Forecasting Multivariate Time Series under Present-Value-Model Short- and Long-run Co-movement Restrictions

This paper has two original contributions. First, we show that the present value model (PVM hereafter), which has a wide application in macroeconomics and fi nance, entails common cyclical feature restrictions in the dynamics of the vector error-correction representation (Vahid and Engle, 1993); something that has been already investigated in that VECM context by Johansen and Swensen (1999, 2011) but has not been discussed before with this new emphasis. We also provide the present value reduced rank constraints to be tested within the log-linear model. Our second contribution relates to forecasting time series that are subject to those long and short-run reduced rank restrictions. The reason why appropriate common cyclical feature restrictions might improve forecasting is because it finds natural exclusion restrictions preventing the estimation of useless parameters, which would otherwise contribute to the increase of forecast variance with no expected reduction in bias. We applied the techniques discussed in this paper to data known to be subject to present value restrictions, i.e. the online series maintained and up-dated by Shiller. We focus on three different data sets. The fi rst includes the levels of interest rates with long and short maturities, the second includes the level of real price and dividend for the S&P composite index, and the third includes the logarithmic transformation of prices and dividends. Our exhaustive investigation of several different multivariate models reveals that better forecasts can be achieved when restrictions are applied to them. Moreover, imposing short-run restrictions produce forecast winners 70% of the time for target variables of PVMs and 63.33% of the time when all variables in the system are considered.

Joint dynamic probabilistic constraints with projected linear decision rules

We consider multistage stochastic linear optimization problems combining joint dynamic probabilistic constraints with hard constraints. We develop a method for projecting decision rules onto hard constraints of wait-and-see type. We establish the relation between the original (in nite dimensional) problem and approximating problems working with projections from di erent subclasses of decision policies. Considering the subclass of linear decision rules and a generalized linear model for the underlying stochastic process with noises that are Gaussian or truncated Gaussian, we show that the value and gradient of the objective and constraint functions of the approximating problems can be computed analytically.

Aspectos do mercado eleitoral brasileiro: análise econométrica do impacto dos gastos de campanha nas eleições para a Câmara e o Senado de 2002

Esta dissertação de mestrado em economia foi motivada por uma questão complexa bastante estudada na literatura de economia política nos dias de hoje: as formas como campanhas políticas afetam votação em uma eleição. estudo procura modelar mercado eleitoral brasileiro para deputados federais senadores. Através de um modelo linear, conclui-se que os gastos em campanha eleitoral são fatores decisivos para eleição de um candidato deputado federal. Após reconhecer que variável que mede os gastos em campanha possui erro de medida (devido ao famoso "caixa dois", por exemplo), além de ser endógena uma vez que candidatos com maiores possibilidades de conseguir votos conseguem mais fontes de financiamento -, modelo foi estimado por variáveis instrumentais. Para senadores, utilizando modelos lineares modelos com variável resposta binaria, verifica-se também importância, ainda que em menor escala, da campanha eleitoral, sendo que um fator mais importante para corrida ao senado parece ser uma percepção priori da qualidade do candidato.

Indicadores de renda baseados em consumo de energia elétrica: abordagens domiciliar e regional na perspectiva da estatística espacial

Com o objetivo de avaliar o uso do consumo de energia elétrica como indicador socioeconômico, esta pesquisa analisa informações em dois níveis de agregação geográfica. No primeiro, sob perspectiva territorial, investiga indicadores de Renda e Consumo de Energia Elétrica agregados por áreas de ponderação (conjunto de setores censitários) do município de São Paulo e utiliza os microdados do Censo Demográfico 2000 em conjunto com a base de domicílios da AES Eletropaulo. Aplica modelos de Spatial Auto-Regression (SAR), Geographically Weighted Regression (GWR), e um modelo inédito combinado (GWR+SAR), desenvolvido neste estudo. Diversas matrizes de vizinhança foram utilizadas na avaliação da influência espacial (com padrão Centro-Periferia) das variáveis em estudo. As variáveis mostraram forte auto-correlação espacial (I de Moran superior a 58% para o Consumo de Energia Elétrica e superior a 75% para a Renda Domiciliar). As relações entre Renda e Consumo de Energia Elétrica mostraram-se muito fortes (os coeficientes de explicação da Renda atingiram valores de 0,93 a 0,98). No segundo nível, domiciliar, utiliza dados coletados na Pesquisa Anual de Satisfação do Cliente Residencial, coordenada pela Associação Brasileira dos Distribuidores de Energia Elétrica (ABRADEE), para os anos de 2004, 2006, 2007, 2008 e 2009. Foram aplicados os modelos Weighted Linear Model (WLM), GWR e SAR para os dados das pesquisas com as entrevistas alocadas no centróide e na sede dos distritos. Para o ano de 2009, foram obtidas as localizações reais dos domicílios entrevistados. Adicionalmente, foram desenvolvidos 6 algoritmos de distribuição de pontos no interior dos polígonos dos distritos. Os resultados dos modelos baseados em centróides e sedes obtiveram um coeficiente de determinação R2 em torno de 0,45 para a técnica GWR, enquanto os modelos baseados no espalhamento de pontos no interior dos polígonos dos distritos reduziram essa explicação para cerca de 0,40. Esses resultados sugerem que os algoritmos de alocação de pontos em polígonos permitem a observação de uma associação mais realística entre os construtos analisados. O uso combinado dos achados demonstra que as informações de faturamento das distribuidoras de energia elétrica têm grande potencial para apoiar decisões estratégicas. Por serem atuais, disponíveis e de atualização mensal, os indicadores socioeconômicos baseados em consumo de energia elétrica podem ser de grande utilidade como subsídio a processos de classificação, concentração e previsão da renda domiciliar.

