Modelo estrutural de previsão de preço e volume negociado de minério de ferro

O presente estudo apresenta um modelo de previsão do preço e do volume comercializado no mercado transoceânico de minério de ferro. Para tanto, foi desenvolvido um modelo VAR, utilizando, além das variáveis endógenas com um lag de diferença, o preço do petróleo Brent e um índice de produção industrial. Após testar raiz unitária das variáveis e constatar que nenhuma era estacionária, o teste de cointegração atestou que existia relação de longo prazo entre as mesmas que era estacionária, afastando a possibilidade de uma regressão espúria. Como resultado, a modelagem VAR apresentou um modelo consistente, com elevada aderência para a previsão do preço e do volume negociado de minério de ferro no mercado transoceânico, não obstante ele tenha apresentado alguma imprecisão no curto prazo.

Efeitos de política fiscal nos EUA em um modelo FAVAR

O objetivo desse artigo é analisar o impacto da política fiscal sobre diversas variáveis macroeconômicas dos EUA. A metodologia do trabalho empírico baseia-se em um modelo VAR estrutural que incorpora fatores latentes (FAVAR) e para o qual desenvolve-se um esquema de identificação específico. Visto que os fatores são estimados por principal components, estes aproximam-se muito das séries observadas de produção industrial e taxa de juros. Como será visto, este resultado é de fundamental importância para a hipótese de identificação e a escolha dos instrumentos do modelo VAR. Por meio das funções de resposta ao impulso analisa-se os efeitos de um aumento do gasto do governo sobre variáveis de produto e consumo e, por sua vez, corroborando a hipótese de que tanto o PIB quanto as despesas de consumo das famílias aumentam depois desse choque exógeno. Em particular esse efeito sobre o consumo também é verificado quando separamos os indivíduos em várias classes de acordo com renda. Olhando cuidadosamente no entanto pode-se perceber que um aumento no gasto público possui mais impacto sobre os consumidores de renda mais baixa. Ou seja, é provável que por estarem sujeitas a restrições de crédito, as classes mais baixas tem mais dificuldade em suavizar o consumo após um choque agregado.

A equação de Euler e a IS: estimações para o Brasil

Neste artigo estudamos a relação entre a taxa de juros e o hiato do produto no Brasil através da estimação de modelos Novo-Keynesianos. Para tanto, estimamos os modelos por três métodos: (1) método generalizados dos momentos, (2) máxima verossimilhança utilizando dados de expectativa divulgados pelo Banco Central do Brasil e (3) máxima verossimilhança utilizando variáveis de expectativa estimadas por um modelo VAR. As conclusões são altamente dependentes do método de estimação. Ao utilizar (1), os resultados indicam uma relação espúria entre a taxa de juros real e o hiato. Entretanto, as conclusões originadas de (2) indicam que somente o hiato defasado seria uma variável relevante para a nossa especificação. Ao estimar o modelo por (3), as estimativas corroboram os resultados obtidos com o método generalizados dos momentos.

Influência das taxas de juros e do canal de crédito na formação de um mercado secundário de hipotecas no Brasil

Este trabalho tem como objetivo analisar a queda de taxa de juros e o mecanismo de canal de crédito como propulsor do mercado secundário de hipotecas no Brasil. A estabilidade macroeconômica aliada ao movimento de queda da taxa de juros e as novas regras institucionais aprovadas em 2004, especialmente para alavancar o setor de construção civil, serviram como pontapé inicial para a expansão rápida de crédito, com atenção ao imobiliário. Formou-se assim a condição inicial necessária, mas não suficiente, para a criação de um mercado secundário de hipotecas no Brasil. Utiliza-se neste trabalho um modelo VAR desenvolvido por Lehnert, Passmore e Sherlund para estudar os impactos da queda da taxa de juros na emissão de títulos securitizados de crédito imobiliário e aumento do número de transações destes títulos.

Análise do desempenho da balança comercial brasileira: estimações das elasticidades das funções da oferta de exportação e da demanda de importação (1980 - 2006)

