602 resultados para Mercado financeiro - modelos econométricos


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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.

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O presente estudo pretende analisar o mercado brasileiro de alumínio primário, através da elaboração e simulação dinâmica de um modelo econométrico, com capacidade de explicar satisfatoriamente as relações típicas das variáveis econômicas consideradas neste mercado, conforme são postuladas pela teoria da empresa em competição imperfeita.

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Esta dissertação de mestrado em economia foi motivada por uma questão complexa bastante estudada na literatura de economia política nos dias de hoje: as formas como campanhas políticas afetam votação em uma eleição. estudo procura modelar mercado eleitoral brasileiro para deputados federais senadores. Através de um modelo linear, conclui-se que os gastos em campanha eleitoral são fatores decisivos para eleição de um candidato deputado federal. Após reconhecer que variável que mede os gastos em campanha possui erro de medida (devido ao famoso "caixa dois", por exemplo), além de ser endógena uma vez que candidatos com maiores possibilidades de conseguir votos conseguem mais fontes de financiamento -, modelo foi estimado por variáveis instrumentais. Para senadores, utilizando modelos lineares modelos com variável resposta binaria, verifica-se também importância, ainda que em menor escala, da campanha eleitoral, sendo que um fator mais importante para corrida ao senado parece ser uma percepção priori da qualidade do candidato.

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O estudo gera estimativas para a perda de Bem-Estar que resulta da estrutura da mercado vigente para o setor de cerveja no Brasil. Através de um modelo econométrico com sistemas de equações simultâneas, colocados sob uma estrutura de painel, são estimadas as elasticidades-preço e preço-cruzadas que exibem, via de regra, o comportamento previsto pela teoria. Estas quando empregadas a um modelo de variações conjecturais desenvolvido para oligopólio, fornecem uma medida de perda de bem-estar como proporção da receita total do setor. O exercício é repetido para diferentes valores do parâmetro de variação conjectural, e diferentes suposições a respeito da eficiência das firmas participantes. Os resultados indicam que as perdas associadas ao poder de mercado são significativas.

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Neste trabalho, estudaremos as possibilidades de existência de assimetria de informação relevante no mercado de seguros de automóveis brasileiro. Mais especificamente, estudaremos a relação entre o nsco empírico dos segurados, supostamente uma informação assimétrica, e sua demanda por cobertura. Utilizando uma extensa e detalhada base de dados, obtida junto a Superintendência de Seguros Privados (SUSEP), implementamos os principais testes econométricos existentes na literatura (paramétricas e semi­ paramétricas) para verificar a existência de assimetria de informação relevante no mercado de seguros de automóveis brasileiro. Inicialmente, replicamos os testes propostos por Chiappori e Salanié (2000) e Dionne, Gouriéroux e Vanasse (2001) e obtivemos o mesmo resultado: ausência de dependência condicional entre cobertura con­ tratada e risco empírico. Porém, constatamos que este resultado não é robusto a alterações marginais na metodologia de teste. Em seguida, estudamos uma característica peculiar dos contratos brasileiros: a não-monotonicidade das coberturas. Veremos que segurados mais arriscados terão incentivos em demandar contratos com franquias maiores (e, portanto, com menores coberturas). Após exaustivos testes, constatamos que tal característica inverte, de fato, o sinal da correlação entre cobertura e risco. Por fim, testamos se os prêmios dos contratos de seguro são funções lineares da cobertura. Constatamos que sim. Com isso, concluímos que as seguradoras não utilizam o par prêmio/ cobertura para separar os segurados de acordo com seu nsco (tal como prevê os modelos que consideram a existência de seleção adversa nesse mercado). Os resultados obtidos neste trabalho sugerem que, no mínimo, não devemos ignorar a possibilidade de existência de assimetria de informação relevante no mercado segurador brasileiro. Sendo assim, sugerimos que o apreçamento do risco nos contratos de seguro não deva se valer apenas de ferramentas atuariais, tal como é feito atualmente, mas deve considerar também os incentivos implícitos que os contratos de seguro exercem sobre o comportamento (arriscado) dos segurados.

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O objetivo da dissertação foi obter um modelo de previsão para os preços dos imóveis, praticados no mercado imobiliário da cidade do Rio de Janeiro no ano 2000, utilizando a Metodologia do Preço Hedônico (HPM), que deve reponder a duas questões: a) Quais são as características relevantes; b) Qual é a forma de relacionamento entre os preços e as características. O modelo de previsão foi obtido, com base em procedimentos econométricos, e teve duas etapas distintas. Na primeira etapa, de formulação do modelo, foram realizadas regressões paras as formas funcionais mais utilizadas pelos estudos na área, a saber, a forma funcional linear, dupla logarítmica e semilogarítmica. Em seguida foi utilizado o procedimento de seleção de modelos “geral para específico”. A segunda etapa consistiu na previsão fora da amostra. Isto é, a partir das formas funcionais reduzidas e utilizando-se dos coeficientes das variáveis significativas, obteve-se os preços estimados e em seguida foram comparados com os preços efetivamente praticados pelo mercado. Calculou-se, então, os Erro Quadrático Médio (EQM) e o Erro Absoluto Médio (EAM) e com o auxílio dos testes de diagnósticos e igualdade de variância, escolheu-se a forma funcional que melhor se adequou aos dados Desta forma, para um nível de significância de 5%, a forma funcional que melhor se adequou aos critérios estabelecidos foi a dupla logarítmica e apresentou como resultado da estimação um R2=92,63% e dentre as características mais relevantes para estimação do preço do imóvel pode-se destacar, entre outras, o tamanho do imóvel como características físicas; a ocorrência de roubos como características de segurança, a quantidade disponível de bens e serviços destinados ao lazer como características de vizinhança e a disponibilidade ou não de serviços de hotelaria como características dummies.

