82 resultados para Combinações de Previsões


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Os dois tipos de stress fisiológico e psicológico constituem, a meu ver, um único fenômeno, embora, do ponto de vista didático, faça-se necessária esta divisão. Neste estudo ambos os tipos foram abordados teoricamente, mas o mesmo se propõe a analisar a influência dos fatores de personalidade - extroversão, introversão e dogmatismo- na vulnerabilidade ao stress. Os determinantes cognitivos foram considerados como mediadores desta relação. O instrumental utilizado para a verificação empírica foi composto dos seguintes testes: 16 PF de Cattell e Eber, Fator P de Toulouse-Pieron, Escala de Dogmatismo de Rokeach e o Sorting-Test, adaptado para esse estudo. Esses instrumentos foram utilizados para testar as hipóteses; o introvertido e o não-dogmático, tanto na condição isolada quanto em combinação, apresentam vulnerabilidade ao stress maior do que o extrovertido e o dogmático nas mesmas condições. A análise da regressão múltipla demonstrou que nenhuma diferença quanto à vulnerabilidade ao stress foi observada em relação aos tipos extrovertido, introvertido, dogmátlco e não-dogmático, quer isoladamente, quer nas combinações extrovertido-dogmático e introvertido-não-dogmático. É provável que algumas circunstâncias possam explicar esse fenômeno. Em primeiro lugar é possível que a vulnerabilidade ao stress esteja mais relacionada com traço de personalidade do que com tipo. Em segundo lugar, pode ser que o instrumento utilizado para medir extroversão-introversão não forneça uma medida válida: uma vez que o conceito se baseia nas primeiras formulações da teoria da ativação. Poderíamos, ainda, acrescentar uma outra relação na influência dos fatores de personalidade na vulnerabilidade ao stress . Esta relação pode ser estudada sob os dois aspectos do stress: a especificidade e a não-especificidade. Assim sendo, poder-se-ia conjecturar que tanto os fatores de personalidade quanto os determinantes cognitivos estariam mais relacionados com a especificidade do que com a não-especificidade. Esta última estaria mais vinculada aos aspectos fisiológicos. Esta última proposição poderia servir de um esquema para uma diferente análise teórica e empírica da influência dos fatores de personalidade na vulnerabilidade ao stress, enfatizando mais a especificidade do que a não-especificidade.

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Esta dissertação analisa os principais determinantes para investidores contratarem seguro de proteção de riscos políticos (PRI) para seus investimentos diretos, assim com o racional de sair de um PRI não renovando suas políticas. Esta dissertação contribui para a literatura existente sobre PRI, investigando os principais motivadores para PRI, tais como, riscos políticos, riscos econômicos, capacidade do patrocinador, instrumento utilizado para realizar o investimento (horizonte do investimento) determina combinações de PRI utilizando um modelo binário de resposta não linear. Um banco de dados único da Multilateral Investment Guarantee Agency (MIGA) no período de 1990 até 2010, contendo informações sobre 693 investimentos incluindo sua cobertura para: seguro de risco de conversibilidade, seguro para risco de expropriação, riscos de guerras e distúrbios civis e riscos de quebra de contrato. Entretanto, percebemos que 47% destes seguros não permanecem ativos até o prazo originalmente contratado. Adicionalmente, instituições financeiras como garantidoras utilizam proporcionalmente mais dívida do que capital como instrumento de investimento e são largamente seguradas dentro da União Européia (EU). Por outro lado, investidores nos BRICs tendem a cobrir primariamente seus investimentos em infraestrutura. Resultados empíricos incluem que um aumento nos riscos de quebra de contrato e guerra civil estão totalmente correlacionados com a renovação de contratos de seguro, assim como um aumento da percepção de risco do pais que está recebendo o investimento.

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A previsão dos preços do petróleo é fundamental para o planejamento energético e oferece subsídio a tomada de decisões de longo prazo, que envolvem custos irrecuperáveis. No entanto, os preços do petróleo são muito instáveis sujeitos a choques como resultado de questões geopolíticas, poder de mercado da OPEP (Organização dos Países Exportadores de Petróleo) e pressões de demanda resultando numa série sujeita a quebras estruturais, prejudicando a estimação e previsão de modelos de série temporal. Dada a limitação dos modelos de volatilidade da família GARCH, que são instáveis e apresentam elevada persistência em séries com mudanças estruturais, este trabalho compara a previsão da volatilidade, em termos de intervalos de confiança e persistência, dos modelos de volatilidade com mudança de regime markoviana em relação aos modelos de volatilidade determinísticos. Os modelos de volatilidade com mudança de regime considerados são o modelo SWARCH (Markov Switch ARCH) e introduz-se o modelo MSIH (Markov Switch Intercept Heteroskedasticity) para o estudo da volatilidade. Como resultado as previsões de volatilidade dos modelos com mudança de regime permitem uma estimação da volatilidade que reduz substancialmente a persistência em relação aos modelos GARCH.

