23 resultados para Error correction
Resumo:
The purpose of this paper is to test the implications of current account solvency for the savinginvestment correlation in developing countries. Since solvency is a long-run phenomenon, and given that the power of the standard unit root and cointegration tests is low, we exploit the panel structure of the sample of 29 developing countries. We find evidence that saving and investment are cointegrated and that the current account is stationary. Therefore, the Feldstein-Horioka correlations are not a puzzle in the sense they reflect the intertemporal budget constraint. The same results are obtained for different subsamples (Africa, Asia, and Latin America) and for different periods of time (1960-74 and 1975-96). We, then, suggest that an error correction model should distinguish between the long-run correlation, which reflects the solvency condition, and the short-run correlation, which could measure capital mobility.
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This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We nd that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.
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This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We find that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.
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This work proposes a method to examine variations in the cointegration relation between preferred and common stocks in the Brazilian stock market via Markovian regime switches. It aims on contributing for future works in "pairs trading" and, more specifically, to price discovery, given that, conditional on the state, the system is assumed stationary. This implies there exists a (conditional) moving average representation from which measures of "information share" (IS) could be extracted. For identification purposes, the Markov error correction model is estimated within a Bayesian MCMC framework. Inference and capability of detecting regime changes are shown using a Montecarlo experiment. I also highlight the necessity of modeling financial effects of high frequency data for reliable inference.
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A taxa de desemprego no Brasil sofreu redução significativa do começo do século XXI até o fim do ano de 2014. No entanto, esta redução significativa não foi acompanhada do esperado crescimento econômico disposto na teoria. Desta forma, constata-se que embora a taxa de desemprego tenha se reduzido, não necessariamente as pessoas estavam trabalhando e produzindo. Procurará se entender os fatores que influenciaram esta trajetória de redução da taxa de desemprego por meio de influência na PEA e no número de admissões de empregados, que aproximaremos à oferta e à demanda por mão de obra. Ou seja, pretende-se verificar as variáveis que influenciaram uma possível redução da oferta de trabalho, assim como uma maior demanda por trabalho, resultantes em uma redução da taxa de desemprego. Serão consideradas variáveis de renda, de transferência de renda, de educação e de crescimento econômico na análise das influências da baixa taxa de desemprego. Com base em um modelo vetor de correção de erros (VEC) pretende-se identificar quais variáveis efetivamente afetaram o panorama do desemprego.
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O objetivo deste trabalho é verificar se o ajustamento das condições de paridade de juros por expectativa do mercado (paridade descoberta) e por prêmios de risco (paridades coberta e descoberta) leva à validação da relação de não-arbitragem subjacente, ou pelo menos a resultados econométricos mais próximos de sua validação. Para isso, combinamos taxas de retornos de instrumentos de renda fixa domésticos e norte-americanos e aplicamos o arcabouço econométrico de séries de tempo. Como primeiro passo de investigação, aplicamos a paridade de juros (descoberta e coberta) na sua forma tradicional. No passo seguinte aplicamos os testes econométricos às condições de paridade ajustadas por um prêmio de risco. No caso da PDJ, não obtivemos resultados satisfatórios, mesmo ajustando pelos prêmios de risco. Esse ajuste propiciou uma mudança nos sinais dos coeficientes na direção correta, mas a magnitude do coeficiente da desvalorização cambial efetiva passou a destoar bastante da magnitude das outras séries. Apesar de termos obtido a validade da PCJ na forma tradicional, não esperaríamos este resultado, pois isso implicaria que o prêmio de risco país seria nulo para este período. Ajustando a PCJ pelo prêmio de risco de não-pagamento passa-se a não obter co integração entre as séries, ou seja, o prêmio de risco de não-pagamento teria um comportamento independente do prêmio futuro e do diferencial de juros. As possíveis causas para a não obtenção dos resultados esperados são: intervalo amostraI menor que 3 anos, erro de medida dos dados de survey ou tentativa do Banco Central de controlar a taxa de câmbio nominal e as taxas de juros domésticas simultaneamente.
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Convex combinations of long memory estimates using the same data observed at different sampling rates can decrease the standard deviation of the estimates, at the cost of inducing a slight bias. The convex combination of such estimates requires a preliminary correction for the bias observed at lower sampling rates, reported by Souza and Smith (2002). Through Monte Carlo simulations, we investigate the bias and the standard deviation of the combined estimates, as well as the root mean squared error (RMSE), which takes both into account. While comparing the results of standard methods and their combined versions, the latter achieve lower RMSE, for the two semi-parametric estimators under study (by about 30% on average for ARFIMA(0,d,0) series).