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A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

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Neste trabalho, analisamos a metodologia de cálculo do capital exigido aos bancos brasileiros pelo Banco Central do Brasil, segundo as regras de Basiléia II. O objetivo foi comparar capital regulamentar com capital econômico, medido por modelos de Value at Risk (VaR). Apresentamos exemplos de aplicação destes conceitos em carteiras normalmente negociadas por bancos brasileiros, mostrando a relação entre capital regulamentar e econômico para diversos mercados e estratégias. Tendo em vista as análises realizadas, realçamos os pontos de maior divergência entre os dois tipos de capital. Concluímos enfatizando a importância da revisão de alguns aspectos das regras de Basiléia II no sentido de promover maior convergência entre capital econômico e regulamentar.

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Esse trabalho dá continuidade a estudos anteriores e visa contribuir para o avanço da ainda embrionária teoria varejista. Conseguimos desenvolver e operacionalizar os conceitos de área de influência, demanda de mercado e fatia de mercado, e analisar os resultados desses indicadores para os 27 supermercados de São Paulo, que participaram de nossa extensa pesquisa empírica. Um processo de modelagem econométrica foi conduzido, resultando em um modelo de regressão múltipla que satisfatoriamente explica e prevê área de influência como função de três variáveis: tamanho da loja, densidade populacional e disponibilidade de transporte coletivo. Apoiado em rigorosa metodologia de previsão de mercado, o estudo também revela estimativas de mercado que substancialmente diferem dos valores que vem sendo publicados na mídia especializada do setor. Nossa estimativa da demanda de mercado para o setor 'supermercados' no Brasil, em 2002, chega a superar R$ 100 bilhões, enquanto que nossa projeção da concentração das 5 maiores empresas no setor é de apenas 25%.

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A presente tese é composta de três ensaios sobre o mercado de seguros de automóveis, cada ensaio corresponde a um capítulo. No primeiro capítulo apresentamos uma extensão dinâmica ao modelo de Bertrand, no qual corretores de seguros competem em preços (comissão) pela venda de contratos aos segurados. Nosso objetivo é fornecer uma explicação para um fato estilizado interessante: a coexitência de comissões nulas e positivas. Derivamos um equilíbrio de Nash perfeito em subjogo e, por máxima verossimilhança, estimamos os seguintes parâmetros do modelo: (i) o número de corretores efetivamente consultados pelos segurados; (ii) o custo de trocar de corretor; e (iii) o valor presente dos lucros dos corretores. No segundo capítulo apresentamos uma versão do modelo estático de Stahl (1989) para explicar como corretores de seguros competem em preços (comissão). Derivamos um equilíbrio no qual o valor esperado da taxa de comissão é função decrescente do prêmio mínimo exigido pela seguradora e estimamos a elasticidade da taxa de comissão em relação a este prêmio mínimo. Esta informação pode ajudar as seguradoras a desenhar seus contratos de forma mais precisa. No terceiro capítulo testamos a existência de assimetria de informação no mercado brasileiro de seguros de automóveis. Propomos o uso da taxa de comissão dos corretores como instrumento da variável endógena bônus. Esta metodologia nos permite ampliar a amostra para segurados onde a assimetria de informação é potencialmente maior. Usando dados sobre mercado brasileiro de seguros de automóveis concluímos que: (i) não há indícios de assimetria de informação relevante no grupo de segurados jovens; (ii) há assimetria de informação no grupo de segurados mais experientes. Estes resultados se alinham aos obtidos por Chiappori e Salamié (2001) e Cohen (2005).

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o trabalho se refere à avaliação de opções através do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. É descrito o desenvolvimento da teoria de opções, desde os primórdios da existência de mercados organizados deste derivativo, no século XVII, até os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da década de 1990. É destacado o papel fundamental da estimação correta dos parâmetros a serem inseridos no modelo de avaliação. Após esta revisão, um teste do modelo Black-Scholes é realizado no mercado de opções sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estimação dos parâmetros e apurando-se a diferença existente entre o valor dado pelo modelo de avaliação e o observado no mercado. Novos mecanismos de apuração dos parâmetros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, são propostos, baseados no comportamento das séries históricas a eles referentes. A análise deste comportamento mostra a adequação destas séries à uma classe de modelos econométricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Três novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de opções são realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1). As diferenças, nos três casos, entre os valores dados pelo modelo Black-Scholes e os observados no mercado, foram computadas. Os resultados indicaram que o uso da volatilidade estimada através do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadrático médio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo não ocorreu com a utilização da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade teórica apresentada entre a série temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido à problemas encontrados na estimação dos parâmetros deste modelo ARCH-M(1). Também a inserção conjunta dos dois parâmetros estimados através dos modelos da classe ARCH não foi frutífera, ainda em função dos problemas de estimação dos modelos referentes à taxa de juros. As conclusões básicas do trabalho indicam que as série temporais em estudo são modeláveis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange à volatilidade.