Modelagem do produto interno bruto brasileiro utilizando modelos não lineares

O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.

Três ensaios sobre política monetária e crédito

In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.

Multiple structural change models:a simulation analysis

In a reccnt paper. Bai and Perron (1998) considcrccl theoretical issues relatec\ lo lhe limiting distriblltion of estimators and test. statist.ics in the linear model \\'ith multiplc struct ural changes. \Ve assess. via simulations, the adequacy of the \'arious I1Iethods suggested. These CO\'er the size and power of tests for structural changes. the cO\'erage rates of the confidence Íntervals for the break dates and the relat.Í\'e merits of methods to select the I1umber of breaks. The \'arious data generating processes considered alIo,,' for general conditions OIl the data and the errors including differellces across segmcll(s. Yarious practical recommendations are made.

Caracterização dos retornos e das volatilidades de ativos financeiros do mercado Brasileiro : uma abordagem baseada na volatilidade realizada

The goal of this paper is twofold. First, using five of the most actively traded stocks in the Brazilian financial market, this paper shows that the normality assumption commonly used in the risk management area to describe the distributions of returns standardized by volatilities is not compatible with volatilities estimated by EWMA or GARCH models. In sharp contrast, when the information contained in high frequency data is used to construct the realized volatilies measures, we attain the normality of the standardized returns, giving promise of improvements in Value at Risk statistics. We also describe the distributions of volatilities of the Brazilian stocks, showing that the distributions of volatilities are nearly lognormal. Second, we estimate a simple linear model to the log of realized volatilities that differs from the ones in other studies. The main difference is that we do not find evidence of long memory. The estimated model is compared with commonly used alternatives in an out-of-sample experiment.

Modelo regulatório híbrido da educação superior privada: possibilidades, limites e desafios

Nos últimos vinte anos observamos a entrada de entidades privadas com fins lucrativos no meio educacional de nível superior, motivada e induzida por decisões de políticas educacionais na busca do ideal do acesso ao ensino combinado com a inclusão social. Assim, instituições privadas estabeleceram um novo modelo “em construção” de Educação Superior focado em Mercado, criando oportunidades para que tal segmento crescesse à margem de um processo regulatório econômico. Atualmente as possibilidades de abordagens regulatórias ampliaram-se, sendo plenamente admitido regulação em setores econômicos, e sob formatos que não sejam, necessariamente, o modelo de agências autônomas, podendo existir entidades similares às agências reguladoras, órgãos ou entidades dotadas de função regulatória, como no caso do Ministério da Educação e suas entidades supervisionadas - autarquias. A chamada regulação social qualitativa - oferta de vagas e autorização de cursos - mostra-se insuficiente para ordenar e articular a ação dos atores, num ambiente regulatório crescente em complexidade social e econômica. O modelo regulatório híbrido da ES privada propõe articular/combinar os já consagrados parâmetros da regulação social com os princípios e parâmetros da regulação econômica, numa nova forma de abordagem regulatória que agregue as seguintes dimensões: fundamentos econômicos; implementação de políticas públicas setorizadas, regionalizadas e indutoras; desenho institucional que priorize novas diretrizes para a entrada e manutenção no Sistema Federal de Ensino - autorizações e credenciamentos; fiscalização e controle; prospecção, avaliação; e accountability - e, acesso das IES às Políticas Públicas Programáticas, de caráter geral, assegurando o interesse público, a efetividade, a competitividade, a qualidade e o valor social no Ensino Superior Privado.