163 resultados para Modelos estatisticos


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O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).

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Este trabalho analisa as propriedades de uma nova medida de má especificação de modelos de apreçamento, que está relacionada com o tamanho do ajuste multiplicativo necessário para que o modelo seja corretamente especificado. A partir disso, caracterizamos o parâmetro que minimiza a medida a partir de um programa dual, de solução mais simples. Os estimadores naturais para esse parâmetro pertencem à classe de Generalized Empirical Likelihood. Derivamos as propriedades assintóticas deste estimador sob a hipótese de má especificação. A metodologia é empregada para estudar como se comportam em amostras finitas as estimativas de aversão relativa ao risco em uma economia de desastres quando os estimadores estão associados a nossa medida de má especificação. Nas simulações vemos que em média a aversão ao risco é superestimada, mesmo quando ocorre um número significativo de desastres.

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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.

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Este trabalho apresenta as principais aplicações de técnicas de gestão de riscos ao estudo de interrupções em cadeias de fornecimento, tendo como motivação o caso do fornecimento de energia elétrica, assunto de extrema relevância para o Brasil. Neste sentido, o cálculo do “custo do déficit” ou perda de produção dada uma falha no fornecimento de energia elétrica (parâmetro utilizado em todo o planejamento do setor elétrico brasileiro), foi escolhido como fator relevante a ser analisado. As principais metodologias existentes para a apuração desse parâmetro são apresentadas fazendo uma comparação com aquela atualmente em uso no Brasil. Adicionalmente, apresentamos uma proposta de implementação para as metodologias alternativas, utilizadas no exterior, e baseadas no conceito de VOLL (“Value of Lost Load”) - medida do valor da escassez de energia para empresas ou consumidores individuais e fundamental para o desenho de programas de gerenciamento de demanda.

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This paper presents new methodology for making Bayesian inference about dy~ o!s for exponential famiIy observations. The approach is simulation-based _~t> use of ~vlarkov chain Monte Carlo techniques. A yletropolis-Hastings i:U~UnLlllll 1::; combined with the Gibbs sampler in repeated use of an adjusted version of normal dynamic linear models. Different alternative schemes are derived and compared. The approach is fully Bayesian in obtaining posterior samples for state parameters and unknown hyperparameters. Illustrations to real data sets with sparse counts and missing values are presented. Extensions to accommodate for general distributions for observations and disturbances. intervention. non-linear models and rnultivariate time series are outlined.

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We propose mo deIs to analyze animal growlh data wilh lhe aim of eslimating and predicting quanlities of Liological and economical interest such as the maturing rate and asymptotic weight. lt is also studied lhe effect of environmenlal facLors of relevant influence in the growlh processo The models considered in this paper are based on an extension and specialization of the dynamic hierarchical model (Gamerman " Migon, 1993) lo a non-Iinear growlh curve sdLillg, where some of the growth curve parameters are considered cxchangeable among lhe unils. The inferencc for thcse models are appruximale conjugale analysis Lascd on Taylor series cxpallsiulIs aliei linear Bayes procedures.

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Estimar e prever a volatilidade de um ativo é uma tarefa muito importante em mercados financeiros. Nosso objetivo neste trabalho é propor o conceito de deformação temporal neste contexto. A idéia é que o mercado modifica-se com a chegada de novas informações, e não com o decorrer do tempo de calendário. Nós estimamos a volatilidade dos retornos do IBOVESPA, aplicando Modelos de Volatilidade Estocástica sem e com Deformação Temporal.

