Diversificação internacional no contexto brasileiro

Este trabalho contribui a discussão de diversificação internacional no contexto de investidores brasileiros com referência na moeda local (Reais). O trabalho testa as seguintes hipóteses: (1) se a adição de ativos internacionais não aumenta a eficiência (melhora na relação retorno/risco) de carteiras somente com ativos brasileiros, (2) se carteiras de menor risco exigem mais alocações internacionais e, (3) se alocação de ativos é parecida para investidores com referências em dólar ou em reais. Esse trabalho utiliza modelos já conhecidos de fronteiras eficientes com aplicação de técnicas que utilizam rotinas de Monte Carlo para suavizar possíveis erros na estimação dos retornos das classes de ativos, que incorporam ainda incertezas sobre o câmbio. Nas simulações são utilizadas uma cesta de ativos locais e uma cesta de ativos que melhor representa o mercado internacional. Apesar da grande maioria dos investidores brasileiros utilizarem muito pouco ativos internacionais em suas carteiras, seja por motivos de Home Bias, fatores históricos macroeconômicos evidenciados pelas altas taxas de juros ou limitações regulatórias, os resultados empíricos demonstram que existem ganhos de eficiência para as carteiras de investidores brasileiros ao se incluir ativos internacionais na alocação de ativos. Esses ganhos de eficiência são evidenciados para todos os perfis de risco, desde os mais conservadores até os perfis mais agressivos. Os resultados mostram que quanto maior o perfil de risco da carteira, maior é a alocação internacional que maximiza a eficiência da carteira. E por último, a referência da moeda muda significativamente a alocação eficiente de carteiras, carteiras com referência em dólar exigem menos diversificação com ativos em reais do que carteiras com referência em Reais exigem diversificação com ativos internacionais.

Essays on Spatial Econometrics

Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado.

Alocação de recursos: nível ótimo de diversificação intraclasse entre fundos de investimentos abertos no Brasil

Apesar da diversidade de suas estratégias, os retornos dos fundos de investimentos multimercado geralmente exibem correlação positiva com índices de bolsa. Por outro lado, fundos de categorias distintas tendem a ser menos correlacionados entre si se comparados a fundos de mesma categoria. A ideia de diversificação entre fundos de baixa correlação é discutida recorrentemente pela literatura. Na prática, porém, poucos alocadores de portfólios otimizam suas carteiras através das linhas de Markowitz (1953) por exemplo. O objetivo deste estudo é buscar identificar o ponto ótimo de diversificação de ativos (fundos de investimentos) dentro de uma mesma categoria. Como metodologia, buscaremos a minimização do risco idiossincrático dos fundos de investimentos através de simulações com outros fundos de mesma categoria. O estudo contém análises para a escolha do número ideal de ativos em um dado portfólio. Esses resultados beneficiariam, principalmente, o processo decisório das empresas de Wealth Managements, das Consultorias de Investimentos e dos Private Bankers.

Uma investigação sobre a focalização do Programa Bolsa Família e seus determinantes imediatos

Objetiva-se realizar uma investigação sobre a focalização do Programa Bolsa Família e seus determinantes imediatos, assim como uma análise quantitativa sobre famílias beneficiadas, elegíveis e não elegíveis. Constata-se percentuais associados à exclusão indevida menores que aqueles associados à inclusão indevida. Contudo, parte da imprecisão está relacionada à inclusão de famílias com renda per capita acima, mas próxima do teto (R$ 140). Os resultados econométricos indicam uma relação inversa entre a cobertura do Programa e os níveis de desenvolvimento social e econômico municipais. Há evidências de que municípios com maior qualidade na gestão dos recursos do Programa, também apresentam percentuais superiores de cobertura. Simulações de políticas sugerem a necessidade de que um direcionamento de políticas para universalização deve envolver esforços tanto para fins de efetivo alcance das famílias elegíveis, mas não beneficiárias, como para redução do vazamento do Programa. Sem direcionar esforços nestes dois eixos, a universalização requereria significativo aporte financeiro

Estimando a demanda domiciliar por telefones fixos com dados agregados brasileiros

Este artigo usa dados agregados brasileiros para estimar a demanda domiciliar por telefones fixos. Com relação à literatura prévia sobre o tema, podem ser ressaltados três avanços metodológicos: (i) o caráter não-linear da escolha individual é preservado no modelo agregado; (ii) a agregação é feita de modo a considerar o viés gerado pela heterogeneidade entre os indivíduos dentro das regiões; (iii) é usada uma matriz de covariância robusta à presença de dependência espacial [Driscoll & Kraay (1998)]. Percebe-se que a consideração do viés de agregação altera significativamente os resultados. Além disso, simulações construídas a partir das estimativas encontradas indicam que a redução da assinatura básica em 50% aumentaria em apenas 3,3% os domicílios brasileiros com telefone fixo. Este impacto modesto é provavelmente resultado do comportamento dos domicílios de baixa renda. Em grande parte destes domicílios, existe somente um tipo de telefone, móvel ou fixo. Nesse caso, mesmo com uma redução significativa da assinatura do telefone fixo, boa parte deles ainda deve optar pelo telefone móvel, na medida em que este último, além de garantir mobilidade, tende a comprometer uma parcela menor da renda mensal.

