Emissões de eurobonds tem impacto no cupom cambial?

Este estudo tem por objetivo estimar o impacto do fluxo de emissões corporativas brasileiras em dólar sobre o cupom cambial. Podemos entender o cupom cambial, sob a ótica da Paridade Coberta da Taxa de Juros, como resultado de dois componentes: Taxa de juros externa (Libor) e Risco País. Desvios adicionais sobre a Paridade podem ser explicados por diversos fatores como custos de transação, liquidez, fluxos em transações de arbitragem de empresas financeiras ou não-financeiras, etc. Neste contexto, os fluxos de arbitragem ocorrem quando é possível para uma empresa brasileira captar recursos no mercado externo e internar estes recursos no Brasil encontrando uma taxa final de captação em reais inferior à de sua captação local (via debêntures, notas financeiras, empréstimos, CDB’s, etc) incluindo todos os custos. Quando há condições necessárias a este tipo de operação, o efeito pode ser visto no mercado de FRA de cupom cambial da BM&F, através de um fluxo anormal de doadores de juros. Testes não-paramétricos (Wilcoxon-Mann-Whitney, Kruskal-Wallis e Van der Waerden) e a metodologia de estudo de eventos detectaram comportamento anormal no mercado de FRA de cupom cambial frente aos eventos aqui considerados como emissões de eurobonds de empresas brasileiras, excluindo o efeito do risco soberano, medido pelo CDS Brasil e considerando nulo o risco de conversibilidade no período, após análise do diferencial entre NDF onshore e offshore. Para estimação do impacto das emissões sobre o FRA de cupom cambial foram utilizados dois modelos, AR-GARCH e OLS com correção de Newey-West, e os resultados mostraram que as emissões causam fechamento de 2 a 5 bps no FRA de cupom cambial, dependendo do vencimento da emissão e do modelo avaliado. Sob a mesma metodologia, concluímos de cada USD 100 milhões de emissões são responsáveis por, em média, 1 bps de fechamento no FRA de cupom cambial, tudo mais constante.

Supervisão escolar: expectativas e percepções do supervisor escolar, do coordenador de área e do professor, quanto ao desempenho das funções do supervisor escolar: estudo de caso

Este estudo pretendeu mostrar que o desempenho do Supervisor Escolar está aquem do desejado por profissiE. nais que atuam na area. e que. em torno de tal desempenh~ há expectativas e percepções significantemente diferencia das entre aqueles profissionais. Para tal efeito estabeleceu-se um referencial teó rico. fundamentado em pesquisa d6~umental. que apreciou o problema da Supervisão Escolar em sua evolução histórica. destacando elementos para caracterizar as funções do Supe~ visar Escolar. Promoveu-se um estudo de caso apoiado ba sicamente em dados primários. para verificar como se dese~ volve a atuação do Supervisor Escolar em um município br~ sileiro (no caso. o Município de Curitiba) e de que modo tal atuação é percebida por ele próprio e por outros pr~ f i s s i o n a i s (C o o r d e n a d o r e s d e A r e a e p r o f e s s o r e s) . Ve ri fi cp ~ -se. ainda. o que esses profissionais esperam da atuação do Supervisor Escolar (frente às atividades arroladas no instrumento de coleta de dados). Utilizaram-se como instrumentos de coleta de da dos escalas do tipo Likert. acrescentando-se questionário sobre dados pessoais. Submeteram-se os dados a dois tes tes não paramétricas (da Mediana e dos Sinais) e a um tes te paramétrica (t'). por razoes que se especificam no de correr deste trabalho. Representaram-se também. grafic~ mente. os resultados obtidos. Com base na fundamentação teórica e na pesquisa de campo. que estudam expectativas e percepções em torno do desempenho das funções do Supervisor Escolar. concluiu -se Rela necessidade da definição de uma política para o tratamento da matéria e formularam-se algumas recomendações.

Estimating economic interactions of financial suppliers in Thailand

This paper presents a methodology to estimate and identify different kinds of economic interaction, whenever these interactions can be established in the form of spatial dependence. First, we apply the semi-parametric approach of Chen and Conley (2001) to the estimation of reaction functions. Then, the methodology is applied to the analysis financial providers in Thailand. Based on a sample of financial institutions, we provide an economic framework to test if the actual spatial pattern is compatible with strategic competition (local interactions) or social planning (global interactions). Our estimates suggest that the provision of commercial banks and suppliers credit access is determined by spatial competition, while the Thai Bank of Agriculture and Agricultural Cooperatives is distributed as in a social planner problem.

Regional subsidies and industrial prospects of lagging regions

Large and sustained differences in economic performance across regions of developing countries have long provided motivation for fiscal incentives designed to encourage firm entry in lagging areas. Empirical evidence in support of these policies has, however, been weak at best. This paper undertakes a direct evaluation of the most prominent fiscal incentive policy in Brazil, the Fundos Constitucionais de Financiamento (Constitutional Funds). In doing so, we exploit valuable features of the Brazilian Ministry of Labor's RAIS data set to address two important elements of firm location decisions that have the potential to bias an assessment of the Funds: (i) firm “family structure” (in particular, proximity to headquarters for vertically integrated firms), and (ii) unobserved spatial heterogeneity (with the potential to confound the effects of the Funds). We find that the pull of firm headquarters is very strong relative to the Constitutional Funds for vertically integrated firms, but that, with non-parametric controls for time invariant spatial heterogeneity, the Funds provide statistically and economically significant incentives for firms in many of the targeted industries.

