Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise based upon data from a well known survey is also presented. Overall, theoretical and empirical results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular it delivers a zero-limiting mean-squared error if the number of forecasts and the number of post-sample time periods is sufficiently large. We also develop a zero-mean test for the average bias. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of this new technique in finite samples. An empirical exercise, based upon data from well known surveys is also presented. Overall, these results show promise for the bias-corrected average forecast.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise, based upon data from a well known survey is also presented. Overall, these results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

Um experimento para o modelo do holdout do vendedor

Essa dissertação apresenta uma análise experimental do modelo de holdout apresentado em Menezes e Pitchford (2004), no qual o aumento na complementeri- dade entre os bens dos vendedores implica maior probabilidade de ocorrência de holdout, ou atraso do vendedor, na negociação entre os vendedores e um com- prador. O comportamento observado no laboratório corrobora essa previsão do modelo teórico. Observou-se, ainda, que os jogadores com maiores ganhos no ex- perimento atrasaram menos a entrada na negociação.

Prevendo inflação usando séries temporais e combinações de previsões

O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.

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.

Análise do mercado de TV por assinatura

A presente tese busca analisar as relações entre as estruturas de produto e custo e a verticalização mediante a aplicação da teoria microeconômica básica. Verificamos que os pacotes de canais ofertados ao consumidor podem ser explicados através de 3 efeitos: Discriminação de Preço, Complementariedade entre grupos de canais e Dispersão da propensão a pagar entre grupos de canais. Dentro das hipóteses indicadas acima, identificamos que a renda do consumidor, o estímulo ao consumo de um canal avançado mediante o consumo de um canal básico e/ou a dispersão da propensão a pagar justificam a estratégia de oferta mediante pacotes de canais de televisão. Constatamos que o mercado de TV por Assinatura é caracterizado pelo elevado poder de mercado associado à infra-estrutura de distribuição (custo fixo alto), e que a verticalização entre as empresas da cadeia produtiva do mercado audiovisual é um fenômeno comum desse mercado. Identificamos, ainda, que é possível existir práticas discriminatórias mediante imposição de limites ao uso de redes de distribuidora por programadoras rivais. Entretanto, a Integração Vertical pode ser motivada por questões de economias tecnológicas ou ganhos de integração de monopólios sucessivos que levam a ganhos de eficiência econômica no mercado e não configuram, portanto, práticas discriminatórias. Ao analisarmos os principais modelos para análise da estrutura de mercado, identificamos que o papel do custo fixo é determinante para a estrutura do mesmo e o número de firmas no mercado não determina a eficiência.

Projetos de infraestrutura pública: risco, incerteza e incentivos

O delineamento na divisão ótima de trabalho entre a esfera pública e privada tem suscitado estudos na moderna organização industrial. Arranjos contratuais na modalidade de parcerias público-privadas (PPP) oferecem uma nova oportunidade para analisar aspectos relacionados a compartilhamento de riscos em projetos de infraestrutura e alinhamento de incentivos. Um dos objetivos das parcerias público-privadas (PPP) é o de viabilizar projetos de infraestrutura através da concessão de algum tipo de apoio governamental, como garantias ou aportes de recursos. Uma das formas de redução de risco é a concessão de garantias de demanda onde o governo indeniza o investidor sempre que sua receita fique abaixo de um piso predeterminado. O presente estudo analisa o caso de limites no comprometimento do governo em projetos de PPP. Limites na ação do governo são indicados porque ao conceder garantias em projetos de infraestrutura privada ou em projetos de PPP o governo assume um passivo contingencial que, na maioria das vezes, não é adequadamente contabilizado nas contas públicas, podendo ainda acarretar ônus excessivo para o governo se os riscos envolvidos não forem adequadamente quantificados e analisados. Embora não impactem o fluxo de caixa hoje, esses passivos podem significar um pesado ônus para a sociedade no futuro. A partir de modelos de precificação de projetos de infraestrutura, baseados na metodologia das opções reais, avalia-se que garantias limitadas, em projetos de PPP, reduzem o risco e aumentam a atratividade de projetos na ótica privada e que um orçamento limitado é uma forma de alinhar incentivos na ótima pública. Considerando a escassez de estudos envolvendo os riscos comerciais associados a projetos de concessão rodoviária e sendo a demanda de tráfego a principal fonte de risco, o estudo combina técnicas matemáticas de interpolação com modelos econométricos de previsão propondo uma ferramenta alternativa para estimar e projetar o volume de tráfego nas rodovias brasileiras. Realiza-se um estudo de caso para trechos da BR-163 no estado de Mato Grosso sob a hipótese de que o volume de tráfego rodoviário depende diretamente da produção escoada pelas rodovias nacionais, e utiliza-se dados de produção agrícola no estado de Mato Grosso como proxy no processo de interpolação. As projeções de tráfego mensais obtidas e inexistentes em frequência regular nas diversas rodovias do país se mostraram consistentes com as previsões de outros estudos, mas possuem a vantagem de possibilitar a realização de previsão mensal e análise de sensibilidade. A principal vantagem do novo modelo é permitir a análise de risco da previsão de tráfego futuro e o intervalo de confiança da previsão.