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O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores.

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Usando dados intradiários dos ativos mais negociados do BOVESPA, este trabalho considerou dois modelos recentemente desenvolvidos na literatura de estimação e previsão de volatilidade realizada. São eles; Heterogeneous Autorregressive Model of Realized Volatility (HAR-RV), desenvolvido por Corsi (2009) e o Mixed Data Sampling (MIDAS-RV), desenvolvido por Ghysels et al. (2004). Através de medidas de comparação de previsão dentro e fora da amostra, constatou-se resultados superiores do modelo MIDAS-RV apenas para previsões dentro da amostra. Para previsões fora da amostra, no entanto, não houve diferença estatisticamente significativa entre os modelos. Também encontram-se evidências que a utilização da volatilidade realizada induz distribuições dos retornos padronizados mais próximas da normal

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Este estudo compara previsões de volatilidade de sete ações negociadas na Bovespa usando 02 diferentes modelos de volatilidade realizada e 03 de volatilidade condicional. A intenção é encontrar evidências empíricas quanto à diferença de resultados que são alcançados quando se usa modelos de volatilidade realizada e de volatilidade condicional para prever a volatilidade de ações no Brasil. O período analisado vai de 01 de Novembro de 2007 a 30 de Março de 2011. A amostra inclui dados intradiários de 5 minutos. Os estimadores de volatilidade realizada que serão considerados neste estudo são o Bi-Power Variation (BPVar), desenvolvido por Barndorff-Nielsen e Shephard (2004b), e o Realized Outlyingness Weighted Variation (ROWVar), proposto por Boudt, Croux e Laurent (2008a). Ambos são estimadores não paramétricos, e são robustos a jumps. As previsões de volatilidade realizada foram feitas através de modelos autoregressivos estimados para cada ação sobre as séries de volatilidade estimadas. Os modelos de variância condicional considerados aqui serão o GARCH(1,1), o GJR (1,1), que tem assimetrias em sua construção, e o FIGARCH-CHUNG (1,d,1), que tem memória longa. A amostra foi divida em duas; uma para o período de estimação de 01 de Novembro de 2007 a 30 de Dezembro de 2010 (779 dias de negociação) e uma para o período de validação de 03 de Janeiro de 2011 a 31 de Março de 2011 (61 dias de negociação). As previsões fora da amostra foram feitas para 1 dia a frente, e os modelos foram reestimados a cada passo, incluindo uma variável a mais na amostra depois de cada previsão. As previsões serão comparadas através do teste Diebold-Mariano e através de regressões da variância ex-post contra uma constante e a previsão. Além disto, o estudo também apresentará algumas estatísticas descritivas sobre as séries de volatilidade estimadas e sobre os erros de previsão.

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Motivados pelo debate envolvendo modelos estruturais e na forma reduzida, propomos nesse artigo uma abordagem empírica com o objetivo de ver se a imposição de restrições estruturais melhoram o poder de previsibilade vis-a-vis modelos irrestritos ou parcialmente restritos. Para respondermos nossa pergunta, realizamos previsões utilizando dados agregados de preços e dividendos de ações dos EUA. Nesse intuito, exploramos as restrições de cointegração, de ciclo comum em sua forma fraca e sobre os parâmetros do VECM impostas pelo modelo de Valor Presente. Utilizamos o teste de igualdade condicional de habilidade de previsão de Giacomini e White (2006) para comparar as previsões feitas por esse modelo com outros menos restritos. No geral, encontramos que os modelos com restrições parciais apresentaram os melhores resultados, enquanto o modelo totalmente restrito de VP não obteve o mesmo sucesso.

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Na última década, a economia brasileira apresentou-se estável adquirindo maior credibilidade mundial. Dentre as opções de investimento, estão os mercados de ações e de títulos públicos. O portfolio de investimento dos agentes é determinado de acordo com os retornos dos ativos e/ou aversão ao risco, e a diversificação é importante para mitigar risco. Dessa forma, o objetivo principal do presente trabalho é estudar a inter-relação entre os mercados de títulos públicos e ações, avaliando aspectos de liquidez e quais variáveis representariam melhor esta relação, verificando também como respondem a um choque (surpresa econômica), pois a percepção de alteração do cenário econômico, ou variações de fluxo financeiro, pode alterar/inverter as relações entre esses mercados. Para isso, estimou-se modelos de vetores auto-regressivos - VAR, com variáveis de retorno, volatilidade e volume negociado para cada um dos mercados em combinações diferentes das variáveis representativas, visando encontrar o(s) modelo(s) mais descritivo(s) das inter-relações entre os mercados, dado a amostra utilizada, para aplicar a dummy de surpresa econômica. Em estudo semelhante Chordia, Sarkar e Subrahmanyam (2005) concluiram que choques de liquidez e volatilidade são positivamente correlacionado nos mercados de ações e títulos públicos em horizontes diários, indicando que os choques de liquidez e volatilidade são muitas vezes de natureza sistêmica. O mesmo não foi observado para a proxy de liquidez utilizada na amostra brasileira. Um resultado interessante a ser ressaltado deve-se as séries SMLL11 (índice Small Caps) e IDkAs (índice de duração constante ANBIMA) não possuírem relação de causalidade de Granger com as demais séries, mas os retornos dos IDkAs Granger causam os retornos do índice SMLL11. Por fim, o choque de surpresa econômica não se mostra explicativo sobre qualquer alteração nas inter-relações entre os mercados de títulos públicos e ações.