Essays on the credit channel of monetary policy: a case study for Brazil

The onset of the financial crisis in 2008 and the European sovereign crisis in 2010 renewed the interest of macroeconomists on the role played by credit in business cycle fluctuations. The purpose of the present work is to present empirical evidence on the monetary policy transmission mechanism in Brazil with a special eye on the role played by the credit channel, using different econometric techniques. It is comprised by three articles. The first one presents a review of the literature of financial frictions, with a focus on the overlaps between credit activity and the monetary policy. It highlights how the sharp disruptions in the financial markets spurred central banks in developed and emerging nations to deploy of a broad set of non conventional tools to overcome the damage on financial intermediation. A chapter is dedicated to the challenge face by the policymaking in emerging markets and Brazil in particular in the highly integrated global capital market. This second article investigates the implications of the credit channel of the monetary policy transmission mechanism in the case of Brazil, using a structural FAVAR (SFAVAR) approach. The term “structural” comes from the estimation strategy, which generates factors that have a clear economic interpretation. The results show that unexpected shocks in the proxies for the external finance premium and the credit volume produce large and persistent fluctuations in inflation and economic activity – accounting for more than 30% of the error forecast variance of the latter in a three-year horizon. Counterfactual simulations demonstrate that the credit channel amplified the economic contraction in Brazil during the acute phase of the global financial crisis in the last quarter of 2008, thus gave an important impulse to the recovery period that followed. In the third articles, I make use of Bayesian estimation of a classical neo-Keynesian DSGE model, incorporating the financial accelerator channel developed by Bernanke, Gertler and Gilchrist (1999). The results present evidences in line to those already seen in the previous article: disturbances on the external finance premium – represented here by credit spreads – trigger significant responses on the aggregate demand and inflation and monetary policy shocks are amplified by the financial accelerator mechanism. Keywords: Macroeconomics, Monetary Policy, Credit Channel, Financial Accelerator, FAVAR, DSGE, Bayesian Econometrics

Utilizando estimadores entrópicos generalizados na estimação de modelos de apreçamento de ativos

Este trabalho analisa as propriedades de uma nova medida de má especificação de modelos de apreçamento, que está relacionada com o tamanho do ajuste multiplicativo necessário para que o modelo seja corretamente especificado. A partir disso, caracterizamos o parâmetro que minimiza a medida a partir de um programa dual, de solução mais simples. Os estimadores naturais para esse parâmetro pertencem à classe de Generalized Empirical Likelihood. Derivamos as propriedades assintóticas deste estimador sob a hipótese de má especificação. A metodologia é empregada para estudar como se comportam em amostras finitas as estimativas de aversão relativa ao risco em uma economia de desastres quando os estimadores estão associados a nossa medida de má especificação. Nas simulações vemos que em média a aversão ao risco é superestimada, mesmo quando ocorre um número significativo de desastres.

Simulação multi agente em mercados financeiros artificiais utilizando algoritmos genéticos

Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

Otimização de alavancagem e gestão de risco em estratégias long-short

Alavancagem em hedge funds tem preocupado investidores e estudiosos nos últimos anos. Exemplos recentes de estratégias desse tipo se mostraram vantajosos em períodos de pouca incerteza na economia, porém desastrosos em épocas de crise. No campo das finanças quantitativas, tem-se procurado encontrar o nível de alavancagem que otimize o retorno de um investimento dado o risco que se corre. Na literatura, os estudos têm se mostrado mais qualitativos do que quantitativos e pouco se tem usado de métodos computacionais para encontrar uma solução. Uma forma de avaliar se alguma estratégia de alavancagem aufere ganhos superiores do que outra é definir uma função objetivo que relacione risco e retorno para cada estratégia, encontrar as restrições do problema e resolvê-lo numericamente por meio de simulações de Monte Carlo. A presente dissertação adotou esta abordagem para tratar o investimento em uma estratégia long-short em um fundo de investimento de ações em diferentes cenários: diferentes formas de alavancagem, dinâmicas de preço das ações e níveis de correlação entre esses preços. Foram feitas simulações da dinâmica do capital investido em função das mudanças dos preços das ações ao longo do tempo. Considerou-se alguns critérios de garantia de crédito, assim como a possibilidade de compra e venda de ações durante o período de investimento e o perfil de risco do investidor. Finalmente, estudou-se a distribuição do retorno do investimento para diferentes níveis de alavancagem e foi possível quantificar qual desses níveis é mais vantajoso para a estratégia de investimento dadas as restrições de risco.

