Três ensaios sobre política monetária e crédito

In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.

Forecasting Multivariate Time Series under Present-Value-Model Short- and Long-run Co-movement Restrictions

This paper has two original contributions. First, we show that the present value model (PVM hereafter), which has a wide application in macroeconomics and fi nance, entails common cyclical feature restrictions in the dynamics of the vector error-correction representation (Vahid and Engle, 1993); something that has been already investigated in that VECM context by Johansen and Swensen (1999, 2011) but has not been discussed before with this new emphasis. We also provide the present value reduced rank constraints to be tested within the log-linear model. Our second contribution relates to forecasting time series that are subject to those long and short-run reduced rank restrictions. The reason why appropriate common cyclical feature restrictions might improve forecasting is because it finds natural exclusion restrictions preventing the estimation of useless parameters, which would otherwise contribute to the increase of forecast variance with no expected reduction in bias. We applied the techniques discussed in this paper to data known to be subject to present value restrictions, i.e. the online series maintained and up-dated by Shiller. We focus on three different data sets. The fi rst includes the levels of interest rates with long and short maturities, the second includes the level of real price and dividend for the S&P composite index, and the third includes the logarithmic transformation of prices and dividends. Our exhaustive investigation of several different multivariate models reveals that better forecasts can be achieved when restrictions are applied to them. Moreover, imposing short-run restrictions produce forecast winners 70% of the time for target variables of PVMs and 63.33% of the time when all variables in the system are considered.

Joint dynamic probabilistic constraints with projected linear decision rules

We consider multistage stochastic linear optimization problems combining joint dynamic probabilistic constraints with hard constraints. We develop a method for projecting decision rules onto hard constraints of wait-and-see type. We establish the relation between the original (in nite dimensional) problem and approximating problems working with projections from di erent subclasses of decision policies. Considering the subclass of linear decision rules and a generalized linear model for the underlying stochastic process with noises that are Gaussian or truncated Gaussian, we show that the value and gradient of the objective and constraint functions of the approximating problems can be computed analytically.

A relação entre aglomeração produtiva e crescimento: a aplicação de um modelo multinível ao setor industrial paulista

Este estudo identificou a relação da aglomeração de firmas de uma mesma atividade econômica na taxa de crescimento do emprego local. Dados das firmas industriais do Estado de São Paulo constantes da Relação Anual de Informações Sociais [RAIS] nos anos de 1996 a 2005 foram coletados. Foram analisadas 263.020 observações de nível de emprego de 26.231 combinações de município-CNAE e 296 diferentes atividades. Os critérios de Puga (2003) e Suzigan, Furtado, Garcia, Sampaio (2003) foram usados para identificar as aglomerações. Uma análise de curva de crescimento, usando-se um modelo multinível, foi desenvolvida no software Hierarchical Linear Models [HLM]. Os resultados evidenciam que existe uma relação positiva entre aglomeração de firmas de uma mesma atividade econômica e o crescimento de emprego. Considerando as externalidades previstas pelo fato de as empresas estarem localizadas em uma mesma região, pode-se sugerir que, em termos comparativos, firmas de uma mesma atividade econômica, localizadas em aglomeração, podem, perceber crescimento maior que suas concorrentes localizadas fora de um aglomerado. Este resultado é relevante, tanto para a empresa individual, como para o estabelecimento de políticas públicas que apóiam o desenvolvimento regional, no nível do município. As evidências confirmam estudos anteriores de caso, permitindo dar mais robustez à teoria

Aspectos do mercado eleitoral brasileiro: análise econométrica do impacto dos gastos de campanha nas eleições para a Câmara e o Senado de 2002