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O objetivo deste artigo é analisar o recente processo de fusões e a aquisições na economia brasileira, no tocante aos seus impactos sobre a concentração. Busca-se verificar correlações entre a natureza da operação e algumas variáveis econômicas referentes às empresas envolvidas. Através de dados dos relatórios de julgamento dos atos de concentração do Conselho Administrativo de Defesa Econômica (CADE) e dos pareceres econômicos formulados pela Secretaria de Acompanhamento Econômico do Ministério da Fazenda (SEAE), realiza-se um estudo econométrico através do modelo logit. A suposição é de que operações de natureza horizontal possuem efeitos prejudiciais maiores sobre a concentração de mercado do que as de natureza vertical e/ou conglomerado. O resultado obtido mostra que a desnacionalização de empresas e as operações ocorridas em alguns setores aumentam a concentração, enquanto que nas operações de abrangência mundial este efeito é menor.

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Este trabalho tem por objetivo avaliar a eficiência do mercado acionário brasileiro a partir de testes estatísticos, para posterior modelagem das séries de retorno das ações, utilizando os modelos ARMA, ARCH, GARCH, Modelo de Decomposição e, por final, VAR. Para este trabalho foram coletados dados intradiários, que são considerados dados de alta freqüência e menos suscetíveis a possíveis alterações na estrutura de mercado, tanto micro como macroeconômicos. Optou-se por trabalhar com dados coletados a cada cinco minutos, devido à baixa liquidez dos ativos no mercado financeiro (que poderia acarretar em dados ausentes para intervalos de tempo inferiores). As séries escolhidas foram: Petrobrás PN, Gerdau PN, Bradesco PN, Vale do Rio Doce PN e o índice Ibovespa, que apresentam grande representatividade do mercado acionário brasileiro para o período analisado. Com base no teste de Dickey-Fuller, verificou-se indícios que o mercado acionário brasileiro possa ser eficiente e, assim foi proposto modelos para as séries de retorno das ações anteriormente citadas.

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O objetivo deste trabalho é analisar o desempenho de estimadores de volatilidade que utilizam valores extremos (máximo, mínimo, abertura e fechamento) para ativos no mercado brasileiro. Discute-se o viés dos estimadores usando como referências o estimador clássico, a volatilidade realizada e a volatilidade implícita de 1 mês da série de opções no dinheiro (ATM - at the money); discute-se a eficiência quanto à previsibilidade da volatilidade futura usando o estimador clássico e a volatilidade implícita defasados um período para frente como variáveis dependentes e a eficiência em si, isto é, quanto ao tamanho da variância do estima-dor. Como representantes de ativos brasileiros, foram escolhidos a paridade BRL/USD spot e o Índice Bovespa. Além de bastante líquidos, esses dois ativos têm bastante importância no mercado brasileiro, seja como benchmark para investimentos, bem como ativos-base para muitos derivativos operados na Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e na Bolsa de Va-lores de São Paulo (Bovespa). A volatilidade do ativo-base é uma das variáveis para o apre-çamento de derivativos como opções; muitas estratégias são montadas, no mercado financei-ro, utilizando-a como referência. A volatilidade também é bastante usada no gerenciamento de riscos, em modelos como o Value at Risk (VaR), por exemplo.

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Este trabalho tem por objetivo propor uma carteira composta por posições compradas e vendidas de ações que supere os principais Índices de mercado. O resultado é obtido através de um modelo de Lógica Fuzzy, que é um modelo de inteligência artificial que trata os dados de maneira lógica, ou seja, sem relacionar as variáveis através de modelos matemáticos convencionais. Para esse estudo utilizamos como variáveis de entrada os múltiplos Preço/Lucro Esperado e Preço/Valor Patrimonial da Empresa de cada ação considerada. Foram estudadas as ações do mercado americano pertencentes ao índice S&P 500, do ano de 2000 até 2007. Com o intuito de comparar a eficiência do Modelo de Lógica Fuzzy, utilizamos o modelo de Regressão Linear Multivariada e os índices de mercado S&P 500 e o S&P 500 com uma modificação para se adequar aos dados escolhidos para o estudo. O modelo proposto produziu resultados satisfatórios. Para quase todos os anos estudados o retorno da carteira obtida foi muito superior ao dos Índices de mercado e do modelo linear convencional. Através de testes adequados comprovamos estatisticamente a eficiência do modelo em comparação aos Índices de mercado e ao modelo linear convencional.