Forecast comparison with nonlinear methods for brazilian industrial production

Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.

Medidas duras reduzem incerteza, mas consolida-se perspectiva de recessão em 2015

O segundo trimestre começa com a solidificação de algumas tendências discutidas em edições anteriores deste Boletim. Primeiro, que a equipe econômica fará “o que quer que seja necessário” para gerar um superávit primário próximo à meta de 1,2% do PIB. Com isso, a manutenção do grau de investimento revela-se mais viável do que se imaginava há até bem pouco tempo.

Tail risk in the hedge fund industry

The dissertation goal is to quantify the tail risk premium embedded into hedge funds' returns. Tail risk is the probability of extreme large losses. Although it is a rare event, asset pricing theory suggests that investors demand compensation for holding assets sensitive to extreme market downturns. By de nition, such events have a small likelihood to be represented in the sample, what poses a challenge to estimate the e ects of tail risk by means of traditional approaches such as VaR. The results show that it is not su cient to account for the tail risk stemming from equities markets. Active portfolio management employed by hedge funds demand a speci c measure to estimate and control tail risk. Our proposed factor lls that void inasmuch it presents explanatory power both over the time series as well as the cross-section of funds' returns.

The Brazilian foreign exchange market through the microstructure perspective

The objective of this study is to investigate whether the relationship between order ow and the spot exchange rate stems from the fact that the ow aggregates information on dispersed economic fundamentals in the economy. To perform this test, a database that includes all transactions of the commercial and nancial segments of the Brazilian primary foreign exchange market between January of 1999 and May of 2008 was used. We show that the order ow was partly responsible for variations in in ation expectations over the time period and that this relationship did not remain robust, drawing comparisons with other fundamentals such as GDP and Industrial Production.

Forecast comparison with nonlinear methods for Brazilian industrial production

This work assesses the forecasts of three nonlinear methods | Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Auto-regressive Model, and Auto-metrics with Dummy Saturation | for the Brazilian monthly industrial production and tests if they are more accurate than those of naive predictors such as the autoregressive model of order p and the double di erencing device. The results show that the step dummy saturation and the logistic smooth transition autoregressive can be superior to the double di erencing device, but the linear autoregressive model is more accurate than all the other methods analyzed.

Automatic model selection for forecasting Brazilian stock returns

This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We find that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.

Price discovery using a regime-sensitive cointegration approach

This work proposes a method to examine variations in the cointegration relation between preferred and common stocks in the Brazilian stock market via Markovian regime switches. It aims on contributing for future works in "pairs trading" and, more specifically, to price discovery, given that, conditional on the state, the system is assumed stationary. This implies there exists a (conditional) moving average representation from which measures of "information share" (IS) could be extracted. For identification purposes, the Markov error correction model is estimated within a Bayesian MCMC framework. Inference and capability of detecting regime changes are shown using a Montecarlo experiment. I also highlight the necessity of modeling financial effects of high frequency data for reliable inference.

Descoberta de preço nas opções de Petrobrás

Este trabalho tem como objetivo estudar o comportamento do mercado de ações e opções de Petrobrás utilizando a metodologia de price discovery (descoberta de preços). A partir de dados de alta frequência de ambos os mercados, fornecidos pela BM&FBOVESPA, os modelos econométricos utilizados nessa metodologia foram estimados e as medidas de Information Share (IS) e Component Share (CS) foram calculadas. Os resultados das análises indicaram dominância do mercado à vista no processo de descoberta de preços, dado que, para este mercado, foram observados valores acima de 66% para a medida IS e acima de 74% para a medida CS. Análises gráficas da função resposta ao impulso indicaram, também, que o mercado à vista é o mais eficiente.

Avaliando técnicas de nowcasting: uma aplicação do PIB brasileiro

O objetivo deste trabalho é aplicar e avaliar o desempenho do conceito de técnicas de nowcasting para previsão de uma importante variável macroeconômica do Produto Interno Bruto (PIB) brasileiro. Nos últimos anos, novas técnicas vêm sendo propostas e aprimoradas. Comparam-se diferentes modelos de nowcasting frente a um benchmarking, avaliando a relevância das variáveis a partir do Autometrics, que foi desenvolvido por Doornik (2011). A proposta é reunir diversos indicadores econômicos da economia brasileira que possam em maior ou menor grau antecipar a variação do PIB. Será utilizada a técnica de variáveis dummies com saturação (proposta por Johansen et. al.) para controlar possíveis quebras e outliers. Esta abordagem é adequada para um ambiente econômico instável, com constantes mudanças ao longo do tempo.

