A previsão da demanda automotiva brasileira de longo prazo baseada em modelos econométricos univariados

A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).

Soluções de mobilidade no mercado corporativo : modelos de parceria em uma operadora móvel

A mobilização dos processos de negócio das grandes empresas permite um ganho de eficiência na condução dos negócios, por disponibilizar o acesso a sistemas corporativos à distância, em qualquer lugar e a qualquer hora. Aplicativos como automação de força de vendas, automação de técnico em campo, telemetria para setores como saúde, transporte logístico ou medição de energia elétrica são alguns exemplos do uso de soluções de mobilidade no mercado corporativo, através de uma rede de operadora móvel como meio de transmissão da informação sem fio. Os participantes envolvidos numa solução de mobilidade para atender as grandes empresas estão em um mercado de grande dinâmica tecnológica e ainda não é claro a melhor forma de atendimento a esta demanda. As empresas envolvidas numa solução de mobilidade podem ter benefícios se trabalharem em parcerias. Esta dissertação busca entender, do ponto de vista de uma operadora móvel, os desafios para a gestão em redes de soluções de mobilidade, como forma de alinhar os interesses do cliente, do desenvolvedor de aplicativos e da própria operadora. O método utilizado foi de pesquisa exploratória para identificar os desafios de gestão associados a este mercado. Para isto foram realizadas entrevistas em profundidade com responsáveis por uma operadora móvel, desenvolvedores de aplicativos móveis e cliente corporativo. Por fim, a dissertação utiliza conceitos teóricos de perspectiva de redes para analisar os desafios de gestão. O resultado da pesquisa busca analisar os desafios de prover soluções de mobilidade no mercado corporativo, a partir da perspectiva de uma operadora móvel. Concluiu-se que os principais desafios estão na definição da visão da rede, na adequação dos processos internos e na qualificação dos parceiros.

Impacto das negociações algorítmicas de alta frequência no mercado futuro de dólar

Este trabalho apresenta um estudo do impacto das negociações algorítmicas no processo de descoberta de preços no mercado de câmbio. Foram utilizados dados de negociação de alta frequência para contratos futuros de reais por dólar (DOL), negociados na Bolsa de Valores de São Paulo no período de janeiro a junho de 2013. No intuito de verificar se as estratégias algorítmicas de negociação são mais dependentes do que as negociações não algorítmicas, foi examinada a frequência em que algoritmos negociam entre si e comparou-se a um modelo benchmark que produz probabilidades teóricas para diferentes tipos de negociadores. Os resultados obtidos para as negociações minuto a minuto apresentam evidências de que as ações e estratégias de negociadores algorítmicos parecem ser menos diversas e mais dependentes do que aquelas realizadas por negociadores não algorítmicos. E para modelar a interação entre a autocorrelação serial dos retornos e negociações algorítmicas, foi estimado um vetor autorregressivo de alta frequência (VAR) em sua forma reduzida. As estimações mostram que as atividades dos algoritmos de negociação causam um aumento na autocorrelação dos retornos, indicando que eles podem contribuir para o aumento da volatilidade.

Um estudo sobre os impactos da surpresa dos indicadores macroeconômicos de atividade e inflação no mercado futuro brasileiro de juros

As diretrizes de política monetária são definidas com base em resultados dos indicadores macroeconômicos divulgados ao mercado periodicamente. Os agentes deste mercado respondem rapidamente às alterações de cenário, com o objetivo de obter lucro ou evitar perdas financeiras expressivas. Com este motivacional, a proposta deste trabalho é avaliar como reage o mercado futuro de juros diante da divulgação de surpresas em determinados indicadores macroeconômicos, propondo um indicador de surpresa agregado para prever os impactos causados. Através dos dados extraídos da Bloomberg e da BM&F Bovespa, foi construída uma base de dados simplificada pela adoção de premissas para mensuração do impacto das surpresas divulgadas no preço do DI Futuro. A padronização dos parâmetros, a realização dos testes de média e as regressões otimizadas pelo método OLS possibilitaram ponderar os indicadores econômicos de acordo com a oscilação que os mesmos causam a este mercado. Por fim, o teste de comparação mostrou que o indicador de surpresa proposto foi mais eficiente nas previsões da reação do mercado do que um indicador que pondere de forma igualitária todos os indicadores macroeconômicos.

