Biocombustíveis versus alimentos : análise situacional no Estado de São Paulo

A energia necessária ao ser humano para realizar suas atividades, principalmente nos últimos dois séculos, aumentou drasticamente e tende a continuar aumentando. Para abastecer energeticamente estas atividades, o ser humano lançou mão, principalmente, de recursos fósseis e hídricos. Estes recursos, finitos ou limitados, são de abastecimento restrito devido a questões geopolíticas, econômicas e ambientais, motivos suficientes para que ocorra uma busca por alternativas a estas fontes energéticas. No entanto, o uso de biocombustíveis na substituição da gasolina tem sofrido criticas por ter sido relacionado à diminuição da oferta de alimentos e conseqüente aumento do preço destes. Diante deste contexto, pretende-se, com este trabalho, aprofundar a discussão do atual perfil de produção de cana-de-açúcar, maior fonte nacional de biocombustível na atualidade, no estado de São Paulo, maior produtor de cana do país, e sua relação com a produção de alimentos neste estado. Os dados brutos aqui trabalhados foram obtidos do IBGE – Produção Agrícola Municipal (PAM) e Produção da Pecuária Municipal (PPM) nos anos de 1990, 1999 e 2008 das regiões do Estado de São Paulo. Os mesmos foram convertidos a mapas para visualização da dinâmica produtiva agropecuária do Estado de São Paulo, utilizando-se o programa ArcMap®. As atividades agropecuárias selecionadas foram as de mais expressão produtiva: cana-de-açúcar, café, feijão, laranja, milho, soja, arroz, trigo, rebanho bovino e produção leiteira. A expansão da cana-de-açúcar impactou a área plantada de todas as atividades agropecuárias analisadas neste estudo. É possível inferir, com base nas informações coletadas e tratadas, que a produção canavieira tende a se expandir em áreas de pastagens. Observa-se que a expansão da área plantada de cana-de-açúcar no estado de São Paulo não reduziu a produção total das atividades agropecuárias estudadas. A tendência à mecanização da cana-de-açúcar pode colaborar para um zoneamento mais adequado das demais culturas em áreas impróprias à mecanização, diminuindo, assim, possíveis impactos na produção de alimentos. Deve-se considerar a dinâmica do setor agrícola ao longo de períodos longos, para que pequenos aumentos ou flutuações que ocorrem de maneira natural não sejam atribuídos a lavouras destinadas aos biocombustíveis. Na experiência do estado de São Paulo conseguiu-se observar que a questão é mais complexa do que se imaginava no início da proposta deste projeto. Os resultados analisados da possível coexistência entre a produção de biocombustíveis e alimentos não podem ser garantidos para outras regiões do Brasil. Empiricamente, é possível inferir que produzir biocombustíveis e alimentos não é antagônico e, sim, potencialmente aplicável no modelo agrícola brasileiro. No entanto, fica a sugestão de aprofundar esta proposta de estudo com utilização de modelos econométricos e estatísticos para a validação científica do estudo ora apresentado.

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 da estrutura de dependência da volatilidade entre setores durante a crise do subprime

Este estudo testa a hipótese de contágio entre setores da economia dos Estados Unidos durante a crise do Subprime. A metodologia econométrica baseia-se em modelos de correlações condicionais dinâmicas e na aplicação de testes LM robustos para testar a presença de quebras estruturais na estrutura de dependência das séries. Eventos considerados relevantes para o desfecho da crise do Subprime, assim como interações entre momentos das próprias séries foram utilizados para identificar as quebras de interesse. A principal conclusão deste trabalho é que houve contágio relacionado a praticamente todos os indicadores entre os setores dos Estados Unidos. Desta forma, temos que a estrutura de dependência entre os setores da economia supracitada se alterou no decorrer dos eventos de 2007 e 2008. Sendo assim, a prática de diversificação de carteiras e, em geral, toda a análise de risco inerente à gestão de investimentos pode ter sido distorcida, levando gestores e fundos à decisões equivocadas com base em suas limitações e diretrizes de investimento

Ensaio em economia da saúde : análise da demanda no mercado de saúde suplementar utilizando um modelo econométrico de dados de contagem

Este ensaio apresenta um estudo sobre a demanda por serviço de saúde no mercado de saúde suplementar utilizando, através de uma análise econométrica, modelos de regressão de dados de contagem para verificar os fatores monetários e não monetários que podem influenciar a quantidade demandada por este serviço, e determinar se há risco moral na determinação desta demanda, no caso de um modelo de visitas médicas de especialidade.

