Bounds on functionals of the distribution treatment effects

Bounds on the distribution function of the sum of two random variables with known marginal distributions obtained by Makarov (1981) can be used to bound the cumulative distribution function (c.d.f.) of individual treatment effects. Identification of the distribution of individual treatment effects is important for policy purposes if we are interested in functionals of that distribution, such as the proportion of individuals who gain from the treatment and the expected gain from the treatment for these individuals. Makarov bounds on the c.d.f. of the individual treatment effect distribution are pointwise sharp, i.e. they cannot be improved in any single point of the distribution. We show that the Makarov bounds are not uniformly sharp. Specifically, we show that the Makarov bounds on the region that contains the c.d.f. of the treatment effect distribution in two (or more) points can be improved, and we derive the smallest set for the c.d.f. of the treatment effect distribution in two (or more) points. An implication is that the Makarov bounds on a functional of the c.d.f. of the individual treatment effect distribution are not best possible.

Modelos de risco de mercado com fat tail : análise empírica de value at risk and expected shortfall para ativos financeiros brasileiros

O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

Uma ferramenta de gestão em apoio a negociações complexas no setor brasileiro de telecomunicações

O propósito deste Estudo de Caso é descrever, comparar e interpretar informações que nos permita confirmar a importância da utilização de uma ferramenta de gestão durante os processos de negociação. Com a ajuda destas ferramentas, negociadores poderão maximizar as probabilidades de sucesso em suas negociações, dada a visão estratégica que estas oferecem nos estágios de preparação, desenvolvimento e conclusão das negociações. Quando utilizada adequadamente, a ferramenta dará aos negociadores uma visão mais ampla em cada etapa, muito além de somente pontos técnicos e/ou comerciais inerentes a um determinado projeto, os quais comumente são considerados. Para suportar este Estudo de Caso, foi realizada uma Pesquisa Qualitativa junto a profissionais de vendas de várias Empresas do Setor de Telcomunicações no Brasil, a qual vem apoiada por material teórico de autores de referência, objetivando confortar a percepção limitada pelas próprias características da pesquisa qualitativa. Este estudo avalia, diagnostica e recomenda soluções de gestão de negociações, à luz da técnica da criação de consensos suportadas e conduzidas pela ferramenta MNC (Matriz de Negociações Complexas), tendo como base os resultados finais de uma negociação comercial ocorrida em finais de 2003 entre duas grandes multinacionais do Setor de Telecomunicações e cujo principal objetivo na época era a obtenção de um contrato para expansão e modernização de uma Rede CDMA WLL de Telefonia Fixa Celular pertencente a uma Operadora. No decorrer da negociação a qual é abordada como exemplo, não foram utilizadas técnicas semelhantes àquelas sustentadas pela MNC, importante ferramenta de gestão de negociação, a qual já vem sendo utilizada inclusive pelo CDES (Conselho de Desenvolvimento Econômico e Social) do Brasil, nem tampouco nenhuma outra ferramenta de gestão. Este trabalho objetiva demonstrar que sua aplicação na organização, acompanhamento, diagnose, condução e conclusão de negociações, quaisquer que sejam estas, pode aumentar a probabilidade de êxito, trazendo para as Organizações, Instituições ou para aqueles que a adotarem, maior eficácia na condução e alcance dos resultados finais almejados. É apresentada uma análise diagnóstica dos parâmetros envolvidos na negociação em questão, passando por aqueles que estavam em desacordo com a ferramenta como o Contexto, as Opções, a Comunicação, o Relacionamento, as Concessões, o Facilitador, etc., e que foram considerados inconsistentes ou que eventualmente tenham passado despercebidos pelos negociadores, apresentando como conclusão os resultados comparativos entre a negociação utilizando-se os parâmetros da MNC e aqueles obtidos sem a utilização dos mesmos. Este estudo procura sustentar que a adoção desta ferramenta possui grande importância para a melhoria de desempenho durante os processos de negociação, não significando todavia, uma garantia de êxito sobre todas as negociações nas quais os negociadores estiverem envolvidos. Autores como Roger Fisher e Willian Ury (1981) sustentam que as pessoas negociam para obter um resultado melhor do que o que obteriam caso não negociassem. Desta forma, pode-se notar que de maneira direta ou indireta, no decorrer de nossas vidas sempre estivemos e a cada dia novamente estaremos nos deparando com a necessidade em participar de algum novo processo de negociação, diariamente, desde o mais básico ao mais complexo. A negociação passa a ser para o indivíduo uma ciência extremamente necessária e ao mesmo tempo complexa, atraente e sedutora, cuja percepção da necessidade de desenvolvimento dessas habilidades pode muitas vezes passar despercebida por muitos no transcorrer de suas vidas. As conclusões deste estudo de caso têm a intenção de demonstrar também que o sucesso de uma negociação nem sempre se resumirá em atingir os objetivos inicialmente propostos na MNC. Outros aspectos considerados por esta metodologia, se melhor ou pior aplicados, também poderão contribuir para o eventual sucesso ou fracasso de uma negociação.