Um estudo dos supermercados no Brasil: uma investigação sobre a demanda de mercado, a fatia de mercado e a área de influência

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%.

Avaliação do impacto dos programas de transferência monetária condicionada na taxa de frequência escolar e labor infantil: o caso do Programa JUNTOS no Peru

Na presente dissertação tem como objetivo avaliar o impacto do programa JUNTOS sobre a taxa de freqüência escolar e sobre o trabalho infantil nas crianças de 6 a 14 anos. Estas duas variáveis foram selecionadas para o seu estudo, pois ao nosso entender estas são as principais variáveis que são influenciadas pelo programa JUNTOS e que tem uma influencia direta sobre o capital humano das crianças e assim sobre a diminuição da pobreza futura. As principais hipóteses derivadas das teorias de capital humano e de transferências de rendas condicionadas foram corroboradas pela nossa avaliação: (1) o programa JUNTOS tem um efeito positivo sobre o incremento da freqüência escolar, (2) o programa JUNTOS é efetivo na redução do trabalho infantil, (3) quando o chefe de família é de sexo feminino, a renda familiar é utilizada em bens e serviços em favor das crianças, e (4) o efeito do programa JUNTOS é maior nas crianças com piores características socioeconômicas (ex: menor renda familiar per capita, chefe de família com poucos anos de estudo, idioma do chefe de família, etc.) Outra conclusão importante da dissertação foi que o programa JUNTOS provoca uma realocação na oferta de trabalho intra familiar.

Ensaios sobre ciclos de negócios

O objetivo central desse artigo é o de propor e avaliar modelos econométricos de previsão para o PIB industrial brasileiro. Para tanto, foram utilizados diversos modelos de previsão como também combinações de modelos. Foi realizada uma analise criteriosa das séries a serem utilizadas na previsão. Nós concluímos que a utilização de vetores de cointegração melhora substancialmente a performance da previsão. Além disso, os modelos de combinação de previsão, na maioria dos casos, tiveram uma performance superior aos demais modelos, que já apresentavam boa capacidade preditiva.

Avaliação de opções: o caso brasileiro: utilização de modelos Arch na estimação dos parâmetros

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.

O efeito tamanho na BOVESPA : um estudo sobre os retornos e a volatilidade dos retornos dos portfólios de ações

O trabalho procura analisar o comportamento dos retornos de portfólios, constituídos segundo a capitalização das empresas, da Bolsa de Valores de São Paulo, no período de janeiro de 1995 a junho de 1998. Foram utilizados vários testes e modelos econométricos para analisar as diferenças de comportamento das séries, principalmente quanto a correlação serial e homocedasticidade das mesmas,

Avaliação do value at risk do índice Bovespa usando os modelos garch, tarch e riskmetrics tm para se estimar a volatilidade

Apresenta o método value at risk (VaR) para se mensurar o risco de mercado, sob diferentes abordagens. Analisa a série histórica do índice Bovespa no período de 1995 a 1996 por meio de testes econométricos de normalidade, autocorrelação dos retornos e raiz unitária. Comparo valor obtido a partir dos diferentes modelos de estimação de volatilidade propostos e verifica qual dos modelos foi o mais adequado para o caso estudado