Testing the hypothesis of contagion using multivariate volatility models

The aim of this paper is to test whether or not there was evidence of contagion across the various financial crises that assailed some countries in the 1990s. Data on sovereign debt bonds for Brazil, Mexico, Russia and Argentina were used to implement the test. The contagion hypothesis is tested using multivariate volatility models. If there is any evidence of structural break in volatility that can be linked to financial crises, the contagion hypothesis will be confirmed. Results suggest that there is evidence in favor of the contagion hypothesis.

A Influência da estrutura de valores na expressão da autenticidade do líder

Diversos estudos evidenciam as vantagens da presença de líderes autênticos nas organizações. O presente estudo visa identificar as prioridades, em termos de valores, que impactam na autenticidade de um líder, ou seja, investigar quais as prioridades, em termos de valores, de uma pessoa, que podem influenciar no seu desempenho como líder autêntico. Mais propriamente, quais os Valores – considerando a estrutura de valores propostas por Schwartz (2005) – estão relacionados à expressão das dimensões que compõem as características descritas, na literatura, como sendo o perfil do líder autêntico. Para tanto, foi realizada uma pesquisa quantitativa, com questionário aplicado a 295 indivíduos de organizações com natureza e atuação diversas. Os dados foram analisados a partir de técnicas estatíticas multivariadas, utilizando análise fatorial e regressões lineares múltiplas e hierárquicas. Os resultados apontam que, de todos os valores propostos por Schwartz, apenas a Auto Transcendência relaciona-se positiva e significantemente com a Liderança Autêntica. Não foram identificados quaisquer efeitos de moderação ou interação, na expressão de Liderança, em relação aos pares de variáveis que representam os quadrantes da estrutura de valores. Assim, o estudo aponta para a Auto transcendência, traduzidos nos tipos motivacionais da benevolência e do universalismo, como principal fator preditor da autenticidade de um líder, esta sendo potencializada na medida em que o mesmo amplia suas experiências de coordenação e avança em idade ou tempo de vida.

Forecasting Multivariate Time Series under Present-Value-Model Short- and Long-run Co-movement Restrictions

This paper has two original contributions. First, we show that the present value model (PVM hereafter), which has a wide application in macroeconomics and fi nance, entails common cyclical feature restrictions in the dynamics of the vector error-correction representation (Vahid and Engle, 1993); something that has been already investigated in that VECM context by Johansen and Swensen (1999, 2011) but has not been discussed before with this new emphasis. We also provide the present value reduced rank constraints to be tested within the log-linear model. Our second contribution relates to forecasting time series that are subject to those long and short-run reduced rank restrictions. The reason why appropriate common cyclical feature restrictions might improve forecasting is because it finds natural exclusion restrictions preventing the estimation of useless parameters, which would otherwise contribute to the increase of forecast variance with no expected reduction in bias. We applied the techniques discussed in this paper to data known to be subject to present value restrictions, i.e. the online series maintained and up-dated by Shiller. We focus on three different data sets. The fi rst includes the levels of interest rates with long and short maturities, the second includes the level of real price and dividend for the S&P composite index, and the third includes the logarithmic transformation of prices and dividends. Our exhaustive investigation of several different multivariate models reveals that better forecasts can be achieved when restrictions are applied to them. Moreover, imposing short-run restrictions produce forecast winners 70% of the time for target variables of PVMs and 63.33% of the time when all variables in the system are considered.