In search of exchange rate predictability : a study about accuracy, consistency, and granger causality of forecasts generated by a Taylor Rule Model

Este estudo investiga o poder preditivo fora da amostra, um mês à frente, de um modelo baseado na regra de Taylor para previsão de taxas de câmbio. Revisamos trabalhos relevantes que concluem que modelos macroeconômicos podem explicar a taxa de câmbio de curto prazo. Também apresentamos estudos que são céticos em relação à capacidade de variáveis macroeconômicas preverem as variações cambiais. Para contribuir com o tema, este trabalho apresenta sua própria evidência através da implementação do modelo que demonstrou o melhor resultado preditivo descrito por Molodtsova e Papell (2009), o “symmetric Taylor rule model with heterogeneous coefficients, smoothing, and a constant”. Para isso, utilizamos uma amostra de 14 moedas em relação ao dólar norte-americano que permitiu a geração de previsões mensais fora da amostra de janeiro de 2000 até março de 2014. Assim como o critério adotado por Galimberti e Moura (2012), focamos em países que adotaram o regime de câmbio flutuante e metas de inflação, porém escolhemos moedas de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Os resultados da nossa pesquisa corroboram o estudo de Rogoff e Stavrakeva (2008), ao constatar que a conclusão da previsibilidade da taxa de câmbio depende do teste estatístico adotado, sendo necessária a adoção de testes robustos e rigorosos para adequada avaliação do modelo. Após constatar não ser possível afirmar que o modelo implementado provém previsões mais precisas do que as de um passeio aleatório, avaliamos se, pelo menos, o modelo é capaz de gerar previsões “racionais”, ou “consistentes”. Para isso, usamos o arcabouço teórico e instrumental definido e implementado por Cheung e Chinn (1998) e concluímos que as previsões oriundas do modelo de regra de Taylor são “inconsistentes”. Finalmente, realizamos testes de causalidade de Granger com o intuito de verificar se os valores defasados dos retornos previstos pelo modelo estrutural explicam os valores contemporâneos observados. Apuramos que o modelo fundamental é incapaz de antecipar os retornos realizados.

Combinação de previsões de índices de preços

A combinação de previsões é caracterizada pelo aumento da precisão de prognósticos decorrente da complementaridade da informação contida nas previsões individuais. Este trabalho parte das idéias do consagrado artigo de Bates e Granger (1969) com o objetivo de investigar se há como elevar a precisão de previsões de índices de preços. Há evidências de que, embora os ganhos da combinação sejam limitados, os riscos decorrentes da combinação são menores que seus benefícios.

Previsões de inflação com a curva de Phillips

O objetivo do trabalho investigar qualidade das previsões da taxa de inflação brasileira utilizando-se uma alternativa tradicional unemployment rate Phillips curve. Utilizaremos diversas variáveis que espelham nível de atividade econômica no Brasil em substituição ao hiato entre taxa de desemprego taxa natural de desemprego (NAIRU). Essas variáveis serão trabalhadas e baseado em critérios mencionados ao longo do estudo, serão classificadas por nível de erro de previsibilidade. objetivo ao final do trabalho sugerir indicadores variáveis de nível de atividade disponíveis publicamente que melhor possam interagir com dinâmica da inflação brasileira.

The role of no-arbitrage on forecasting: lessons from a parametric term structure model

Parametric term structure models have been successfully applied to innumerous problems in fixed income markets, including pricing, hedging, managing risk, as well as studying monetary policy implications. On their turn, dynamic term structure models, equipped with stronger economic structure, have been mainly adopted to price derivatives and explain empirical stylized facts. In this paper, we combine flavors of those two classes of models to test if no-arbitrage affects forecasting. We construct cross section (allowing arbitrages) and arbitrage-free versions of a parametric polynomial model to analyze how well they predict out-of-sample interest rates. Based on U.S. Treasury yield data, we find that no-arbitrage restrictions significantly improve forecasts. Arbitrage-free versions achieve overall smaller biases and Root Mean Square Errors for most maturities and forecasting horizons. Furthermore, a decomposition of forecasts into forward-rates and holding return premia indicates that the superior performance of no-arbitrage versions is due to a better identification of bond risk premium.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular it delivers a zero-limiting mean-squared error if the number of forecasts and the number of post-sample time periods is sufficiently large. We also develop a zero-mean test for the average bias. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of this new technique in finite samples. An empirical exercise, based upon data from well known surveys is also presented. Overall, these results show promise for the bias-corrected average forecast.

