Modelos de ciclos reais de negócios em pequena economia aberta aplicados ao Brasil

O objetivo deste trabalho é testar diversas especificações de modelos de ciclos reais de negócios em pequena economia aberta e avaliar em que medida eles conseguem reproduzir as características dos ciclos econômicos brasileiros. Um problema recorrente nos modelos de pequena economia aberta é que sua dinâmica de equilíbrio depende de condições iniciais e apresenta características não estacionárias. Neste trabalho estão presentes três diferentes especificações de modelos, que diferem na forma como a estacionariedade é induzida, são eles: 1) modelo com taxa de desconto endógena; 2) modelo com prêmio de risco elástico à dívida; 3) modelo com mercados completos. Também é testada a sensibilidade dos modelos a duas especificações de preferências - como em Greenwood et alli(1988) e como em Hansen(1985). Os modelos conseguiram replicar características importantes dos ciclos internacionais - como a correlação negativa entre a balança comercial e o produto, e a característica pró-cíclica das outras variáveis. Apenas o modelo com prêmio de risco conseguiu reproduzir a alta volatilidade do consumo brasileiro, sendo este resultado sensível à especificação de preferências. O choque de juros mostrou-se pouco importante para a dinâmica de todos os modelos e o custo de ajustamento foi essencial para a obtenção dos principais resultados.

Modelos de escoragem de crédito aplicados à empréstimo pessoal com cheque

A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

Cópulas: uma alternativa para a estimação de modelos de risco multivariados

Dentre os principais desafios enfrentados no cálculo de medidas de risco de portfólios está em como agregar riscos. Esta agregação deve ser feita de tal sorte que possa de alguma forma identificar o efeito da diversificação do risco existente em uma operação ou em um portfólio. Desta forma, muito tem se feito para identificar a melhor forma para se chegar a esta definição, alguns modelos como o Valor em Risco (VaR) paramétrico assumem que a distribuição marginal de cada variável integrante do portfólio seguem a mesma distribuição , sendo esta uma distribuição normal, se preocupando apenas em modelar corretamente a volatilidade e a matriz de correlação. Modelos como o VaR histórico assume a distribuição real da variável e não se preocupam com o formato da distribuição resultante multivariada. Assim sendo, a teoria de Cópulas mostra-se um grande alternativa, à medida que esta teoria permite a criação de distribuições multivariadas sem a necessidade de se supor qualquer tipo de restrição às distribuições marginais e muito menos as multivariadas. Neste trabalho iremos abordar a utilização desta metodologia em confronto com as demais metodologias de cálculo de Risco, a saber: VaR multivariados paramétricos - VEC, Diagonal,BEKK, EWMA, CCC e DCC- e VaR histórico para um portfólio resultante de posições idênticas em quatro fatores de risco – Pre252, Cupo252, Índice Bovespa e Índice Dow Jones

A integração micro macroeconomia modelos e justificativas

O objetivo desta pesquisa é o de mostrar que a necessidade de fundamentar a macroeconomia na micro, é um falso problema, pois na medida em que certas decisões microeconômicas afetam a macroeconomia é verdade também que decisões macroeconômicas afetam a realidade microeconômica. O reconhecimento destes fatos nos permitirá construir modelos econômicos mais relevantes , bem como entender mais adequadamente a estrutura dos sistema econômico e as implicações para aplicação de políticas econômicas.

