth rates respectively show the usefulness of the model-selection strategy proposed here. The gains in di¤erent measures of forecasting accuracy are substantial, especially for short horizons.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. A Monte Carlo study explores the finite sample performance of this procedure and evaluates the forecasting accuracy of models selected by this procedure. Two empirical applications confirm the usefulness of the model selection procedure proposed here for forecasting.

Spread trading strategy for intraday short term interest rate futures markets

Neste trabalho analisaram-se estratégias de spread calendário de contratos futuros de taxa de juros de curto prazo (STIR – Short Term Interest Rate) em operações de intraday trade. O spread calendário consiste na compra e venda simultânea de contratos de STIR com diferentes maturidades. Cada um dos contratos individualmente se comporta de forma aleatória e dificilmente previsível. No entanto, no longo prazo, pares de contratos podem apresentar um comportamento comum, com os desvios de curto prazo sendo corrigidos nos períodos seguintes. Se este comportamento comum for empiricamente confirmado, há a possibilidade de desenvolver uma estratégia rentável de trading. Para ser bem sucedida, esta estratégia depende da confirmação da existência de um equilíbrio de longo prazo entre os contratos e a definição do limite de spread mais adequado para a mudança de posições entre os contratos. Neste trabalho, foram estudadas amostras de 1304 observações de 5 diferentes séries de spread, coletadas a cada 10 minutos, durante um período de 1 mês. O equilíbrio de longo prazo entre os pares de contratos foi testado empiricamente por meio de modelos de cointegração. Quatro pares mostraram-se cointegrados. Para cada um destes, uma simulação permitiu a estimação de um limite que dispararia a troca de posições entre os contratos, maximizando os lucros. Uma simulação mostrou que a aplicação deste limite, levando em conta custos de comissão e risco de execução, permitiria obter um fluxo de caixa positivo e estável ao longo do tempo.

Do encontro das águas ao Atlântico negro: organização, difusão de frames e os limites do ativismo transnacional no movimento negro brasileiro

Meu objetivo nesta tese é compreender o processo de transnacionalização do movimento negro brasileiro e as suas consequências para a luta antirracista no Brasil. Em outras palavras, busco compreender como os negros brasileiros se articulam com os negros do mundo para cumprir seus objetivos. Uma vez que hoje a cultura negra global tem sido compreendida a partir da metáfora do “Atlântico Negro”, que representa um espaço de trocas transnacional que conecta todos os sujeitos da diáspora negra, assumo esta mesma metáfora como ponto de partida para minha reflexão. Entretanto, me interessa refletir sob um dos aspectos do Atlântico Negro, que é a sua dimensão organizacional. Se é pelo Atlântico Negro que hoje circulam um conjunto de conteúdos que são compartilhados pela comunidade negra mundial, tais como idéias e práticas que estão relacionadas a religião, a música, a literatura e as formas de organização, então podemos afirmar que a organização do movimento negro brasileiro se alimenta também destas múltiplas dimensões. Para desenvolver esta linha de argumentação, a tese utiliza o caso do movimento negro brasileiro para analisar o processo de difusão de um frame transnacional racialista que é apropriado pelo movimento negro como base para a elaboração de um diagnóstico, prognóstico e ressonância das ações de combate ao racismo no Brasil e para a definição das estruturas de mobilização e das estratégias de ação do movimento. Contudo, esta apropriação não ocorre sem problemas, pois este frame enfrenta outros frames locais, de caráter não-racialista, o que acarreta severas restrições ao ativismo transnacional na medida em que o próprio movimento negro se vê diante do dilema entre manter o alinhamento com o frame transnacional e aproveita as oportunidades políticas oferecidas pelo racialismo, ou relativiza este frame fazendo algumas concessões em suas propostas e na sua organização, a fim de se adaptar aos frames locais, negociando estas oportunidades a partir das restrições existentes. Para entender esta dinâmica, proponho a metáfora do “Encontro das Águas” amazonense, como um ponto de argumentação complementar ao Atlântico Negro, pois leva em conta os aspectos locais da luta antirracista que se apoiam na mestiçagem como identidade autônoma que não se dilui facilmente na identidade negra. Além de desenvolver estes pontos, a tese contribui para compreender melhor a dialética entre o global e local, bem como as tensões advindas dos frames em disputa.

