75 resultados para Estimação de parâmetros

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Neste trabalho comparamos as Curvas IS e de Phillips, derivadas a partir de modelos “tradicionais” e micro-fundamentados. Além disso, estimamos essas curvas para dados trimestrais brasileiros no período de 1994 a 2001. Na estimativa da IS foi usada a técnica de vetores de co-integração, já que esta curva é não balanceada – o hiato do produto é integrado de ordem zero e os regressandos são integrados de ordem um.

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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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Este trabalho tem por objetivo discutir detalhadamente o desenvolvimento de métodos de estimação de parâmetros de demanda e oferta em mercados de produtos diferenciados. As técnicas apresentadas consideram explicitamente a endogeneidade dos preços e podem ser aplicadas a diferentes tipos de indústrias. O sistema de demandas de mercado é derivado a partir de modelos de escolha discreta descrevendo o comportamento do consumidor. Esse sistema é então combinado com hipóteses sobre as funções custo e sobre o comportamento de determinação dos preços por parte das firmas para gerar preços e quantidades de equilíbrio. Os parâmetros a ser estimados são os que determinam os custos marginais das firmas e a distribuição dos gostos dos consumidores. Essa distribuição determina elasticidades e estas, combinadas com o custo marginal e com uma hipótese de equilíbrio de Nash na determinação de preços, determinam preços de equilíbrio. Essas elasticidades e parâmetros de custo desempenham um papel central em análises de questões descritivas e de mudanças no ambiente do mercado sob análise.

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Retornando à utilização de técnicas de séries de tempo para a estimação de parâmetros das preferências dos indivíduos, este trabalho investiga o tradicional problema do consumo intertemporal ótimo do tipo CCAPM por um novo ângulo. Se apresentam dois estimadores para o fator estocástico de descontos independentes da especificação de funções utilidade, que são utilizados para a agregação das informações disponíveis sobre os retornos dos ativos da economia. A metodologia proposta é aplicada para dados do Brasil, para o período do plano Real, e dos Estados Unidos, para um período iniciado em 1979. Na parte empírica do trabalho obtem-se dois resultados. Primeiro, obtem-se uma estimativa para o grau americano de aversão ao risco de 2,1 - mais de 10 vezes menor que o comumente encontrado na literatura. Segundo, é estimado um grau de aversão ao risco de 2,3 no caso brasileiro, o que está em linha com trabalhos anteriormente publicados.

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Esta tese apresenta o desenvolvimento conceitual, estimação de parâmetros e aplicação empírica de um Modelo de Risco de Portfólio cujo objetivo é realizar previsões da distribuição estatística da perda de crédito em carteiras de crédito ao consumidor. O modelo proposto é adaptado às características do crédito ao consumidor e ao mercado brasileiro, podendo ser aplicado com dados atualmente disponíveis para as Instituições Financeiras no mercado brasileiro. São realizados testes de avaliação da performance de previsão do modelo e uma comparação empírica com resultados da aplicação do Modelo CreditRisk+.

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Com o crescente uso das teorias e métodos vindos das áreas de economia regional e urbana, economia e econometria espacial na fronteira entre as áreas de economia e políticas públicas, estudar esse arcabouço teórico e metodológico torna-se relevante no campo da análise de políticas públicas. O objetivo geral dessa dissertação é discutir de modo crítico aspectos da literatura de econometria espacial e sua aplicabilidade, com especial foco na comparação entre os diferentes modelos e matrizes de ponderação espacial. Esse estudo procura analisar diferentes formas de medidas que permitem a construção de uma matriz de ponderação espacial, bem como testar por meio de simulação experimental e em uma aplicação empírica a robustez de algumas dessas matrizes e de diferentes modelos. Dadas as indicações da literatura e as evidências mostradas nessa dissertação, a estratégia mais confiável para a busca de um modelo parece ser utilizar as estimativas dos modelos, em conjunto com as estatísticas de Moran, para identificar presença de algum tipo de correlação espacial, e do teste LM da variável dependente, para indicar esse tipo de correlação especificamente. Observa-se que, de modo geral, não há muita diferença em termos de esperança dos parâmetros não espaciais, quando comparadas a estimações tradicionais com as que utilizam as técnicas espaciais. Com isso, a indicação que se pode fazer é que o uso das ferramentas de econometria espacial deve ser aplicado quando o interesse da análise é justamente na estimação dos parâmetros de correlação espacial. Comparando o uso da matriz de contigüidade no lugar da matriz de distâncias, é possível notar que a matriz de contigüidade não é, de forma geral, uma boa substituição para a matriz de distâncias. Ela capta parcialmente o efeito de rho e lambda, além de captar erroneamente lambda, quando este inexiste.