Avaliação de opções: o caso brasileiro: utilização de modelos Arch na estimação dos parâmetros

o trabalho se refere à avaliação de opções através do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. É descrito o desenvolvimento da teoria de opções, desde os primórdios da existência de mercados organizados deste derivativo, no século XVII, até os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da década de 1990. É destacado o papel fundamental da estimação correta dos parâmetros a serem inseridos no modelo de avaliação. Após esta revisão, um teste do modelo Black-Scholes é realizado no mercado de opções sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estimação dos parâmetros e apurando-se a diferença existente entre o valor dado pelo modelo de avaliação e o observado no mercado. Novos mecanismos de apuração dos parâmetros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, são propostos, baseados no comportamento das séries históricas a eles referentes. A análise deste comportamento mostra a adequação destas séries à uma classe de modelos econométricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Três novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de opções são realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1). As diferenças, nos três casos, entre os valores dados pelo modelo Black-Scholes e os observados no mercado, foram computadas. Os resultados indicaram que o uso da volatilidade estimada através do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadrático médio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo não ocorreu com a utilização da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade teórica apresentada entre a série temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido à problemas encontrados na estimação dos parâmetros deste modelo ARCH-M(1). Também a inserção conjunta dos dois parâmetros estimados através dos modelos da classe ARCH não foi frutífera, ainda em função dos problemas de estimação dos modelos referentes à taxa de juros. As conclusões básicas do trabalho indicam que as série temporais em estudo são modeláveis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange à volatilidade.

Um estudo exploratório sobre a utilização de modelos 3D digitais no processo de inovação tecnológica de uma empresa da indústria de manufatura

Através de um estudo de caso, este trabalho apresenta evidências empíricas que reforçam e ampliam as descobertas de trabalhos anteriores sobre as contribuições dos modelos 3D digitais no processo de inovação tecnológica de uma empresa da indústria de manufatura, e oferece contribuições para a academia e para a prática. A inovação tecnológica é um dos fatores essenciais da competição e do desenvolvimento industrial. Na medida em que as mudanças tecnológicas ocorrem em complexidade e ritmo crescentes, as empresas têm procurado aumentar a flexibilidade e a velocidade de suas atividades através de sofisticados sistemas de tecnologia de informação e de comunicações. Na indústria de manufatura, os modelos 3D digitais têm sido cada vez mais utilizados ao longo do ciclo de vida dos produtos das empresas e a sua difusão não apenas tornou-os elementos chave para o processo de inovação tecnológica, mas a sua adoção está forçando muitas empresas a rever a forma como elas conduzem e gerenciam suas atividades de inovação.

Modelos com variáveis latentes aplicados à mensuração de importância de atributos

Pesquisas de opinião freqüentemente utilizam questionários com muitos itens para avaliar um serviço ou produto. Nestas pesquisas, cada respondente, além de avaliar os itens segundo seu grau de satisfação ou concordância, deve também atribuir um grau de importância ao item. Com estas duas informações disponíveis para cada item, é possível criar uma medida resumo, na forma de um escore total composto pela avaliação dos itens ponderada pela sua importância. O objetivo desta tese é modelar a importância dos itens por meio de um modelo de Desdobramento Graduado Generalizado, pertencente à família de modelos da Teoria de Resposta ao Item. Resultados de uma pesquisa sobre academia de ginástica mostram que o modelo tem bom ajuste neste caso, e simulações mostram que é possível, com a utilização do modelo, montar desenhos experimentais para diminuir o número de itens ou categorias de resposta a serem perguntados aos respondentes sem perda de informação.

O uso do value at risk (var) como medida de risco para fundos de pensão

Este estudo faz uma revisão das origens do VaR, bem como dos conceitos e teorias que o fundamentam, e sua aplicabilidade aos fundos de pensão. Descreve as principais metodologias de cálculo e as situações nas quais o uso de cada uma é mais adequado. Revisa a literatura internacional acerca do uso do VaR como medida de risco pelos fundos de pensão. A seguir faz a previsão do VaR para as carteiras reais de três fundos de pensão brasileiros com três metodologias distintas: paramétrica, simulação histórica e simulação de Monte Carlo, esta última com duas suposições distintas para a distribuição dos retornos dos fatores de risco (normal e histórica). A partir disso, realiza um teste qualitativo, através da comparação do número de perdas efetivas realizadas pelas carteiras dos três fundos de pensão com o número de perdas correspondente admitido para os diferentes níveis de confiança utilizados no cálculo do VaR. O trabalho não encontra evidências de superioridade de nenhuma das metodologias de cálculo, sendo que todas elas superestimaram as perdas verificadas na prática (o VaR foi excedido menos vezes do que o esperado).

