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

Verificação de ciclos no mercado segurador brasileiro

Este trabalho se propõe a avaliar a existência de ciclos de margem de subscrição no mercado segurador brasileiro para os grupos de ramos de automóvel, patrimonial, responsabilidade civil e transportes a partir de dados da SUSEP. É feita uma introdução em seguros, uma revisão dos artigos que foram realizados no mundo sobre o assunto assim como os estudos discorrendo sobre as possíveis causas para a existência destes ciclos. Em seguida são apresentadas as técnicas econométricas de séries de tempo estruturais e o teste HEGY utilizadas para a verificação dessa hipótese. Foram encontrados ciclos nos grupos de ramos de automóveis, patrimoniais e transportes e não encontramos evidências de ciclos para responsabilidade civil e nem para o agregado de ramos. Os resultados desse estudo sobre a existência, ou não dos ciclos, assim como sua duração considerando as particularidades de cada tipo de ramo, periodicidade das séries e utilização ou não da despesa de comercialização foram analisados para cada grupo de ramos, considerando suas particularidades. Finalmente se fez um comparativo dos resultados obtidos nesse estudo com o que está na literatura para diversos outros mercados de seguros de outros países.

Modelagem do produto interno bruto brasileiro utilizando modelos não lineares

O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.

Velocidade da moeda, inflação e ciclos de negócios no Brasil, 1900-2013

A presente tese é composta por três ensaios. O primeiro ensaio estuda os ciclos de negócios brasileiro no período dos anos 1900 até 2012. Uma série trimestral do PIB real é elaborada, utilizando um modelo estrutural de séries de tempo. A partir disso, um modelo com mudança Markoviana é proposto para que seja construída uma cronologia de ciclo de negócios. O modelo selecionado possui dois regimes distintos, cenários de expansão e de recessão, a datação obtida é comparada com outros estudos sobre o tema e são propostas caracterizações das fases de crescimento que podem apoiar estudos sobre a história econômica do Brasil. O segundo ensaio estuda o comportamento da velocidade da moeda no ciclo de negócios brasileiro de 1900 até 2013. Os resultados a partir das estimativas dos modelos de séries temporais, MS e GARCH, são utilizados para suportar esse estudo. Em termos gerais a velocidade da moeda no Brasil apresentou queda até a segunda Guerra Mundial, cresceu até meados dos anos 1990 e a partir disso segue em tendência de queda. A experiência inflacionária brasileira é capítulo importante de nossa história econômica. O objetivo do terceiro ensaio é estudar a volatilidade da inflação brasileira ao longo do tempo no período de 1939 até 2013, buscando descrever sua relação com a taxa de inflação, adotando como referência uma datação de ciclos de negócios. Para realizar essa descrição serão utilizados os resultados obtidos nas estimações de modelos econométricos das classes GARCH, BSM e MS. No caso brasileiro a indicação é que a taxa de inflação impacta positivamente sua volatilidade.

Essays on the credit channel of monetary policy: a case study for Brazil

The onset of the financial crisis in 2008 and the European sovereign crisis in 2010 renewed the interest of macroeconomists on the role played by credit in business cycle fluctuations. The purpose of the present work is to present empirical evidence on the monetary policy transmission mechanism in Brazil with a special eye on the role played by the credit channel, using different econometric techniques. It is comprised by three articles. The first one presents a review of the literature of financial frictions, with a focus on the overlaps between credit activity and the monetary policy. It highlights how the sharp disruptions in the financial markets spurred central banks in developed and emerging nations to deploy of a broad set of non conventional tools to overcome the damage on financial intermediation. A chapter is dedicated to the challenge face by the policymaking in emerging markets and Brazil in particular in the highly integrated global capital market. This second article investigates the implications of the credit channel of the monetary policy transmission mechanism in the case of Brazil, using a structural FAVAR (SFAVAR) approach. The term “structural” comes from the estimation strategy, which generates factors that have a clear economic interpretation. The results show that unexpected shocks in the proxies for the external finance premium and the credit volume produce large and persistent fluctuations in inflation and economic activity – accounting for more than 30% of the error forecast variance of the latter in a three-year horizon. Counterfactual simulations demonstrate that the credit channel amplified the economic contraction in Brazil during the acute phase of the global financial crisis in the last quarter of 2008, thus gave an important impulse to the recovery period that followed. In the third articles, I make use of Bayesian estimation of a classical neo-Keynesian DSGE model, incorporating the financial accelerator channel developed by Bernanke, Gertler and Gilchrist (1999). The results present evidences in line to those already seen in the previous article: disturbances on the external finance premium – represented here by credit spreads – trigger significant responses on the aggregate demand and inflation and monetary policy shocks are amplified by the financial accelerator mechanism. Keywords: Macroeconomics, Monetary Policy, Credit Channel, Financial Accelerator, FAVAR, DSGE, Bayesian Econometrics