O objetivo deste estudo é apresentar estimações das elasticidades das equações da oferta de exportação e da demanda de importação para o Brasil de 1980 a 2006 a partir de dados trimestrais. Na análise empírica, foram utilizadas as técnicas de cointegração multivariada de Johansen Juselius e modelo de correção de erros (ECM). As exportações brasileiras em valores podem melhor ser explicadas quando decompostas nos índices de preços médios e de volume, pois ambos dependem do índice de preços internacionais de commodities. Usando variáveis macroeconômicas como a taxa de câmbio real, o volume das exportações mundiais e o índice de preços internacionais de commodities, a evidência empírica sugere que existe uma relação de cointegração entre o volume exportado brasileiro e essas variáveis. As estimações também foram realizadas de forma desagregada para produtos básicos, semimanufaturados e manufaturados. Comprovamos a hipótese de que o país é um tomador de preços no comércio internacional, através de testes de causalidade de Granger e de modelo VAR para conhecer a resposta dos preços dos bens exportados a um choque nos preços internacionais de commodities, que se mostrou persistente nos testes realizados. Por sua vez, as estimativas da função de demanda de importação totais e por categoria de uso (bens intermediários, bens de capital, bens de consumo duráveis e não duráveis) também apresentaram uma relação estável de longo prazo entre volume das importações brasileiras, preço relativo e nível de renda doméstico, sendo os últimos medidos pelo câmbio real e o PIB respectivamente. Adicionalmente, foram incluídas as reservas internacionais, variável não comumente utilizada da literatura sobre o tema para o país. Os resultados encontrados vão de encontro a outros estudos, mostrando maior elasticidade da renda do que dos preços.

Fatores determinantes do preço de imóveis

Este estudo tem como objetivo determinar os principais fatores macroeconômicos que influenciam a formação do preço de imóveis, tomando como base o mercado imobiliário residencial da cidade de São Paulo entre os anos de 2001 e 2012. Para capturar o efeito endógeno do PIB, da taxa de juros e da bolsa de valores sobre o preço de imóveis, optou-se por um modelo VAR. Concluiu-se que, dentre as variáveis, o PIB foi o fator mais preponderante na formação do preço, chegando a ter um impacto quase três vezes superior à taxa de juros. Não foram encontradas evidências estatísticas significativas do efeito da bolsa sobre o preço dos imóveis. Constatou-se ainda que choques no PIB e na taxa de juros demoram, no mínimo, um ano para começarem a refletir sobre o preço. Essas conclusões foram mais robustas no período anterior à crise imobiliária americana de 2008.

Inflação de serviços no Brasil: pressão de demanda ou de custos?

A persistência da inflação de serviços no Brasil entre 2005 e 2013, e forte alteração do preço relativo entre preços de serviços e preços de comercializáveis coincidiu temporalmente com forte aumento da renda nominal da população e queda do desemprego. Esta dissertação tem como objetivo identificar os fatores que foram mais importantes na formação dos preços dos serviços e se os salários contribuíram para a aceleração dos preços através do aumento de custos no setor ou através do aumento da demanda por estes itens. A partir de um modelo VAR com variáveis exógenas de controle para custos e para a demanda, o estudo conclui que as pressões de custo foram mais importantes para explicar o comportamento da inflação de serviços no Brasil no período considerado.

O prêmio de inflação e a incerteza dos agentes econômicos

O prêmio de inflação é calculado pela diferença entre a inflação implícita (diferença entre a taxa de juro nominal e a taxa de juro real encontrada nos títulos públicos) e a projeção de inflação dos agentes econômicos. A mediana do prêmio de inflação no Brasil varia entre 0.2% e 0.5% ao ano. O presente artigo encontra evidência empírica de que um aumento na incerteza dos agentes sobre a expectativa de inflação impacta positivamente o prêmio de inflação. O grau de incerteza dos agentes é medido neste trabalho pelo desvio padrão das projeções de inflação no relatório Focus do Banco Central. O primeiro modelo VAR foi testado com o desvio padrão e os prêmios de inflação para os horizontes de 3, 6, 9, 12, 24 e 36 meses, e apresentou resposta estatisticamente significativa positiva a um impulso no desvio padrão para todos os prêmios exceto os de horizontes de 3 e 6 meses. As respostas ao impulso são semelhantes para os diferentes horizontes. Um segundo modelo VAR foi testado com o desvio padrão, o prêmio de inflação com horizonte de 12 meses, a inclinação entre os prêmios de horizonte de 6 e 24 meses e uma borboleta entre os prêmios de horizonte de 3, 12 e 36 meses para verificar se a incerteza impacta também a forma da curva de prêmio de inflação. Esse não apresentou resposta estatisticamente significativa a um impulso no desvio padrão. Concluiu-se que a incerteza dos agentes impacta a curva de prêmio de inflação em nível, porém sem efeitos significativos no formato da curva.

