230 resultados para Combustível diesel - Modelos econométricos

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Este estudo objetiva estimar a demanda regional de diesel para os próximos 10 anos no Brasil através de uma abordagem top down. Foram testadas as variáveis que mais contribuem com a projeção do consumo de diesel, chegando-se à conclusão de que o PIB e o preço são bastante relevantes. Os melhores modelos econométricos com resultados mais aderentes às projeções dentro e fora da amostra foram: (i) com correção de erros e (ii) com as variáveis em diferença. Concluímos ao longo desta dissertação, que o acionamento das térmicas com geradores a óleo diesel em períodos específicos, como os últimos anos, afetam substancialmente o consumo do combustível. Para a desagregação do consumo nacional foram analisados modelos regressivos congruentes na totalização, como o utilizado por Moreira (1986), modelos com fatores proporcionais fixos baseados no crescimento histórico de 5 anos e modelos mais simples de médias proporcionais - estes últimos com resultados inferiores. Na projeção de um Cenário Base, com PIB crescendo 2,5% ao ano nos próximos 10 anos, em algumas regiões do Brasil, como o conjunto dos estados do Maranhão, Tocantins e Piauí, deverá crescer o consumo de diesel em 40%, enquanto no Rio Grande do Sul, apenas 21%.

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A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).

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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.

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Esta tese é composta por três artigos, cada um deles correspondendo a um capítulo. Embora cada capítulo verse sobre assuntos distintos, existe a mesma preocupação em todos eles com a correta construção de modelos econométricos agregados a partir de modelos de decisão individual. Em outras palavras, o tema unificador é a preocupação em, ao usar dados agregados, levar em consideração a heterogeneidade dos indivíduos no processo de agregação dos mesmos.

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o trabalho se refere à avaliação de opções através do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. É descrito o desenvolvimento da teoria de opções, desde os primórdios da existência de mercados organizados deste derivativo, no século XVII, até os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da década de 1990. É destacado o papel fundamental da estimação correta dos parâmetros a serem inseridos no modelo de avaliação. Após esta revisão, um teste do modelo Black-Scholes é realizado no mercado de opções sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estimação dos parâmetros e apurando-se a diferença existente entre o valor dado pelo modelo de avaliação e o observado no mercado. Novos mecanismos de apuração dos parâmetros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, são propostos, baseados no comportamento das séries históricas a eles referentes. A análise deste comportamento mostra a adequação destas séries à uma classe de modelos econométricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Três novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de opções são realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1). As diferenças, nos três casos, entre os valores dados pelo modelo Black-Scholes e os observados no mercado, foram computadas. Os resultados indicaram que o uso da volatilidade estimada através do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadrático médio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo não ocorreu com a utilização da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade teórica apresentada entre a série temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido à problemas encontrados na estimação dos parâmetros deste modelo ARCH-M(1). Também a inserção conjunta dos dois parâmetros estimados através dos modelos da classe ARCH não foi frutífera, ainda em função dos problemas de estimação dos modelos referentes à taxa de juros. As conclusões básicas do trabalho indicam que as série temporais em estudo são modeláveis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange à volatilidade.

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Apresenta o método value at risk (VaR) para se mensurar o risco de mercado, sob diferentes abordagens. Analisa a série histórica do índice Bovespa no período de 1995 a 1996 por meio de testes econométricos de normalidade, autocorrelação dos retornos e raiz unitária. Comparo valor obtido a partir dos diferentes modelos de estimação de volatilidade propostos e verifica qual dos modelos foi o mais adequado para o caso estudado

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Como consequência da crescente preocupação, especialmente dos países desenvolvidos, em relação à dependência do petróleo e às mudanças climáticas, a participação dos biocombustíveis na matriz energética global está se tornando cada vez mais relevante. No Brasil, o mercado interno foi o determinante para o desenvolvimento da indústria sucroalcooleira nos últimos anos, mas sabe-se que a continuação desta tendência no médio prazo dependerá da demanda internacional pelo etanol brasileiro. De forma a compreender o potencial importador de etanol da União Europeia e, em particular, da Suécia, propôs-se, nesta dissertação, analisar os determinantes de suas importações. O presente trabalho descreveu a evolução do mercado de etanol no bloco, focando-se nos incentivos e políticas adotadas na Suécia, país-membro que está mais avançado na substituição da gasolina pelo etanol. Utilizando-se de dados de 2006 a 2009 e assumindo que as importações de etanol são resultantes de um excesso de demanda doméstica pelo biocombustível, analisaram-se as relações econômicas entre as variáveis. Observou-se que as variáveis associadas à demanda daquele bloco são, de forma geral, mais importantes na explicação do quantum importado do combustível do que as variáveis associadas à oferta regional. O impacto do aumento em 1% do preço da gasolina é de decréscimo de aproximadamente 1,8% nas importações de etanol. Quando o preço deste se eleva 1% na União Europeia, reduz em 1,4% as importações. Já em sentido oposto se movimentam as importações quando ocorre alteração na renda (PIB) e no preço do trigo, o principal insumo. Acréscimo de 1% na renda e no preço do trigo geram, respectivamente, 10,1% e 1,4% de crescimento nas importações de etanol. Assim, as principais oportunidades de exportação de etanol brasileiro para o bloco podem se dar por possíveis frustrações da safra de cereais e pelo crescimento da renda europeia. Já a tendência de ascensão do preço do petróleo pode ter impacto negativo na demanda de etanol, caso não haja compensação através de políticas mais agressivas de uso de biocombustíveis. As importações suecas comportam-se de maneira semelhante às do bloco quando ocorrem choques. Um porcento de elevação no preço da gasolina sueca reduz em 2,71% as importações de etanol e, estas crescem 4,4% quando do acréscimo de 1% do PIB do país. Importante é o impacto nas importações da frota preparada para E85: 1% de elevação nesta frota gera acréscimo de 8% no volume importado. Desta forma, a extinção recente de alguns incentivos para a compra de veículos movidos a E85 pode significar estabilidade da necessidade de importações de etanol relacionada a esta variável, passando então a renda a ter um papel mais importante no crescimento das importações. Já o coeficiente do preço do E85 apresentou-se estatisticamente não diferente de zero, podendo este resultado ser consequência de uma possível diferença do perfil dos proprietários de carros movidos a E85, relativamente ao dos proprietários de carros movidos exclusivamente à gasolina, dando margem a uma política de preços mais remuneradora para os produtores de etanol, sendo estes suecos ou brasileiros, com baixo impacto sobre a demanda.

