Uma abordagem GVAR de previsões de taxas de câmbio

O presente trabalho propõe um modelo de previsão simultânea de taxas de câmbio de vários países utilizando a abordagem GVAR e analisa a qualidade destas previsões. Para isso foram utilizados dados de 10 países ou regiões de taxa de câmbio, taxas de juros e nível de preços com frequência mensal entre 2003 e 2015. As previsões foram feitas utilizando janela móvel de 60 meses e avaliadas através da comparação dos erros quadráticos médios contra o benchmark padrão, o random walk, e dos testes de Pesaran e Timmermann e de Diebold e Mariano. Foram feitas previsões out-of-sample para horizontes de 1, 3, 12 e 18 meses. Os resultados mostram que o modelo proposto não consegue superar sistematicamente o random walk, contudo apresenta algum poder de previsão em alguns casos específicos

Theoretical and empirical essays on microeconometrics

This Master Thesis consists of one theoretical article and one empirical article on the field of Microeconometrics. The first chapter\footnote{We also thank useful suggestions by Marinho Bertanha, Gabriel Cepaluni, Brigham Frandsen, Dalia Ghanem, Ricardo Masini, Marcela Mello, Áureo de Paula, Cristine Pinto, Edson Severnini and seminar participants at São Paulo School of Economics, the California Econometrics Conference 2015 and the 37\textsuperscript{th} Brazilian Meeting of Econometrics.}, called \emph{Synthetic Control Estimator: A Generalized Inference Procedure and Confidence Sets}, contributes to the literature about inference techniques of the Synthetic Control Method. This methodology was proposed to answer questions involving counterfactuals when only one treated unit and a few control units are observed. Although this method was applied in many empirical works, the formal theory behind its inference procedure is still an open question. In order to fulfill this lacuna, we make clear the sufficient hypotheses that guarantee the adequacy of Fisher's Exact Hypothesis Testing Procedure for panel data, allowing us to test any \emph{sharp null hypothesis} and, consequently, to propose a new way to estimate Confidence Sets for the Synthetic Control Estimator by inverting a test statistic, the first confidence set when we have access only to finite sample, aggregate level data whose cross-sectional dimension may be larger than its time dimension. Moreover, we analyze the size and the power of the proposed test with a Monte Carlo experiment and find that test statistics that use the synthetic control method outperforms test statistics commonly used in the evaluation literature. We also extend our framework for the cases when we observe more than one outcome of interest (simultaneous hypothesis testing) or more than one treated unit (pooled intervention effect) and when heteroskedasticity is present. The second chapter, called \emph{Free Economic Area of Manaus: An Impact Evaluation using the Synthetic Control Method}, is an empirical article. We apply the synthetic control method for Brazilian city-level data during the 20\textsuperscript{th} Century in order to evaluate the economic impact of the Free Economic Area of Manaus (FEAM). We find that this enterprise zone had positive significant effects on Real GDP per capita and Services Total Production per capita, but it also had negative significant effects on Agriculture Total Production per capita. Our results suggest that this subsidy policy achieve its goal of promoting regional economic growth, even though it may have provoked mis-allocation of resources among economic sectors.

Essays in applied econometrics

Using a unique dataset on Brazilian nominal and real yield curves combined with daily survey forecasts of macroeconomic variables such as GDP growth, inflation, and exchange rate movements, we identify the effect of surprises to the Brazilian interbank target rate on expected future nominal and real short rates, term premia, and inflation expectations. We find that positive surprises to target rates lead to higher expected nominal and real interest rates and reduced nominal and inflation term premia. We also find a strongly positive relation between both real and nominal term premia and measures of dispersion in survey forecasts. Uncertainty about future exchange rates is a particularly important driver of variations in Brazilian term premia.