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A necessidade de maior generalização e aplicação do modelo da curva de progresso da produção às indústrias "mão-de-obra intensivas" vem sendo ressaltada há muitos anos na literatura. Até hoje, entretanto, as contribuições empíricas ao estudo da matéria emanaram, predominantemente, da indústria aeroespacial cabendo às demais umas poucas tentativas de extensão do modelo mencionado. A forma apropriada do modelo tem sido também debatida. A questão do platô na curva - término ou estancamento do progresso constitui um problema sobre o qual existe muita controvérsia e quase nenhuma pesquisa empírica. A estimação dos parâmetros da função de progresso da produção, para diferentes produtos e atividades, tem sido tentada por um escasso número de pesquisadores, desconhecendo o auto a existência de pesquisas sobre a função de progresso da produção no caso de indústrias brasileiras. Finalmente, a matéria toda carece de novas hipóteses e de melhor sistematização teórica. Ao ampliar e aprofundar as questões mencionadas, o trabalho teórico e de pesquisa, ora concluído, contribuirá, possivelmente, para esclarecer determinados aspectos da função de progresso da produção, ainda não abordados na literatura especialização.

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No artigo serão investigadas as expectativas e assimetrias de informação que os agentes possuem a respeito de um determinado ativo financeiro, no nosso caso as ações preferenciais da Petrobrás. Para isso utilizaremos duas metodologias. A primeira é baseada em Bates (1991) onde através da estimação de parâmetros implícitos nos prêmios de opções é possível extrair informação sobre vários momentos da distribuição de probabilidade do ativo objeto referente à opção. A outra metodologia segue Easley et al (1996) e através da análise dos microdados dos preços de ativos fornece uma metodologia para inferir acerca da assimetria de informação entre os agentes, ou seja, se existem pessoas com um nível de informação maior do que outras negociando um ativo. Os resultados obtidos mostram que a metodologia discutida em Bates (1991) foi eficiente para captar a expectativa de mercado dos agentes, principalmente na reversão da crise do subprime em 2008 e que as ações da Petrobrás apresentam baixos valores para probabilidade da negociação ser com informação gerando um menor custo aos agentes que chegam ao mercado menos informados.

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O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.

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Este trabalho tem como objetivo comparar diferentes métodos de previsão de necessidades de caixa no overnight, que assegurem que a liquidez de um produto financeiro específico – neste caso, o Call Deposits (Depósito à Vista, em moeda estrangeira) – seja suficiente para cobrir os riscos de liquidez de uma instituição financeira e, em contrapartida, otimizem o lucro oriundo do saldo restante que ultrapasse o valor de saída destes modelos. Para isso, o modelo de Fluxo de Caixa de Schmaltz (2009), que segrega os diferentes componentes do caixa (determinísticos e estocásticos), será utilizado para determinar as necessidades de caixa e, através do método de Monte Carlo para a previsão de diferentes caminhos, chegamos a um valor médio de saldo para ser utilizado no overnight. Como comparativo, será utilizado o modelo determinístico de Ringbom et al (2004), que oferece a “Taxa de Reserva de Maximização de Lucro”, para, enfim, compará-los historicamente, entre Jan/2009 e Dez/2013, a fim de concluirmos qual dos modelos de reservas de caixa se mostra mais satisfatório. A base de dados utilizada replica os saldos e saques de um banco comercial, para o produto financeiro em questão, e, também, é utilizada para a estimação dos parâmetros.