Premiação top 5: estudo de um caso de torneio no Brasil

Com a implementação do sistema de metas de inflação no Brasil, o Banco Central desenvolveu uma pesquisa de coleta de expectativas do mercado para a inflação e outras variáveis macroeconômicas, como uma das ferramentas para guiar a política monetária. O ranking Top 5 com as melhores projeções vem sendo publicado desde 2001. Este trabalho analisa a estrutura de premiação do ranking Top 5 como um mecanismo de incentivo para (i) obter projeções atualizadas do mercado e (ii) estimular as instituições participantes da pesquisa a aprimorar suas projeções. A análise baseia-se na literatura desenvolvida na área de torneios e na investigação dos dados disponíveis na pesquisa de expectativas e na premiação Top 5. Encontra-se alguma evidência de heterogeneidade entre os participantes da pesquisa, que pode estar relacionada tanto a características intrínsecas de cada instituição com relação à habilidade quanto ao nível de esforço e estratégia escolhidos.

Expectativas de inflação sob o regime de metas no Brasil

Esta dissertação faz uma avaliação das expectativas de inflação dos analistas profissionais utilizadas pelo Banco Central na sua formulação de política monetária. Usando o procedimento proposto por Thomas Jr (1999) constatamos que as previsões, extraídas por meio de entrevistas juntos aos analistas financeiros, publicadas no Boletim Focus, são viesadas e inconsistentes, portanto incapazes de antecipar corretamente movimentos futuros da inflação. Alguns trabalhos, como Estrella e Mishkin (1997), Kozicki (1997) e Kotlan (1999) utilizaram com bons resultados a inclinação da estrutura a termo da taxa de juros (ETTJ) para prever variações da inflação. Adaptamos estes modelos para o Brasil e obtivemos resultados significantes nos horizontes de curto e médio prazos, mostrando que a inclinação da ETTJ pode contribuir para a política de metas de inflação do Banco Central. No entanto, como o Brasil ainda possui uma estrutura a termo muito curta a capacidade de previsão do modelo não vai além de 9 meses. Com a estabilização da economia, se espera que esta curva se alongue, tornando este instrumento de previsão cada vez mais poderoso.

Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

Using irregularly spaced returns to estimate multi-factor models: application to Brazilian equity data

Multi-factor models constitute a useful tool to explain cross-sectional covariance in equities returns. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide interval forecasts.

The importance of common cyclical features in VAR analysis: a Monte-Carlo study

Despite the commonly held belief that aggregate data display short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences of this feature of the data. We use exhaustive Monte-Carlo simulations to investigate the importance of restrictions implied by common-cyclical features for estimates and forecasts based on vector autoregressive models. First, we show that the ìbestî empirical model developed without common cycle restrictions need not nest the ìbestî model developed with those restrictions. This is due to possible differences in the lag-lengths chosen by model selection criteria for the two alternative models. Second, we show that the costs of ignoring common cyclical features in vector autoregressive modelling can be high, both in terms of forecast accuracy and efficient estimation of variance decomposition coefficients. Third, we find that the Hannan-Quinn criterion performs best among model selection criteria in simultaneously selecting the lag-length and rank of vector autoregressions.

The importance of Common-Cyclical Features in VAR analysis: a Monte-Carlo study (Preliminary Version)

Despite the belief, supported byrecentapplied research, thataggregate datadisplay short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences ofthese data “features.” W e use exhaustive M onte-Carlo simulations toinvestigate theimportance ofrestrictions implied by common-cyclicalfeatures for estimates and forecasts based on vectorautoregressive and errorcorrection models. First, weshowthatthe“best” empiricalmodeldevelopedwithoutcommoncycles restrictions neednotnestthe“best” modeldevelopedwiththoserestrictions, duetothe use ofinformation criteria forchoosingthe lagorderofthe twoalternative models. Second, weshowthatthecosts ofignoringcommon-cyclicalfeatures inV A R analysis may be high in terms offorecastingaccuracy and e¢ciency ofestimates ofvariance decomposition coe¢cients. A lthough these costs are more pronounced when the lag orderofV A R modelsareknown, theyarealsonon-trivialwhenitis selectedusingthe conventionaltoolsavailabletoappliedresearchers. T hird, we…ndthatifthedatahave common-cyclicalfeatures andtheresearcherwants touseaninformationcriterium to selectthelaglength, theH annan-Q uinn criterium is themostappropriate, sincethe A kaike and theSchwarz criteriahave atendency toover- and under-predictthe lag lengthrespectivelyinoursimulations.