Conexões políticas e o desempenho empresarial pós-aquisição no Brasil

Este estudo buscou analisar o efeito das conexões políticas das empresas no nível do Conselho de Administração sobre o desempenho, após o processo de aquisição. Estudos anteriores já identificaram esta relação apontando efeitos, de positivos a neutros das conexões políticas sobre o desempenho, além de influenciar a frequência e o tamanho das operações (BROCKMAN; RUI; ZOU, 2013; LIU; WANG; ZHANG, 2013). Esta pesquisa estende tais análises aplicando o modelo para as empresas brasileiras além de incluir informações sobre o tipo de conexão política para avaliar diferentes impactos. Este estudo foi conduzido dentro do âmbito das empresas compradoras listadas na BM&Bovespa entre os anos de 1999 e 2014, utilizando modelos econométricos de Propensity Score Matching e dados em painel. Partindo da análise de currículos dos conselheiros, foram codificados os diferentes tipos de conexão, como instituições financeiras públicas e de desenvolvimento e agências reguladoras além das formas tradicionais de conexões políticas (FACCIO, 2006). Com base nos resultados foi encontrada uma associação entre as conexões com agências reguladoras e o desempenho pós-aquisição das empresas adquirentes, bem como indícios de uma relação entre os efeitos das conexões com bancos públicos e de desenvolvimento. Não foi possível apontar resultados para as conexões políticas tradicionais

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility's clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Reviewing the de nition and measurement of speculative bubbles in context of contagion, this paper analyses the DotCom bubble in American and European equity markets using the dynamic conditional correlation (DCC) model proposed by (Engle and Sheppard 2001) as on one hand as an econometrics explanation and on the other hand the behavioral nance as an psychological explanation. Contagion is de ned in this context as the statistical break in the computed DCCs as measured by the shifts in their means and medians. Even it is astonishing, that the contagion is lower during price bubbles, the main nding indicates the presence of contagion in the di¤erent indices among those two continents and proves the presence of structural changes during nancial crisis

Effect of price and in-store promotion on sales: a study of distinct regions in an emerging market

Increasing competition caused by globalization, high growth of some emerging markets and stagnation of developed economies motivate Consumer Packaged Goods (CPGs) manufacturers to drive their attention to emerging markets. These companies are expected to adapt their marketing activities to the particularities of these markets in order to succeed. In a country classified as emerging market, regions are not alike and some contrasts can be identified. In addition, divergences of marketing variables effect can also be observed in the different retail formats. The retail formats in emerging markets can be segregated in chain self-service and traditional full-service. Thus, understanding the effectiveness of marketing mix not only in country aggregated level data can be an important contribution. Inasmuch as companies aim to generate profits from emerging markets, price is an important marketing variable in the process of creating competitive advantage. Along with price, promotional variables such as in-store displays and price cut are often viewed as temporary incentives to increase short-term sales. Managers defend the usage of promotions as being the most reliable and fastest manner to increase sales and then short-term profits. However, some authors alert about sales promotions disadvantages; mainly in the long-term. This study investigates the effect of price and in-store promotions on sales volume in different regions within an emerging market. The database used is at SKU level for juice, being segregated in the Brazilian northeast and southeast regions and corresponding to the period from January 2011 to January 2013. The methodological approach is descriptive quantitative involving validation tests, application of multivariate and temporal series analysis method. The Vector-Autoregressive (VAR) model was used to perform the analysis. Results suggest similar price sensitivity in the northeast and southeast region and greater in-store promotion sensitivity in the northeast. Price reductions show negative results in the long-term (persistent sales in six months) and in-store promotion, positive results. In-store promotion shows no significant influence on sales in chain self-service stores while price demonstrates no relevant impact on sales in traditional full-service stores. Hence, this study contributes to the business environment for companies wishing to manage price and sales promotions for consumer brands in regions with different features within an emerging market. As a theoretical contribution, this study fills an academic gap providing a dedicated price and sales promotion study to contrast regions in an emerging market.

