Foreign direct investment spillovers in Portugal: additional lessons from a country study

This paper investigates the impact of FDI on the productivity of Portuguese manufacturing sectors. Model specification is improved by considering the choice of the most appropriate interval of the technological gap for spillovers diffusion. We also allow for sectoral variation in the coefficients of the spillover effect; idiosyncratic sectoral factors are identified by means of a fixed effects model. Inter-sectoral positive spillover effects are examined. Significant spillovers require a proper technological differential between foreign and domestic producers and favourable sectoral characteristics. They may occur in modern industries in which the foreign firms have a clear, but not too sharp, edge on the domestic ones. Agglomeration effects are also one pertinent specific influence.

Foreign direct investment spillovers: what can we learn from portuguese data?

This paper investigates the impact of foreign direct investment on the productivity performance of domestic firms in Portugal. The data comprise nine manufacturing sectors for the period 1992-95. Relatively to previous studies, model specification is improved by taking into consideration several aspects: the influence of the “technological gap” on spill-overs diffusion and the choice of its most appropriate interval; sectoral variation in the coefficients of the spill-overs effect; identification of constant, idiosyncratic sectoral factors by means of a fixed effects model; and the search for inter-sectoral positive spillover effects. The relationship between domestic firms productivity and the foreign presence does take place in a positive way, only if a proper technology differential between the foreign and domestic producers exists and the sectoral characteristics are favourable. In broad terms, spillovers diffusion is associated to modern industries in which the foreign owned establishments have a clear, but not too sharp, edge on the domestic ones. Besides, other specific sectoral influences can be pertinent; agglomerative location factors being one example.

Especificação de um modelo para explicação e projeção de retornos do IBRX-100

Neste trabalho, propomos uma especificação de modelo econométrico na forma reduzida, estimado por mínimos quadrados ordinários (MQO) e baseado em variáveis macroeconômicas, com o objetivo de explicar os retornos trimestrais do índice de ações IBRX-100, entre 2001 e 2015. Testamos ainda a eficiência preditiva do modelo e concluímos que o erro de previsão estimado em janela móvel, com re-estimação de MQO a cada rodada, e utilização de VAR auxiliar para projeção dos regressores, é significativamente inferior ao erro de previsão associado à hipótese de Random Walk para o horizonte de previsão de um trimestre a frente.

A (semi-)parametric functional coefficient autoregressive conditional duration model

In this paper, we propose a class of ACD-type models that accommodates overdispersion, intermittent dynamics, multiple regimes, and sign and size asymmetries in financial durations. In particular, our functional coefficient autoregressive conditional duration (FC-ACD) model relies on a smooth-transition autoregressive specification. The motivation lies on the fact that the latter yields a universal approximation if one lets the number of regimes grows without bound. After establishing that the sufficient conditions for strict stationarity do not exclude explosive regimes, we address model identifiability as well as the existence, consistency, and asymptotic normality of the quasi-maximum likelihood (QML) estimator for the FC-ACD model with a fixed number of regimes. In addition, we also discuss how to consistently estimate using a sieve approach a semiparametric variant of the FC-ACD model that takes the number of regimes to infinity. An empirical illustration indicates that our functional coefficient model is flexible enough to model IBM price durations.

Cálculo do Value at Risk (VaR) para o Ibovespa, pós crise de 2008, por meio dos modelos de heterocedasticidade condicional (GARCH) e de volatilidade estocástica (Local Scale Model - LSM)

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.