Análise do comportamento das expectativas de inflação no Brasil sob uma regra de aprendizado

Os estudos sobre as expectativas de inflação no Brasil rejeitam a hipótese de racionalidade. Essa rejeição se dá por meio de testes estatísticos que identificam a existência de um viés sistemático quando comparamos a expectativa de inflação e a inflação realizada. Atualizamos alguns destes testes com o tamanho de amostra disponível atualmente. No presente trabalho, realizamos um experimento de Monte Carlo que simula o comportamento da inflação e da sua expectativa em um modelo DSGE. Esse modelo inclui uma regra monetária sujeita a choques transitórios e permanentes (que representam uma mudança de regime). A partir das séries simuladas com esses modelos, realizamos testes estatísticos para verificar se os resultados são semelhantes aos observados na prática. O exercício de simulação realizado não foi capaz de gerar séries com essas mesmas características, não trazendo evidência que esse mecanismo de aprendizado possa explicar o viés encontrado nas expectativas de inflação.

Convergence analysis of sampling-based decomposition methods for risk-averse multistage stochastic convex programs

We consider a class of sampling-based decomposition methods to solve risk-averse multistage stochastic convex programs. We prove a formula for the computation of the cuts necessary to build the outer linearizations of the recourse functions. This formula can be used to obtain an efficient implementation of Stochastic Dual Dynamic Programming applied to convex nonlinear problems. We prove the almost sure convergence of these decomposition methods when the relatively complete recourse assumption holds. We also prove the almost sure convergence of these algorithms when applied to risk-averse multistage stochastic linear programs that do not satisfy the relatively complete recourse assumption. The analysis is first done assuming the underlying stochastic process is interstage independent and discrete, with a finite set of possible realizations at each stage. We then indicate two ways of extending the methods and convergence analysis to the case when the process is interstage dependent.

The equity premium puzzle: um estudo de viés de seleção dos ativos

As empresas de capital aberto, listadas em bolsa de valores, são naturalmente aquelas que vieram apresentando retornos superiores perante às demais empresas do seu setor. Assim, será que o viés de seleção desses ativos in uencia sigini cativamente no resultado do Equity Premium Puzzle, primordialmente lançado por Mehra and Prescott (1985)? É essa pergunta que este trabalho investiga e conclui que, sim, de fato pode haver uma in uência desse viés em explicar o Puzzle . Para isso, iremos gerar uma economia cujos ativos, por hipótese, sejam preci cados de acordo com o fator estocástico de desconto (SDF) baseado em consumo, ou seja, os modelos conhecidos como CCAPM (Consumption Capital Asset Pricing Model). Assim, essa economia será gerada via simulação de Monte Carlo, de forma que iremos construir um índice benchmark dessa economia, nos quais participariam apenas os ativos que foram historicamente mais rentáveis. Adota-se tal metodologia em paralelo à forma como os reais benchmarks são construidos (S&P 500, Nasdaq, Ibovespa), em que neles participam, basicamente, as empresas de capital aberta mais negociadas em Bolsa de Valores, que são, comumente, as empresas historicamente mais rentáveis da economia. Em sequência, iremos realizar a estimação via GMM (Generalized Method of Moments) de um dos parâmetros de interesse de uma economia CCAPM: o coe ciente de aversão relativa ao risco (CRRA). Finalmente, os resultados obtidos são comparados e analisados quanto ao viés de estimação.

A study on time-varying quantile and its applications

This Thesis is the result of my Master Degree studies at the Graduate School of Economics, Getúlio Vargas Foundation, from January 2004 to August 2006. am indebted to my Thesis Advisor, Professor Luiz Renato Lima, who introduced me to the Econometrics' world. In this Thesis, we study time-varying quantile process and we develop two applications, which are presented here as Part and Part II. Each of these parts was transformed in paper. Both papers were submitted. Part shows that asymmetric persistence induces ARCH effects, but the LMARCH test has power against it. On the other hand, the test for asymmetric dynamics proposed by Koenker and Xiao (2004) has correct size under the presence of ARCH errors. These results suggest that the LM-ARCH and the Koenker-Xiao tests may be used in applied research as complementary tools. In the Part II, we compare four different Value-at-Risk (VaR) methodologies through Monte Cario experiments. Our results indicate that the method based on quantile regression with ARCH effect dominates other methods that require distributional assumption. In particular, we show that the non-robust method ologies have higher probability to predict VaRs with too many violations. We illustrate our findings with an empirical exercise in which we estimate VaR for returns of São Paulo stock exchange index, IBOVESPA, during periods of market turmoil. Our results indicate that the robust method based on quantile regression presents the least number of violations.