Avaliando o desempenho preditivo de modelos de taxa de câmbio real efetiva: análise do caso brasileiro

Este trabalho procura identificar quais variáveis são as mais relevantes para previsão da taxa de câmbio real do Brasil e analisar a robustez dessas previsões. Para isso foram realizados testes de cointegração de Johansen em 13 variáveis macroeconômicas. O banco de dados utilizado são séries trimestrais e compreende o período de 1970 a 2014 e os testes foram realizados sobre as séries combinadas dois a dois, três a três e quatro a quatro. Por meio desse método, encontramos nove grupos que cointegram entre si. Utilizando esses grupos, são feitas previsões fora da amostra com a partir das últimas 60 observações. A qualidade das previsões foi avaliada por meio dos testes de Erro Quadrático Médio, teste de Diebold-Mariano e, além disso, foi utilizado um modelo de passeio aleatório do câmbio real como benchmark para o procedimento de Hansen. Todos os testes mostram que, à medida que se aumenta o horizonte de projeção, o passeio aleatório perde poder preditivo e a maioria dos modelos são mais informativos sobre o futuro da o câmbio real efetivo. O horizonte é de três a quatro anos à frente. No caso do teste de Hansen, o passeio aleatório é completamente eliminado do grupo final de modelos, mostrando que é possível fazer previsões superiores ao passeio aleatório.

Avaliando o desempenho preditivo de modelos de taxa de câmbio real efetiva: análise do caso brasileiro

Este trabalho procura identificar quais variáveis são as mais relevantes para previsão da taxa de câmbio real do Brasil e analisar a robustez dessas previsões. Para isso foram realizados testes de cointegração de Johansen em 13 variáveis macroeconômicas. O banco de dados utilizado são séries trimestrais e compreende o período de 1970 a 2014 e os testes foram realizados sobre as séries combinadas dois a dois, três a três e quatro a quatro. Por meio desse método, encontramos nove grupos que cointegram entre si. Utilizando esses grupos, são feitas previsões fora da amostra com a partir das últimas 60 observações. A qualidade das previsões foi avaliada por meio dos testes de Erro Quadrático Médio, teste de Diebold-Mariano e, além disso, foi utilizado um modelo de passeio aleatório do câmbio real como benchmark para o procedimento de Hansen. Todos os testes mostram que, à medida que se aumenta o horizonte de projeção, o passeio aleatório perde poder preditivo e a maioria dos modelos são mais informativos sobre o futuro da o câmbio real efetivo. O horizonte é de três a quatro anos à frente. No caso do teste de Hansen, o passeio aleatório é completamente eliminado do grupo final de modelos, mostrando que é possível fazer previsões superiores ao passeio aleatório.

The relationships of alternative energies with the technology sector and non-renewable energies

Este trabalho tem como objectivo compreender de que forma os investidores veem as energias renováveis: se as veem como parte do sector tecnológico, à espera de novos desenvolvimentos, ou como uma alternativa aos métodos existentes de produção de energia. Para responder a esta questão, foi desenvolvido um modelo de vectores autoregressivos com quatro variáveis de forma a se poder aplicar um Granger causality test e Impulse Response function. Os resultados sugerem que para o período de 2002-2007 à escala global ambas as hipóteses se confirmam, porém de 2009-2014 os resultados sugerem que os investidores não reconhecem as energias renováveis como um ramo do sector tecnológico, neste período. Para além disso, durante o período de 2009-2014, e quando comparados investidores Americanos com Europeus, os resultados sugerem que apenas o último identifica as energias renováveis como uma fonte viável para a produção energética.

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility’s clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Revendo a definição e determinação de bolhas especulativas no contexto de contágio, este estudo analisa a bolha do DotCom nos mercados acionistas americanos e europeus usando o modelo de correlação condicional dinâmica (DCC) proposto por Engle e Sheppard (2001) como uma explicação econométrica e, por outro lado, as finanças comportamentais como uma explicação psicológica. Contágio é definido, neste contexto, como a quebra estatística nos DCC’s estimados, medidos através das alterações das suas médias e medianas. Surpreendentemente, o contágio é menor durante bolhas de preços, sendo que o resultado principal indica a presença de contágio entre os diferentes índices dos dois continentes e demonstra a presença de alterações estruturais durante a crise financeira.