211 resultados para taxa de câmbio


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Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados, mas a quebra estrutural do processo de difusão da taxa de juros brasileira, a partir do ano 2006, obriga à redução do tamanho das séries ao custo de reduzir o poder preditivo do modelo. A quebra estrutural representa um processo de amadurecimento do mercado brasileiro que provoca em grande medida o desempenho insatisfatório do estimador proposto.

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Estudos sobre os determinantes da estrutura a termo de taxa de juros brasileira são recentes. Um melhor entendimento sobre os determinantes da mesma é importante, entre outras razões, para política econômica. Existem duas visões extremas sobre estrutura a termo. A primeira argumenta que as taxas de longo é igual a uma média ponderada das taxas de curto mais um prêmio por maturidade devido a agentes que arbitrassem tal diferença. A segunda visão argumenta que os agentes não teriam incentivos para arbitrar a curva de juros pois teria preferência por maturidades específicas e logo a curva de longo e curto estariam desconectadas. O presente trabalho testa as proposições Greenwood e Vayanos (2008) obtidas a partir de um modelo em que as duas visões acima são reconciliadas. No modelo de Greenwood e Vayanos (2008) a alteração da maturidade da dívida do governo afeta toda a estrutura a termo e tal efeito é mais intenso para títulos mais longos. Com esse intuito, testou-se se, para dados brasileiros, o prazo médio dos títulos afetava tanto o excesso de retorno como os spreads na curva. Os resultados indicaram que o prazo médio afeta o spread e o excesso de retorno, com efeito mais intenso no segundo.

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Este estudo analisa o efeito da cobrança da taxa de performance sobre os fundos de ações na indústria brasileira de fundos de investimento. As taxas de performance cobradas dos fundos de investimento podem ser equiparadas a uma opção financeira de compra. Em tese, o valor da opção de compra é diretamente proporcional (ceteris paribus) à volatilidade do ativo subjacente (neste caso a cota do fundo). Sendo assim, há um claro incentivo ao aumento da volatilidade das cotas dos fundos de ações que cobram taxa de performance. Entretanto, contrariando as expectativas, os resultados indicaram que os fundos de ações que cobraram taxa de performance apresentaram, não somente, risco inferior, como também, maior eficiência, aferida pela relação risco / retorno.

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Este trabalho observa como as variáveis macroeconômicas (expectativa de inflação, juro real, hiato do produto e a variação cambial) influenciam a dinâmica da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ). Esta dinâmica foi verificada introduzindo a teoria de Análise de Componentes Principais (ACP) para capturar o efeito das componentes mais relevantes na ETTJ (nível, inclinação e curvatura). Utilizando-se as estimativas por mínimos quadrados ordinários e pelo método generalizado dos momentos, foi verificado que existe uma relação estatisticamente significante entre as variáveis macroeconômicas e as componentes principais da ETTJ.

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Instituto Brasileiro de Economia

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Esta tese é composta de três artigos que analisam a estrutura a termo das taxas de juros usando diferentes bases de dados e modelos. O capítulo 1 propõe um modelo paramétrico de taxas de juros que permite a segmentação e choques locais na estrutura a termo. Adotando dados do tesouro americano, duas versões desse modelo segmentado são implementadas. Baseado em uma sequência de 142 experimentos de previsão, os modelos propostos são comparados à benchmarks e concluí-se que eles performam melhor nos resultados das previsões fora da amostra, especialmente para as maturidades curtas e para o horizonte de previsão de 12 meses. O capítulo 2 acrescenta restrições de não arbitragem ao estimar um modelo polinomial gaussiano dinâmico de estrutura a termo para o mercado de taxas de juros brasileiro. Esse artigo propõe uma importante aproximação para a série temporal dos fatores de risco da estrutura a termo, que permite a extração do prêmio de risco das taxas de juros sem a necessidade de otimização de um modelo dinâmico completo. Essa metodologia tem a vantagem de ser facilmente implementada e obtém uma boa aproximação para o prêmio de risco da estrutura a termo, que pode ser usada em diferentes aplicações. O capítulo 3 modela a dinâmica conjunta das taxas nominais e reais usando um modelo afim de não arbitagem com variáveis macroeconômicas para a estrutura a termo, afim de decompor a diferença entre as taxas nominais e reais em prêmio de risco de inflação e expectativa de inflação no mercado americano. Uma versão sem variáveis macroeconômicas e uma versão com essas variáveis são implementadas e os prêmios de risco de inflação obtidos são pequenos e estáveis no período analisado, porém possuem diferenças na comparação dos dois modelos analisados.

