Determinantes da remuneração de debêntures no mercado brasileiro

Este estudo teve por objetivo encontrar dentre as características das debêntures, como rating, prazo e tipo de emissão, quais são os determinantes da remuneração desses títulos privados no Brasil. Além disso, inserimos duas dummies para capturar o efeito da crise financeira de 2008 sobre a remuneração das debêntures. Utilizamos 327 emissões indexadas ao IPCA e ao DI, que ocorreram entre 2000 e 2011. Os resultados nos mostram que, além do rating, variáveis como prazo, volume, existência de garantias, o tipo de emissão (ICVM 400 ou ICVM 476) e data de emissão posterior à crise financeira de 2008, determinam a remuneração das debêntures no Brasil.

Análise do comportamento financeiro de contas médicas em eventos cirúrgicos, comparado a índices inflacionários de preços e mercado de saúde

A prática de saúde no país passa por grandes e difíceis desafios. No que tange a financiamento o setor público ainda carece de um melhor dimensionamento e proposta estratégica. Já o setor privado tem sua crise pela falta de maios análise dos seus custos e suas variações. A regulação do setor suplementar ainda é muito jovem. Os grandes desafios da saúde e a busca de solução são uma constante para melhor dimensionar e gerir o processo. Vários são os fatores pressionam o modelo aumentando seus gastos e ainda em uma situação mais perversa sem nenhuma previsão. Há a necessidade urgente de se entender o modelo de gastos envolvidos e acima de tudo os fatores que mais interferem na variação desses gastos. O trabalho que segue busca entender melhor o problema de variação de custos destes serviços prestados, através da análise de três casos médicos de alta relevância: apendicectomia; histerectomia; e colecistectomia, observando a variação dos preços praticados em uma série histórica de 5 anos, comparando com índices econômicos e inflacionários como IPCA, variação dos preços dos planos de saúde pela ANS e variação dos custos médicos hospitalares. Como resultados observamos que para estes eventos clássicos e isolados eventos não há um padrão nítido de preços atrelados a qualquer destes índices, nem uma variação linear que permita uma maior e melhor análise. Ao mesmo tempo quando se aumenta o volume dos atendimentos, no mix dos três eventos passamos a observar uma relação bem próxima ao IPCA que por sua vez é muito próxima do índice de reajustes autorizado pela ANS no período. Muito há o que ser feito e estudado como forma de melhor entender este modelo de preços e custos, bem como suas variações.

Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo

O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados.

O impacto de choques inflacionários na estrutura a termo de taxas de juros

O presente trabalho analisa o impacto de surpresas inflacionárias, definidas como a diferença entre inflação esperada e inflação efetiva, sobre as variações na expectativa dos agentes em relação à política monetária, medida através da Estrutura a Termo de Taxa de Juros retirada dos contratos de juros futuros da BM&F. A abordagem empírica utilizada foi a do método dos Mínimos Quadrados Ordinários com erros robustos à heterocedasticidade, identificado a partir das variações exógenas decorrentes da divulgação mensal do índice IPCA de inflação. Para o período de janeiro de 2003 a outubro de 2012, os resultados estão em linha com que o que é esperado e mostram que os agentes alteram suas expectativas de política monetária quando são surpreendidos.

Núcleos de inflação no Brasil e poder preditivo da inflação total

Este trabalho tem por objetivo avaliar para o caso brasileiro uma das mais importantes propriedades esperadas de um núcleo: ser um bom previsor da inflação plena futura. Para tanto, foram utilizados como referência para comparação dois modelos construídos a partir das informações mensais do IPCA e seis modelos VAR referentes a cada uma das medidas de núcleo calculadas pelo Banco Central do Brasil. O desempenho das previsões foi avaliado pela comparação dos resultados do erro quadrático médio e pela aplicação da metodologia de Diebold-Mariano (1995) de comparação de modelos. Os resultados encontrados indicam que o atual conjunto de medidas de núcleos calculado pelo Banco Central não atende pelos critérios utilizados neste trabalho a essa característica desejada.

