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%.

Invertendo o sinal de carbono da agropecuária brasileira : uma estimativa do potencial de mitigação de tecnologias do Plano ABC de 2012 a 2023

A Fase I deste trabalho visa estimar o balanço de emissões de gases de efeito estufa da atividade agropecuária brasileira para o período de 2012 a 20231 , usando modelagem quantitativa de estimativas de emissões para as principais atividades e sistemas de produção do setor sem a adoção das práticas de Agricultura de Baixa Emissão de Carbono (ABC), bem como hipóteses alternativas sobre parâmetros de emissões da agricultura tropical e a contabilidade de gases do efeito estufa (GWP x GTP), e baseando-se nas projeções de crescimento da agropecuária produzidas por instituições públicas (Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento – MAPA) e privadas (Federação das Indústrias do Estado de São Paulo – Fiesp).

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

Comparação de previsões para a produção industrial brasileira considerando efeitos calendário e modelos agregados e desagregados

O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.

A comparative study of the credit card market dynamics in Mexico and Brazil

This research analyzes and compares the attractiveness of the Brazilian and Mexican credit card markets from a financial firm’s perspective. The market dynamics in Latin America’s two economic powerhouses are fleshed out with qualitative and quantitative data, using a strategic framework to structure the analysis. Since its adoption by both countries in 1956, credit card usage has experienced many years of double digit growth. However, penetration levels remain low compared with most developed countries. Brazil has a more developed credit card infrastructure, with more potential profit, and issuers might face fewer competitive challenges.  Alternatively, Mexico, is witnessing a more favorable economy, a friendlier business and regulatory environment, combined with fewer financial products that compete with the credit card. Therefore, this paper concludes that Brazil and Mexico both offer market opportunities for credit card companies that can navigate the different technological, demographic, macroeconomic, and regulatory shifts in each country.