Esta dissertação de mestrado em economia foi motivada por uma questão complexa bastante estudada na literatura de economia política nos dias de hoje: as formas como campanhas políticas afetam votação em uma eleição. estudo procura modelar mercado eleitoral brasileiro para deputados federais senadores. Através de um modelo linear, conclui-se que os gastos em campanha eleitoral são fatores decisivos para eleição de um candidato deputado federal. Após reconhecer que variável que mede os gastos em campanha possui erro de medida (devido ao famoso "caixa dois", por exemplo), além de ser endógena uma vez que candidatos com maiores possibilidades de conseguir votos conseguem mais fontes de financiamento -, modelo foi estimado por variáveis instrumentais. Para senadores, utilizando modelos lineares modelos com variável resposta binaria, verifica-se também importância, ainda que em menor escala, da campanha eleitoral, sendo que um fator mais importante para corrida ao senado parece ser uma percepção priori da qualidade do candidato.

Indicadores de renda baseados em consumo de energia elétrica: abordagens domiciliar e regional na perspectiva da estatística espacial

Com o objetivo de avaliar o uso do consumo de energia elétrica como indicador socioeconômico, esta pesquisa analisa informações em dois níveis de agregação geográfica. No primeiro, sob perspectiva territorial, investiga indicadores de Renda e Consumo de Energia Elétrica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários) do município de São Paulo e utiliza os microdados do Censo Demográfico 2000 em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. Aplica modelos de Spatial Auto-Regression (SAR), Geographically Weighted Regression (GWR), e um modelo inédito combinado (GWR+SAR), desenvolvido neste estudo. Diversas matrizes de vizinhança foram utilizadas na avaliação da influência espacial (com padrão Centro-Periferia) das variáveis em estudo. As variáveis mostraram forte auto-correlação espacial (I de Moran superior a 58% para o Consumo de Energia Elétrica e superior a 75% para a Renda Domiciliar). As relações entre Renda e Consumo de Energia Elétrica mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da Renda atingiram valores de 0,93 a 0,98). No segundo nível, domiciliar, utiliza dados coletados na Pesquisa Anual de Satisfação do Cliente Residencial, coordenada pela Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE), para os anos de 2004, 2006, 2007, 2008 e 2009. Foram aplicados os modelos Weighted Linear Model (WLM), GWR e SAR para os dados das pesquisas com as entrevistas alocadas no centróide e na sede dos distritos. Para o ano de 2009, foram obtidas as localizações reais dos domicílios entrevistados. Adicionalmente, foram desenvolvidos 6 algoritmos de distribuição de pontos no interior dos polígonos dos distritos. Os resultados dos modelos baseados em centróides e sedes obtiveram um coeficiente de determinação R2 em torno de 0,45 para a técnica GWR, enquanto os modelos baseados no espalhamento de pontos no interior dos polígonos dos distritos reduziram essa explicação para cerca de 0,40. Esses resultados sugerem que os algoritmos de alocação de pontos em polígonos permitem a observação de uma associação mais realística entre os construtos analisados. O uso combinado dos achados demonstra que as informações de faturamento das distribuidoras de energia elétrica têm grande potencial para apoiar decisões estratégicas. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores socioeconômicos baseados em consumo de energia elétrica podem ser de grande utilidade como subsídio a processos de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.

A Influência da estrutura de valores na expressão da autenticidade do líder

Diversos estudos evidenciam as vantagens da presença de líderes autênticos nas organizações. O presente estudo visa identificar as prioridades, em termos de valores, que impactam na autenticidade de um líder, ou seja, investigar quais as prioridades, em termos de valores, de uma pessoa, que podem influenciar no seu desempenho como líder autêntico. Mais propriamente, quais os Valores – considerando a estrutura de valores propostas por Schwartz (2005) – estão relacionados à expressão das dimensões que compõem as características descritas, na literatura, como sendo o perfil do líder autêntico. Para tanto, foi realizada uma pesquisa quantitativa, com questionário aplicado a 295 indivíduos de organizações com natureza e atuação diversas. Os dados foram analisados a partir de técnicas estatíticas multivariadas, utilizando análise fatorial e regressões lineares múltiplas e hierárquicas. Os resultados apontam que, de todos os valores propostos por Schwartz, apenas a Auto Transcendência relaciona-se positiva e significantemente com a Liderança Autêntica. Não foram identificados quaisquer efeitos de moderação ou interação, na expressão de Liderança, em relação aos pares de variáveis que representam os quadrantes da estrutura de valores. Assim, o estudo aponta para a Auto transcendência, traduzidos nos tipos motivacionais da benevolência e do universalismo, como principal fator preditor da autenticidade de um líder, esta sendo potencializada na medida em que o mesmo amplia suas experiências de coordenação e avança em idade ou tempo de vida.

