Verificação da memória longa persistente no mercado de bitcoins : uma análise do expoente de Hurst ao longo do tempo

Um dos principais fatores de estudo do mercado de capitais é a discussão a respeito da teoria de eficiência de mercado, que no caso diverge em relação ao comportamento do preço da maioria dos ativos. Este trabalho tem o intuito de analisar o comportamento do principal índice de preços do mercado de bitcoins (BPI) durante o período de julho de 2010 a setembro de 2014. Inicialmente será testada a hipótese do passeio aleatório para o BPI. Em seguida serão verificadas as correlações de longa data nas séries financeiras temporais utilizando como instrumento de análise o expoente de Hurst (H), que inicialmente foi usado para calcular correlações em fenômenos naturais e posteriormente sua abrangência alcançou a área financeira. O estudo avalia o expoente H através de métodos distintos destacando-se a análise R/S e a DFA. Para o cálculo do expoente ao longo do tempo, utiliza-se uma janela móvel de 90 dias deslocando-se de 10 em 10 dias. Já para o cálculo em diferentes escalas verifica-se, para cada dia, o valor do expoente H nos últimos 360, 180 e 90 dias respectivamente. Os resultados evidenciaram que o índice BPI apresenta memória longa persistente em praticamente todo o período analisado. Além disso, a análise em diferentes escalas indica a possibilidade de previsão de eventos turbulentos no índice neste mesmo período. Finalmente foi possível comprovar a hipótese de mercados fractais para a série histórica de retornos do BPI.

Curva de Phillips novo keynesiana, custo marginal e expectativas de inflação no Brasil

A importância deste trabalho será analisar a dinâmica inflacionária brasileira de acordo com um modelo híbrido de curva de Phillips baseado nos estudos sobre a curva de Phillips “Novo-Keynesiana”. Através deste estudo será possível avaliar a inflação passada e as expectativas de inflação como determinantes à inflação corrente e a aplicabilidade da curva de Phillips “Novo-Keynesiana” para o caso brasileiro. As conclusões do estudo darão uma indicação mais concreta do novo dinamismo da inflação brasileira e do papel das expectativas de inflação como variável predissora.

Avaliação da sensibilidade dos fundos de investimento imobiliários a variações nas taxas de juros através da análise de componentes principais

Os Fundos de Investimento Imobiliários – FIIs – vem ganhando destaque como alternativas de investimento no Brasil. Segundo dados da BM&FBovespa, a média diária de volume negociado aumentou de R$600 mil em 2009 para R$27 milhões em 2014. No entanto, após o IFIX – Indíce de FIIs - atingir seu maior patamar histórico em Janeiro de 2013, este passou apresentar performance negativa, ao mesmo tempo que se observou um processo de elevação da curva de juros. O presente trabalho visa analisar o impacto de movimentos da curva de juros no desempenho dos FIIs. De forma a limitar as divergências encontradas na literatura internacional quanto à taxa de juros utilizada como proxy para a avaliação, utiliza-se da Análise de Componentes Principais para reduzir o número de variáveis, restringindo-se a uma variável de nível e uma de inclinação. Os resultados indicam que aumento no nível da curva de juros tem um impacto negativo no desempenho dos FIIs, ao passo que aumenta na inclinação também tem impacto negativo, mas não de forma relevante.

Dois modelos de controle de risco: o modelo Nelson-Siegel dinâmico e o cálculo de VaR por modelos GARCH