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Este trabalho analisa a variação da taxa de aluguel e do custo de moradia nas cidades de São Paulo e Rio de Janeiro para o período de Janeiro de 2008 a Janeiro de 2014 utilizando uma abordagem quantitativa com base na expectativa de longo prazo da taxa de juros reais, na expectativa de inflação e na valorização do preço dos imóveis em uma janela de 1 ano. Os resultados indicam que a expectativa de longo prazo da taxa de juros reais tem um impacto relevante na variação da taxa de aluguel durante o período abordado, bem como a expectativa de inflação, mas em magnitude menor, enquanto a valorização passada de 1 ano não tem poder explicativo sobre a taxa de aluguel.

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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 tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.

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Este trabalho teve como objetivo verificar como as variáveis de juros, inflação, câmbio e atividade econômica influenciam no custo de colocação da dívida pública pré-fixada nos horizontes de um semestre, um, dois e quatro anos. Com este objetivo, empregou-se a construção de variáveis de duration constante a partir das taxas dos títulos pré-fixados da dívida pública. Os modelos possuem como base a estimação da relação entre a taxa básica de juros, taxas de câmbio e de inflação, vendas no varejo e custo da dívida pré-fixada, utilizando como ferramenta estatística o modelo de vetores autorregressivos. Como resultado concluímos que um aumento na taxa básica de juros no presente gera uma queda no custo da dívida pré-fixada, com o mercado precificando um futuro movimento de queda nos juros. Já uma apreciação do dólar impacta negativamente a dívida, de até um ano, pela necessidade de correção da taxa de juros relativa local e estrangeira e como possível resposta a um aumento de inflação. O aumento na inflação gera a necessidade de aumento dos juros básicos em um prazo mais curto, refletindo então na diminuição das taxas pré-fixadas mais longas a partir de dois anos. A consistente resposta à variável vendas no varejo resulta da precificação de um aumento futuro na taxa básica de juros com o objetivo de desaquecer a atividade econômica.

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A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

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Com base nos dados históricos do bid-ask spread dos ativos do mercado futuro de taxas de juros no Brasil, este estudo analisa se há evidência de presença de investidores com informação superior no período que antecede o COPOM. A partir de testes do Componente de Assimetria de Informação (CAI) medidos às vésperas de 21 reuniões do COPOM, realizadas entre outubro de 2011 e maio de 2014, encontramos evidências que: o CAI apresenta patamar superior para períodos que antecedem reunião cuja decisão não foi bem antecipada pelo mercado, sugerindo a presença de investidores com informação superior nessas circunstâncias. Contudo, não encontramos evidência de que haja qualquer relação entre o comportamento do CAI com o volume de negócios, nem que haja relação entre o comportamento do CAI com o posicionamento de determinados players, especificamente Pessoas Físicas e Pessoas Jurídicas Não Financeiras. Por outro lado, encontramos evidência de expressiva redução na CAI no dia seguinte ao COPOM, sinalizando a eficácia da comunicação do BC na ancoragem de expectativas e reforçando a reunião como evento propício para atuação de players com informação superior. Os resultados se tornam ainda mais relevantes quando se considera o contexto do período analisado, marcado pela presença de intensa volatilidade na SELIC e por uma investigação da CVM sobre insider trading no mercado de juros.

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Este trabalho demonstra como podemos usar opções sobre o Índice de Taxa Média de Depósitos Interfinanceiros de Um Dia (IDI) para extrair a função densidade de probabilidade (FDP) para os próximos passos do Comitê de Política Monetária (COPOM). Como a decisão do COPOM tem uma natureza discreta, podemos estimar a FDP usando Mínimo Quadrados Ordinários (MQO). Esta técnica permite incluir restrições sobre as probabilidades estimadas. As probabilidades calculadas usando opções sobre IDI são então comparadas com as probabilidades encontradas usando o Futuro de DI e as probabilidades calculadas através de pesquisas.