87 resultados para Modelos Estatísticos

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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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.

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Esta dissertação procurou identificar as diretrizes de supervisão dos mercados futuros no Brasil frente às práticas de regulação utilizadas em outros países do mundo, basicamente aqueles cujas economias e mercados são maiores do que o brasileiro, em volume de contratos negociados. O desenvolvimento do tema se deu de maneira a estimular o uso de tais práticas na estrutura local de supervisão, com vistas a uma melhoria da atividade dos órgãos reguladores e ao crescimento do mercado de capitais brasileiro. Dentre as referidas práticas, destacou-se a utilização de modelos estatísticos de precificação dos contratos negociados no sentido de balizar a atuação dos departamentos de fiscalização na investigação de condições artificiais de mercado. A abordagem desses modelos abrangeu desde a definição de conceitos fundamentais até a apresentação de um estudo de caso com opções sobre ações, passando pela caracterização dos principais modelos e formas de calcular a volatilidade no preço desses títulos. Os resultados de pesquisa foram relacionados às origens legais e ao desenvolvimento econômico recente do Brasil, que levaram à sofisticação dos mecanismos de financiamento do mercado de capitais nacional, não se limitando ao simples apontamento dos pontos fracos da estrutura local de supervisão. Finalmente, a pesquisa evoluiu para as necessidades práticas da atividade de supervisão a serem atendidas pelo regulador, segundo as características operacionais dos principais mercados, a fim de que a bolsa de futuros brasileira reforce sua posição competitiva no cenário mundial.

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Esta dissertação procurou identificar as diretrizes de supervisão dos mercados futuros no Brasil frente às práticas de regulação utilizadas em outros países do mundo, basicamente aqueles cujas economias e mercados são maiores do que o brasileiro, em volume de contratos negociados. O desenvolvimento do tema se deu de maneira a estimular o uso de tais práticas na estrutura local de supervisão, com vistas a uma melhoria da atividade dos órgãos reguladores e ao crescimento do mercado de capitais brasileiro. Dentre as referidas práticas, destacou-se a utilização de modelos estatísticos de precificação dos contratos negociados no sentido de balizar a atuação dos departamentos de fiscalização na investigação de condições artificiais de mercado. A abordagem desses modelos abrangeu desde a definição de conceitos fundamentais até a apresentação de um estudo de caso com opções sobre ações, passando pela caracterização dos principais modelos e formas de calcular a volatilidade no preço desses títulos. Os resultados de pesquisa foram relacionados às origens legais e ao desenvolvimento econômico recente do Brasil, que levaram à sofisticação dos mecanismos de financiamento do mercado de capitais nacional, não se limitando ao simples apontamento dos pontos fracos da estrutura local de supervisão. Finalmente, a pesquisa evoluiu para as necessidades práticas da atividade de supervisão a serem atendidas pelo regulador, segundo as características operacionais dos principais mercados, a fim de que a bolsa de futuros brasileira reforce sua posição competitiva no cenário mundial.

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O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).

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O presente trabalho procura investigar, na recente onda de IPOs no mercado brasileiro iniciada em 2002/2004, quais os principais fatores que conseguem explicar o desempenho destas ações no prazo de 1 a 2 anos após a oferta. Para tal, as mais relevantes teorias já propostas no Brasil e nos EUA sobre o tema são levantadas e postas à prova através de modelos estatísticos na amostra em questão. Como resultado, foi verificado que as empresas que apresentam um melhor desempenho de médio prazo são aquelas oferecendo um maior percentual do capital na oferta, maiores volumes de capital, com mais tempo de operação anterior à oferta, com ofertas coordenadas por instituições líderes de mercado, com os riscos bem explicados no prospecto e com retornos iniciais menores. Foi verificado também que as empresas dos setores de construção e transporte e consumo não-cíclico possuem desempenho superior às demais.