Desempenho do value-at-risk nos países emergentes e desenvolvidos

O estudo teve como objetivo avaliar a capacidade preditiva dos modelos de estimação do risco de mercado em momentos de crises financeiras. Para isso, foram testados modelos de estimação do Value-at-Risk (VaR) aplicados aos retornos diários de carteiras compostas por índices de ações de países desenvolvidos e emergentes. Foram testados o modelo VaR de Simulação Histórica, modelos ARCH multivariados (Bekk, Vech e CCC), Redes Neurais Artificiais e funções Cópulas. A amostra de dados refere-se aos períodos de duas crises financeiras internacionais, Crise Asiática, de 1997, e Crise do Sub Prime dos EUA, de 2008. Os resultados apontaram que os modelos ARCH multivariados (Vech e Bekk) e Cópula - Clayton tiveram desempenho semelhantes, com bons ajustes em 100% dos testes. Diferentemente do que era esperado, não foi possível perceber diferenças significativas entre os ajustes para países desenvolvidos e emergentes e os momentos de crise e normal.

Dois modelos de controle de risco: o modelo Nelson-Siegel dinâmico e o cálculo de VaR por modelos GARCH

A presente dissertação tem como objetivo apresentar dois importantes modelos usados na análise de risco. Essa análise culmina em uma aplicação empírica para cada um deles. Apresenta-se primeiro o modelo Nelson-Siegel dinâmico, que estima a curva de juros usando um modelo paramétrico exponencial parcimonioso. É citada a referência criadora dessa abordagem, que é Nelson & Siegel (1987), passa-se pela apresentação da mais importante abordagem moderna que é a de Diebold & Li (2006), que é quem cria a abordagem dinâmica do modelo Nelson-Siegel, e que é inspiradora de diversas extensões. Muitas dessas extensões também são apresentadas aqui. Na parte empírica, usando dados da taxa a termo americana de Janeiro de 2004 a Março de 2015, estimam-se os modelos Nelson-Siegel dinâmico e de Svensson e comparam-se os resultados numa janela móvel de 12 meses e comparamos seus desempenhos com aqueles de um passeio aleatório. Em seguida, são apresentados os modelos ARCH e GARCH, citando as obras originais de Engle (1982) e Bolleslev (1986) respectivamente, discutem-se características destes modelos e apresentam-se algumas extensões ao modelo GARCH, incluindo aí alguns modelos GARCH multivariados. Passa-se então por uma rápida apresentação do conceito de VaR (Value at Risk), que será o objetivo da parte empírica. Nesta, usando dados de 02 de Janeiro de 2004 até 25 de Fevereiro de 2015, são feitas uma estimação da variância de um portfólio usando os modelos GARCH, GJR-GARCH e EGARCH e uma previsão do VaR do portfólio a partir da estimação feita anteriormente. Por fim, são apresentados alguns trabalhos que usam os dois modelos conjuntamente, ou seja, que consideram que as taxas ou os fatores que as podem explicam possuem variância variante no tempo.

O uso da volatilidade realizada na simulação histórica ajustada para cálculo do VaR

O presente trabalho propõe para o cálculo VaR o modelo de simulação histórica, com os retornos atualizados pela volatilidade realizada calculada a partir de dados intradiários. A base de dados consiste de cinco ações entre as mais líquidas do Ibovespa de distintos segmentos. Para a metodologia proposta utilizamos duas teorias da literatura empírica – simulação histórica ajustada e volatilidade realizada. Para análise e verificação do desempenho da metodologia proposta utilizamos o Teste de Kupiec e o Teste de Christoffersen.

Prevendo a taxa de juros no Brasil : uma abordagem combinada entre o modelo de correção de erros e o modelo de fatores

O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores.

Estratégia de trading utilizando o modelo dinâmico de Nelson-Siegel

Esta pesquisa busca testar a eficácia de uma estratégia de arbitragem de taxas de juros no Brasil baseada na utilização do modelo de Nelson-Siegel dinâmico aplicada à curva de contratos futuros de taxa de juros de 1 dia da BM&FBovespa para o período compreendido entre 02 de janeiro de 2008 e 03 de dezembro de 2012. O trabalho adapta para o mercado brasileiro o modelo original proposto por Nelson e Siegel (1987), e algumas de suas extensões e interpretações, chegando a um dos modelos propostos por Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), no qual estimam os parâmetros do modelo de Nelson-Siegel em uma única etapa, colocando-o em formato de espaço de estados e utilizando o Filtro de Kalman para realizar a previsão dos fatores, assumindo que o comportamento dos mesmos é um VAR de ordem 1. Desta maneira, o modelo possui a vantagem de que todos os parâmetros são estimados simultaneamente, e os autores mostraram que este modelo possui bom poder preditivo. Os resultados da estratégia adotada foram animadores quando considerados para negociação apenas os 7 primeiros vencimentos abertos para negociação na BM&FBovespa, que possuem maturidade máxima próxima a 1 ano.

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.

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.