Análise de séries de tempo financeiras: uma aplicação da teoria do caos em finanças empíricas

A dissertação tem como principal objetivo a busca de evidências da existência de um componente determinístico no comportamento dos preços de certas ações negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA) e em índices amplos do mercado, tais como o Ibovespa e IBX e, como conseqüência, determinar se a Hipótese de Mercado Eficiente é válida para o mercado financeiro brasileiro. Um objetivo secundário é mostrar a aplicabilidade de técnicas interdisciplinares ao estudo de Finanças empíricas, técnicas essas que, desde sua incepção, já levam em consideração o fato de que os dados estudados não atendem ao requisito de normalidade e que as observações não são independentes entre si. Essa aplicabilidade já é largamente demonstrada em inúmeros estudos internacionais e diversas publicações no Brasil. Porém, o presente trabalho tentará aplicar uma estrutura analítica mais flexível e computacionalmente mais eficiente, utilizando ferramentas trazidas do campo da Teoria da Informação e avanços relativamente recentes da área.

Estrutura fractal em séries temporais : uma investigação quanto à hipótese de passeio aleatório no mercado à vista de commodities Agrícolas Brasileiro.

As variáveis econômicas são frequentemente governadas por processos dinâmicos e não-lineares que podem gerar relações de dependência de longo prazo e padrões cíclicos não-periódicos com mudanças abruptas de tendências. Para o caso dos preços agrícolas este comportamento não é diferente e as peculiaridades destes mercados podem gerar séries temporais fracionalmente integradas, cujas singularidades não seriam adequadamente capturadas pelos tradicionais modelos analíticos fundamentados na hipótese dos mercados eficientes e de passeio aleatório. Sendo assim, o presente estudo buscou investigar a presença de estruturas fractais no mercado à vista de algumas das principais commodities agrícolas brasileiras: café, boi gordo, açúcar, milho, soja e bezerro. Foram empregadas técnicas tradicionais e específicas para a análise de séries temporais fractais como a análise de R/S e a aplicação de modelos das famílias ARFIMA e FIGARCH. Os resultados indicaram que, com exceção do bezerro, o componente de drift destas séries não apresentou comportamento fractal, ao contrário do observado para o componente da volatilidade, que apresentou aspecto de estrutura fractal para todas as commodities analisadas.

Análise de séries de tempo e modelo de formação de expectativas

É fato comum na teoria econômica que os indivíduos reagem a valores correntes de variáveis e a seus valores esperados no futuro. Como as expectativas se formam ainda é matéria de debates. É improvável que exista um único mecanismo explicativo. Propomos como uma importante aplicação do estudo de séries de tempo, a geração de modelos de formação de expectativas através de tais técnicas. Neste trabalho descrevemos e discutimos os modelos de formação de expectativas mais usuais empregados em estudos econômicos passados.

Prevendo inflação usando séries temporais e combinações de previsões

O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.

Impondo mais restrições ao modelo de apreçamento vetorial com séries temporais

Este Trabalho se Dedica ao exercício empírico de gerar mais restrições ao modelo de apreçamento de ativos com séries temporais desenvolvido por Hansen e Singleton JPE 1983. As restrições vão, desde um simples aumento qualitativo nos ativos estudados até uma extensão teórica proposta a partir de um estimador consistente do fator estocástico de desconto. As estimativas encontradas para a aversão relativa ao risco do agente representativo estão dentro do esperado, na maioria dos casos, já que atingem valores já encontrados na literatura além do fato destes valores serem economicamente plausíveis. A extensão teórica proposta não atingiu resultados esperados, parecendo melhorar a estimação do sistema marginalmente.

Uma análise na restrição de crédito no Brasil no período: 1995-2007

Essa dissertação tem como objetivo entender o comportamento do crédito no país no período de 1995-2007. As principais causas e conseqüências do período de escassez e, posteriormente, o crescimento do crédito são explicadas através do comportamento das variáveis macroeconômicas e dos bancos neste período. Esse trabalho é baseado na perspectiva pós-keynesiana em que os bancos possuem influência direta no nível de atividade econômica, e tomam suas decisões norteadas no conceito de preferência por liquidez em períodos de incerteza. O estudo nos mostra que esse comportamento dos bancos teve papel fundamental na evolução de crédito na economia brasileira no período analisado de 1995-2007, e fez com que os bancos preferissem alocar em seus portfólios ativos mais líquidos a conceder mais crédito na economia, optando pela liquidez em detrimento da rentabilidade.

Previsão da inadimplência bancária no Brasil através dos métodos FAVAR e FAVECM

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.

Demanda por veículos novos no Brasil: uma análise robusta a quebras estruturais

O setor automotivo é bastante representativo na economia nacional, o que motivou a realização deste estudo sobre a demanda por veículos novos no Brasil. No presente trabalho, é abordado um modelo econométrico que permite calcular as elasticidades do preço, da renda e do crédito em relação à demanda por veículos, sob a luz da teoria da cointegração. Analisando-se o período de junho de 2000 a janeiro de 2014, verifica-se a ocorrência de três quebras estruturais. Estas quebras dividem o intervalo de tempo analisado em quatro subperíodos, cada um com uma dinâmica própria. A constatação deste fato, muitas vezes negligenciado na literatura científica prévia, é um dos principais resultados deste trabalho: afinal, conclusões bastante distintas seriam obtidas ao se considerar o período todo sem quebras. Vale também destacar que o crédito se mostrou relevante para a demanda em todos os subperíodos: acredita-se, portanto, ser efetiva a implementação de uma política de estímulo ao setor, por meio do incentivo ao crédito. Por último, comenta-se que, no passado recente, a cada 1% de redução no preço do automóvel, a demanda aumentou numa proporção 30% maior. Este resultado corrobora com a percepção de que a redução de impostos pode alavancar a venda de veículos.