Nonparametric tail risk, macroeconomics and stock returns: predictability and risk premia

This paper proposes a new novel to calculate tail risks incorporating risk-neutral information without dependence on options data. Proceeding via a non parametric approach we derive a stochastic discount factor that correctly price a chosen panel of stocks returns. With the assumption that states probabilities are homogeneous we back out the risk neutral distribution and calculate five primitive tail risk measures, all extracted from this risk neutral probability. The final measure is than set as the first principal component of the preliminary measures. Using six Fama-French size and book to market portfolios to calculate our tail risk, we find that it has significant predictive power when forecasting market returns one month ahead, aggregate U.S. consumption and GDP one quarter ahead and also macroeconomic activity indexes. Conditional Fama-Macbeth two-pass cross-sectional regressions reveal that our factor present a positive risk premium when controlling for traditional factors.

Life Cycle Models, Heterogeneity of Initial Assets,and Wealth Inequality

Life cycle general equilibrium models with heterogeneous agents have a very hard time reproducing the American wealth distribution. A common assumption made in this literature is that all young adults enter the economy with no initial assets. In this article, we relax this assumption – not supported by the data - and evaluate the ability of an otherwise standard life cycle model to account for the U.S. wealth inequality. The new feature of the model is that agents enter the economy with assets drawn from an initial distribution of assets, which is estimated using a non-parametric method applied to data from the Survey of Consumer Finances. We found that heterogeneity with respect to initial wealth is key for this class of models to replicate the data. According to our results, American inequality can be explained almost entirely by the fact that some individuals are lucky enough to be born into wealth, while others are born with few or no assets.

Análise de performance de fundos de investimento multimercado no Brasil

O objetivo deste trabalho é verificar se os fundos de investimento Multimercado no Brasil geram alphas significativamente positivos, ou seja, se os gestores possuem habilidade e contribuem positivamente para o retorno de seus fundos. Para calcular o alpha dos fundos, foi utilizado um modelo com sete fatores, baseado, principalmente, em Edwards e Caglayan (2001), com a inclusão do fator de iliquidez de uma ação. O período analisado vai de 2003 a 2013. Encontramos que, em média, os fundos multimercado geram alpha negativo. Porém, apesar de o percentual dos que geram interceptos positivos ser baixo, a magnitude dos mesmos é expressiva. Os resultados diferem bastante por classificação Anbima e por base de dados utilizada. Verifica-se também se a performance desses fundos é persistente através de um modelo não-paramétrico baseado em tabelas de contingência. Não encontramos evidências de persistência, nem quando separamos os fundos por classificação.

Semiparametric estimation and inference using doubly robust moment conditions

We study semiparametric two-step estimators which have the same structure as parametric doubly robust estimators in their second step. The key difference is that we do not impose any parametric restriction on the nuisance functions that are estimated in a first stage, but retain a fully nonparametric model instead. We call these estimators semiparametric doubly robust estimators (SDREs), and show that they possess superior theoretical and practical properties compared to generic semiparametric two-step estimators. In particular, our estimators have substantially smaller first-order bias, allow for a wider range of nonparametric first-stage estimates, rate-optimal choices of smoothing parameters and data-driven estimates thereof, and their stochastic behavior can be well-approximated by classical first-order asymptotics. SDREs exist for a wide range of parameters of interest, particularly in semiparametric missing data and causal inference models. We illustrate our method with a simulation exercise.

A unit root test based on partially adaptive estimation

This paper constructs a unit root test baseei on partially adaptive estimation, which is shown to be robust against non-Gaussian innovations. We show that the limiting distribution of the t-statistic is a convex combination of standard normal and DF distribution. Convergence to the DF distribution is obtaineel when the innovations are Gaussian, implying that the traditional ADF test is a special case of the proposed testo Monte Carlo Experiments indicate that, if innovation has heavy tail distribution or are contaminated by outliers, then the proposed test is more powerful than the traditional ADF testo Nominal interest rates (different maturities) are shown to be stationary according to the robust test but not stationary according to the nonrobust ADF testo This result seems to suggest that the failure of rejecting the null of unit root in nominal interest rate may be due to the use of estimation and hypothesis testing procedures that do not consider the absence of Gaussianity in the data.Our results validate practical restrictions on the behavior of the nominal interest rate imposed by CCAPM, optimal monetary policy and option pricing models.

Improved combinations of parametric and nonparametric Regression estimators

This paper provides a systematic and unified treatment of the developments in the area of kernel estimation in econometrics and statistics. Both the estimation and hypothesis testing issues are discussed for the nonparametric and semiparametric regression models. A discussion on the choice of windowwidth is also presented.

Bayesian analysis of extreme events with threshold estimation

The aim of this paper is to analyze extremal events using Generalized Pareto Distributions (GPD), considering explicitly the uncertainty about the threshold. Current practice empirically determines this quantity and proceeds by estimating the GPD parameters based on data beyond it, discarding all the information available be10w the threshold. We introduce a mixture model that combines a parametric form for the center and a GPD for the tail of the distributions and uses all observations for inference about the unknown parameters from both distributions, the threshold inc1uded. Prior distribution for the parameters are indirectly obtained through experts quantiles elicitation. Posterior inference is available through Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods. Simulations are carried out in order to analyze the performance of our proposed mode1 under a wide range of scenarios. Those scenarios approximate realistic situations found in the literature. We also apply the proposed model to a real dataset, Nasdaq 100, an index of the financiai market that presents many extreme events. Important issues such as predictive analysis and model selection are considered along with possible modeling extensions.