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A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

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Medimos a validade da paridade descoberta de juros – PDJ - para o mercado brasileiro no período de janeiro de 2010 a julho de 2014. Testamos a equação clássica da PDJ usando o Método dos Mínimos Quadrados Ordinários. Após a estimação dos parâmetros, aplicamos o Teste de Wald e verificamos que a paridade descoberta de juros não foi validada. Estendemos a equação tradicional da PDJ para uma especificação alternativa que captura medidas de risco Brasil e de alteração na liquidez internacional. Especificamente, acrescentamos três variáveis de controle: duas variáveis dummy que capturam condições de liquidez externa e o índice de commoditie CRB, que captura o risco Brasil. Com a especificação alternativa, a hipótese de que os retornos das taxas de juros em Real, dolarizadas, são iguais aos retornos da taxas de juros contratadas em dólares, ambas sujeitas ao risco Brasil, não foi rejeitada. Em complemento à análise das taxas representativas do mercado brasileiro, procurou-se avaliar a predominância da PDJ nas operações de swap cambial realizadas pela Vale S.A.. Para tanto, a série de taxa de juros em dólares do mercado brasileiro foi substituída pela taxa em dólar dos swaps contratados pela Vale. Os resultados encontrados demonstram que, quando comparado ao comportamento do mercado, as taxas em dólares da VALE são mais sensíveis às variações das taxas em Reais.

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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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When estimating policy parameters, also known as treatment effects, the assignment to treatment mechanism almost always causes endogeneity and thus bias many of these policy parameters estimates. Additionally, heterogeneity in program impacts is more likely to be the norm than the exception for most social programs. In situations where these issues are present, the Marginal Treatment Effect (MTE) parameter estimation makes use of an instrument to avoid assignment bias and simultaneously to account for heterogeneous effects throughout individuals. Although this parameter is point identified in the literature, the assumptions required for identification may be strong. Given that, we use weaker assumptions in order to partially identify the MTE, i.e. to stablish a methodology for MTE bounds estimation, implementing it computationally and showing results from Monte Carlo simulations. The partial identification we perfom requires the MTE to be a monotone function over the propensity score, which is a reasonable assumption on several economics' examples, and the simulation results shows it is possible to get informative even in restricted cases where point identification is lost. Additionally, in situations where estimated bounds are not informative and the traditional point identification is lost, we suggest a more generic method to point estimate MTE using the Moore-Penrose Pseudo-Invese Matrix, achieving better results than traditional methods.

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O Brasil é o segundo produtor mundial de soja [Glycine max (L.) Merr.] e o sétimo de óleo vegetal. A produção brasileira desta oleaginosa alcançou 61 milhões de toneladas na safra 2007/08 e projeta-se, para 2020, produção de 105 milhões de toneladas. O consumo de biodiesel em 2008 representou um milhão de toneladas e a demanda por este biocombustível deverá atingir 3,1 milhões de toneladas em 2020. Para atender esta demanda haverá ampliação da área plantada principalmente na região Centro-Oeste, mas também exigirá esforços no aumento de produtividade. Visando melhor conhecimento das inferências das variáveis climáticas temperatura e radiação global sobre o desenvolvimento da soja e sua produtividade de grãos e óleo, foi proposto um modelo estocástico com distribuição normal truncada para os dados de temperatura máxima, mínima e média. Também foi incluído neste modelo distribuição triangular assimétrica para determinação da produtividade de óleo mais provável. Foram estipuladas oito datas de semeadura para a localidade de Piracicaba/SP onde está localizada a estação meteorológica da ESALQ/USP, fornecedora dos dados climáticos utilizados neste estudo. Conclui-se que: (i) ao longo das datas de semeadura houve redução do ciclo com o aumento da temperatura média; (ii) a redução do ciclo da cultura de soja interferiu nas produtividades de grãos e de óleo; (iii) a radiação global média nos trinta dias após a antese refletiram-se na partição de fotoassimilados e na produtividade de grãos e óleo; (iv) os modelos estocásticos podem ser utilizados para a previsão das produtividades de soja e óleo.