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O mercado brasileiro de Telecomunicações e Tecnologia da Informação (TIC) tem importância significativa para o desenvolvimento do Brasil, haja vista a evolução do mercado de telefonia móvel, que cresceu 600% nos últimos dez anos. A indústria de telecomunicações, que representa 4,7 % do PIB brasileiro (TELEBRASIL, 2013), passou a ter uma nova dinâmica a partir da elaboração da Lei Geral de Telecomunicações em 1997 e, posteriormente, com a privatização do setor. Esta rápida transformação da cadeia de valor do setor foi também impulsionada pela evolução das tecnologias e de novas arquiteturas de redes. Ademais, a utilização de tecnologias digitais, como aplicativos/APPs e a própria internet, tornou a cadeia de telecomunicações mais complexa, possibilitando o surgimento de novos atores e o desenvolvimento de novos serviços, modelos de negócios e precificação (SCHAPIRO e VARIAN, 2003). Este estudo tem como objetivo analisar os direcionadores e barreiras na adoção de novos modelos de precificação de serviços no mercado brasileiro de telecomunicações, considerando a transformação e evolução do setor. O estudo foi elaborado por meio de uma estratégia de pesquisa qualitativo-exploratória e construtivista baseando-se na abordagem Multinível (POZZEBON e DINIZ, 2012), que trabalha o contexto, o processo e as interações entre os grupos sociais relevantes. A partir desta análise, foi possível compreender os critérios, direcionadores e barreiras no processo de adoção de novos modelos de precificação, as quais destacam-se as demandas dos usuários, a alta concorrência e a necessidade de aumento do retorno do investimento como os direcionadores mais relevantes, enquanto que a qualidade das redes, a falta de sistemas, a situação financeira das operadoras, a complexidade da regulamentação e o surgimento de grupos sociais distintos dentro da empresa são apontados como as barreiras mais críticas neste processo. Dentro deste contexto, os modelos de precificação emergentes abrangem o empacotamento de serviços, ofertas por tempo limitado, modelos de patrocínio/gratuidade, em conjunto com exploração de novas áreas de negócios. Este estudo proporciona uma contribuição prática e acadêmica na medida em que permite uma melhor compreensão do dinamismo do mercado e suporte para as áreas de marketing estratégico e tático das operadoras, bem como na formulação de políticas e regulamentação do setor.

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O objetivo deste estudo é propor a implementação de um modelo estatístico para cálculo da volatilidade, não difundido na literatura brasileira, o modelo de escala local (LSM), apresentando suas vantagens e desvantagens em relação aos modelos habitualmente utilizados para mensuração de risco. Para estimação dos parâmetros serão usadas as cotações diárias do Ibovespa, no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014, e para a aferição da acurácia empírica dos modelos serão realizados testes fora da amostra, comparando os VaR obtidos para o período de janeiro a dezembro de 2014. Foram introduzidas variáveis explicativas na tentativa de aprimorar os modelos e optou-se pelo correspondente americano do Ibovespa, o índice Dow Jones, por ter apresentado propriedades como: alta correlação, causalidade no sentido de Granger, e razão de log-verossimilhança significativa. Uma das inovações do modelo de escala local é não utilizar diretamente a variância, mas sim a sua recíproca, chamada de “precisão” da série, que segue uma espécie de passeio aleatório multiplicativo. O LSM captou todos os fatos estilizados das séries financeiras, e os resultados foram favoráveis a sua utilização, logo, o modelo torna-se uma alternativa de especificação eficiente e parcimoniosa para estimar e prever volatilidade, na medida em que possui apenas um parâmetro a ser estimado, o que representa uma mudança de paradigma em relação aos modelos de heterocedasticidade condicional.

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O presente trabalho visa comparar o poder preditivo das previsões feitas a partir de diferentes metodologias aplicadas para a série de expedição brasileira de papelão ondulado. Os dados de expedição de papelão ondulado serão decompostos pelas categorias industriais de destino das caixas e serão feitos modelos do tipo SARIMA univariados para cada setor. As previsões das séries desagregadas serão então agregadas, para compor a previsão da série total de expedição. A previsão feita a partir da somatória das categorias industriais será comparada com um SARIMA univariado da série agregada, a fim de verificar qual dos dois métodos resulta em um modelo com melhor acurácia. Essa comparação será feita a partir da metodologia desenvolvida por Diebold e Mariano (1995).