Nonparametric specification tests for conditional duration models

This paper deals with the testing of autoregressive conditional duration (ACD) models by gauging the distance between the parametric density and hazard rate functions implied by the duration process and their non-parametric estimates. We derive the asymptotic justification using the functional delta method for fixed and gamma kernels, and then investigate the finite-sample properties through Monte Carlo simulations. Although our tests display some size distortion, bootstrapping suffices to correct the size without compromising their excellent power. We show the practical usefulness of such testing procedures for the estimation of intraday volatility patterns.

Predictability of equity models

In this study, we verify the existence of predictability in the Brazilian equity market. Unlike other studies in the same sense, which evaluate original series for each stock, we evaluate synthetic series created on the basis of linear models of stocks. Following Burgess (1999), we use the “stepwise regression” model for the formation of models of each stock. We then use the variance ratio profile together with a Monte Carlo simulation for the selection of models with potential predictability. Unlike Burgess (1999), we carry out White’s Reality Check (2000) in order to verify the existence of positive returns for the period outside the sample. We use the strategies proposed by Sullivan, Timmermann & White (1999) and Hsu & Kuan (2005) amounting to 26,410 simulated strategies. Finally, using the bootstrap methodology, with 1,000 simulations, we find strong evidence of predictability in the models, including transaction costs.

Avaliação de métodos numéricos para precificação de derivativos: aplicação ao mercado brasileiro

Os objetivos deste trabalho foram (i) rever métodos numéricos para precificação de derivativos; e (ii) comparar os métodos assumindo que os preços de mercado refletem àqueles obtidos pela fórmula de Black Scholes para precificação de opções do tipo européia. Aplicamos estes métodos para precificar opções de compra da ações Telebrás. Os critérios de acurácia e de custo computacional foram utilizados para comparar os seguintes modelos binomial, Monte Carlo, e diferenças finitas. Os resultados indicam que o modelo binomial possui boa acurácia e custo baixo, seguido pelo Monte Carlo e diferenças finitas. Entretanto, o método Monte Carlo poderia ser usado quando o derivativo depende de mais de dois ativos-objetos. É recomendável usar o método de diferenças finitas quando se obtém uma equação diferencial parcial cuja solução é o valor do derivativo.

Análise de métodos numéricos para precificação de opções

Analisa e compara, sob as óticas de acurácia e custo, os principais métodos numéricos (simulação de Monte carlo, métodos de diferenças finitas, e modelos baseados em lattice para precificação de opções financeiras, exóticas e reais. Aponta as situações onde cada método deve ser empregado, e apresenta os algoritmos necessários para implementação dos métodos numéricos na prática.

Desenvolvimento de modelo de risco de porfólio para carteiras de crédito a pessoas físicas

Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.

Econometria espacial: discutindo medidas para a Matriz de ponderação espacial

Com o crescente uso das teorias e métodos vindos das áreas de economia regional e urbana, economia e econometria espacial na fronteira entre as áreas de economia e políticas públicas, estudar esse arcabouço teórico e metodológico torna-se relevante no campo da análise de políticas públicas. O objetivo geral dessa dissertação é discutir de modo crítico aspectos da literatura de econometria espacial e sua aplicabilidade, com especial foco na comparação entre os diferentes modelos e matrizes de ponderação espacial. Esse estudo procura analisar diferentes formas de medidas que permitem a construção de uma matriz de ponderação espacial, bem como testar por meio de simulação experimental e em uma aplicação empírica a robustez de algumas dessas matrizes e de diferentes modelos. Dadas as indicações da literatura e as evidências mostradas nessa dissertação, a estratégia mais confiável para a busca de um modelo parece ser utilizar as estimativas dos modelos, em conjunto com as estatísticas de Moran, para identificar presença de algum tipo de correlação espacial, e do teste LM da variável dependente, para indicar esse tipo de correlação especificamente. Observa-se que, de modo geral, não há muita diferença em termos de esperança dos parâmetros não espaciais, quando comparadas a estimações tradicionais com as que utilizam as técnicas espaciais. Com isso, a indicação que se pode fazer é que o uso das ferramentas de econometria espacial deve ser aplicado quando o interesse da análise é justamente na estimação dos parâmetros de correlação espacial. Comparando o uso da matriz de contigüidade no lugar da matriz de distâncias, é possível notar que a matriz de contigüidade não é, de forma geral, uma boa substituição para a matriz de distâncias. Ela capta parcialmente o efeito de rho e lambda, além de captar erroneamente lambda, quando este inexiste.