Desagregação e pesos estocásticos em projeções de agregados econômicos : uma análise para o PIB brasileiro

O presente estudo tem como objetivo comparar e combinar diferentes técnicas de projeção para o PIB trimestral brasileiro de 1991 ao segundo trimestre de 2014, utilizando dados agregados, e dados desagregados com pesos fixos e estocásticos. Os modelos desagregados univariados e multivariados, assim como os pesos estocásticos, foram estimados pelo algoritmo Autometrics criado por Doornik (2009), através dos níveis de desagregação disponibilizados pelo IBGE no Sistema de Contas Nacionais. Os modelos agregados foram estimados pelo Autometrics, por Markov-Switching e por modelos estruturais de espaço-estado. A metodologia de comparação de projeções utilizada foi o Model Confidence Set, desenvolvida por Hanse, Lunde e Nason (2011). Foram realizadas duas simulações, sendo a primeira com a análise fora da amostra a partir de 2008, e a segunda a partir de 2000, com horizonte de projeção de até 6 passos à frente. Os resultados sugerem que os modelos desagregados com pesos fixos desempenham melhor nos dois primeiros passos, enquanto nos períodos restantes os modelos da série agregada geram melhores previsões.

Multiplicador fiscal nos países desenvolvidos e em desenvolvimento

A eficácia do estímulo fiscal ou uma política fiscal expansionista, tem sido alvo de análise e debate durante as últimas décadas, sendo estudada através de diferentes metodologias, períodos históricos e grupos de países. O trabalho tem como objetivo estudar o impacto da política fiscal em outras variáveis macroeconômicas relevantes, dentre elas: carga tributária, inflação, desemprego, poupança e taxa de investimento, nos últimos 20 anos, para países desenvolvidos e em desenvolvimento, e em especial o caso Brasileiro nos últimos 60 anos. Alguns trabalhos importantes, evidenciam que os choques fiscais dependem basicamente de algumas características principais dos países, como nível de desenvolvimento, regime cambial, abertura da economia e dívida pública, entre outras. Além disso, a resposta ao estímulo irá depender do estágio do ciclo econômico que determinada economia se encontra, recessão ou expansão. Os resultados encontrados com base no modelo autoregressivo estrutural (SVAR), através das função impulso resposta, demonstra que para ambos os grupos de países, desenvolvidos e em desenvolvimento, e também para o Brasil, à resposta do produto a um estímulo fiscal é negativo, ou seja, há uma queda do produto em função do estímulo fiscal.

