Método de estimação de modelos de ciclos reais - um estudo para as economias brasileira e americana

O presente trabalho estima por máxima verossimilhança um modelo de ciclos reais para as economias brasileira americana. Os parâmetros são estimados partir de um VAR na forma estrutural obtido de um modelo macroeconômico de horizonte infinito com agente representativo choque tecnológico. Como algumas variáveis necessárias para estimação do modelo não são observadas emprega-se, na rotina computacional escrita em Matlab, método de Filtro de Kalman. Desta forma, enfoque adotado apresenta-se como opção metodologia de calibração, bem como metodologia de modelos VAR com imputação ad hoc de condições de identificação. Para estimação do modelo construiu-se uma base de dados de tributação para o Brasil, desagregando em impostos sobre absorção, sobre rendimento do fator capital sobre fator trabalho para período 1949-1995. Também empreende-se ao longo da dissertação, um detalhamento minucioso da técnica econométrica empregada dos procedimentos computacionais adotados.

Desenvolvimento de metodologia de rating baseada no modelo ordered probit

Nos últimos anos o mercado de crédito brasileiro apresentou grande crescimento em termos de volume e modalidade de operações de crédito. Além disso, observou-se também o aumento da participação dos bancos nesse setor, principais intermediários financeiros da economia. Com isso, em um mercado em desenvolvimento, torna-se cada vez mais importante a correta avaliação e administração do risco financeiro envolvido nas operações: o risco de crédito. Nesse contexto, a classificação de rating surge como referência para investidores. No entanto, como o mercado bancário brasileiro ainda é pouco desenvolvido, apenas instituições de grande porte são classificados pelas agências de rating em funcionamento no país. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de uma metodologia de rating baseada no modelo ordered probit, que seja capaz de replicar o nível de rating de uma determinada agência, e assim conseguir estimar o nível de rating para aqueles bancos que não têm a referida classificação de rating

Combinação de previsões de índices de preços

A combinação de previsões é caracterizada pelo aumento da precisão de prognósticos decorrente da complementaridade da informação contida nas previsões individuais. Este trabalho parte das idéias do consagrado artigo de Bates e Granger (1969) com o objetivo de investigar se há como elevar a precisão de previsões de índices de preços. Há evidências de que, embora os ganhos da combinação sejam limitados, os riscos decorrentes da combinação são menores que seus benefícios.

A indústria de Hedge Fund no Brasil: uma avaliação preliminar

O objetivo deste trabalho será o de analisar o desempenho dos Hedge Funds brasileiros, mais conhecidos no mercado nacional como Fundos Multimercados com Renda Variável e com Alavancagem, comparando seus riscos e retornos ao de alguns outros índices financeiros do mercado, principalmente aqueles ligados ao mercado acionário.

Opções reais em decisões de investimento de exploração e produção

Este trabalho faz uma revisão dos principais conceitos que definem a Teoria de Opções Reais. Tem como objetivo discutir o problema da decisão de investimento sob incerteza aplicado a problemas de Exploração e Produção de petróleo (E&P). Foram priorizados modelos simples que podem ser facilmente implantados no dia a dia de uma empresa, incluindo o clássico de Paddock, Siegel e Smith (1988). Os modelos discutidos são elaborados com Movimento Geométrico Browniano, que pode ser uma aproximação razoável para a modelagem de preços, a depender dos parâmetros considerados. Em particular, é apresentado um modelo de opção composta para exploração, que se revela mais apropriado por considerar o risco geológico e os estágios da opção com expiração diferenciada. A priorização de investimentos com auxílio de OR para uma carteira representativa de um portfolio de projetos de Produção também é testada, resultando numa maior relação VPL / Investimento da carteira selecionada.