A previsão da demanda automotiva brasileira de longo prazo baseada em modelos econométricos univariados

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).

Como investidores de alta renda alocam sua riqueza no Brasil? Uma análise empírica com dados de fundos de investimento

A teoria tradicional de Tobin (1958) sugere que todos os investidores possuem o mesmo portfólio de ativos arriscados, chamado de portfólio de mercado. A proporção entre esse ativo arriscado e o livre de risco dentro de cada portfólio dependeria apenas do grau de aversão a risco de cada agente. No entanto, as imperfeições existentes no mercado de capitais, permitem que a heterogeneidade dos agentes econômicos influencie nas suas alocações de portfólio. Este trabalho avalia o efeito de características econômicas e sócio-demográficas dos investidores de fundos administrados pelo BNY Mellon Serviços Financeiros em sua inclinação a tomar posições em fundos agressivos. Através da análise do conjunto de resultados observados através de três diferentes modelos econométricos, concluiu-se que a evidência empírica para a realidade brasileira, vai, em boa parte, ao encontro da teoria econômica sobre a alocação ótima de portfólio.

Contágio financeiro global : evidências de países do G20

O presente estudo investiga a existência de contágio financeiro entre os países do G20, com base em uma análise sobre os retornos dos principais índices de ações, abrangendo o período de 2000 a 2012. A abordagem utilizada consiste na utilização de modelos multivariados de volatilidade da família DCC-GARCH, na versão proposta por Engle e Sheppard (2001). Com base nos testes efetuados, conclui-se que houve mudanças estruturais nas séries analisadas em praticamente todos os 14 países analisados, sendo que os resultados obtidos demonstram evidências favoráveis para a hipótese de contágio financeiro entre países do G20. Verificou-se também que dentre as diversas crises financeiras ocorridas durante o período analisado, a Crise do Subprime destaca-se das demais crises, devido a sua magnitude e velocidade com que se propagou, afetando tanto países desenvolvidos como países emergentes.

Previsão da inadimplência bancária no Brasil através dos métodos FAVAR e FAVECM

O objetivo do presente trabalho é utilizar modelos econométricos de séries de tempo para previsão do comportamento da inadimplência agregada utilizando um conjunto amplo de informação, através dos métodos FAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregressive) de Bernanke, Boivin e Eliasz (2005) e FAVECM (Factor-augmented Error Correction Models) de Baneerjee e Marcellino (2008). A partir disso, foram construídas previsões fora da amostra de modo a comparar a eficácia de projeção dos modelos contra modelos univariados mais simples - ARIMA - modelo auto-regressivo integrado de média móvel e SARIMA - modelo sazonal auto-regressivo integrado de média móvel. Para avaliação da eficácia preditiva foi utilizada a metodologia MCS (Model Confidence Set) de Hansen, Lunde e James (2011) Essa metodologia permite comparar a superioridade de modelos temporais vis-à-vis a outros modelos.

Avaliação dos impactos de movimentos inesperados nas variáveis macroeconômicas no retorno setorial

O objetivo dessa dissertação é analisar o impacto dos movimentos inesperados de variáveis macroeconômicas nos retornos das ações de empresas de diferentes setores. As variáveis macroeconômicas estudadas serão: produto, juros, inflação e preço de commodities. Estudam-se alguns modelos através de diferentes técnicas de regressão para se chegar àquele que tem a melhor especificação. Com o objetivo de melhorar o poder de explicação dos modelos são utilizados os três fatores de Fama e French como variáveis explicativas e outro modelo que além dos fatores de Fama e French incluiu também momentum. Procura-se analisar a magnitude do impacto dos movimentos inesperados das variáveis macroeconômicas e suas relevâncias estatísticas a cada setor.

Memória longa em dados intradiários: um estudo sobre projeções baseadas na ordem fracionária de integração dos Retornos de Ações e Índices de ações

Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility’s clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Revendo a definição e determinação de bolhas especulativas no contexto de contágio, este estudo analisa a bolha do DotCom nos mercados acionistas americanos e europeus usando o modelo de correlação condicional dinâmica (DCC) proposto por Engle e Sheppard (2001) como uma explicação econométrica e, por outro lado, as finanças comportamentais como uma explicação psicológica. Contágio é definido, neste contexto, como a quebra estatística nos DCC’s estimados, medidos através das alterações das suas médias e medianas. Surpreendentemente, o contágio é menor durante bolhas de preços, sendo que o resultado principal indica a presença de contágio entre os diferentes índices dos dois continentes e demonstra a presença de alterações estruturais durante a crise financeira.