A Common-feature approach for testing present-value restrictions with financial data

It is well known that cointegration between the level of two variables (labeled Yt and yt in this paper) is a necessary condition to assess the empirical validity of a present-value model (PV and PVM, respectively, hereafter) linking them. The work on cointegration has been so prevalent that it is often overlooked that another necessary condition for the PVM to hold is that the forecast error entailed by the model is orthogonal to the past. The basis of this result is the use of rational expectations in forecasting future values of variables in the PVM. If this condition fails, the present-value equation will not be valid, since it will contain an additional term capturing the (non-zero) conditional expected value of future error terms. Our article has a few novel contributions, but two stand out. First, in testing for PVMs, we advise to split the restrictions implied by PV relationships into orthogonality conditions (or reduced rank restrictions) before additional tests on the value of parameters. We show that PV relationships entail a weak-form common feature relationship as in Hecq, Palm, and Urbain (2006) and in Athanasopoulos, Guillén, Issler and Vahid (2011) and also a polynomial serial-correlation common feature relationship as in Cubadda and Hecq (2001), which represent restrictions on dynamic models which allow several tests for the existence of PV relationships to be used. Because these relationships occur mostly with nancial data, we propose tests based on generalized method of moment (GMM) estimates, where it is straightforward to propose robust tests in the presence of heteroskedasticity. We also propose a robust Wald test developed to investigate the presence of reduced rank models. Their performance is evaluated in a Monte-Carlo exercise. Second, in the context of asset pricing, we propose applying a permanent-transitory (PT) decomposition based on Beveridge and Nelson (1981), which focus on extracting the long-run component of asset prices, a key concept in modern nancial theory as discussed in Alvarez and Jermann (2005), Hansen and Scheinkman (2009), and Nieuwerburgh, Lustig, Verdelhan (2010). Here again we can exploit the results developed in the common cycle literature to easily extract permament and transitory components under both long and also short-run restrictions. The techniques discussed herein are applied to long span annual data on long- and short-term interest rates and on price and dividend for the U.S. economy. In both applications we do not reject the existence of a common cyclical feature vector linking these two series. Extracting the long-run component shows the usefulness of our approach and highlights the presence of asset-pricing bubbles.

Fatores que influenciam a utilização de trading companies nos processos de exportação de empresas brasileiras

O presente estudo procurou identificar quais são os fatores que influenciam a utilização de trading companies nos processos de exportação de empresas brasileiras, tendo como uma das principais justificativas o fato da exportação ser uma das atividades econômicas que apresentam o maior crescimento e contribuição para a economia mundial. O modelo de pesquisa investigou a influência da distância psíquica, distância física, conteúdo de commodity dos produtos exportados, complexidade do ambiente de negócios e risco associado aos países de destino das exportações brasileiras. Serviram como base para a pesquisa a teoria dos custos de transação, estudos relativos aos modos de entrada em mercados internacionais e exportações indiretas. Os testes foram conduzidos a partir de um banco de dados secundários que continha informações relativas às exportações brasileiras realizadas entre os anos de 2006 e 2009, totalizando 450.475 operações. Deste total 80,1% eram exportações diretas e 19.9% exportações indiretas. Os resultados apontam o risco país e a distância psíquica como os fatores que mais influenciam a utilização de trading companies nos processos de exportação das empresas brasileiras. Em relação ao conteúdo de commodity os testes apresentaram resultados parcialmente favoráveis. Conclui-se que quanto maior o risco país e a distância psíquica entre o Brasil e os países de destino das operações de exportação maiores as chances de utilização das trading companies.

Modelo da dinâmica de um livro de ordens para aplicações em high-frequency trading

As operações de alta frequência (High-Frequency Trading - HFT) estão crescendo cada vez mais na BOVESPA (Bolsa de Valores de São Paulo), porém seu volume ainda se encontra muito atrás do volume de operações similares realizadas em outras bolsas de relevância internacional. Este trabalho pretende criar oportunidades para futuras aplicações e pesquisas nesta área. Visando aplicações práticas, este trabalho foca na aplicação de um modelo que rege a dinâmica do livro de ordens a dados do mercado brasileiro. Tal modelo é construído com base em informações do próprio livro de ordens, apenas. Depois de construído o modelo, o mesmo é utilizado em uma simulação de uma estratégia de arbitragem estatística de alta frequência. A base de dados utilizada para a realização deste trabalho é constituída pelas ordens lançadas na BOVESPA para a ação PETR4.