35 resultados para Condicional

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de “muito restritiva”. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura.

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O objetivo deste estudo é propor a implementação de um modelo estatístico para cálculo da volatilidade, não difundido na literatura brasileira, o modelo de escala local (LSM), apresentando suas vantagens e desvantagens em relação aos modelos habitualmente utilizados para mensuração de risco. Para estimação dos parâmetros serão usadas as cotações diárias do Ibovespa, no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014, e para a aferição da acurácia empírica dos modelos serão realizados testes fora da amostra, comparando os VaR obtidos para o período de janeiro a dezembro de 2014. Foram introduzidas variáveis explicativas na tentativa de aprimorar os modelos e optou-se pelo correspondente americano do Ibovespa, o índice Dow Jones, por ter apresentado propriedades como: alta correlação, causalidade no sentido de Granger, e razão de log-verossimilhança significativa. Uma das inovações do modelo de escala local é não utilizar diretamente a variância, mas sim a sua recíproca, chamada de “precisão” da série, que segue uma espécie de passeio aleatório multiplicativo. O LSM captou todos os fatos estilizados das séries financeiras, e os resultados foram favoráveis a sua utilização, logo, o modelo torna-se uma alternativa de especificação eficiente e parcimoniosa para estimar e prever volatilidade, na medida em que possui apenas um parâmetro a ser estimado, o que representa uma mudança de paradigma em relação aos modelos de heterocedasticidade condicional.

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Neste trabalho, estudaremos as possibilidades de existência de assimetria de informação relevante no mercado de seguros de automóveis brasileiro. Mais especificamente, estudaremos a relação entre o nsco empírico dos segurados, supostamente uma informação assimétrica, e sua demanda por cobertura. Utilizando uma extensa e detalhada base de dados, obtida junto a Superintendência de Seguros Privados (SUSEP), implementamos os principais testes econométricos existentes na literatura (paramétricas e semi­ paramétricas) para verificar a existência de assimetria de informação relevante no mercado de seguros de automóveis brasileiro. Inicialmente, replicamos os testes propostos por Chiappori e Salanié (2000) e Dionne, Gouriéroux e Vanasse (2001) e obtivemos o mesmo resultado: ausência de dependência condicional entre cobertura con­ tratada e risco empírico. Porém, constatamos que este resultado não é robusto a alterações marginais na metodologia de teste. Em seguida, estudamos uma característica peculiar dos contratos brasileiros: a não-monotonicidade das coberturas. Veremos que segurados mais arriscados terão incentivos em demandar contratos com franquias maiores (e, portanto, com menores coberturas). Após exaustivos testes, constatamos que tal característica inverte, de fato, o sinal da correlação entre cobertura e risco. Por fim, testamos se os prêmios dos contratos de seguro são funções lineares da cobertura. Constatamos que sim. Com isso, concluímos que as seguradoras não utilizam o par prêmio/ cobertura para separar os segurados de acordo com seu nsco (tal como prevê os modelos que consideram a existência de seleção adversa nesse mercado). Os resultados obtidos neste trabalho sugerem que, no mínimo, não devemos ignorar a possibilidade de existência de assimetria de informação relevante no mercado segurador brasileiro. Sendo assim, sugerimos que o apreçamento do risco nos contratos de seguro não deva se valer apenas de ferramentas atuariais, tal como é feito atualmente, mas deve considerar também os incentivos implícitos que os contratos de seguro exercem sobre o comportamento (arriscado) dos segurados.

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Este estudo tem o objetivo de comparar várias técnicas que podem ser empregadas para proteger posições à vista usando mercados futuros. Partindo de uma posição na qual o investidor está à mercê do mercado, adota-se as técnicas mais simples de proteção até chegar a estimação da razão ótima de hedge ou de risco mínimo utilizando o modelo condicional, modelo no qual a variância é dependente do tempo. Para justificar a utilização da razão ótima de hedge dinâmica é introduzida a possibilidade de haver custo de transação. Os dados utilizados neste estudo são o preço à vista e preço de ajuste futuro do IBOVESPA do período 13/07/90 à 14/12/95.