A análise do risco em investimentos

Este trabalho trata de orçamento de capital e portanto das decisões de investimento. Entre as grandes decisões: financeiras, financiamento, política de dividendos e investimento, talvez a última possa causar maior impacto na valorização da firma. Sua importância decorre do fato de uma decisão de investimento envolver a mobilização de quantias substanciais e de a ação subsequente abranger um extenso período, consumindo recursos de todas espécies.

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.

Análise da função de reação do Banco Central do Brasil entre 2000 e 2012: inclusão de preços de ativos, não linearidade e queda da taxa de juros neutra

Neste trabalho são abordados empiricamente dois temas bastante atuais no âmbito da política monetária: a estimativa de uma Regra de Taylor aumentada com a inclusão de um vetor de preços de ativos financeiros e a hipótese de não-linearidade da Regra de Taylor. Os principais resultados encontrados sugerem que o Banco Central do Brasil não segue uma Regra de Taylor aumentada na condução da política monetária e que há evidências de não-linearidade de sua função de reação. Além disso, encontramos evidência de recuo da taxa de juros real de equilíbrio (ou neutra) da economia brasileira.

Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos?: um estudo empírico

O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.

Análise de investimentos e inflação

A presente monografia tem por objetivo sumarizar os principais desenvolvimentos teóricos existentes na área de análise de investimentos, propondo adaptações especificas a análise realizada em conjuntura inflacionária. Síntese das principais abordagens aplicáveis à análise de investimentos, caracterizando os aspectos teóricos mais relevantes de cada enfoque. Trata concomitantemente dos efeitos da inflação sobre a decisão de investir e das modificações que se fazem necessárias na teoria tradicional, de forma a incorporar o problema da alta persistente de preços. Aborda, a nível técnico, as consequências da inflação sob o prisma macroeconômico do investimento e sob a ótica de análise das unidades empresariais. Ressalta a importância da consideração dos aspectos tributários e do dimensionamento das necessidades de capital de giro na análise de propostas de investimentos.

Uma análise de políticas fiscais: modelo DSGE novo-keynesiano com armadilha da liquidez

Neste artigo, é analisado, por meio de um modelo DSGE novo-keynesiano, o efeito da redução do imposto sobre o consumo, tal como os impactos das elevações da tarifa incidente sobre a renda do trabalho e dos gastos do governo, sobre o produto e o déficit público em uma economia com armadilha da liquidez. Ao permitir que a duração da armadilha da liquidez seja determinada endogenamente é possível concluir que os efeitos marginais dependem da magnitude do choque dado e de quais instrumentos de política fiscal estão sendo usados. Desta forma, para avaliar o impacto desses instrumentos torna-se necessário observar os seus efeitos médios. Com base nessa medida e na economia em questão, uma política fiscal pode apresentar os maiores efeitos marginais para cada duração da armadilha da liquidez, mas não necessariamente será aquela que causará os maiores impactos sobre o produto e o déficit público.

O impacto das intervenções do Banco Central Brasileiro no mercado cambial: uma análise de efetividade sobre a volatilidade

Desde a adoção do sistema de câmbio flutuante pelo Banco Central do Brasil, tanto a autoridade monetária quanto o governo brasileiro têm instituído medidas convencionais e não convencionais de intervenção no mercado de câmbio. Dentre essas medidas, salientam-se as compras e vendas de dólares no mercado de spot e derivativos, cujas finalidades precípuas seriam a tentativa de estabilizar os mercados em situação de “stress” e suavizar uma determinada tendência de valorização ou desvalorização da moeda brasileira. O presente trabalho analisa os efeitos de referidas intervenções sobre a volatilidade na moeda brasileira. Utilizamos modelos econométricos da família ARCH (Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) com o intuito de se averiguar o efeito sobre a volatilidade de curto e longo prazo, inclusive com metodologias semelhantes às empregadas em trabalhos direcionados a outras economias emergentes. Com o propósito de se estudar o efeito sinalizador das intervenções, foram utilizadas regressões simples com dados de volatilidade implícita e risk reversal do mercado de opções do dólar/real. Concluiu-se pela não relevância dos efeitos das intervenções sobre o nível da taxa de câmbio. No que concerne às volatilidades de curto e longo prazo, verificou-se que as vendas de dólares aumentam ambas as volatilidades, porém, quanto às compras, estas não apresentaram significância. No que se refere aos efeitos sinalizadores, via volatilidade implícita e risk reversal, estes também não expuseram relevância. Enfim, o que talvez possa consistir em fundamento para a não relevância dessas intervenções é o fato de o Brasil se consubstanciar em uma economia emergente e com menor credibilidade na condução de suas políticas monetárias.