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O objetivo do presente trabalho é utilizar modelos econométricos de séries de tempo para previsão do comportamento da inadimplência agregada utilizando um conjunto amplo de informação, através dos métodos FAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregressive) de Bernanke, Boivin e Eliasz (2005) e FAVECM (Factor-augmented Error Correction Models) de Baneerjee e Marcellino (2008). A partir disso, foram construídas previsões fora da amostra de modo a comparar a eficácia de projeção dos modelos contra modelos univariados mais simples - ARIMA - modelo auto-regressivo integrado de média móvel e SARIMA - modelo sazonal auto-regressivo integrado de média móvel. Para avaliação da eficácia preditiva foi utilizada a metodologia MCS (Model Confidence Set) de Hansen, Lunde e James (2011) Essa metodologia permite comparar a superioridade de modelos temporais vis-à-vis a outros modelos.

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Este trabalho tem por objetivo avaliar para o caso brasileiro uma das mais importantes propriedades esperadas de um núcleo: ser um bom previsor da inflação plena futura. Para tanto, foram utilizados como referência para comparação dois modelos construídos a partir das informações mensais do IPCA e seis modelos VAR referentes a cada uma das medidas de núcleo calculadas pelo Banco Central do Brasil. O desempenho das previsões foi avaliado pela comparação dos resultados do erro quadrático médio e pela aplicação da metodologia de Diebold-Mariano (1995) de comparação de modelos. Os resultados encontrados indicam que o atual conjunto de medidas de núcleos calculado pelo Banco Central não atende pelos critérios utilizados neste trabalho a essa característica desejada.

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O objetivo deste trabalho é investigar a relação existente entre a ressalva imposta no parecer da auditoria independente e a reapresentação exigida pelo Banco Central, a existência de forte correlação entre haver ressalva e reapresentação por exigência, indicariam que o parecer teria capacidade de antecipar exigência de reapresentação por parte do Banco Central. Selecionamos o grupo formado pelos bancos que tem ações negociadas na bolsa de valores e mapeamos as combinações formadas pelo tipo de parecer com o tipo de apresentação, de igual modo utilizamos este método em dois estratos da amostra, por porte da firma de auditoria e por haver ou não algum nível de Governança Corporativa. Os resultados não mostraram relação significativa entre parecer com ressalva e reapresentação, nem os estratos demonstraram percentuais significativamente melhores em relação aos demais estratos ou mesmo em relação à amostra. Concluímos que não há relação entre parecer e reapresentação por exigência, nem relevância com relação ao porte ou a governança corporativa, porém os resultados mostraram haver maior percentual de reapresentação espontânea no estrato por governança corporativa, o que indicaria um cuidado maior em relação às demonstrações independente do parecer da auditoria independente.

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Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

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A finalidade específica da dissertação é a de rever a teoria normativa de Administração Financeira, no que diz respeito a combinações de empresas, em face da sistemática proposta pela COFIE. Como se sabe, esta sistematica situa aquele problema como algo que mereça ou não a concessão de favores fiscais e creditícios tendo em vista o interesse econômico nacional. Assim, em termos gerais, o problema que se coloca é o de avaliar se, efetivamente, a operação de combinação é o meio melhor de satisfazer àquele interesse, deixando-se de lado a realização direta de investimentos.

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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.

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Um dos produtos mais consumidos do mundo vem passando por grandes transformações, e a cerveja que conhecemos como tipo Pilsen (Light Lager) deixou de ser opção única nas prateleiras. Dado o potencial de crescimento do setor no Brasil, o objetivo deste trabalho é mapear as preferências do consumidor de cerveja artesanal, usando técnicas de preferência declarada, a partir da aplicação de questionários que convidam o entrevistado a elencar suas preferências diante das combinações dos atributos Cor, Paladar, Aroma e Álcool. A partir da estratificação da amostra em Idade e Experiência, os resultados indicam que Paladar, seguido da Cor e, por último, o Aroma são os atributos mais relevantes para o entrevistado Experiente, enquanto o Não Experiente atribui maior peso à Cor, seguida do Paladar, sendo o Aroma um atributo irrelevante em suas escolhas. O atributo Álcool revelou-se insignificante em todas as estratificações realizadas.