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Neste trabalho, utiliza-se um modelo de simulação de equilíbrio geral computável de 55 gerações superpostas, incorporando a probabilidade não condicional do indivíduo estar vivo, e na presença de restrição ao crédito intertemporal. O objetivo deste trabalho é verificar como se comporta o estoque de capital e o nível de bem estar econômico caso ocorra uma mudança no sistema previdenciário brasileiro do regime de repartição para o regime de capitalização. Foram feitas várias simulações, no estado estacionário, comparando os dois regimes. Os principais resultados foram: (i) a mudança do regime de repartição para o de capitalização aumentou o estoque de capital, e o nível de bem estar econômico. Além disto, houve um aumento do estoque de ativos - empréstimos e poupança - dos indivíduos no período inativo; (ii) Caso ocorra um aumento da idade de aposentadoria no regime de capitalização, terse- á como conseqüência um aumento do estoque de capital, acompanhado de uma redução do nível de bem-estar econômico; (iii) o regime de repartição com contribuição compulsória maximiza o ganho de bem estar dos indivíduos quando comparado ao regime de capitalização com contribuição voluntária, apesar de ter havido um aumento do estoque de capital para o regime de capitalização.

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Analisamos a previsibilidade dos retornos mensais de ativos no mercado brasileiro em um período de 10 anos desde o início do plano Real. Para analisarmos a variação cross-section dos retornos e explicarmos estes retornos em função de prêmios de risco variantes no tempo, condicionados a variáveis de estado macroeconômicas, utilizamos um novo modelo de apreçamento de ativos, combinando dois diferentes tipos de modelos econômicos, um modelo de finanças - condicional e multifatorial, e um modelo estritamente macroeconômico do tipo Vector Auto Regressive. Verificamos que o modelo com betas condicionais não explica adequadamente os retornos dos ativos, porém o modelo com os prêmios de risco (e não os betas) condicionais, produz resultados com interpretação econômica e estatisticamente satis fatórios

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O objetivo geral desta tese é estimar a elasticidade-preço da demanda de forma conjunta, decomposta em elasticidade-preço da escolha da marca e da quantidade comprada, e discutir as implicações desta decomposição para uma categoria específica de produto. Para isto foram usados dados escaneados de uma amostra de domicílios no contexto varejista brasileiro. Oito hipóteses foram testadas por meio de dois modelos. O primeiro refere-se à decisão de escolha da marca, em que foi empregado o modelo logit condicional baseado na maximização da utilidade do domicílio. O segundo envolveu equações de demanda, obtidas pelo modelo clássico de regressão linear. Ambos foram especificados de forma que se pudesse testar a dependência das duas decisões de compra. No que diz respeito à validação, o modelo de escolha da marca demonstrou uma satisfatória capacidade de previsão, comparativamente aos modelos analisados na literatura. Implicações gerenciais incluem específicas decisões e ações de preço para as marcas, já que a natureza da decomposição das elasticidades-preço varia entre marcas.

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Os programas de transferência condicional de renda vem obtendo enorme aprovação na comunidade internacional. No Brasil, o Bolsa Família, criado a partir de 2003, vem sendo expandido continuamente. Entretanto, os estudos de avaliação de impacto tem mostrado que este programa, assim como seu antecessor o Bolsa Escola, não tem sido muito impactantes na promoção de maiores investimentos em educação das famílias beneficiárias. O presente estudo busca analisar se existe algum efeito do Bolsa Escola sobre uma outra dimensão do capital humano das pessoas: a saúde. Entretanto, os resultados encontrados não corroboram a existência de um efeito positivo do Bolsa Escola sobre a variável saúde de crianças e adolescentes. Nem como, a existência de efeitos diferenciados do programa sobre meninos e meninas de uma mesma família.

