Welfare characterization of monetary-applied models and three implications

This paper demonstrates that the applied monetary models - the Sidrauski-type models and the cash-in-advance models, augmented with a banking sector that supplies money substitutes services - imply trajectories which are Pareto-Optimum restricted to a given path of the real quantity of money. As a consequence, three results follow: First, Bailey’s formula to evaluate the welfare cost of inflation is indeed accurate, if the longrun capital stock does not depend on the inflation rate and if the compensate demand is considered. Second, the relevant money demand concept for this issue - the impact of inflation on welfare - is the monetary base. Third, if the long-run capital stock depends on the inflation rate, this dependence has a second-order impact on welfare, and, conceptually, it is not a distortion from the social point of view. These three implications moderate some evaluations of the welfare cost of the perfect predicted inflation.

Welfare characterization of monetary-applied models and three implications

This paper demonstrates that the applied monetary mo deIs - the Sidrauski-type models and the cash-in-advance models, augmented with a banking sector that supplies money substitutes services - imply trajectories which are P8,reto-Optimum restricted to a given path of the real quantity of money. As a consequence, three results follow: First, Bailey's formula to evaluate the wclfare cost of inflation is indeed accurate, if the long-run capital stock does not depend on the inflation rate and if the compensate demand is considered. Second, the relevant money demand concept for this issue - the impact of inflation on welfare - is the monetary base, Third, if the long-run capital stock depends on the inflation rate, this dependence has a second-order impact ou wclfare, and, conceptually, it is not a distortion from tite social point of vicw. These three implications moderatc some evaluations of the wclfare cost of the perfect predicted inflation.

A estrutura de regulação dos mercados futuros no Brasil e o uso de modelos estatísticos de precificação na atividade de supervisão dos órgãos reguladores

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.

A estrutura de regulação dos mercados futuros no Brasil e o uso de modelos estatísticos de precificação, na atividade de supervisão dos órgãos reguladores.

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.

Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.