Further investigation of the uncertain trend in U.S. GDP

The presence of deterministic or stochastic trend in U.S. GDP has been a continuing debate in the literature of macroeconomics. Ben-David and Papell (1995) found evindence in favor of trend stationarity using the secular sample of Maddison (1995). More recently, Murray and Nelson (2000) correctly criticized this nding arguing that the Maddison data are plagued with additive outliers (AO), which bias inference towards stationarity. Hence, they propose to set the secular sample aside and conduct inference using a more homogeneous but shorter time-span post-WWII sample. In this paper we re-visit the Maddison data by employing a test that is robust against AO s. Our results suggest the U.S. GDP can be modeled as a trend stationary process.

Os acordos setoriais automobilísticos, a produção de automóveis e a renúncia fiscal: um exercício de séries temporais envolvendo raízes unitárias e quebras estruturais

Analisa-se o acordo setorial automobilístico mostrando que o mesmo introduziu uma mudança estrutural no comportamento da produção de automóveis. Considera-se que a evidência estatística pode ser interpretada como argumento em favor da tese de que o tal acordo foi importante para suportar a indústria nacional em uma conjuntura de maior exposição aos mercados externos.

Canal de crédito para o Brasil : uma avaliação empírica

O problema da identificação de equações de oferta e demanda de crédito para verificação da existência do canal de crédito tem sido sendo bastante discutido nas últimas décadas. Este trabalho avalia a estratégia de identificação via estimação de um modelo de um Modelo Vetorial de Correção de Erros para determinar a relevância do canal de crédito no Brasil. Foram utilizados dados agregados mensais compreendendo o período de 2001 até 2010.

Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos?: um estudo empírico

O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

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.

Existe puzzle de prêmio de risco acionário (EPP) no mercado brasileiro?: uma análise do período entre 1995 e 2013

Segundo Sampaio (2002), os modelos intertemporais de equilíbrio começaram a ter a sua eficácia na determinação do retorno dos ativos questionada após a publicação do artigo de Mehra e Prescott em 1985. Tendo como objeto de análise os dados observados no mercado norte-americano, os autores não foram capazes de reproduzir a média histórica do prêmio do retorno das ações em relação ao retorno dos títulos públicos de curto prazo através de parâmetros comportamentais dentro de intervalos considerados plausíveis. Através das evidências, os autores, então, puderam verificar a necessidade de coeficientes exageradamente altos de aversão ao risco para equiparação do prêmio de risco histórico médio das ações norte-americanas, enigma que ficou conhecido como equity premium puzzle (EPP). Foi possível também a constatação de outro paradoxo: a necessidade de taxas de desconto intertemporais negativas para obtenção da média histórica da taxa de juros, o risk-free rate puzzle (RFP). Este trabalho tem como objetivo adaptar os dados do modelo proposto por Mehra e Prescott (2003) ao mercado brasileiro e notar se os puzzles apresentados anteriormente estão presentes. Testa-se o CCAPM com dados brasileiros entre 1995:1 e 2013:4 adotando preferências do tipo utilidade esperada e através da hipótese de log-normalidade conjunta dos retornos. Utiliza-se o método de calibração para avaliar se há EPP no Brasil. Em linha com alguns trabalhos prévios da literatura nacional, como Cysne (2006) e Soriano (2002) que mostraram a existência do puzzle nos períodos de 1992:1-2004:2 e 1980:1-1998:4, respectivamente, conclui-se que o modelo usado por Mehra e Prescott (2003) não é capaz de gerar o prêmio de risco observado na economia brasileira. Sampaio (2002), Bonomo e Domingues (2002) e Issler e Piqueira (2002), ao contrário, não encontram evidências da existência de um EPP brasileiro.

Creditor's protection and bank loans: lack of competition hamprers bankruptcy reform's effects

This dissertation investigates how credit institutions’ market power limits the effects of creditor protection rules on the interest rate and the spread of bank loans. We use the Brazilian Bankruptcy Reform of June/2005 (BBR) as a legal event affecting the institutional environment of the Brazilian credit market. The law augments creditor protection and aims to improve the access of firms to the credit market and to reduce the cost of borrowing. Either access to credit or the credit cost are also determined by bank industry competition and the market power of suppliers of credit. We derive a simple economic model to study the effect of market power interacting with cost of lending. Using an accounting and operations dataset from July/2004 to December/2007 provided by the Brazilian Central Bank, we estimate that the lack of competition in the bank lending industry hinders the potential reducing effect of the BBR on the interest rate of corporate loans by approximately 30% and on the spread by approximately 23%. We also find no statistical evidence that the BBR affected the concentration level of the Brazilian credit market. We present a brief report on bankruptcy reforms around the world, the changes in the Brazilian legislation and on some recent related articles in our introductory chapter. The second chapter presents the economic model and the testable hypothesis on how the lack of competition in the lending market limits the effects of improved creditor protection. In this chapter, we introduce our empirical strategy using a differences-in-differences model and we estimate the limiting effect of market power on the BBR’s potential to reduce interest rates and on the spread of bank loans. We use the BBR as an exogenous event that affects collateralized corporate loans (treatment group) but that does not affect clean consumer loans (control group) to identify these effects, using different concentration measures. In Chapter 3, we propose a two-stage empirical strategy to handle the H–Statistics proposed by Panzar and Rosse as a measure of market competition. We estimate the limiting effects of the lack of competition in replacing the concentration statistics by the H–Statistics. Chapter 4 presents a structural break test of the concentration index and checks if the BBR affects the dynamic evolution of the concentration index.