A presente dissertação tem como objetivo apresentar dois importantes modelos usados na análise de risco. Essa análise culmina em uma aplicação empírica para cada um deles. Apresenta-se primeiro o modelo Nelson-Siegel dinâmico, que estima a curva de juros usando um modelo paramétrico exponencial parcimonioso. É citada a referência criadora dessa abordagem, que é Nelson & Siegel (1987), passa-se pela apresentação da mais importante abordagem moderna que é a de Diebold & Li (2006), que é quem cria a abordagem dinâmica do modelo Nelson-Siegel, e que é inspiradora de diversas extensões. Muitas dessas extensões também são apresentadas aqui. Na parte empírica, usando dados da taxa a termo americana de Janeiro de 2004 a Março de 2015, estimam-se os modelos Nelson-Siegel dinâmico e de Svensson e comparam-se os resultados numa janela móvel de 12 meses e comparamos seus desempenhos com aqueles de um passeio aleatório. Em seguida, são apresentados os modelos ARCH e GARCH, citando as obras originais de Engle (1982) e Bolleslev (1986) respectivamente, discutem-se características destes modelos e apresentam-se algumas extensões ao modelo GARCH, incluindo aí alguns modelos GARCH multivariados. Passa-se então por uma rápida apresentação do conceito de VaR (Value at Risk), que será o objetivo da parte empírica. Nesta, usando dados de 02 de Janeiro de 2004 até 25 de Fevereiro de 2015, são feitas uma estimação da variância de um portfólio usando os modelos GARCH, GJR-GARCH e EGARCH e uma previsão do VaR do portfólio a partir da estimação feita anteriormente. Por fim, são apresentados alguns trabalhos que usam os dois modelos conjuntamente, ou seja, que consideram que as taxas ou os fatores que as podem explicam possuem variância variante no tempo.

Profundidade de mercado na BM&FBovespa: um modelo de alta frequência para estimação da profundidade de mercado da BM&FBovespa

O objetivo desse trabalho é encontrar uma medida dinâmica de liquidez de ações brasileiras, chamada VNET. Foram utilizados dados de alta frequência para criar um modelo capaz de medir o excesso de compras e vendas associadas a um movimento de preços. Ao variar no tempo, o VNET pode ser entendido como a variação da proporção de agentes informados em um modelo de informação assimétrica. Uma vez estimado, ele pode ser utilizado para prever mudanças na liquidez de uma ação. O VNET tem implicações práticas importantes, podendo ser utilizado por operadores como uma medida estocástica para identificar quais seriam os melhores momentos para operar. Gerentes de risco também podem estimar a deterioração de preço esperada ao se liquidar uma posição, sendo possível analisar suas diversas opções, servindo de base para otimização da execução. Na construção do trabalho encontramos as durações de preço de cada ação e as diversas medidas associadas a elas. Com base nos dados observa-se que a profundidade varia com ágio de compra e venda, com o volume negociado, com o numero de negócios, com a duração de preços condicional e com o seu erro de previsão. Os resíduos da regressão de VNET se mostraram bem comportados o que corrobora a hipótese de que o modelo foi bem especificado. Para estimar a curva de reação do mercado, variamos os intervalos de preço usados na definição das durações.

Vantagens e desvantagens do modelo dinâmico de Nelson-Siegel : aplicação ao mercado brasileiro

A modelagem da estrutura a termo da taxa juros tem grande relevância para o mercado financeiro, isso se deve ao fato de ser utilizada na precificação de títulos de crédito e derivativos, ser componente fundamental nas políticas econômicas e auxiliar a criação de estratégias trading. A classe de modelos criada por Nelson-Siegel (1987), foi estendida por diversos autores e atualmente é largamente utilizada por diversos bancos centrais ao redor do mundo. Nesse trabalho utilizaremos a extensão proposta por Diebold e Li (2006) aplicada para o mercado brasileiro, os parâmetros serão calibrados através do Filtro de Kalman e do Filtro de Kalman Estendido, sendo que o último método permitirá estimar com dinamismo os quatros parâmetros do modelo. Como mencionado por Durbin e Koopman (2012), as fórmulas envolvidas no filtro de Kalman e em sua versão estendida não impõe condições de dimensão constante do vetor de observações. Partindo desse conceito, a implementação dos filtros foi feita de forma a possibilitar sua aplicação independentemente do número de observações da curva de juros em cada instante de tempo, dispensando a necessidade de interpolar os dados antes da calibração. Isso ajuda a refletir mais fielmente a realidade do mercado e relaxar as hipóteses assumidas ao interpolar previamente para obter vértices fixos. Também será testada uma nova proposta de adaptação do modelo de Nelson-Siegel, nela o parâmetro de nível será condicionado aos títulos terem vencimento antes ou depois da próxima reunião do Copom. O objetivo é comparar qualidade da predição entre os métodos, pontuando quais são as vantagens e desvantagens encontradas em cada um deles.