Regras monetárias e dinâmica macroeconômica no Brasil: uma abordagem de expectativas racionais

Neste artigo estimamos e simulamos um modelo macroeconômico aberto de expectativas racionais (Batini e Haldane [4]) para a economia brasileira, com o objetivo de identificar as características das regras monetárias ótimas e a dinâmica de curto prazo gerada por elas. Trabalhamos com uma versão forward-Iooking e uma versão backward-Iooking a fim de comparar o desempenho de três parametrizações de regras monetárias, que diferem em relação à variável de inflação: a tradicional regra de Taylor, que se baseia na inflação passada; uma regra que combina inflação e taxa de câmbio real (ver Ball [5]) e uma regra que utiliza previsões de inflação (ver Bank af England [3]). Resolvemos o modelo numericamente e contruímos fronteiras eficientes em relação às variâncias do produto e da infiação por simulações estocásticas, para choques i.i.d. ou correlacionados. Os conjuntos de regras ótimas para as duas versões são qualitativamente distintos. Devido à incerteza quanto ao grau de forward-Iookingness sugerimos a escolha das regras pela soma das funções objetivos nas duas versões. Concluímos que as regras escolhidas com base neste critério têm perdas moderadas em relação às regras ótimas, mas previnem perdas maiores que resultariam da escolha da regra com base na versão errada. Finalmente calculamos funções de resposta a impulso dos dois modelos para algumas regras selecionadas, a fim de avaliar como diferentes regras monetárias alteram a dinâmica de curto prazo dos dois modelos.

Forecasting electricity load demand: analysis of the 2001 rationing period in Brazil

This paper studies the electricity load demand behavior during the 2001 rationing period, which was implemented because of the Brazilian energetic crisis. The hourly data refers to a utility situated in the southeast of the country. We use the model proposed by Soares and Souza (2003), making use of generalized long memory to model the seasonal behavior of the load. The rationing period is shown to have imposed a structural break in the series, decreasing the load at about 20%. Even so, the forecast accuracy is decreased only marginally, and the forecasts rapidly readapt to the new situation. The forecast errors from this model also permit verifying the public response to pieces of information released regarding the crisis.

O mercado de derivativos cambiais no Brasil e suas tendências

Com a entrada do regime cambial flutuante no Brasil a partir de 1999, o mercado de derivativos cambiais se desenvolveu muito. A crescente demanda das empresas e instituições financeiras pelos produtos de hedge cambial junto a um novo panorama econômico mundial foram as causas desse desenvolvimento. Esse trabalho procura encontrar tendências para o mercado de derivativos cambiais brasileiro estimando parâmetros através de regressões entre séries não-estacionárias, porém cointegradas. E utilizado o modelo de correção de erros para fazer as previsões. Os resultados mostram que o crescimento do mercado ocorre em função da corrente de comércio exterior e PIB, que os produtos mais utilizados para operações de curto e longo prazos tendem a ser o dólar futuro e as opções cambiais e que, no futuro, algumas outras moedas terão participação significativa no mercado brasileiro.

Modelagem de previsões econômicas em cenários prospectivos

A estabilidade econômica que o Brasil atualmente experimenta permite resgatar a tradição de construção e análises prospectivas de médio e longo prazos. Isto remete à necessidade de se pensar mais profundamente acerca da possível evolução da economia brasileira, sendo mister o conhecimento de ferramentas de previsão. O objetivo deste trabalho é contribuir com este propósito. Avanços significativos têm sido observados na modelagem de previsões macro econômicas. Para se avaliar como os modelos de previsão estarão se desenvolvendo no futuro próximo, é necessário entender a evolução das abordagens dos modelos de previsão não-estruturais e estruturais. Como dependem da teoria econômica, os modelos estruturais ganham importância e descaso na medida em que a teoria evolui e cai em desuso. A marca registrada das previsões macroeconômicas nos próximos anos será o casamento das melhores abordagens estruturais e não-estruturais, facilitadas por avanços em técnicas numéricas e de simulação. Para ilustrar o trabalho de forma empírica, três cenários para a economia brasileira foram desenvolvidos, utilizando-se como base o arcabouço teórico resumido em uma das seções deste trabalho. Cenários potencialmente têm um valor muito grande na gestão de uma empresa ou de uma instituição. Cenários são a oitava ferramenta gerencial mais utilizada nas empresas em todo o mundo1 e esta dissertação é mais uma contribuição para este rico campo.