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.

Demanda por veículos novos no Brasil: uma análise robusta a quebras estruturais

O setor automotivo é bastante representativo na economia nacional, o que motivou a realização deste estudo sobre a demanda por veículos novos no Brasil. No presente trabalho, é abordado um modelo econométrico que permite calcular as elasticidades do preço, da renda e do crédito em relação à demanda por veículos, sob a luz da teoria da cointegração. Analisando-se o período de junho de 2000 a janeiro de 2014, verifica-se a ocorrência de três quebras estruturais. Estas quebras dividem o intervalo de tempo analisado em quatro subperíodos, cada um com uma dinâmica própria. A constatação deste fato, muitas vezes negligenciado na literatura científica prévia, é um dos principais resultados deste trabalho: afinal, conclusões bastante distintas seriam obtidas ao se considerar o período todo sem quebras. Vale também destacar que o crédito se mostrou relevante para a demanda em todos os subperíodos: acredita-se, portanto, ser efetiva a implementação de uma política de estímulo ao setor, por meio do incentivo ao crédito. Por último, comenta-se que, no passado recente, a cada 1% de redução no preço do automóvel, a demanda aumentou numa proporção 30% maior. Este resultado corrobora com a percepção de que a redução de impostos pode alavancar a venda de veículos.

Desagregação e pesos estocásticos em projeções de agregados econômicos : uma análise para o PIB brasileiro

O presente estudo tem como objetivo comparar e combinar diferentes técnicas de projeção para o PIB trimestral brasileiro de 1991 ao segundo trimestre de 2014, utilizando dados agregados, e dados desagregados com pesos fixos e estocásticos. Os modelos desagregados univariados e multivariados, assim como os pesos estocásticos, foram estimados pelo algoritmo Autometrics criado por Doornik (2009), através dos níveis de desagregação disponibilizados pelo IBGE no Sistema de Contas Nacionais. Os modelos agregados foram estimados pelo Autometrics, por Markov-Switching e por modelos estruturais de espaço-estado. A metodologia de comparação de projeções utilizada foi o Model Confidence Set, desenvolvida por Hanse, Lunde e Nason (2011). Foram realizadas duas simulações, sendo a primeira com a análise fora da amostra a partir de 2008, e a segunda a partir de 2000, com horizonte de projeção de até 6 passos à frente. Os resultados sugerem que os modelos desagregados com pesos fixos desempenham melhor nos dois primeiros passos, enquanto nos períodos restantes os modelos da série agregada geram melhores previsões.

Modelo de projeção de demanda de diesel no Brasil: uma análise nacional e regional

Este estudo objetiva estimar a demanda regional de diesel para os próximos 10 anos no Brasil através de uma abordagem top down. Foram testadas as variáveis que mais contribuem com a projeção do consumo de diesel, chegando-se à conclusão de que o PIB e o preço são bastante relevantes. Os melhores modelos econométricos com resultados mais aderentes às projeções dentro e fora da amostra foram: (i) com correção de erros e (ii) com as variáveis em diferença. Concluímos ao longo desta dissertação, que o acionamento das térmicas com geradores a óleo diesel em períodos específicos, como os últimos anos, afetam substancialmente o consumo do combustível. Para a desagregação do consumo nacional foram analisados modelos regressivos congruentes na totalização, como o utilizado por Moreira (1986), modelos com fatores proporcionais fixos baseados no crescimento histórico de 5 anos e modelos mais simples de médias proporcionais - estes últimos com resultados inferiores. Na projeção de um Cenário Base, com PIB crescendo 2,5% ao ano nos próximos 10 anos, em algumas regiões do Brasil, como o conjunto dos estados do Maranhão, Tocantins e Piauí, deverá crescer o consumo de diesel em 40%, enquanto no Rio Grande do Sul, apenas 21%.