Revisiting the synthetic control estimator

The synthetic control (SC) method has been recently proposed as an alternative to estimate treatment effects in comparative case studies. The SC relies on the assumption that there is a weighted average of the control units that reconstruct the potential outcome of the treated unit in the absence of treatment. If these weights were known, then one could estimate the counterfactual for the treated unit using this weighted average. With these weights, the SC would provide an unbiased estimator for the treatment effect even if selection into treatment is correlated with the unobserved heterogeneity. In this paper, we revisit the SC method in a linear factor model where the SC weights are considered nuisance parameters that are estimated to construct the SC estimator. We show that, when the number of control units is fixed, the estimated SC weights will generally not converge to the weights that reconstruct the factor loadings of the treated unit, even when the number of pre-intervention periods goes to infinity. As a consequence, the SC estimator will be asymptotically biased if treatment assignment is correlated with the unobserved heterogeneity. The asymptotic bias only vanishes when the variance of the idiosyncratic error goes to zero. We suggest a slight modification in the SC method that guarantees that the SC estimator is asymptotically unbiased and has a lower asymptotic variance than the difference-in-differences (DID) estimator when the DID identification assumption is satisfied. If the DID assumption is not satisfied, then both estimators would be asymptotically biased, and it would not be possible to rank them in terms of their asymptotic bias.

Dynamic D-Vine copula model with applications to Value-at-Risk (VaR)

Regular vine copulas are multivariate dependence models constructed from pair-copulas (bivariate copulas). In this paper, we allow the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially time-varying, following a nonlinear restricted ARMA(1,m) process, in order to obtain a very flexible dependence model for applications to multivariate financial return data. We investigate the dependence among the broad stock market indexes from Germany (DAX), France (CAC 40), Britain (FTSE 100), the United States (S&P 500) and Brazil (IBOVESPA) both in a crisis and in a non-crisis period. We find evidence of stronger dependence among the indexes in bear markets. Surprisingly, though, the dynamic D-vine copula indicates the occurrence of a sharp decrease in dependence between the indexes FTSE and CAC in the beginning of 2011, and also between CAC and DAX during mid-2011 and in the beginning of 2008, suggesting the absence of contagion in these cases. We also evaluate the dynamic D-vine copula with respect to Value-at-Risk (VaR) forecasting accuracy in crisis periods. The dynamic D-vine outperforms the static D-vine in terms of predictive accuracy for our real data sets.

A utilização de modelos de duração para gerenciar risco de crédito

Os modelos hazard, também conhecidos por modelos de tempo até a falência ou duração, são empregados para determinar quais variáveis independentes têm maior poder explicativo na previsão de falência de empresas. Consistem em uma abordagem alternativa aos modelos binários logit e probit, e à análise discriminante. Os modelos de duração deveriam ser mais eficientes que modelos de alternativas discretas, pois levam em consideração o tempo de sobrevivência para estimar a probabilidade instantânea de falência de um conjunto de observações sobre uma variável independente. Os modelos de alternativa discreta tipicamente ignoram a informação de tempo até a falência, e fornecem apenas a estimativa de falhar em um dado intervalo de tempo. A questão discutida neste trabalho é como utilizar modelos hazard para projetar taxas de inadimplência e construir matrizes de migração condicionadas ao estado da economia. Conceitualmente, o modelo é bastante análogo às taxas históricas de inadimplência e mortalidade utilizadas na literatura de crédito. O Modelo Semiparamétrico Proporcional de Cox é testado em empresas brasileiras não pertencentes ao setor financeiro, e observa-se que a probabilidade de inadimplência diminui sensivelmente após o terceiro ano da emissão do empréstimo. Observa-se também que a média e o desvio-padrão das probabilidades de inadimplência são afetados pelos ciclos econômicos. É discutido como o Modelo Proporcional de Cox pode ser incorporado aos quatro modelos mais famosos de gestão de risco .de crédito da atualidade: CreditRisk +, KMV, CreditPortfolio View e CreditMetrics, e as melhorias resultantes dessa incorporação