O poder preditivo da estrutura a termo da taxa de juros: uma abordagem com indicadores não lineares

Com base em uma metodologia desenvolvida por Frankel e Lown (1994), que surge para aperfeiçoar o arcabouço utilizado por Mishkin (1990a,1990b) ao permitir, em contraposição a este, a variação ao longo do tempo da taxa de juros real de longo prazo de uma economia, o presente trabalho se propõe a verificar o existência, para dados brasileiros, de evidências empíricas que suportem a aceitação da hipótese de que a estrutura a termo da curva de juros possui informações que auxiliam na previsão da trajetória futura da inflação, característica já encontrada em dados de algumas economias desenvolvidas, como Estados Unidos e Alemanha. A modificação marginal implementada por Frankel e Lown é importante porque permite que os resultados finais sejam interpretados dentro de um contexto teórico mais próximo da realidade, isto é, onde as decisões de política monetária são capazes de influenciar a variável acima mencionada. Analisa-se, para o período de janeiro de 2003 a janeiro de 2013, o poder explicativo que diversas medidas de inclinação da curva de juros local têm sobre a variação futura do índice de preços ao consumidor ampliado (IPCA), o mais importante da economia brasileira. Em linhas gerais, encontramos que, em consonância com a experiência internacional, independente de tratarmos os dados na forma com ou sem ajustes sazonais, ou de tratar as variáveis relativas à taxa de juros como logaritmo de um fator mais suas taxas ou de apresentá-las em seu próprio nível, existem evidências empíricas que indicam a existência de poder preditivo desta variável explicativa sobre a referida variável dependente, ou ao menos tornam difícil rejeitar, em um primeiro momento, esta hipótese inicial.

Medindo a credibilidade do banco central brasileiro

Este trabalho busca medir a credibilidade do Banco Central Brasileiro. Utiliza-se como medida da credibilidade, a variação do prêmio de risco de inflação em função de surpresas inflacionárias de curto prazo no índice IPCA. Primeiro evidencia-se que as expectativas inflacionárias de médio prazo são afetadas pelas surpresas inflacionárias, este efeito é causado por dois motivos, a indexação da economia e/ou a falta de credibilidade da autoridade monetária. Em seguida verifica-se que as surpresas inflacionárias também tem efeito sobre o premio de risco de inflação o que indica falta de credibilidade do banco central.

Forecasting Brazilian inflation by its aggregate and disaggregated data: a test of predictive power by forecast horizon

This work aims to compare the forecast efficiency of different types of methodologies applied to Brazilian Consumer inflation (IPCA). We will compare forecasting models using disaggregated and aggregated data over twelve months ahead. The disaggregated models were estimated by SARIMA and will have different levels of disaggregation. Aggregated models will be estimated by time series techniques such as SARIMA, state-space structural models and Markov-switching. The forecasting accuracy comparison will be made by the selection model procedure known as Model Confidence Set and by Diebold-Mariano procedure. We were able to find evidence of forecast accuracy gains in models using more disaggregated data

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

Previsão da inflação no Boletim Focus: uma avaliação

Este trabalho investiga e analisa as diferenças das taxas anuais de inflação realizadas com relação às previsões dos agentes econômicos do mercado para um ano à frente. Os índices analisados foram o IPCA, IPA-M, IGP-M e o IGP-DI. Referente à previsão dos agentes para cada índice, foi feito uma análise estatística e uma análise de séries temporais através do modelo ARIMA. Este último explicou o erro de previsão dos agentes econômicos através de valores passados, ou defasados, do próprio erro de previsão, além dos termos estocásticos.

Inflação sobe em dezembro, mas fecha o ano dentro do teto da meta do governo

Vice-diretor da FGV/DAPP, Rogério Sobreira, comenta sobre a divulgação do IPCA e a repercussão do anúncio nas redes sociais.