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility's clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Reviewing the de nition and measurement of speculative bubbles in context of contagion, this paper analyses the DotCom bubble in American and European equity markets using the dynamic conditional correlation (DCC) model proposed by (Engle and Sheppard 2001) as on one hand as an econometrics explanation and on the other hand the behavioral nance as an psychological explanation. Contagion is de ned in this context as the statistical break in the computed DCCs as measured by the shifts in their means and medians. Even it is astonishing, that the contagion is lower during price bubbles, the main nding indicates the presence of contagion in the di¤erent indices among those two continents and proves the presence of structural changes during nancial crisis

Ensaios em macroeconometria e finanças

A presente tese é composta de quatro ensaios sobre macroeconometria e finanças. Em cada ensaio, que corresponde a um capítulo, o objetivo é investigar e analisar as técnicas econometrias avançadas, aplicadas às questões macroeconômicas e financeiras relevantes.

Método de estimação de modelos de ciclos reais - um estudo para as economias brasileira e americana

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.

Um estudo sobre os efeitos da heterogeneidade dos indivíduos na estimação de modelos com dados agregados

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.

Modelos estatísticos de segmentação da estrutura a Termo: testes empíricos de ajustes e previsões

Neste trabalho é proposta uma classe de modelos paramétricos para estrutura a termo de taxa de juros (ETTJ) em que diferentes segmentos possam ter características próprias, porém não independentes, o que é condizente com a teoria de preferências por Habitat. O modelo baseia-se em Bowsher & Meeks (2006) onde a curva é determinada por um spline cúbico nas yields latentes, mas difere no sentido de permitir diferentes funções de classe C2 entre os segmentos, ao invés de polinômios cúbicos. Em particular usa-se a especi cação de Nelson & Siegel, o que permite recuperar o modelo de Diebold & Li (2006) quando não há diferenciação entre os segmentos da curva. O modelo é testado na previsão da ETTJ americana, para diferentes maturidades da curva e horizontes de previsão, e os resultados fora da amostra são comparados aos modelos de referência nesta literatura. Adicionalmente é proposto um método para avaliar a robustez da capacidade preditiva do modelos. Ao considerar a métrica de erros quadráticos médios , os resultados são superiores à previsão dos modelos Random Walk e Diebold & Li, na maior parte das maturidades, para horizontes de 3, 6 , 9 e 12 meses.

Custos de ajustamento e a dinâmica da estrutura de capital em empresas brasileiras

Diversos estudos de Finanças Corporativas consideram os custos associados aos ajustes da estrutura de capital das empresas irrelevantes tanto na forma quanto em magnitude. Este estudo analisou empiricamente a influência dos custos de ajustamento na dinâmica dos ajustes da estrutura de capital de empresas brasileiras de capital aberto no período de 1999 a 2007. A alavancagem foi abordada sob três diferentes cenários, considerando a presença de custos fixos, custos proporcionais e por uma composição de custos fixos e proporcionais através de simulações utilizando um modelo reduzido da estrutura de capital. Em seguida a análise não paramétrica da amostra revelou que as empresas apresentam um comportamento dinâmico em suas decisões de financiamento para o ajuste da estruturas de capital, mas que não se revelou contínuo. A utilização de um modelo de duration mostrou-se adequado para mensurar o intervalo de tempo entre os ajustes da estrutura de capital das empresas. Os resultados são extremamente relevantes e suportam a teoria de um comportamento de rebalanceamento dinâmico pelas empresas de suas estruturas de capital em torno de um intervalo ótimo. Entretanto os ajustes não ocorrem de forma imediata e a persistência de choques à estrutura de capital deve-se em sua maior parte aos custos associados aos ajustes do que a uma possível indiferença à estrutura de capital. . Este trabalho constitui-se como pioneiro no mercado brasileiro acerca dos custos de ajustamento da estrutura de capital e abre espaço para a discussão do comportamento ótimo em torno da estrutura de capital de empresas nacionais.

Uma contribuição ao estudo de fatores sistemáticos influenciadores da inadimplência de pessoas físicas em empréstimos bancários

Este trabalho avalia a relação entre fatores sistemáticos, informações imperfeitas, seleção adversa, risco moral e a inadimplência de pessoas físicas em empréstimos bancários. Empiricamente, desenvolvemos um conjunto de modelos econométricos com a finalidade de diagnosticar quais foram os principais fatores determinantes da inadimplência de pessoas físicas em empréstimos bancários, no Brasil, após a implantação do Plano Real.

Avaliação de opções: o caso brasileiro: utilização de modelos Arch na estimação dos parâmetros

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.