Política monetária e o canal do crédito bancário : verificação da existência do canal de crédito no Brasil no período de janeiro 2000 a março 2007

O objetivo desse trabalho é verificar evidências empíricas do canal de crédito como transmissor da política monetária no Brasil no período de janeiro de 2000 a março de 2007. A metodologia utilizada baseou-se na relação entre as séries temporais agregadas de variáveis de política monetária, mercado de crédito, mercado monetário e inflação. Os testes econométricos foram realizados com os dados agregados utilizando-se os modelos VAR (vetor autoregressivo) e VEC (vetor de correção de erros) para analisar as séries temporais. Foi observado o comportamento do mercado de emissão de dívida como fonte alternativa de financiamento externo das empresas, além do crédito bancário, de modo a se avaliar se há um deslocamento para outras fontes de financiamento externo pelo efeito de um choque monetário. A conclusão que emerge dos testes econométricos indica a importância do crédito bancário na transmissão da política monetária, identificada através dos efeitos de causalidade e as reações de impulso-resposta encontradas. A observação do aumento nas emissões privadas das empresas para atender suas necessidades de financiamento externo dá indicação de que a redução do crédito, após contração monetária, ocorre pelo lado da oferta de crédito pelos bancos.

Modelos para classificação de empresas com vistas a concessão de crédito

Trata da apresentação de modelos para classificação de empresas, quanto à condição de solvência, para fins de concessão de crédito. Aborda aspectos conceituais e teóricos necessários à caracterização da função creditícia como uma função financeira e apresenta os modelos aplicáveis para empresas comerciais e industriais, sendo tais modelos suportados por confirmações empíricas.

Perda esperada com operações de crédito : uma aplicação dos modelos da classe GAMLSS

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(%).

Analisando o risco de uma carteira de crédito via simulações de Monte Carlo

Neste trabalho, analisamos utilização da metodologia CreditRLsk+ do Credit Suisse sua adequação ao mercado brasileiro, com objetivo de calcular risco de uma carteira de crédito. Certas hipóteses assumidas na formulação do modelo CreditRisk+ não valem para o mercado brasileiro, caracterizado, por exemplo, por uma elevada probabilidade de defcnilt. Desenvolvemos, então, uma metodologia para cálculo da distribuição de perdas através do método de Simulação de Monte Cario, alterando algumas hipóteses originais do modelo com objetivo de adaptá-lo ao nosso mercado. utilização de simulações também oferece resultados mais precisos em situações onde as carteiras possuem uma pequena população de contratos, além de eliminar possíveis problemas de convergência do método analítico, mesmo considerando as hipóteses do modelo original. Verifica-se ainda que tempo computacional pode ser menor que da metodologia original, principalmente em carteiras com elevado número de devedores de perfis distintos com alocações em diversos setores da economia. Tendo em vista as restrições acima, acreditamos que metodologia proposta seja uma alternativa para forma analítica do modelo CreditRisk+. Apresentamos exemplos de utilização resultados providos por estas simulações. ponto central deste trabalho realçar importância da utilização de metodologias alternativas de medição de risco de crédito que incorporem as particularidades do mercado brasileiro.

Aspectos macroeconômicos da reforma da Previdência Social no Brasil: duas análises em equilíbrio geral com restrições ao crédito

Este trabalho utiliza dois modelos de simulação matemática de equilíbrio geral na presença de restrições ao crédito com o propósito de analisar o quadro macroeconômico em estado estacionário resultante de uma reforma previdenciária que substitua o regime de repartição pelo de capitalização, executada sob diversas condições. Embora ambos os modelos adotem o esmo conjunto de hipóteses básicas, eles diferem quanto ao mecanismo de funcionamento da Previdência Social sob o regime de repartição. No primeiro, supõe-se a operação de um sistema de contribuição definida orçamentariamente equilibrado. Já o segundo introduz um regime de repartição com a dupla característica de beneficio definido e de contribuição definida, condição que dá origem a um desequilíbrio orçamentário endógeno.