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Este trabalho tem como objetivo construir estruturas a termo da taxa de juros de títulos públicos brasileiros através do uso de modelos estatísticos paramétricos. Estudou-se a capacidade de ajuste de modelos distintos do tipo “splines” e “exponenciais” através de testes de apreçamento de diferentes títulos públicos (prefixados, e indexados à inflação), sob métricas que incluem análises dentro e fora da amostra utilizada no processo de estimação dos modelos. Identificamos que os modelos baseados em funções exponenciais se sobressaem nos testes e parecem ser os mais adequados para construção destas curvas de juros de títulos públicos brasileiros. Vislumbramos os resultados deste estudo como um primeiro passo para a criação de uma importante ferramenta de auxílio à regulação dos mercados de títulos públicos brasileiros, pois a construção de curvas de juros adequadas possibilita uma marcação a mercado de cada título coerente com o preço dos demais, oferecendo melhora na capacidade de se estimar regiões de confiança para preços futuros destes títulos. Palavras-Chave: taxa de juros – estrutura a termo da taxa de juros – renda fixa – títulos públicos.

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This paper will verify the existence of asymmetric information in Brazilian stock market through tests on stocks prices behavior of Brazilian companies during 1990-1996 period. The analysis will be conducted in the context of an equilibrium model of the issue-invest decision developed by Myers e Majluf. This study will seek to discuss new asymmetric information measures using statistic models ARCH and GARCH which consider data series heterocedasticity. Therefore, we will try to amply the concept of correct measure suggested by Nathalie Dierkens.

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O presente estudo busca realizar uma revisão bibliográfica sobre Assimetria de Informação, de forma a permitir sua análise no mercado brasileiro de capitais. A análise será conduzida com base no modelo de equilíbrio da decisão de emissão-investimento desenvolvido por Myers e Majluf. Este trabalho procurará discutir novas formas de medir Assimetria de Informação através da utilização de modelos estatísticos que permitam, posteriormente, utilizar modelos tais como ARCH e GARCH que consideram a heterocedasticidade da série de dados, desta forma, ampliando o conceito de medida correta sugerido por Nathalie Dierkens.

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O presente estudo testa a existência da assimetria de informações no mercado de capitais no Brasil, por meio da realização de testes sobre o comportamento do preço das ações de empresas brasileiras no período de 1994 a 2001. A análise será conduzida levando-se em consideração diversas hipóteses, em particular o modelo de Equilíbrio da Decisão de Emissão-Investimento desenvolvido por Myers e Majluf. Este estudo buscará discutir novas formas de verificar a existência da Assimetria de Informação pela utilização de modelos estatísticos, ampliando desta forma o conceito de medida correta sugerido por Nathalie Dierkens.

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O presente documento procura analisar e desenvolver um modelo de previsão de demanda de crédito imobiliário residencial para o mercado brasileiro. Serão examinados: a relação do crédito e os fatores macroeconômicos, a evolução do crédito no Brasil, o crédito imobiliário no contexto do crédito brasileiro e o déficit habitacional no mercado. Em seguida identificaremos os indicadores macroeconômicos que melhor explicam a demanda de crédito imobiliário através de modelos estatísticos de regressão. Finalmente testaremos modelos e definiremos o que melhor se aplica à estimativa de previsão de demanda de crédito imobiliário para o mercado brasileiro.