Aplicação de modelos gráficos probabilísticos computacionais em economia

O objetivo deste trabalho é testar a aplicação de um modelo gráfico probabilístico, denominado genericamente de Redes Bayesianas, para desenvolver modelos computacionais que possam ser utilizados para auxiliar a compreensão de problemas e/ou na previsão de variáveis de natureza econômica. Com este propósito, escolheu-se um problema amplamente abordado na literatura e comparou-se os resultados teóricos e experimentais já consolidados com os obtidos utilizando a técnica proposta. Para tanto,foi construído um modelo para a classificação da tendência do "risco país" para o Brasil a partir de uma base de dados composta por variáveis macroeconômicas e financeiras. Como medida do risco adotou-se o EMBI+ (Emerging Markets Bond Index Plus), por ser um indicador amplamente utilizado pelo mercado.

Racionalidade e previsibilidade no mercado brasileiro de ações: uma aplicação de modelos de valor presente

Utilizando dados financeiros brasileiros do Ibovespa, testa-se a validade dos modelos de valor presente (MVP) no mercado de ações. Estes modelos relacionam o preço de uma ação ao seu fluxo de caixa futuro esperado (dividendos) trazido a valor presente utilizando uma taxa de desconto constante ou variante ao longo do tempo. Associada a estes modelos está a questão da previsibilidade dos retornos num contexto de expectativas racionais. Neste artigo é realizada uma análise multivariada num arcabouço de séries temporais utilizando a técnica de Autorregressões Vetoriais. Os resultados empíricos corroboram, em grande medida, o MVP para o Ibovespa brasileiro, pois há uma igualdade estatística entre a previsão ótima do mercado para o spread do equilíbrio de longo prazo e seus valores observados.

Uma resenha sobre modelos de apreçamento de derivativos

Apresento aqui uma abordagem que unifica a literatura sobre os vários modelos de apreçamento de derivativos que consiste em obter por argumentos intuitivos de não arbitragem uma Equação Diferencial Parcial(EDP) e através do método de Feynman-Kac uma solução que é representada por uma esperança condicional de um processo markoviano do preço do derivativo descontado pela taxa livre de risco. Por este resultado, temos que a esperança deve ser tomada com relação a processos que crescem à taxa livre de risco e por este motivo dizemos que a esperança é tomada em um mundo neutro ao risco(ou medida neutra ao risco). Apresento ainda como realizar uma mudança de medida pertinente que conecta o mundo real ao mundo neutro ao risco e que o elemento chave para essa mudança de medida é o preço de mercado dos fatores de risco. No caso de mercado completo o preço de mercado do fator de risco é único e no caso de mercados incompletos existe uma variedade de preços aceitáveis para os fatores de risco pelo argumento de não arbitragem. Neste último caso, os preços de mercado são geralmente escolhidos de forma a calibrar o modelo com os dados de mercado.

Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos?: um estudo empírico

O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

Utilizando estimadores entrópicos generalizados na estimação de modelos de apreçamento de ativos

Este trabalho analisa as propriedades de uma nova medida de má especificação de modelos de apreçamento, que está relacionada com o tamanho do ajuste multiplicativo necessário para que o modelo seja corretamente especificado. A partir disso, caracterizamos o parâmetro que minimiza a medida a partir de um programa dual, de solução mais simples. Os estimadores naturais para esse parâmetro pertencem à classe de Generalized Empirical Likelihood. Derivamos as propriedades assintóticas deste estimador sob a hipótese de má especificação. A metodologia é empregada para estudar como se comportam em amostras finitas as estimativas de aversão relativa ao risco em uma economia de desastres quando os estimadores estão associados a nossa medida de má especificação. Nas simulações vemos que em média a aversão ao risco é superestimada, mesmo quando ocorre um número significativo de desastres.