515 resultados para Política monetária - Modelos econométricos


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A doença holandesa tornou-se amplamente conhecida na década de 1960, quando a descoberta repentina de reservatórios de gás natural em território holandês, na região do mar do norte, transformou o país em uma economia rica em recursos. A desagradável consequência que proveio da recém-adquirida abundância de commodities foi o declínio da próspera indústria holandesa, que perdeu sua competitividade devido à valorização do florim holandês, como consequência do aumento do influxo de capital estrangeiro no país. Desde então este fenômeno tem sido observado em diversos países que possuem abundância de commodities. O objetivo desta tese é aplicar o modelo da doença holandesa ao Brasil, já que a maior economia da América latina poderá também ter de encarar a ameaça de se tornar prisioneira da “armadilha das commodities”, devido à sua abundância de recursos naturais. O autor revisa a bibliografia básica abordando o tema geral da doença holandesa e dá enfoque a estudos realizados anteriormente no Brasil. Além disso, os quatro maiores sintomas que caracterizam a doença holandesa são testados: (1) valorização das taxas de câmbio do real, (2) declínio do setor industrial, (3) crescimento do setor de serviços, e (4) aumento dos salários. Todos estes sintomas foram observados e podem ser comprovados através das abordagens de cointegração ou de correlação, com exceção do sintoma número dois. Ainda que estes resultados sejam significativos, há muito outros fatores determinantes que influenciam o desenvolvimento dos sintomas examinados, motivo pelo qual futuros estudos serão necessários para se obtiver conclusões definitivas sobre como o Brasil é afetado pela doença holandesa.

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Trata do problema do equilíbrio da balança de pagamentos do ponto de vista de diferentes alternativas teóricas. Discute as contribuições de caráter keynesiano, monetarista e estruturalista procurando confrontá-las e distinguir as hipóteses nas quais se baseiam. Aponta a especificidade do desequilíbrio nas nações subdesenvolvidas e discute a adequação de tratá-lo através de enfoques teóricos desenvolvidos em outros contextos.

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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.

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Esta pesquisa (i) caracteriza o processo de transformação estrutural, (ii) quantifica o seu impacto sobre o crescimento da produtividade agregada do trabalho e (iii) investiga os determinantes do crescimento da produtividade induzido pela transformação estrutural através de um extensivo estudo econométrico. Encontrou-se que, em média, a transformação estrutural desempenhou um papel importante para o crescimento da produtividade agregada em países em desenvolvimento. Em particular, a realocação de trabalhadores entre setores foi capaz de explicar, em média, cerca de 50% do crescimento da produtividade agregada em países da América Latina até a década de oitenta. Dessa década em diante, a tranformação estrutural deixou de contribuir para o crescimento da produtividade nessa região. Esse retrocesso estaria relacionado com a retração de atividades de produtividade relativamente alta, como a indústria de transformação, e com o inchaço do setor de serviços. Em oposição à Mcmillan & Rodrik (2011), os resultados encontrados apontaram para uma relação nula ou muito fraca e, certamente, pouco robusta entre a taxa real de câmbio e o componente estrutural de crescimento da produtividade.

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Neste trabalho investigamos as propriedades em pequena amostra e a robustez das estimativas dos parâmetros de modelos DSGE. Tomamos o modelo de Smets and Wouters (2007) como base e avaliamos a performance de dois procedimentos de estimação: Método dos Momentos Simulados (MMS) e Máxima Verossimilhança (MV). Examinamos a distribuição empírica das estimativas dos parâmetros e sua implicação para as análises de impulso-resposta e decomposição de variância nos casos de especificação correta e má especificação. Nossos resultados apontam para um desempenho ruim de MMS e alguns padrões de viés nas análises de impulso-resposta e decomposição de variância com estimativas de MV nos casos de má especificação considerados.

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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.

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O objetivo dessa dissertação é analisar o impacto dos movimentos inesperados de variáveis macroeconômicas nos retornos das ações de empresas de diferentes setores. As variáveis macroeconômicas estudadas serão: produto, juros, inflação e preço de commodities. Estudam-se alguns modelos através de diferentes técnicas de regressão para se chegar àquele que tem a melhor especificação. Com o objetivo de melhorar o poder de explicação dos modelos são utilizados os três fatores de Fama e French como variáveis explicativas e outro modelo que além dos fatores de Fama e French incluiu também momentum. Procura-se analisar a magnitude do impacto dos movimentos inesperados das variáveis macroeconômicas e suas relevâncias estatísticas a cada setor.