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O trabalho busca analisar e entender se a aplicação de técnicas de Data mining em processos de aquisição de clientes de cartão de crédito, especificamente os que não possuem uma conta corrente em banco, podem trazer resultados positivos para as empresas que contam com processos ativos de conquista de clientes. Serão exploradas três técnicas de amplo reconhecimento na comunidade acadêmica : Regressão logística, Árvores de decisão, e Redes neurais. Será utilizado como objeto de estudo uma empresa do setor financeiro, especificamente nos seus processos de aquisição de clientes não correntistas para o produto cartão de crédito. Serão mostrados resultados da aplicação dos modelos para algumas campanhas passadas de venda de cartão de crédito não correntistas, para que seja possível verificar se o emprego de modelos estatísticos que discriminem os clientes potenciais mais propensos dos menos propensos à contratação podem se traduzir na obtenção de ganhos financeiros. Esses ganhos podem vir mediante redução dos custos de marketing abordando-se somente os clientes com maiores probabilidades de responderem positivamente à campanha. A fundamentação teórica se dará a partir da introdução dos conceitos do mercado de cartões de crédito, do canal telemarketing, de CRM, e das técnicas de data mining. O trabalho apresentará exemplos práticos de aplicação das técnicas mencionadas verificando os potenciais ganhos financeiros. Os resultados indicam que há grandes oportunidades para o emprego das técnicas de data mining nos processos de aquisição de clientes, possibilitando a racionalização da operação do ponto de vista de custos de aquisição.

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O objetivo desse trabalho é avaliar a capacidade de previsão do mercado sobre a volatilidade futura a partir das informações obtidas nas opções de Petrobras e Vale, além de fazer uma comparação com modelos do tipo GARCH e EWMA. Estudos semelhantes foram realizados no mercado de ações americano: Seja com uma cesta de ações selecionadas ou com relação ao índice S&P 100, as conclusões foram diversas. Se Canina e Figlewski (1993) a “volatilidade implícita tem virtualmente nenhuma correlação com a volatilidade futura”, Christensen e Prabhala (1998) concluem que a volatilidade implícita é um bom preditor da volatilidade futura. No mercado brasileiro, Andrade e Tabak (2001) utilizam opções de dólar para estudar o conteúdo da informação no mercado de opções. Além disso, comparam o poder de previsão da volatilidade implícita com modelos de média móvel e do tipo GARCH. Os autores concluem que a volatilidade implícita é um estimador viesado da volatilidade futura mas de desempenho superior se comparada com modelos estatísticos. Gabe e Portugal (2003) comparam a volatilidade implícita das opções de Telemar (TNLP4) com modelos estatísticos do tipo GARCH. Nesse caso, volatilidade implícita tambem é um estimador viesado, mas os modelos estatísticos além de serem bons preditores, não apresentaram viés. Os dados desse trabalho foram obtidos ao longo de 2008 e início de 2009, optando-se por observações intradiárias das volatilidades implícitas das opções “no dinheiro” de Petrobrás e Vale dos dois primeiros vencimentos. A volatidade implícita observada no mercado para ambos os ativos contém informação relevante sobre a volatilidade futura, mas da mesma forma que em estudos anteriores, mostou-se viesada. No caso específico de Petrobrás, o modelo GARCH se mostrou um previsor eficiente da volatilidade futura