Term structure dynamics and no-arbitrage under the Taylor rule

A determinação da taxa de juros estrutura a termo é um dos temas principais da gestão de ativos financeiros. Considerando a grande importância dos ativos financeiros para a condução das políticas econômicas, é fundamental para compreender a estrutura que é determinado. O principal objetivo deste estudo é estimar a estrutura a termo das taxas de juros brasileiras, juntamente com taxa de juros de curto prazo. A estrutura a termo será modelado com base em um modelo com uma estrutura afim. A estimativa foi feita considerando a inclusão de três fatores latentes e duas variáveis ​​macroeconômicas, através da técnica Bayesiana da Cadeia de Monte Carlo Markov (MCMC).

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties as well as the traditional ones. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank using our proposed procedure, relative to an unrestricted VAR or a cointegrated VAR estimated by the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration. Two empirical applications forecasting Brazilian in ation and U.S. macroeconomic aggregates growth rates respectively show the usefulness of the model-selection strategy proposed here. The gains in di¤erent measures of forecasting accuracy are substantial, especially for short horizons.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. A Monte Carlo study explores the finite sample performance of this procedure and evaluates the forecasting accuracy of models selected by this procedure. Two empirical applications confirm the usefulness of the model selection procedure proposed here for forecasting.

Gestão estratégica de riscos de um ativo de produção de petróleo: uma abordagem quantitativa

O objetivo dessa dissertação é estabelecer um modelo quantitativo de gestão de riscos estratégicos de um ativo de produção de petróleo, notadamente o valor em risco do seu fluxo de caixa e de sua rentabilidade. Para tanto, foi utilizado um modelo de fluxo de caixa onde a receita operacional foi definida como variável estocástica. A receita operacional foi estimada a partir de uma função de perdas que descreve o volume de produção de petróleo, e de uma trajetória de preços definida por um modelo geométrico browniano sem reversão a média e com volatilidade descrita por um processo GARCH. Os resultados obtidos demonstram que o modelo proposto é capaz de fornecer informações importantes para a gestão de riscos de ativos de produção de petróleo ao passo que permite a quantificação de diferentes fatores de risco que afetam a rentabilidade das operações. Por fim, o modelo aqui proposto pode ser estendido para a avaliação do risco financeiro e operacional de um conjunto de ativos de petróleo, considerando sua estrutura de dependência e a existência de restrições de recursos financeiros, físicos e humanos.

Apreçamento de opção implícita de resgate de um CDB flutuante atrelado ao CDI após o período de carência

O funcionamento dos bancos comerciais implica no sucesso de suas estratégias de captação de depósitos a prazo. O Certificado de Depósito Bancário (CDB) é um dos instrumentos mais utilizados para este fim. 95% dos CDBs são flutuantes e atrelados ao CDI, sendo que grande parte destes CDBs tem data de carência pré-definida para o resgate. Esta característica é responsável pela opção implícita de resgate oferecida ao investidor. Ou seja, o investidor tem a prerrogativa de resgatar seu investimento entre a data de carência e o vencimento do CDB sem que seja penalizado por isso. Este trabalho apresenta um método de apreçamento da opção de resgate implícita no CDB utilizando o modelo de Black Derman Toy. A técnica empregada inova ao considerar o nível da estrutura a termo de taxa de juros tanto em relação à curva de CDBs observada no mercado, quanto a sua volatilidade. Entretanto, a volatilidade é preservada e, por isso, não é contaminada pelas oscilações da estrutura a termo. No procedimento foram utilizados os CDBs do banco de dados da Cetip com valores maiores que quinhentos mil reais emitidos entre 2007 e 2009. Assumiu-se que todos os investidores eram racionais e não precisaram recorrer aos seus investimentos, portanto só resgataram seus recursos após o fim do prazo de carência. Com o intuito de verificar a validade dos preços calculados através do modelo Black Derman Toy, foi aplicada a técnica da simulação de Monte Carlo com a criação de dez mil trajetórias para o preço do ativo. Os resultados obtidos através do modelo proposto foram confirmados quando confrontados com a simulação de Monte Carlo.