Assimetria de informação no período que antecede o COPOM: uma análise a partir do mercado futuro de taxa de juros no Brasil

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.

Os impactos das intervenções do Banco Central do Brasil sobre os movimentos intradiários do mercado futuro de dólar

Esse trabalho avalia a influência das intervenções do Banco Central do Brasil (BCB) sobre o mercado de moeda estrangeira entre outubro de 2011 e dezembro de 2014. Utilizando dados intradiários para as cotações da taxa de câmbio e para as intervenções, são analisados, através da metodologia de estudo de eventos, os impactos das intervenções sobre o nível e volatilidade da taxa de câmbio. Os resultados mostram que as intervenções, quando não são esperadas pelo mercado, influenciam a taxa de câmbio e o efeito varia com o tamanho da intervenção. Por outro lado, não há evidências claras de que a atuação do BCB no mercado de câmbio contribui para reduzir a volatilidade cambial no curto prazo.

Análise da transmissão de volatilidade dos mercados internacionais para o Brasil

O objetivo deste trabalho é estimar e analisar o grau de transmissão de volatilidade de ativos como ações e moedas entre países utilizando a metodologia de decomposição de variância dos erros de previsão dos modelos de vetores autorregressivos (VAR). Especificamente para este trabalho, o foco foi a transmissão de volatilidade de outros países, como Estados Unidos e os países da Europa, para o Brasil. Podemos, dessa maneira, testar a hipótese de interdependência do Brasil em relação aos outros países em termos de volatilidade para os índices de ações e moedas. Ao final, encontraram-se evidências de que há transmissão de volatilidade de outros países para o Brasil, e que o grau de transmissão entre eles varia com o tempo, sem tendência e com saltos em períodos de incertezas. As evidências encontradas permitem um melhor balanceamento de carteiras entre diferentes países, facilitando o desenvolvimento de estratégias mais eficientes de hedge contra choques propagados entre mercados, além de servir como um sistema de alerta para eventuais distúrbios nos níveis de volatilidade dos mercados brasileiros.

Análise de contágio a partir do modelo de correlação condicional constante com mudança de regime Markoviana

Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de “muito restritiva”. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura.

Um estudo sobre a inter-relação dos mercados de ações e títulos públicos sob a ótica da liquidez e volatilidade

Na última década, a economia brasileira apresentou-se estável adquirindo maior credibilidade mundial. Dentre as opções de investimento, estão os mercados de ações e de títulos públicos. O portfolio de investimento dos agentes é determinado de acordo com os retornos dos ativos e/ou aversão ao risco, e a diversificação é importante para mitigar risco. Dessa forma, o objetivo principal do presente trabalho é estudar a inter-relação entre os mercados de títulos públicos e ações, avaliando aspectos de liquidez e quais variáveis representariam melhor esta relação, verificando também como respondem a um choque (surpresa econômica), pois a percepção de alteração do cenário econômico, ou variações de fluxo financeiro, pode alterar/inverter as relações entre esses mercados. Para isso, estimou-se modelos de vetores auto-regressivos - VAR, com variáveis de retorno, volatilidade e volume negociado para cada um dos mercados em combinações diferentes das variáveis representativas, visando encontrar o(s) modelo(s) mais descritivo(s) das inter-relações entre os mercados, dado a amostra utilizada, para aplicar a dummy de surpresa econômica. Em estudo semelhante Chordia, Sarkar e Subrahmanyam (2005) concluiram que choques de liquidez e volatilidade são positivamente correlacionado nos mercados de ações e títulos públicos em horizontes diários, indicando que os choques de liquidez e volatilidade são muitas vezes de natureza sistêmica. O mesmo não foi observado para a proxy de liquidez utilizada na amostra brasileira. Um resultado interessante a ser ressaltado deve-se as séries SMLL11 (índice Small Caps) e IDkAs (índice de duração constante ANBIMA) não possuírem relação de causalidade de Granger com as demais séries, mas os retornos dos IDkAs Granger causam os retornos do índice SMLL11. Por fim, o choque de surpresa econômica não se mostra explicativo sobre qualquer alteração nas inter-relações entre os mercados de títulos públicos e ações.