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Esta dissertação tem como objetivo a estimação e comparação entre modelos VECM com a abordagem de modelos TVECM, na modelagem e estudo do desalinhamento cambial e como o ajuste do câmbio real para que procede. Como estratégia a ser abordada serão considerados modelos de correção de erros com características distintas. Utilizaremos como abordagem linear a técnica de cointegração proposta por Johansen (1988), a abordagem tradicional. Como técnica não linear utilizaremos a abordagem inicialmente proposta por BALKE, FOMBY(1997), que consideram um mecanismo de correção de erros de forma a incorporar características TAR e SETAR. Para a análise da presença ou não de não linearidade na correção de erros entre as séries, foram realizados neste trabalho os testes de Kapetanios, Shin e Snell (2003), Hansen e Seo(2002) e Seo (2006)

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Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados, mas a quebra estrutural do processo de difusão da taxa de juros brasileira, a partir do ano 2006, obriga à redução do tamanho das séries ao custo de reduzir o poder preditivo do modelo. A quebra estrutural representa um processo de amadurecimento do mercado brasileiro que provoca em grande medida o desempenho insatisfatório do estimador proposto.

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Este artigo pretende associar o desempenho dos índices de saúde com saneamento básico nos estados brasileiros e se a filiação partidária afeta ou não esses indicadores. Para elaboração deste trabalho foi montado um banco de dados utilizando a estrutura em dados em painel, referente ao período de 2000 a 2010, com os dados extraídos do SINIS, DataSUS, IBGE e TSE. Foi estimado por modelo de efeitos fixos, corrigindo o poblema de heterocedasticidade da amostra com o Teste de White. Os resultados mostram que não podemos descartar a importância do saneamento. Encontramos evidências do impacto das variáveis de esgotamento sanitário sobre a queda da mortalidade por diarréia aguda (crianças menores de 5 anos).

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Neste trabalho, propusemos um modelo DSGE que busca responder algumas questões sobre políticas de afrouxamento monetário (Quantitative Easing - QE) recentemente implementadas em resposta à crise de 2008. Desenvolvemos um modelo DSGE com agentes heterogêneos e preferred-habitat nas compras de títulos do governo. Nosso modelo permite o estudo da otimalidade da compra de portfolio (em termos de duration dos títulos) para os bancos centrais quando estão implementando a política. Além disso, a estrutura heterogênea nos permite olhar para distribuição de renda provocada pelas compras de títulos. Nossos resultados preliminares evidenciam o efeito distributivo do QE. No entanto, nosso modelo expandido apresentou alguns problemas de estabilidade.

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Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado.

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I show that when a central bank is financially independent from the treasury and has balance sheet concerns, an increase in the size or a change in the composition of the central bank's balance sheet (quantitative easing) can serve as a commitment device in a liquidity trap scenario. In particular, when the short-term interest rate is up against the zero lower bound, an open market operation by the central bank that involves purchases of long-term bonds can help mitigate the deation and a large negative output gap under a discretionary equilibrium. This is because such an open market operation provides an incentive to the central bank to keep interest rates low in future in order to avoid losses in its balance sheet.

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Este trabalho tem por objetivo estimar um modelo empírico para relacionar os gastos em publicidade com a receita das firmas, de forma a servir como ferramenta de tomada de decisão, para isso vamos fazer um estudo de caso da indústria de telecomunicações. A Indústria de comunicação (publicidade) no Brasil, segundo dados do IBGE de 2008, é responsável por 4% do PIB, gerando receitas da ordem 115 bilhões de reais. Com 113 mil empresas que geram 711 mil empregos, ocupam 866 mil pessoas e pagam 11,8 bilhões em salários e encargos. No entanto, a maioria dos gestores de marketing declara não ter instrumentos para medir o impacto de suas ações no resultado das empresas. O modelo empírico será estimado tendo como base dados mensais dos serviços de ligações de longa distância nacional da Embratel para o período de janeiro de 2009 até dezembro de 2011. As informações quase sempre não disponíveis, só puderam ser usadas devido ao compromisso de confidencialidade. A partir de técnicas de cointegração, foi calculada a elasticidade de longo prazo da receita em relação aos gastos com publicidade e ao preço, assim com as respectivas velocidades de ajustamento aos desvios de curto prazo. Os resultados sugerem que a receita responde positivamente às variações dos gastos em publicidade, embora o percentual seja relativamente baixo, através do teorema de Dorfman-Steiner conseguimos indicar que o ponto ótimo da relação entre gastos com publicidade e a receita seria de aproximadamente 20%, respeitadas as limitações do modelo.

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O presente trabalho visa propor uma metodologia de cálculo de estresse para cumprir as exigências regulatórias do Bank for International Settlements (BIS) e Comissão de Supervisão Bancária. A metodologia abordada utiliza as variáveis macroeconômicas para se determinar o comportamento da inadimplência de uma determinada carteira de crédito de uma instituição financeira. Para isso, foi dividida em dois estágios: o primeiro modelo responde como seria a inadimplência dada as variáveis macroeconômicas; o segundo modelo equilibra e correlaciona, proporcionalmente, as variáveis macroeconômicas entre si e suas respostas a um choque econômico. Com os dois modelos alinhados é possível simular cenários positivos e negativos e saber os pontos de máximo da inadimplência. Assim, as instituições financeiras podem determinar melhor suas políticas de gestão de risco e retorno.