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.

Avaliação de investimento feito por pecuarista em programa de melhoramento genético junto a certificadora, para produção de touros da raça nelore com genética superior

O Brasil tem se destacado cada vez mais como um dos maiores países exportadores de carne bovina, tendo um dos maiores rebanhos do mundo. Essa evolução, na qual o rebanho brasileiro aumentou consideravelmente nos últimos dez anos, não seria possível sem a estabilidade econômica e investimentos para trazer e desenvolver novas tecnologias e técnicas de criação, bem como pesquisas com o intuito de melhorar a qualidade do rebanho brasileiro e seu aproveitamento. Assim, com a abertura econômica da década de 1990, o governo brasileiro, via Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA), instituiu o Certificado Especial de Identificação e Produção (CEIP), concedendo a empresas certificadoras credenciadas, dentre elas a Lagoa da Serra, o poder de selecionar e identificar com o CEIP, por meio do símbolo do infinito positivo (∞+), quais são seus melhores animais. Mas o que motivaria um pecuarista a entrar em um programa de melhoramento genético? Dentre os motivadores, destacam-se a possibilidade de entrada em novos mercados, como o mercado de touros e de animais de elite, e uma melhora na qualidade do rebanho. Para tanto é necessário avaliar os gastos e retornos de tal investimento. Usando conceitos de avaliação de investimento usados por Noronha e Duarte (1995), foram usados os métodos de valor presente líquido (VPL) e taxa interna de retorno (TIR) para avaliar o investimento em melhoramento genético para comercialização de touros, tendo resultados positivos, principalmente se tivermos um ambiente econômico estável.

Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação

Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.