Memória longa em dados intradiários: um estudo sobre projeções baseadas na ordem fracionária de integração dos Retornos de Ações e Índices de ações

Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

Previsão da estrutura a termo de taxa de juros aplicando o Filtro de Kalman ao modelo Vasicek: o caso brasileiro

Este trabalho tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.

Subsídios financeiros à infraestrutura e dinâmica do produto

O presente trabalho tem como objetivo representar através de um modelo dinâmico de equilíbrio geral, uma característica do mercado brasileiro de subsidiar o setor de infraestrutura através do sistema financeiro. Além disso, objetiva-se simular o efeito do aumento de impostos - destinando recursos tributários, tanto para um agente público quanto privado - para subsidiar o investimento em infraestrutura. Alternativamente, simula-se o efeito da redução do compulsório bancário, destinando esses recursos também à infraestrutura. As simulações apresentam resultados semelhantes, de tal modo que no curto prazo, há uma contração do produto e da infraestrutura, mas no longo prazo, há uma expansão do produto, infraestrutura e bem-estar. Os resultados podem apresentar comportamentos diferentes para o bem-estar dependendo do parâmetro de elasticidade da infraestrutura em relação à renda.

Eficiência da magic formula de value investing no mercado brasileiro

O objetivo deste trabalho é realizar procedimento de back-test da Magic Formula na Bovespa, reunindo evidências sobre violações da Hipótese do Mercado Eficiente no mercado brasileiro. Desenvolvida por Joel Greenblatt, a Magic Formula é uma metodologia de formação de carteiras que consiste em escolher ações com altos ROICs e Earnings Yields, seguindo a filosofia de Value Investing. Diversas carteiras foram montadas no período de dezembro de 2002 a maio de 2014 utilizando diferentes combinações de número de ativos por carteira e períodos de permanência. Todas as carteiras, independentemente do número de ativos ou período de permanência, apresentaram retornos superiores ao Ibovespa. As diferenças entre os CAGRs das carteiras e o do Ibovespa foram significativas, sendo que a carteira com pior desempenho apresentou CAGR de 27,7% contra 14,1% do Ibovespa. As carteiras também obtiveram resultados positivos após serem ajustadas pelo risco. A pior razão retorno-volatilidade foi de 1,2, comparado a 0,6 do Ibovespa. As carteiras com pior pontuação também apresentaram bons resultados na maioria dos cenários, contrariando as expectativas iniciais e os resultados observados em outros trabalhos. Adicionalmente foram realizadas simulações para diversos períodos de 5 anos com objetivo de analisar a robustez dos resultados. Todas as carteiras apresentaram CAGR maior que o do Ibovespa em todos os períodos simulados, independentemente do número de ativos incluídos ou dos períodos de permanência. Estes resultados indicam ser possível alcançar retornos acima do mercado no Brasil utilizando apenas dados públicos históricos. Esta é uma violação da forma fraca da Hipótese do Mercado Eficiente.

Opções reais em projetos de investimentos: o caso de uma planta de liquefação de gás natural com flexibilidade de troca de mercado e de troca de produto

O objetivo deste trabalho é revisar os principais aspectos teóricos para a aplicação de Opções Reais em avaliação de projetos de investimento e analisar, sob esta metodologia, um caso real de projeto para investir na construção de uma Planta de Liquefação de gás natural. O estudo do caso real considerou a Opção de Troca de Mercado, ao avaliar a possibilidade de colocação de cargas spot de GNL em diferentes mercados internacionais e a Opção de Troca de Produto, devido à flexibilidade gerencial de não liquefazer o gás natural, deixando de comercializar GNL no mercado internacional e passando a vender gás natural seco no mercado doméstico. Para a valoração das Opções Reais foi verificado, através da série histórica dos preços de gás natural, que o Movimento Geométrico Browniano não é rejeitado e foram utilizadas simulações de Monte Carlo do processo estocástico neutro ao risco dos preços. O valor da Opção de Troca de Mercado fez o projeto estudado mais que dobrar de valor, sendo reduzido com o aumento da correlação dos preços. Por outro lado, o valor da Opção de Troca de Produto é menos relevante, mas também pode atingir valores significativos com o incremento de sua volatilidade. Ao combinar as duas opções simultaneamente, foi verificado que as mesmas não são diretamente aditivas e que o efeito do incremento da correlação dos preços, ao contrário do que ocorre na Opção de Troca de Mercado, é inverso na Opção de Troca de Produto, ou seja, o derivativo aumenta de valor com uma maior correlação, apesar do valor total das opções integradas diminuir.