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A Índia, com sua notável expansão econômica, cultura e filosofia milenares, é o tema desse trabalho, com dois objetivos: exemplificar diversos aspectos teóricos ligados ao crescimento econômico e aprofundar o estudo de um aspecto institucional pouco difundido na literatura, os impactos das filosofias religiosas. A princípio, são analisadas as reformas econômicas realizadas após a crise do balanço de pagamentos ocorrida em 1991. Diversos estudos teóricos são citados ao longo do texto para contextualizar o efeito das reformas no potencial de crescimento. O setor externo é analisado com profundidade, seguido pela desregulamentação no setor privado, principalmente na atividade industrial e no controle de preços. Estes dois setores foram conjuntamente responsáveis pelo grande salto de produtividade na economia (descrito pelos impactos na produtividade total dos fatores). Alguns aspectos de política monetária e fiscal também são analisados, mas com menor ênfase, visto que as reformas e resultados nesses setores são limitados. A seguir, apresenta-se análise sobre a filosofia Hindu, predominante no país. Introduz-se o tema com breve descrição dos aspectos filosóficos, para seguir com avaliação dos impactos econômicos resultantes. Max Weber e Amartya Sen contradizem-se sobre o sinal do impacto: Weber suportando que a magia hindu impediria o racionalismo; Sen argumentando que o próprio hinduísmo tem histórico de racionalismo heterodoxo, de contestação e criação. Para disseminar dúvidas apresenta-se um modelo econométrico, com base em convergência condicional: impactos diretos e indiretos não se mostram significantes. Levanta-se um debate e um alento a alguns países: um histórico institucional bastante desalentador ao desenvolvimento, baseado em uma filosofia religiosa controversa de nuances pós-vida, pode ser superado com algumas corretas reformas na economia.

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As observações relatadas por Myers e Thompson, em seu artigo “Generalized Optimal Hedge Ratio Estimation” de 1989, foram analisadas neste estudo utilizando o boi gordo como a commodity de interesse. Myers e Thompson, demonstraram teórica e empiricamente, ser inapropriado o uso do coeficiente angular da regressão simples, dos preços à vista sobre os preços futuros como forma de estimar a razão ótima de hedge. Porém, sob condições especiais, a regressão simples com a mudança dos preços resultou em valores plausíveis, próximos àqueles determinados por um modelo geral. Este modelo geral, foi desenvolvido com o intuito de estabelecer os parâmetros para comparar as diferentes abordagens na estimativa da razão ótima de hedge. O coeficiente angular da reta da regressão simples e a razão ótima de hedge tem definições similares, pois ambos são o resultado da divisão entre a matriz de covariância dos preços, à vista e futuros e a variância dos preços futuros. No entanto, na razão ótima de hedge estes valores refletem o momento condicional, enquanto que na regressão simples são valores não condicionais. O problema portanto, está em poder estimar a matriz condicional de covariância, entre os preços à vista e futuros e a variância condicional dos preços futuros, com as informações relevantes no momento da tomada de decisão do hedge. Neste estudo utilizou-se o modelo de cointegração com o termo de correção de erros, para simular o modelo geral. O Indicador ESALQ/BM&F foi utilizado como a série representativa dos preços à vista, enquanto que para os preços futuros, foram utilizados os valores do ajuste diário dos contratos de boi gordo, referentes ao primeiro e quarto vencimentos, negociados na Bolsa Mercantil e de Futuros - BM&F. Os objetivos do presente estudo foram: investigar se as observações feitas por Myers e Thompson eram válidas para o caso do boi gordo brasileiro, observar o efeito do horizonte de hedge sobre a razão ótima de hedge e o efeito da utilização das séries diárias e das séries semanais sobre a estimativa da razão ótima de hedge. Trabalhos anteriores realizados com as séries históricas dos preços do boi gordo, consideraram apenas os contratos referentes ao primeiro vencimento. Ampliar o horizonte de hedge é importante, uma vez que as atividades realizadas pelos agentes tomam mais do que 30 dias. Exemplo disto é a atividade de engorda do boi, que pode levar até 120 dias entre a compra do boi magro e a venda do boi gordo. Demonstrou-se neste estudo, que o uso das séries semanais, é o mais apropriado, dado a diminuição substancial da autocorrelação serial. Demonstrou-se também, que as regressões com as mudanças dos preços, resultaram em estimativas da razão de hedge próximas daquelas obtidas com o modelo geral e que estas diminuem com o aumento do horizonte de hedge.