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A presente dissertação analisa o erro de projeção dos analistas de investimentos do sell side, definido como a diferença entre o consenso das projeções dos analistas e o resultado reportado pela empresa. O tamanho do erro de projeção é uma medida da qualidade das projeções dos analistas de um determinado mercado de capitais. Uma vasta literatura acadêmica mostra que uma melhora na qualidade das projeções dos analistas, medida através de uma diminuição do tamanho do erro de projeção, está relacionada com a redução da assimetria de informação e com um aumento do valor de mercado das empresas. São testadas duas regressões, nas quais características das empresas, como setor, tamanho, endividamento e variabilidade do lucro, e características do ambiente de informação da empresa, como listagem de ADR, número de analistas que acompanham a empresa e convergência das projeções, são testadas contra duas métricas do erro de projeção, acurácia e viés. Nossas hipóteses são que existem fatores que influenciam de maneira significativa o tamanho do erro de projeção (acurácia) e o viés das projeções (viés). Estas hipóteses foram confirmadas, isto é, nossas regressões apresentaram pelo menos um fator que se mostrou significativo estatisticamente para influenciar o tamanho do erro de projeção (hipóteses H1 e H2) ou o seu viés (hipótese H3). Entretanto, os resultados mostram que vários fatores que se mostram significativos em testes conduzidos em mercados desenvolvidos – tais como tamanho, endividamento e variabilidade do lucro – não se mostraram significativos no mercado brasileiro. Por outro lado, os fatores relacionados com o resultado do ano projetado ou do ano anterior se mostraram fortemente significativos. Acreditamos que os resultados podem ser explicados de três maneiras: 1) ou a capacidade de adicionar valor dos analistas em relação a modelos estatísticos de projeção é muito pequena, devido à sua falta de habilidade; ou 2) a instabilidade macroeconômica é tão grande domina todos os outros fatores que poderiam influenciar o tamanho do erro de projeção; ou 3) os resultados das empresas nos mercados desenvolvidos são tão administrados, isto é, tão estáveis, que permitem que fatores mais sutis como o tamanho, o nível de endividamento e a variabilidade do lucro se tornem significativos. Esta dissertação não permite distinguir qual das explicações é a correta. Uma de suas limitações é não incluir variáveis referentes à habilidade e experiência dos analistas e, também, variáveis relacionadas a fatores como governança corporativa e disclosure de informações. Em uma linha de pesquisa muito extensa nos países desenvolvidos, mas praticamente inexistente no Brasil, esperamos que estudos futuros supram estas lacunas e nos permitam entender melhor a questão da qualidade das projeções de resultados no contexto brasileiro.

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O objetivo desse trabalho é avaliar a capacidade de previsão do mercado sobre a volatilidade futura a partir das informações obtidas nas opções de Petrobras e Vale, além de fazer uma comparação com modelos do tipo GARCH e EWMA. Estudos semelhantes foram realizados no mercado de ações americano: Seja com uma cesta de ações selecionadas ou com relação ao índice S&P 100, as conclusões foram diversas. Se Canina e Figlewski (1993) a “volatilidade implícita tem virtualmente nenhuma correlação com a volatilidade futura”, Christensen e Prabhala (1998) concluem que a volatilidade implícita é um bom preditor da volatilidade futura. No mercado brasileiro, Andrade e Tabak (2001) utilizam opções de dólar para estudar o conteúdo da informação no mercado de opções. Além disso, comparam o poder de previsão da volatilidade implícita com modelos de média móvel e do tipo GARCH. Os autores concluem que a volatilidade implícita é um estimador viesado da volatilidade futura mas de desempenho superior se comparada com modelos estatísticos. Gabe e Portugal (2003) comparam a volatilidade implícita das opções de Telemar (TNLP4) com modelos estatísticos do tipo GARCH. Nesse caso, volatilidade implícita tambem é um estimador viesado, mas os modelos estatísticos além de serem bons preditores, não apresentaram viés. Os dados desse trabalho foram obtidos ao longo de 2008 e início de 2009, optando-se por observações intradiárias das volatilidades implícitas das opções “no dinheiro” de Petrobrás e Vale dos dois primeiros vencimentos. A volatidade implícita observada no mercado para ambos os ativos contém informação relevante sobre a volatilidade futura, mas da mesma forma que em estudos anteriores, mostou-se viesada. No caso específico de Petrobrás, o modelo GARCH se mostrou um previsor eficiente da volatilidade futura

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Vários estudos foram realizados pela academia brasileira sobre desenvolvimento e aplicabilidade de modelos estatísticos de credit scoring e portfólio de crédito. Porém, faltam estudos relacionados sobre como estes modelos são empregados pelas empresas brasileiras. Esta dissertação apresenta uma pesquisa, até então inédita, sobre como as instituições financeiras brasileiras administram seus sistemas de credit scoring e suas carteiras de crédito. Foram coletados dados, por meio de um questionário, dos principais bancos e financeiras do mercado brasileiro. Para a análise dos resultados, as repostas foram divididas em dois grupos: bancos e financeiras. Os resultados mostraram empregos de métodos diferentes entre os grupos devido a suas características operacionais.