Os efeitos da concentração regional no desempenho das empresas: uma abordagem multinível

O presente trabalho tem por objetivo avaliar o impacto das concentrações regionais no desempenho organizacional das empresas brasileiras com ênfase no setor serviços. Com o intuito de atingir este objetivo realizou-se uma comparação entre o desempenho organizacional das firmas localizadas em áreas de concentração geográficas e aquelas situadas fora destas áreas. Além disso, procurou-se contrastar o efeito da concentração regional sobre o desempenho das empresas de serviços com as empresas do setor industrial. A revisão literária evidenciou a existência de vantagens para empresas concentradas regionalmente, o que levou à principal hipótese deste trabalho, de que tais vantagens ocasionariam melhor desempenho das firmas. Desta forma, buscou-se averiguar a existência de uma relação entre o desempenho organizacional e a localização geográfica das empresas de serviços regionalmente concentradas. O trabalho de identificação das concentrações regionais foi realizado adaptando-se os critérios utilizados no setor industrial para o setor serviços, a partir dos dados de número de estabelecimentos e de funcionários, obtidos através da base dados da Relação Anual de Informações Sociais (RAIS). O desempenho organizacional foi mensurado por dois indicadores: lucratividade e o crescimento de vendas. A fonte de dados de desempenho utilizada foi a base de microdados das seguintes pesquisas do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE): Pesquisa Industrial Anual (PIA) e Pesquisa Anual de Serviços (PAS). A amostra utilizada incluiu 78.789 observações de prestadoras de serviços e 22.460 observações de empresas do setor industrial, entre 2001 e 2005. Os resultados foram produzidos por meio da aplicação dos modelos hierárquicos ou modelos multiníveis. Os resultados revelaram um efeito positivo sobre o crescimento das empresas situadas em áreas de concentração regional (tanto do setor serviços quanto da indústria), porém não foram encontradas evidências de maior lucratividade das mesmas. As conclusões deste trabalho contribuem para a tomada de decisão dos gestores, ao avaliar se deverão ou não situar seu empreendimento em uma área de concentração regional. Além de apresentar implicações para as políticas públicas, pois a constatação de um efeito positivo sobre o crescimento das firmas em determinadas concentrações pode direcionar políticas de incentivo, com o objetivo de estimular a formação de tais concentrações em determinadas localidades para desenvolvimento regional.

Modelagem do produto interno bruto brasileiro utilizando modelos não lineares

O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.

O fator comum associado à dinâmica de preços das commodities : a relação de cointegração e o fator dinâmico

Este trabalho analisa a importância dos fatores comuns na evolução recente dos preços dos metais no período entre 1995 e 2013. Para isso, estimam-se modelos cointegrados de VAR e também um modelo de fator dinâmico bayesiano. Dado o efeito da financeirização das commodities, DFM pode capturar efeitos dinâmicos comuns a todas as commodities. Além disso, os dados em painel são aplicados para usar toda a heterogeneidade entre as commodities durante o período de análise. Nossos resultados mostram que a taxa de juros, taxa efetiva do dólar americano e também os dados de consumo têm efeito permanente nos preços das commodities. Observa-se ainda a existência de um fator dinâmico comum significativo para a maioria dos preços das commodities metálicas, que tornou-se recentemente mais importante na evolução dos preços das commodities.

