Testing covariance stationarity

In this paper, we show that the widely used stationarity tests such as the KPSS test have power close to size in the presence of time-varying unconditional variance. We propose a new test as a complement of the existing tests. Monte Carlo experiments show that the proposed test possesses the following characteristics: (i) In the presence of unit root or a structural change in the mean, the proposed test is as powerful as the KPSS and other tests; (ii) In the presence a changing variance, the traditional tests perform badly whereas the proposed test has high power comparing to the existing tests; (iii) The proposed test has the same size as traditional stationarity tests under the null hypothesis of stationarity. An application to daily observations of return on US Dollar/Euro exchange rate reveals the existence of instability in the unconditional variance when the entire sample is considered, but stability is found in subsamples.

Robustness of stationary tests under long-memory alternatives

This paper investigates the presence of long memory in financiaI time series using four test statistics: V/S, KPSS, KS and modified R/S. There has been a large amount of study on the long memory behavior in economic and financiaI time series. However, there is still no consensus. We argue in this paper that spurious short-term memory may be found due to the incorrect use of data-dependent bandwidth to estimating the longrun variance. We propose a partially adaptive lag truncation procedure that is robust against the presence of long memory under the alternative hypothesis and revisit several economic and financiaI time series using the proposed bandwidth choice. Our results indicate the existence of spurious short memory in real exchange rates when Andrews' formula is employed, but long memory is detected when the proposed lag truncation procedure is used. Using stock market data, we also found short memory in returns and long memory in volatility.

Técnicas econométricas para a delimitação de mercados relevantes geográficos, aplicação para a petroquímica

Este trabalho apresenta técnicas econométricas de análise de séries temporais que permitem testar, empiricamente, hipóteses sobre a definição da dimensão geográfica de mercados relevantes. Estas técnicas são aplicadas ao mercado brasileiro de resinas termoplásticas polietilenos e polipropileno com o objetivo de obter subsídios para a correta caracterização de sua dimensão geográfica. Os resultados obtidos adicionam evidências no sentido de que estes mercados relevantes geográficos podem ser definidos como internacionais. A técnica da cointegração indica que existe uma relação estável de longo prazo entre os preços das resinas produzidas domesticamente e das resinas internalizadas. Desvios desta relação têm caráter transitório. Por intermédio da análise da decomposição de variância percebe-se que os erros de previsão dos valores das resinas domésticas passam a ser rapidamente explicados pelas variações ocorridas nos preços das resinas internalizadas, sendo que o oposto não ocorre, ou seja, os preços das resinas internalizadas são explicados primordialmente por seus próprios desvios. Por fim, a Técnica da causalidade de Granger aponta que apenas o preço das resinas internalizadas causa , no sentido de Granger, o preço das resinas domésticas. O oposto não é valido e as variações nos preços das resinas domésticas não adicionam capacidade de previsão dos preços das resinas internalizadas.

Sistemas de previsão de preços de commodities no mercado futuro

Este trabalho compara procedimentos de previsão de preços de commodities, utilizados de maneira impírica pelos analistas de mercado, com os procedimentos fornecidos pela Análise de Séries Temporais. Aplicamos os métodos de previsão utilizando as Médias Móveis, os métodos baseados em Alisamentos exponenciais e principalmente os modelos ARIMA de Box-Jenkins. Estes últimos são, em geral, generalizações dos primeiros, com a vantagem de utilizar os instrumentos estatísticos de medidas das incertezas, como o desvio-padrão e os intervalos de confiança para as previsões

Meta inflação: uma nova abordagem para a política monetária

Este estudo introduz uma nova abordagem estratégica para a política monetária: o regime de meta de inflação. O trabalho começa com uma revisão da literatura sobre política monetária desde a Curva de Phillips, a seguir os regimes clássicos de política monetária são analisados e se introduz a estrutura conceitual do regime de meta de inflação. As experiências práticas de quatro países (Alemanha, Nova Zelândia, Canadá e Inglaterra) são detalhadamente examinadas. A análise de séries temporais é empregada para comparar o padrão de autoregressividade da inflação sob o novo regime com o período precedente. O estudo aponta o regime de meta de inflação como uma estratégia mais eficiente no longo prazo porque responde melhor aos desafios da teoria e da prática.

Volatility Triggered Range Forward (VTRF): an instrument for protection against volatility fluctuations in the BRL/USD pair

Este trabalho propõe um instrumento capaz de absorver choques no par BRL/USD, garantindo ao seu detentor a possibilidade de realizar a conversão entre essas moedas a uma taxa observada recentemente. O Volatility Triggered Range Forward assemelha-se a um instrumento forward comum, cujo preço de entrega não é conhecido inicialmente, mas definido no momento em que um nível de volatilidade pré-determinado for atingido na cotação das moedas ao longo da vida do instrumento. Seu cronograma de ajustes pode ser definido para um número qualquer de períodos. Seu apreçamento e controle de riscos é baseado em uma árvore trinomial ponderada entre dois possíveis regimes de volatilidade. Esses regimes são determinados após um estudo na série BRL/USD no período entre 2003 e 2009, basedo em um modelo Switching Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (SWARCH).