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O objetivo desta Tese é compreender o papel dos estados brasileiros nas relações intergovernamentais no Brasil. Especificamente, busca-se analisar se os mesmos podem desempenhar um papel de coordenação estadual, como o governo federal o faz em algumas Federações com a finalidade de reduzir diversidades, principalmente, desigualdades socioeconômicas e institucionais. Essa relação é analisada na Educação, já que a Constituição Federal de 1988 determinou que estados e municípios compartilhem competências na oferta do ensino fundamental e que deve haver colaboração, especialmente, nessa etapa do ensino. No entanto, a trajetória dessa política é caracterizada por uma grande diversidade na sua oferta e na cooperação entre os estados e os municípios, na medida em que o regime de colaboração nunca foi regulamentado. A pesquisa envolveu o entendimento sobre a trajetória da política educacional, o funcionamento do Sistema Nacional de Educação, as relações entre estados e municípios na Educação, os resultados da cooperação nas políticas municipais de Educação em quatro estados – Ceará, Mato Grosso do Sul, Pará e São Paulo – e nos resultados educacionais. Como resultado, conclui-se que há diferentes modelos de cooperação entre os governos subnacionais na Educação, sendo que, somente o caso cearense se caracteriza como de coordenação estadual.

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O sistema de transporte coletivo por ônibus da cidade de São Paulo teve diversas mudanças nos últimos 25 anos, o que resultou em modelos de concessão distintos, impactando nos custos, nas receitas e na remuneração desse serviço, além da variação da qualidade decorrente destes fatores. O estudo analisa o caso da cidade de São Paulo, detalhando principalmente as formas de remuneração, financiamento, política tarifária e Taxa Interna de Retorno, desde 1990 até o início do ano de 2015; descreve também boas práticas de outros municípios, que não foram adotadas na capital paulista no período analisado. As manifestações de junho de 2013 abriram a janela de oportunidade para que o governo municipal implementasse as políticas de mobilidade urbana que, até então, eram rejeitadas pela mídia e por parte da sociedade. Os projetos realizados pelo governo nos anos seguintes ainda não foram suficientes para atender as expectativas dos usuários do transporte coletivo. Portanto, a partir da análise do modelo vigente e a conjuntura favorável para implementar novas mudanças, a pesquisa apresenta possíveis alternativas a serem consideradas em um novo modelo de concessão de transporte coletivo.

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A Reforma Política tem sido bandeira de diversos partidos e movimentos sociais brasileiros nos últimos anos. A recorrente presença nos noticiários de malversações do dinheiro público traz sempre ao debate a necessidade dessa reforma. Mas o que é exatamente uma reforma política? Geralmente, os seus defensores buscam reformular as regras segundo as quais a política é feita, por meio da mudança na representação política, no sistema eleitoral e no financiamento eleitoral. Recentemente, por conta da crescente demanda, a Câmara dos Deputados instituiu uma comissão especial para avaliar propostas de reforma política.

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A presente dissertação tem como objetivo apresentar dois importantes modelos usados na análise de risco. Essa análise culmina em uma aplicação empírica para cada um deles. Apresenta-se primeiro o modelo Nelson-Siegel dinâmico, que estima a curva de juros usando um modelo paramétrico exponencial parcimonioso. É citada a referência criadora dessa abordagem, que é Nelson & Siegel (1987), passa-se pela apresentação da mais importante abordagem moderna que é a de Diebold & Li (2006), que é quem cria a abordagem dinâmica do modelo Nelson-Siegel, e que é inspiradora de diversas extensões. Muitas dessas extensões também são apresentadas aqui. Na parte empírica, usando dados da taxa a termo americana de Janeiro de 2004 a Março de 2015, estimam-se os modelos Nelson-Siegel dinâmico e de Svensson e comparam-se os resultados numa janela móvel de 12 meses e comparamos seus desempenhos com aqueles de um passeio aleatório. Em seguida, são apresentados os modelos ARCH e GARCH, citando as obras originais de Engle (1982) e Bolleslev (1986) respectivamente, discutem-se características destes modelos e apresentam-se algumas extensões ao modelo GARCH, incluindo aí alguns modelos GARCH multivariados. Passa-se então por uma rápida apresentação do conceito de VaR (Value at Risk), que será o objetivo da parte empírica. Nesta, usando dados de 02 de Janeiro de 2004 até 25 de Fevereiro de 2015, são feitas uma estimação da variância de um portfólio usando os modelos GARCH, GJR-GARCH e EGARCH e uma previsão do VaR do portfólio a partir da estimação feita anteriormente. Por fim, são apresentados alguns trabalhos que usam os dois modelos conjuntamente, ou seja, que consideram que as taxas ou os fatores que as podem explicam possuem variância variante no tempo.