Sobre o custo do tempo para a competitividade da indústria brasileira: diagnóstico e síntese dos impactos econômicos da facilitação do comércio no Brasil

Este artigo analisa a importância dos atrasos portuários para a competitividade da indústria de transformação no Brasil. Com base em estimativas recentes sobre o custo diário dos atrasos comerciais e em bases de dados do Banco Mundial e do GTAP (Global Trade Analysis Project), revela a magnitude destas barreiras sob a forma de seus equivalentes ad valorem. Em seguida, por meio de simulações em equilíbrio geral, estima o impacto da melhoria dos processos aduaneiros sobre o desempenho da indústria de transformação no Brasil, sob diferentes cenários. Os resultados obtidos ressaltam o caráter estratégico da facilitação do comércio para o Brasil e da sua inclusão como item relevante para a agenda de crescimento de longo prazo do país.

Determinantes macroeconômicos da estrutura a termo da taxa de juros na América Latina

O trabalho relaciona, com um modelo de três fatores proposto por Huse (2007), variáveis macroeconômicas e financeiras observáveis com a estrutura a termo da taxa de juros (ETTJ) dos países da América Latina (Brasil, Chile, Colômbia e México). Consideramos os seguintes determinantes macroeconômicos: taxa de inflação, taxa de variação do nível de atividade, variação da taxa de câmbio, nível do credit default swaps (CDS), nível da taxa de desemprego, nível da taxa de juros nominal e fatores globais (inclinação da curva de juros norte-americana e variação de índices de commodities). Os modelos explicam mais do que 75% nos casos do Brasil, Chile e Colômbia e de 68% no caso do México. Variações positivas no nível de atividade e inflação são acompanhadas, em todos os países, de um aumento na ETTJ. Aumentos do CDS, com exceção do Chile, acarretam em aumento das taxas longas. Já crescimentos na taxa de desemprego têm efeitos distintos nos países. Ao mesmo tempo, depreciações cambiais não são acompanhadas de subida de juros, o que pode ser explicado pelos bancos centrais considerarem que depreciações de câmbio tem efeitos transitórios na inflação. No México, aumentos na ETTJ são diretamente relacionados com o índice de commodities de energia e metálicas. Já no caso brasileiro, em que os preços da gasolina são regulados e não impactam a inflação, esse canal não é relevante. Variações positivas na inclinação da curva norte-americana têm efeitos similares nas curvas da América Latina, reduzindo as taxas curtas e aumentando as taxas longas.

Sobre o custo do tempo para a competitividade da indústria brasileira: diagnóstico e síntese dos impactos econômicos da facilitação do comércio no Brasil

Este artigo analisa a importância dos atrasos portuários para a competitividade da indústria de transformação no Brasil. Com base em estimativas recentes sobre o custo diário dos atrasos comerciais e em bases de dados do Banco Mundial e do GTAP (Global Trade Analysis Project), revela a magnitude destas barreiras sob a forma de seus equivalentes ad valorem. Em seguida, por meio de simulações em equilíbrio geral, estima o impacto da melhoria dos processos aduaneiros sobre o desempenho da indústria de transformação no Brasil, sob diferentes cenários. Os resultados obtidos ressaltam o caráter estratégico da facilitação do comércio para o Brasil e da sua inclusão como item relevante para a agenda de crescimento de longo prazo do país