Fatores determinantes do preço de imóveis

Este estudo tem como objetivo determinar os principais fatores macroeconômicos que influenciam a formação do preço de imóveis, tomando como base o mercado imobiliário residencial da cidade de São Paulo entre os anos de 2001 e 2012. Para capturar o efeito endógeno do PIB, da taxa de juros e da bolsa de valores sobre o preço de imóveis, optou-se por um modelo VAR. Concluiu-se que, dentre as variáveis, o PIB foi o fator mais preponderante na formação do preço, chegando a ter um impacto quase três vezes superior à taxa de juros. Não foram encontradas evidências estatísticas significativas do efeito da bolsa sobre o preço dos imóveis. Constatou-se ainda que choques no PIB e na taxa de juros demoram, no mínimo, um ano para começarem a refletir sobre o preço. Essas conclusões foram mais robustas no período anterior à crise imobiliária americana de 2008.

Descoberta de preço nas opções de Petrobrás

Este trabalho tem como objetivo estudar o comportamento do mercado de ações e opções de Petrobrás utilizando a metodologia de price discovery (descoberta de preços). A partir de dados de alta frequência de ambos os mercados, fornecidos pela BM&FBOVESPA, os modelos econométricos utilizados nessa metodologia foram estimados e as medidas de Information Share (IS) e Component Share (CS) foram calculadas. Os resultados das análises indicaram dominância do mercado à vista no processo de descoberta de preços, dado que, para este mercado, foram observados valores acima de 66% para a medida IS e acima de 74% para a medida CS. Análises gráficas da função resposta ao impulso indicaram, também, que o mercado à vista é o mais eficiente.

Avaliação de opções: o caso brasileiro: utilização de modelos Arch na estimação dos parâmetros

o trabalho se refere à avaliação de opções através do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. É descrito o desenvolvimento da teoria de opções, desde os primórdios da existência de mercados organizados deste derivativo, no século XVII, até os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da década de 1990. É destacado o papel fundamental da estimação correta dos parâmetros a serem inseridos no modelo de avaliação. Após esta revisão, um teste do modelo Black-Scholes é realizado no mercado de opções sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estimação dos parâmetros e apurando-se a diferença existente entre o valor dado pelo modelo de avaliação e o observado no mercado. Novos mecanismos de apuração dos parâmetros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, são propostos, baseados no comportamento das séries históricas a eles referentes. A análise deste comportamento mostra a adequação destas séries à uma classe de modelos econométricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Três novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de opções são realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1). As diferenças, nos três casos, entre os valores dados pelo modelo Black-Scholes e os observados no mercado, foram computadas. Os resultados indicaram que o uso da volatilidade estimada através do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadrático médio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo não ocorreu com a utilização da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade teórica apresentada entre a série temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido à problemas encontrados na estimação dos parâmetros deste modelo ARCH-M(1). Também a inserção conjunta dos dois parâmetros estimados através dos modelos da classe ARCH não foi frutífera, ainda em função dos problemas de estimação dos modelos referentes à taxa de juros. As conclusões básicas do trabalho indicam que as série temporais em estudo são modeláveis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange à volatilidade.

Modelos alternativos de expectativas da taxa de cambio no brasil: uma avaliacao empirica

Este trabalho busca investigar o processo de formação de expectativas para a Taxa de Câmbio Nominal analisando comportamento das projeções para a Taxa de Câmbio para 1, 3, 6 e 12 meses a frente e a racionalidade destas previsões. Os resultados encontrados mostram que as expectativas de taxa de câmbio coletadas pelo Banco Central do Brasil preveem melhor o câmbio futuro do que as taxas futuras negociadas no mercado. O comportamento das expectativas tende a ser reversível e de rápida convergência para a taxa de equilíbrio de longo prazo e dá um peso significativo para as expectativas de taxa de cambio defasadas. No entanto, a hipótese das expectativas serem racionais foi rejeitada.