Aplicação do modelo de Bakshi-Chen no mercado acionário brasileiro : um modelo dinâmico de precificação de ações

É vasta a literatura em finanças quantitativas sobre o apreçamento de derivativos, porém é bem reduzida em se tratando de ações. Nessa dissertação, procuramos aplicar o modelo de Bakshi-Chen na avaliação de ações listadas na Bovespa. Os inputs do modelo são o lucro por ação, LPA, dos últimos doze meses, a expectativa de crescimento de lucro para os doze meses seguintes (g), e a taxa de juros. Vamos mostrar o ganho de precisão em relação ao modelo de Gordon e avaliar o modelo na prática realizando um backtest para descobrir se o modelo consegue estimar o valor das ações melhor do que os investidores.

Transformation of brain drain of brain gain: incentives to attract talented workforce

The key for the future of any country, firm or group lies in the talent, skills, experience, knowledge and capabilities of its people. Migration of human capital resource on an international level depicts the impact on the developing country having its highly educated individuals migrating to developed countries known as “Brain Drain.” Therefore, evaluation of short-term and long-term talent needs and impacts on any country is critical. This paper aims to complement the existing theoretical brain drain and brain gain literature, focusing on the interaction between investment in education, training, healthcare and government to attract highly talented individuals to a developing a country. The migration study is inclusive of the analysis of the highly talented resources that have committed to or are planning to resettle in their developing native countries after investing in themselves through education. The motivational factors of these highly talented individuals are evaluated to determine key needs and drives attracting these individuals back to China from a developed country (aka. reserve migration).

Consumption-wealth ratio and expected stock returns: evidence from panel data

This paper investigates the role of consumption-wealth ratio on predicting future stock returns through a panel approach. We follow the theoretical framework proposed by Lettau and Ludvigson (2001), in which a model derived from a nonlinear consumer’s budget constraint is used to settle the link between consumption-wealth ratio and stock returns. Using G7’s quarterly aggregate and financial data ranging from the first quarter of 1981 to the first quarter of 2014, we set an unbalanced panel that we use for both estimating the parameters of the cointegrating residual from the shared trend among consumption, asset wealth and labor income, cay, and performing in and out-of-sample forecasting regressions. Due to the panel structure, we propose different methodologies of estimating cay and making forecasts from the one applied by Lettau and Ludvigson (2001). The results indicate that cay is in fact a strong and robust predictor of future stock return at intermediate and long horizons, but presents a poor performance on predicting one or two-quarter-ahead stock returns.

Consumption-Wealth Ratio and Expected Stock Returns: Evidence from Panel Data on G7 Countries

Using the theoretical framework of Lettau and Ludvigson (2001), we perform an empirical investigation on how widespread is the predictability of cay {a modi ed consumption-wealth ratio { once we consider a set of important countries from a global perspective. We chose to work with the set of G7 countries, which represent more than 64% of net global wealth and 46% of global GDP at market exchange rates. We evaluate the forecasting performance of cay using a panel-data approach, since applying cointegration and other time-series techniques is now standard practice in the panel-data literature. Hence, we generalize Lettau and Ludvigson's tests for a panel of important countries. We employ macroeconomic and nancial quarterly data for the group of G7 countries, forming an unbalanced panel. For most countries, data is available from the early 1990s until 2014Q1, but for the U.S. economy it is available from 1981Q1 through 2014Q1. Results of an exhaustive empirical investigation are overwhelmingly in favor of the predictive power of cay in forecasting future stock returns and excess returns.