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Há forte evidência que os retornos das séries financeiras apresentam caudas mais pesadas que as da distribuição normal, principalmente em mercados emergentes. No entanto, muitos modelos de risco utilizados pelas instituições financeiras baseiam-se em normalidade condicional ou não condicional, reduzindo a acurácia das estimativas. Os recentes avanços na Teoria de Valores Extremos permitem sua aplicação na modelagem de risco, como por exemplo, na estimação do Valor em Risco e do requerimento de capital. Este trabalho verifica a adequação de um procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] para estimação do Valor em Risco e conseqüente requerimento de capital às principais séries financeiras de retornos do Brasil. Tal procedimento semi-paramétrico combina um modelo GARCH ajustado por pseudo máxima verossimilhança para estimação da volatilidade corrente com a Teoria de Valores Extremos para estimação das caudas da distribuição das inovações do modelo GARCH. O procedimento foi comparado através de backtestings com outros métodos mais comuns de estimação de VaR que desconsideram caudas pesadas das inovações ou a natureza estocástica da volatilidade. Concluiu-se que o procedimento proposto por McNeil e Frey [1999] mostrou melhores resultados, principalmente para eventos relacionados a movimentos negativos nos mercados . Futuros trabalhos consistirão no estudo de uma abordagem multivariada de grandes dimensões para estimação de VaR e requerimento de capital para carteiras de investimentos.

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O objetivo deste trabalho é caracterizar a Curva de Juros Mensal para o Brasil através de três fatores, comparando dois tipos de métodos de estimação: Através da Representação em Espaço de Estado é possível estimá-lo por dois Métodos: Filtro de Kalman e Mínimos Quadrados em Dois Passos. Os fatores têm sua dinâmica representada por um Modelo Autorregressivo Vetorial, VAR(1), e para o segundo método de estimação, atribui-se uma estrutura para a Variância Condicional. Para a comparação dos métodos empregados, propõe-se uma forma alternativa de compará-los: através de Processos de Markov que possam modelar conjuntamente o Fator de Inclinação da Curva de Juros, obtido pelos métodos empregados neste trabalho, e uma váriavel proxy para Desempenho Econômico, fornecendo alguma medida de previsão para os Ciclos Econômicos.

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O objetivo do presente trabalho é analisar as características empíricas de uma série de retornos de dados em alta freqüência para um dos ativos mais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo. Estamos interessados em modelar a volatilidade condicional destes retornos, testando em particular a presença de memória longa, entre outros fenômenos que caracterizam este tipo de dados. Nossa investigação revela que além da memória longa, existe forte sazonalidade intradiária, mas não encontramos evidências de um fato estilizado de retornos de ações, o efeito alavancagem. Utilizamos modelos capazes de captar a memória longa na variância condicional dos retornos dessazonalizados, com resultados superiores a modelos tradicionais de memória curta, com implicações importantes para precificação de opções e de risco de mercado

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Examinamos a relação entre anomalias de temperatura e séries de sinistros diretos do mercado segurador brasileiro, bem como seu efeito sobre um modelo de precificação de ativos de consumo. Nossa metodologia consistiu na análise da correlação das anomalias de temperatura com a série de sinistros e no efeito dessas séries nas oportunidades futuras de investimento. Testamos um modelo de precificação de ativos de consumo (CCAPM) condicional com as séries temporais brasileiras. Duas séries de consumo, duas séries de sinistros diretos e quatro séries de anomalias de temperatura foram utilizadas na realização dos testes. Todas as séries pertenceram ao período de setembro de 1996 a dezembro de 2007, com freqüência trimestral, dois anos posteriores ao início do plano Real e um ano antes da crise de crédito de 2008. Em alguns casos utilizamos séries mensais. Observamos a existência de correlação positiva e significativa entre as séries de sinistro direto e as anomalias de temperatura. Dois modelos se apresentaram melhores que o CCAPM clássico. O primeiro com a taxa de crescimento da série de sinistros, com pontos que poderíamos considerar como outliers, e o segundo com a série de anomalias de temperatura do hemisfério sul elaborada pelo Goddard Institute of Space Sciences (GISS/NASA). Como resultado observamos que a série de anomalias de temperatura elaborada pelo GISS é capaz de afetar as oportunidades futuras de investimento no mercado de capitais brasileiro.

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O trabalho tem como objetivo descrever um processo de transmis são de choques na correlação da taxa de câmbio do Brasil, Chile, Euro e México com base no modelo de correlação dinâmica de [Engle, 2002]. O modelo é estendido para capturar efeitos assi métricos na volatilidade e na correlação. A trajetória estimada da correlação mostra-se com desvios significativos em relação a correla ção incondicional, a amplitude da correlação condicional é elevada e há inclusive alteração de sinal quando a correlação é feita em relação ao Euro. Num calculo de valor em risco, o modelo com correlação dinâmica tem uma performance muito superior a um modelo com correlação constante, levando-se em conta os mesmos processos de volatilidade.