O prêmio de inflação e a incerteza dos agentes econômicos

O prêmio de inflação é calculado pela diferença entre a inflação implícita (diferença entre a taxa de juro nominal e a taxa de juro real encontrada nos títulos públicos) e a projeção de inflação dos agentes econômicos. A mediana do prêmio de inflação no Brasil varia entre 0.2% e 0.5% ao ano. O presente artigo encontra evidência empírica de que um aumento na incerteza dos agentes sobre a expectativa de inflação impacta positivamente o prêmio de inflação. O grau de incerteza dos agentes é medido neste trabalho pelo desvio padrão das projeções de inflação no relatório Focus do Banco Central. O primeiro modelo VAR foi testado com o desvio padrão e os prêmios de inflação para os horizontes de 3, 6, 9, 12, 24 e 36 meses, e apresentou resposta estatisticamente significativa positiva a um impulso no desvio padrão para todos os prêmios exceto os de horizontes de 3 e 6 meses. As respostas ao impulso são semelhantes para os diferentes horizontes. Um segundo modelo VAR foi testado com o desvio padrão, o prêmio de inflação com horizonte de 12 meses, a inclinação entre os prêmios de horizonte de 6 e 24 meses e uma borboleta entre os prêmios de horizonte de 3, 12 e 36 meses para verificar se a incerteza impacta também a forma da curva de prêmio de inflação. Esse não apresentou resposta estatisticamente significativa a um impulso no desvio padrão. Concluiu-se que a incerteza dos agentes impacta a curva de prêmio de inflação em nível, porém sem efeitos significativos no formato da curva.

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.

O seguro garantia no contexto da nova realidade da construção naval brasileira

Vivemos um momento de grande crescimento da construção naval no mundo, que é impulsionado pelo crescimento do comércio entre as nações, em um mundo cada vez mais globalizado. O mesmo se repete no Brasil. O principal objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para o cálculo objetivo do valor a ser garantido ao cliente da indústria naval, de modo a criar os incentivos econômicos corretos para os artífices da relação principal-agente. Inicialmente descreverei a Tecnologia da Construção Naval e os problemas econômicos que encontramos, passando a seguir a expor o Mercado Naval, estando aí incluídos o lado consumidor e os produtores de navios, sendo eles nacionais ou internacionais. Finalmente passaremos ao detalhamento da solução de seguro proposta, com a formalização do tipo de seguro, nível de cobertura e monitoramento. Para tal utilizaremos a metodologia de Vector-Autorregression combinada a uma simulação de Monte Carlo. Os resultados encontrados são checados e apontamos os caminhos para aperfeiçoar a metodologia e possíveis usos alternativos para ela.

Política monetária e inflação no Brasil: uma análise pela função de impulso resposta generalizada

As décadas mais recentes têm marcado a supremacia dos regimes econômicos que privilegiam as responsabilidades fiscal e monetária. De forma ainda mais destacada, o sistema de metas de inflação vem ganhando espaço, com a adesão de um número crescente de países. No Brasil, sua introdução em 1999 colocou a política monetária em grande evidência, alimentando um prolongado debate acerca dos méritos e desvantagens da priorização absoluta da estabilização monetária. Este trabalho parte de um resumo histórico das práticas de política monetária no Brasil republicano. A seguir, procura-se aferir a eficiência dessas políticas no período posterior à estabilização alcançada pelo Plano Real, com a descrição da ferramenta adotada, a Função Impulso-Resposta Generalizada. Os resultados obtidos com esse instrumento permitem concluir que a autoridade monetária tem sido bem sucedida na gestão do regime de metas de inflação.

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.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise based upon data from a well known survey is also presented. Overall, theoretical and empirical results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

The welfare cost of macroeconomic uncertainty in the post-war period

With standard assumptions on preferences and a fully-fledged econometric model we computed the welfare costs of macroeconomic uncertainty for post-war U.S. using the BeveridgeNelson decomposition. Welfare costs are about 0.9% per-capita consumption ($175.00) and marginal welfare costs are about twice as large.

Growth, increasing returns, and public infrastructure : time series evidence

Initial endogenous growth models emphasized the importance of external effects and increasing retums in explaining growth. Empirically, this hypothesis can be confumed if the coefficient of physical capital per hour is unity in the aggregate production function. Previous estimates using time series data rejected this hypothesis, although cross-country estimates did nol The problem lies with the techniques employed, which are unable to capture low-frequency movements of high-frequency data. Using cointegration, new time series evidence confum the theory and conform to cross-country evidence. The implied Solow residual, which takes into account externaI effects to aggregate capital, has its behavior analyzed. The hypothesis that it is explained by government expenditures on infrasttucture is confIrmed. This suggests a supply-side role for government affecting productivity.