Multiple structural change models:a simulation analysis

In a reccnt paper. Bai and Perron (1998) considcrccl theoretical issues relatec\ lo lhe limiting distriblltion of estimators and test. statist.ics in the linear model \\'ith multiplc struct ural changes. \Ve assess. via simulations, the adequacy of the \'arious I1Iethods suggested. These CO\'er the size and power of tests for structural changes. the cO\'erage rates of the confidence Íntervals for the break dates and the relat.Í\'e merits of methods to select the I1umber of breaks. The \'arious data generating processes considered alIo,,' for general conditions OIl the data and the errors including differellces across segmcll(s. Yarious practical recommendations are made.

Falta de qualidade da educação brasileira: qual a magnitude do problema?

In this paper we investigate how several national educational policies and practices influence both students' average reading achievement and the social distributioll of achievement within schools and countries. Data come fJ:om the 2000/2001 administration of PISA (programme for International Student Assessment) by the Organization for Economic Cooperation and Developrnent (OECD). They include observations from 212,880 lS-year-old students attending 8,038 secondary schools, which are located in 39 countries. We analyze these data with three-level Hierarchical Linear Models (HLM), with students nested in schools, which are nested within countries. Results focus on the role played by three country-level educational policies: (1) retention/repetition; (2) the mix of students in schools based on socioeconomic status (school social mix); and vocational education. We explore how these policies influence the social distribution of achievemer.t between schools within countries. Implications of these findings are discussed.

Caracterização dos retornos e das volatilidades de ativos financeiros do mercado Brasileiro : uma abordagem baseada na volatilidade realizada

The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.

Household borrowing constraints and monetary policy in emerging economies

Credit markets in emerging economies can be distinguished from those in advanced economies in many respects, including the collateral required for households to borrow. This work proposes a DSGE framework to analyze one peculiarity that characterizes the credit markets of some emerging markets: payroll-deducted personal loans. We add the possibility for households to contract long-term debt and compare two different types of credit constraints with one another, one based on housing and the other based on future income. We estimate the model for Brazil using a Bayesian technique. The model is able to solve a puzzle of the Brazilian economy: responses to monetary shocks at first appear to be strong but dissipate quickly. This occurs because income – and the amount available for loans – responds more rapidly to monetary shocks than housing prices. To smooth consumption, agents (borrowers) compensate for lower income and for borrowing by working more hours to repay loans and erase debt in a shorter time. Therefore, in addition to the income and substitution effects, workers consider the effects on their credit constraints when deciding how much labor to supply, which becomes an additional channel through which financial frictions affect the economy.

Does absorptive capacity affect project performance? A study based on project management practices, organization learning, and knowledge

The literature has emphasized that absorptive capacity (AC) leads to performance, but in projects its influences still unclear. Additionally, the project success is not well understood by the literature, and AC can be an important mechanism to explain it. Therefore, the purpose of this study is to investigate the effect of absorptive capacity on project performance in the construction industry of São Paulo State. We study this influence through potential and realized absorptive capacity proposed by Zahra and George (2002). For achieving this goal, we use a combination of qualitative and quantitative research. The qualitative research is based on 15 interviews with project managers in different sectors to understand the main constructs and support the next quantitative phase. The content analysis was the technique used to analyze those interviews. In quantitative phase through a survey questionnaire, we collected 157 responses in the construction sector with project managers. The confirmatory factor analysis and hierarchical linear regression were the techniques used to assess the data. Our findings suggest that the realized absorptive capacity has a positive influence on performance, but potential absorptive capacity and the interactions effect have no influence on performance. Moreover, the planning and monitoring have a positive impact on budget and schedule, and customer satisfaction while risk coping capacity has a positive impact on business success. In academics terms, this research enables a better understanding of the importance of absorptive capacity in the construction industry and it confirms that knowledge application in processes and routines enhances performance. For management, the absorptive capacity enables the improvements of internal capabilities reflected in the increased project management efficiency. Indeed, when a company manages project practices efficiently it enhances business and project performance; however, it needs initially to improve its internal abilities to enrich processes and routines through relevant knowledge.