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A energia necessária ao ser humano para realizar suas atividades, principalmente nos últimos dois séculos, aumentou drasticamente e tende a continuar aumentando. Para abastecer energeticamente estas atividades, o ser humano lançou mão, principalmente, de recursos fósseis e hídricos. Estes recursos, finitos ou limitados, são de abastecimento restrito devido a questões geopolíticas, econômicas e ambientais, motivos suficientes para que ocorra uma busca por alternativas a estas fontes energéticas. No entanto, o uso de biocombustíveis na substituição da gasolina tem sofrido criticas por ter sido relacionado à diminuição da oferta de alimentos e conseqüente aumento do preço destes. Diante deste contexto, pretende-se, com este trabalho, aprofundar a discussão do atual perfil de produção de cana-de-açúcar, maior fonte nacional de biocombustível na atualidade, no estado de São Paulo, maior produtor de cana do país, e sua relação com a produção de alimentos neste estado. Os dados brutos aqui trabalhados foram obtidos do IBGE – Produção Agrícola Municipal (PAM) e Produção da Pecuária Municipal (PPM) nos anos de 1990, 1999 e 2008 das regiões do Estado de São Paulo. Os mesmos foram convertidos a mapas para visualização da dinâmica produtiva agropecuária do Estado de São Paulo, utilizando-se o programa ArcMap®. As atividades agropecuárias selecionadas foram as de mais expressão produtiva: cana-de-açúcar, café, feijão, laranja, milho, soja, arroz, trigo, rebanho bovino e produção leiteira. A expansão da cana-de-açúcar impactou a área plantada de todas as atividades agropecuárias analisadas neste estudo. É possível inferir, com base nas informações coletadas e tratadas, que a produção canavieira tende a se expandir em áreas de pastagens. Observa-se que a expansão da área plantada de cana-de-açúcar no estado de São Paulo não reduziu a produção total das atividades agropecuárias estudadas. A tendência à mecanização da cana-de-açúcar pode colaborar para um zoneamento mais adequado das demais culturas em áreas impróprias à mecanização, diminuindo, assim, possíveis impactos na produção de alimentos. Deve-se considerar a dinâmica do setor agrícola ao longo de períodos longos, para que pequenos aumentos ou flutuações que ocorrem de maneira natural não sejam atribuídos a lavouras destinadas aos biocombustíveis. Na experiência do estado de São Paulo conseguiu-se observar que a questão é mais complexa do que se imaginava no início da proposta deste projeto. Os resultados analisados da possível coexistência entre a produção de biocombustíveis e alimentos não podem ser garantidos para outras regiões do Brasil. Empiricamente, é possível inferir que produzir biocombustíveis e alimentos não é antagônico e, sim, potencialmente aplicável no modelo agrícola brasileiro. No entanto, fica a sugestão de aprofundar esta proposta de estudo com utilização de modelos econométricos e estatísticos para a validação científica do estudo ora apresentado.

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Este trabalho busca investigar o processo de formação de expectativas para a Taxa de Câmbio Nominal analisando comportamento das projeções para a Taxa de Câmbio para 1, 3, 6 e 12 meses a frente e a racionalidade destas previsões. Os resultados encontrados mostram que as expectativas de taxa de câmbio coletadas pelo Banco Central do Brasil preveem melhor o câmbio futuro do que as taxas futuras negociadas no mercado. O comportamento das expectativas tende a ser reversível e de rápida convergência para a taxa de equilíbrio de longo prazo e dá um peso significativo para as expectativas de taxa de cambio defasadas. No entanto, a hipótese das expectativas serem racionais foi rejeitada.

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Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

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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.

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O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.

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Esta dissertação analisa a influência de um conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos. Com efeito, contrário a estudo anterior publicado pelo IMF Working Paper Series, os resultados apontam para a significância estatística conjunta das variáveis políticas empregadas, ainda que controladas por indicadores econômicos largamente utilizados na literatura correspondente. O sucesso dos resultados baseia-se na utilização de novas variáveis visando captar o nível de desenvolvimento das instituições políticas, somada à ampla base de dados anualizados em painel envolvendo 79 países no período entre 1997 e 2003. Ademais, além da evidência do uso conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos, o tratamento econométrico dos dados em painel detectou a existência de heterogeneidade não-observada dos países da amostra, sendo esta correlacionada com as variáveis explicativas do modelo.

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O presente estudo pretende analisar o mercado brasileiro de alumínio primário, através da elaboração e simulação dinâmica de um modelo econométrico, com capacidade de explicar satisfatoriamente as relações típicas das variáveis econômicas consideradas neste mercado, conforme são postuladas pela teoria da empresa em competição imperfeita.