Simulation-based smoothing and filtering in factor stochastic volatility models : two econometric applications

In this article we use factor models to describe a certain class of covariance structure for financiaI time series models. More specifical1y, we concentrate on situations where the factor variances are modeled by a multivariate stochastic volatility structure. We build on previous work by allowing the factor loadings, in the factor mo deI structure, to have a time-varying structure and to capture changes in asset weights over time motivated by applications with multi pIe time series of daily exchange rates. We explore and discuss potential extensions to the models exposed here in the prediction area. This discussion leads to open issues on real time implementation and natural model comparisons.

Simulation -based smoothing and filtering in factor stochastic volatility models : two econometric applications (July-2001)

The past decade has wítenessed a series of (well accepted and defined) financial crises periods in the world economy. Most of these events aI,"e country specific and eventually spreaded out across neighbor countries, with the concept of vicinity extrapolating the geographic maps and entering the contagion maps. Unfortunately, what contagion represents and how to measure it are still unanswered questions. In this article we measure the transmission of shocks by cross-market correlation\ coefficients following Forbes and Rigobon's (2000) notion of shift-contagion,. Our main contribution relies upon the use of traditional factor model techniques combined with stochastic volatility mo deIs to study the dependence among Latin American stock price indexes and the North American indexo More specifically, we concentrate on situations where the factor variances are modeled by a multivariate stochastic volatility structure. From a theoretical perspective, we improve currently available methodology by allowing the factor loadings, in the factor model structure, to have a time-varying structure and to capture changes in the series' weights over time. By doing this, we believe that changes and interventions experienced by those five countries are well accommodated by our models which learns and adapts reasonably fast to those economic and idiosyncratic shocks. We empirically show that the time varying covariance structure can be modeled by one or two common factors and that some sort of contagion is present in most of the series' covariances during periods of economical instability, or crisis. Open issues on real time implementation and natural model comparisons are thoroughly discussed.

Data mining por meio de análise de redes, no contexto de filtro colaborativo

Tendo como motivação o desenvolvimento de uma representação gráfica de redes com grande número de vértices, útil para aplicações de filtro colaborativo, este trabalho propõe a utilização de superfícies de coesão sobre uma base temática multidimensionalmente escalonada. Para isso, utiliza uma combinação de escalonamento multidimensional clássico e análise de procrustes, em algoritmo iterativo que encaminha soluções parciais, depois combinadas numa solução global. Aplicado a um exemplo de transações de empréstimo de livros pela Biblioteca Karl A. Boedecker, o algoritmo proposto produz saídas interpretáveis e coerentes tematicamente, e apresenta um stress menor que a solução por escalonamento clássico.

Em quais setores investir nos BRICs?: uma análise sob o prisma da organização industrial

Este trabalho analisou 2770 empresas nos BRICs entre 1995 e 2008 para identificar quais os setores mais atrativos para investimento conforme a relação risco-retorno, geração de valor e a tradição da Organização Industrial (IO). Os resultados reforçam os de Fama e French (1992), Mohanram (2005) e Goldszmidt, Brito e Vasconcelos (2007), porém divergem de World Bank (2008) quanto à China. Constatou-se que os setores mais atrativos na perspectiva de risco-retorno sobre o patrimônio líquido seriam óleo & gás na Rússia e mineração no Brasil, Índia e China, enquanto aqueles com menor atratividade seriam os setores têxtil, motores, máquinas & ferramentas e telecomunicações no Brasil.

Transexualismo: as decisões do Poder Judiciário no tocante à alteração do prenome a partir da Carta Cidadã de 1988

À luz do instituído pela Constituição Federal de 1988, os direitos fundamentais passaram a ser vistos sob um novo olhar. Todavia, temas considerados complexos, como o transexualismo, segundo a Classificação Internacional das Doenças (CID 10) considerado “Transtorno de Identidade Sexual”, ainda suscitam maior aprofundamento por parte da sociedade, do poder judiciário e do poderes executivo e legislativo. O Sistema Único de Saúde – SUS passou a permitir a cirurgia de transgenitalização no Brasil, na qual se opera a redesignação de sexo, tendo sido estipulados por lei critérios para a sua realização. Após a cirurgia, surge um problema: o da identidade civil, uma vez que o novo gênero da pessoa operada não se coaduna com o seu registro civil, causando-lhe constrangimento. Não há lei que regule a matéria. A partir desta constatação, o presente estudo se propõe a explorar as decisões judiciais de todos os estados da Federação, por intermédio de pesquisa nos sites dos seus respectivos tribunais, bem como das cortes superiores, buscando os termos “transexual” e “prenome” e utilizando o filtro temporal a partir de 1988, ano da promulgação da Carta Cidadã, até final de 2010. Tendo em vista a falta de lei que normatize a matéria, o escopo primordial consiste na obtenção de uma narrativa de como vêm sendo decididas as demandas na temática ora proposta. A conclusão do trabalho sugere que apesar de não haver um marco normativo estabelecido, o discurso do poder judiciário se utiliza de diversos argumentos de ordem social, psicológica e jurídica, devidamente sistematizados e apreciados, bem como de princípios jurídicos, sendo, nesse caso, o princípio da dignidade da pessoa humana, previsto na Carta Magna, o mais utilizado.

We're Chained: an analysis of systemic risk in finance

This dissertation presents two papers on how to deal with simple systemic risk measures to assess portfolio risk characteristics. The first paper deals with the Granger-causation of systemic risk indicators based in correlation matrices in stock returns. Special focus is devoted to the Eigenvalue Entropy as some previous literature indicated strong re- sults, but not considering different macroeconomic scenarios; the Index Cohesion Force and the Absorption Ratio are also considered. Considering the S&P500, there is not ev- idence of Granger-causation from Eigenvalue Entropies and the Index Cohesion Force. The Absorption Ratio Granger-caused both the S&P500 and the VIX index, being the only simple measure that passed this test. The second paper develops this measure to capture the regimes underlying the American stock market. New indicators are built using filtering and random matrix theory. The returns of the S&P500 is modelled as a mixture of normal distributions. The activation of each normal distribution is governed by a Markov chain with the transition probabilities being a function of the indicators. The model shows that using a Herfindahl-Hirschman Index of the normalized eigenval- ues exhibits best fit to the returns from 1998-2013.