A velocidade de ajuste das necessidades de capital de giro : um estudo sobre amostra de empresas listadas na BM&FBovespa

O presente estudo - até onde se sabe inédito no Brasil – possui como principal objetivo avaliar alguns determinantes das necessidades de capital de giro comumente estudados na literatura e analisar de que forma as empresas se movimentam em direção a uma meta (target) de Net Trade Cycle (similar ao Ciclo de Caixa - CCC). Sabemos que o tema capital de giro ainda carece de teorias mais robustas dentro da área de finanças, e poucos estudos ainda são encontrados na literatura. Aqueles que decidem estudá-lo, observam que dado o seu atual estágio, ele tem sido pesquisado com o suporte de bases teóricas mais consolidadas, como por exemplo estrutura de capitais. Esses estudos têm se utilizado muito do conceito de meta para determinar a estrutura ótima de capitais, e com qual velocidade de ajuste procura-se adequar essa estrutura como forma de otimizar seus recursos. O fato de ainda não existir definições e/ou teorias mais definidas sobre o tema foi o grande motivador para a realização desse estudo, que emprega a velocidade de ajuste em direção a uma meta de capital de giro, utilizando como técnica para suporte a esse objetivo o Modelo de Ajustamento Parcial (MAP) e o Generalized Method of Moments (GMM). Com essa combinação inédita no mercado brasileiro quando o assunto é capital de giro, esperamos trazer novas contribuições para as comunidades acadêmicas e empresariais. Para a obtenção dos dados que compõem esse estudo de caráter quantitativo, utilizamos informações existentes na Economatica® e BCB – Banco Central do Brasil. Nessas bases de dados utilizamos os demonstrativos financeiros trimestrais entre os períodos de 31/Dez./2007 a 30/Jun./2014 (ajustados por inflação – IPCA) das empresas listadas na BM&FBovespa que possuíssem pelos menos 15 períodos (trimestres) consecutivos de dados, com isso chegamos a um total de um pouco mais de 2 mil observações e 105 empresas. Quanto ao método, utilizamos Painel de Dados Dinâmico (desbalanceado) e as seguintes técnicas foram empregadas como forma de atender ao principal objetivo do estudo (“Qual é a velocidade de ajuste das Necessidades de Capital de Giro?”): Modelo de Ajustamento Parcial para a análise dos determinantes das necessidades de capital de giro e movimentação em direção a uma meta e; Generalized Method of Moments (GMM) como técnica de controle aos possíveis efeitos de endogeneidade (BLUNDELL e BOND, 1998) e solução para o problema de autocorrelação residual (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19).

Fundos de investimento imobiliário e suas caracteristicas de hedge contra inflação no Brasil

Este trabalho tem por objetivo verificar a relação entre a inflação e o retorno dos fundos de investimento imobiliário no Brasil, uma vez que é amplamente difundida a crença de que imóveis tem seu valor corrigido pela inflação ao longo do tempo. Os indicadores de preços imobiliários utilizados foram IFIX, FIPEZAP e o IVG-R, testados contra as variáveis macroeconômicas de diferença entre as expectativas dos indicadores de inflação, representado pelo IPCA, e câmbio, e também contra as variáveis de risco de prazo, representada pela diferença entre o retorno aos títulos do tesouro com vencimento em 1 mês e em 30 anos, e a volatilidade dos mercados financeiros, representada pelo índice Ibovespa. Os resultados revelam que o retorno dos fundos de investimentos imobiliários e a variação dos índices de preço de imóveis utilizados têm pouca correlação com os índices de inflação e mais relação com as outras variáveis do modelo.

A grana do Japa na PF

O orçamento da PF perdeu R$ 1,4 bilhão desde 2013 (valores corrigidos pelo IPCA), segundo levantamento feito pela FGV/DAPP

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.