5 resultados para Estadística no paramètrica

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Universidades são organizações sociais complexas. Elas estão sujeitas aos problemas clássicos de controle e coordenação, e ao problema, igualmente clássico, da alocação eficiente de recursos, universidades também se caracterizam por gerarem múltiplos bens e serviços, através da transformação de múltiplos fatores de produção. Este é um estudo sobre o processo produtivo e sobre a alocação de recursos na Universidade Federal do Rio de Janeiro - UFRJ, a maior Instituição Federal de Ensino Superior do Brasil. A metodologia básica, os objetivos, e a forma de apresentação da pesquisa serão detalhadamente descritos nos capítulos que se seguem, mas podem ser brevemente resumidos nesta Apresentação.

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Após a crise financeira de 2008, é perceptível a intensificação de esforços globais para aperfeiçoar métodos de avaliação de risco e ajuste de exposição de capital para tornar o sistema financeiro mundial mais sólido e consistente. O objetivo deste trabalho é propor um modelo de estimação de curvas de crédito privado no Brasil, aplicando a modelagem paramétrica de Nelson & Siegel (1987) a uma amostra de preços de debêntures. Os resultados obtidos poderão ser utilizados para auxiliar reguladores e profissionais de mercado com análises de risco, apreçamento de ativos ilíquidos e percepção de expectativas.

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Com o objetivo de precificar derivativos de taxas de juros no mercado brasileiro, este trabalho foca na implementação do modelo de Heath, Jarrow e Morton (1992) em sua forma discreta e multifatorial através de uma abordagem numérica, e, que possibilita uma grande flexibilidade na estimativa da taxa forward sob uma estrutura de volatilidade baseada em fatores ortogonais, facilitando assim a simulação de sua evolução por Monte Carlo, como conseqüência da independência destes fatores. A estrutura de volatilidade foi construída de maneira a ser totalmente não paramétrica baseada em vértices sintéticos que foram obtidos por interpolação dos dados históricos de cotações do DI Futuro negociado na BM&FBOVESPA, sendo o período analisado entre 02/01/2003 a 28/12/2012. Para possibilitar esta abordagem foi introduzida uma modificação no modelo HJM desenvolvida por Brace e Musiela (1994).

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Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados, mas a quebra estrutural do processo de difusão da taxa de juros brasileira, a partir do ano 2006, obriga à redução do tamanho das séries ao custo de reduzir o poder preditivo do modelo. A quebra estrutural representa um processo de amadurecimento do mercado brasileiro que provoca em grande medida o desempenho insatisfatório do estimador proposto.

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Na literatura empírica, várias estimativas de taxas de retorno para educação têm sido reportadas, baseadas no modelo de Mincer (1958, 1974). No entanto, para que o coeficiente dos anos de estudo, em uma regressão do logaritmo da renda contra educação e experiência, seja entendido como taxa de retorno diversas hipóteses devem ser válidas. Baseado em Heckman, Lochner e Todd (2006) e Heckman, Ichimura, Smith e Todd (1998), testamos algumas de tais hipóteses como: linearidade nos anos estudo e separabilidade entre educação e experiência (paralelismo). Para isso, utilizamos dados da PNAD (1992-2004) e do Censo (1970-2000) e lançamos mão de regressões paramétricas e não-paramétricas (regressão linear local); e acabamos rejeitando tanto linearidade como paralelismo. Adicionalmente, relaxamos tais hipóteses e estimamos as taxas internas de retorno (T1Rs), baseado em Becker (1993), para se medir a ordem do viés em relação ao coeficiente escolar do modelo original de Mincer. Esta medida permite mensurar o tamanho do erro em diversos estudos quando os mesmos utilizam o modelo de Mincer. Obtemos vieses que chegaram a ordem de mais de 200%, como por exemplo a TIR em 2000 passando de 17.2% para todos níveis educacionais (retorno "minceriano") para 5.61% para mestrado/doutorado em relação ao nível superior, quando estimada não parametricamente, relaxando linearidade e paralelismo. Assim, diversos estudos no Brasil não consideram tais hipóteses e, conseqüentemente suas estimativas estão erradas e mais ainda, a magnitude deste erro é grande, podendo levar à conclusões distorcidas ou mal interpretadas. Assim, provemos também novas estimativas das TIRs, as quais devem ser tomadas como referência para a análise do comportamento dos agentes nos movimentos de demanda por educação e oferta de mão-de-obra. Por fim, corroboramos a evidência da literatura que os retornos educacionais estão decaindo ao longo das décadas, com exceção do nível superior que aponta para um crescimento nesta última década, mas em magnitude menor das obtidas em diversos estudos recentes, que se baseiam no modelo de Mincer.