Previsão de volatilidade: uma comparação entre volatilidade implícita e realizada

Com origem no setor imobiliário americano, a crise de crédito de 2008 gerou grandes perdas nos mercados ao redor do mundo. O mês de outubro do mesmo ano concentrou a maior parte da turbulência, apresentando também uma explosão na volatilidade. Em meados de 2006 e 2007, o VIX, um índice de volatilidade implícita das opções do S&P500, registrou uma elevação de patamar, sinalizando o possível desequilíbrio existente no mercado americano. Esta dissertação analisa se o consenso de que a volatilidade implícita é a melhor previsora da volatilidade futura permanece durante o período de crise. Os resultados indicam que o VIX perde poder explicativo ao se passar do período sem crise para o de crise, sendo ultrapassado pela volatilidade realizada.

CAPM estendido para momentos superiores : um teste empírico

A inclusão de momentos superiores no apreçamento de ativos do modelo CAPM vem sendo bastante discutido nas últimas décadas. Esse trabalho realiza um teste empírico para o modelo CAPM estendido para os 3o e 4o momentos, no qual as assimetrias e curtoses dos ativos também são apreçadas. O teste foi realizado utilizando o Método Generalizado dos Momentos (MGM), em que todas as condições de momento derivam do modelo teórico. Os dados utilizados foram os retornos diários das ações mais negociadas na Bovespa entre 2004 e 2006.

The impact of OFDI on economic growth countries. An econometric approach using panel data and time-series evidence

The thesis at hand adds to the existing literature by investigating the relationship between economic growth and outward foreign direct investments (OFDI) on a set of 16 emerging countries. Two different econometric techniques are employed: a panel data regression analysis and a time-series causality analysis. Results from the regression analysis indicate a positive and significant correlation between OFDI and economic growth. Additionally, the coefficient for the OFDI variable is robust in the sense specified by the Extreme Bound Analysis (EBA). On the other hand, the findings of the causality analysis are particularly heterogeneous. The vector autoregression (VAR) and the vector error correction model (VECM) approaches identify unidirectional Granger causality running either from OFDI to GDP or from GDP to OFDI in six countries. In four economies causality among the two variables is bidirectional, whereas in five countries no causality relationship between OFDI and GDP seems to be present.

Ensaios sobre a estrutura a termo da taxa de juros

Esta tese é composta de três artigos que analisam a estrutura a termo das taxas de juros usando diferentes bases de dados e modelos. O capítulo 1 propõe um modelo paramétrico de taxas de juros que permite a segmentação e choques locais na estrutura a termo. Adotando dados do tesouro americano, duas versões desse modelo segmentado são implementadas. Baseado em uma sequência de 142 experimentos de previsão, os modelos propostos são comparados à benchmarks e concluí-se que eles performam melhor nos resultados das previsões fora da amostra, especialmente para as maturidades curtas e para o horizonte de previsão de 12 meses. O capítulo 2 acrescenta restrições de não arbitragem ao estimar um modelo polinomial gaussiano dinâmico de estrutura a termo para o mercado de taxas de juros brasileiro. Esse artigo propõe uma importante aproximação para a série temporal dos fatores de risco da estrutura a termo, que permite a extração do prêmio de risco das taxas de juros sem a necessidade de otimização de um modelo dinâmico completo. Essa metodologia tem a vantagem de ser facilmente implementada e obtém uma boa aproximação para o prêmio de risco da estrutura a termo, que pode ser usada em diferentes aplicações. O capítulo 3 modela a dinâmica conjunta das taxas nominais e reais usando um modelo afim de não arbitagem com variáveis macroeconômicas para a estrutura a termo, afim de decompor a diferença entre as taxas nominais e reais em prêmio de risco de inflação e expectativa de inflação no mercado americano. Uma versão sem variáveis macroeconômicas e uma versão com essas variáveis são implementadas e os prêmios de risco de inflação obtidos são pequenos e estáveis no período analisado, porém possuem diferenças na comparação dos dois modelos analisados.

Memória longa em dados intradiários: um estudo sobre projeções baseadas na ordem fracionária de integração dos Retornos de Ações e Índices de ações

Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

Modelos de previsão de volatilidade : uma aplicação do modelo GARCH a taxas de câmbio

Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

Ensaios em alocação de portfólio com mudança de regime

Uma das principais características dos ativos financeiros é a mudança de regime. Os preços dos ativos apresentam pouca variabilidade nos períodos de normalidade e possuem quedas inesperadas e são instáveis nos períodos de crise. Esta tese estuda alocação de portfólio com mudança de regime. O primeiro ensaio considera a decisão ótima de investimento entre os ativos de risco quando o mercado financeiro possui mudança de regime, definindo portfólios ótimos que dependem dos retornos esperados, risco e das crenças sobre o estado do mercado financeiro. O segundo ensaio estuda alocação de portfólio baseada em estimativas do modelo fatorial com mudança de regime e compara com alocações usando modelos fatoriais lineares e momentos amostrais. A mudança de regime tem maior efeito sobre o processo de escolha dos portfólios do que sobre as estimativas usadas para definir as carteiras.

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.