Modelos matemáticos no planejamento de transportes urbanos: uma abordagem cr��tica

Apresenta����o do modelo de uso do solo e transportes MUT seus tr��s grandes sistemas: sistema de informa����o,sistema de simula����o e sistema de avalia����o. Conceitua����o b��sica e formula����o matem��tica do Modelo de Uso do Solo e do Modelo de Transportes, que constituem o Sistema de Simula����o. Abordagem cr��tica do "MUT", atrav��s de seus dois com potentes b��sicos: o modelo lowry e o modelo gravitacional.

Modelos de escoragem de cr��dito aplicados �� empr��stimo pessoal com cheque

A motiva����o deste trabalho �� relacionar a teoria da estat��stica com uma cl��ssica aplica����o pr��tica na ind��stria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avan��o de hardware, sistemas de suporte �� decis��o se tornaram vi��veis e desempenham hoje papel fundamental em muitas ��reas de interesse como log��stica, gest��o de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de cr��dito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de constru����o de modelos de escoragem de cr��dito e mostrar uma aplica����o pr��tica em opera����es de empr��stimo pessoal com pagamento em cheques. A parte emp��rica utiliza dados reais de institui����o financeira e duas metodologias estat��sticas, an��lise de regress��o linear m��ltipla e an��lise de regress��o probit. S��o comparados os resultados obtidos a partir da aplica����o de modelos de escoragem de cr��dito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utiliza����o de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utiliza����o de modelos de escoragem e conclui-se se h�� ou n��o diferen��as significativas entre a utiliza����o de cada metodologia. A metodologia de constru����o de modelos de escoragem �� composta basicamente por duas etapas, defini����o das rela����es e da equa����o para c��lculo do escore e a defini����o do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por rela����es entre as vari��veis cadastrais e de comportamento do cliente, vari��veis da opera����o e o risco de cr��dito caracterizado pela inadimpl��ncia. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da opera����o passa a ser negativo. Ambas as etapas s��o descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empr��stimos pessoais no Brasil. A compara����o entre as duas metodologias, regress��o linear e regress��o probit, realizada no caso de empr��stimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estat��stica medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplica����o do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva �� conclus��o de que a discuss��o de qual das duas metodologias utilizar �� secund��ria e que se deve tratar a gest��o do modelo com maior profundidade.

Um estudo sobre os efeitos da heterogeneidade dos indiv��duos na estima����o de modelos com dados agregados

Esta tese �� composta por tr��s artigos, cada um deles correspondendo a um cap��tulo. Embora cada cap��tulo verse sobre assuntos distintos, existe a mesma preocupa����o em todos eles com a correta constru����o de modelos econom��tricos agregados a partir de modelos de decis��o individual. Em outras palavras, o tema unificador �� a preocupa����o em, ao usar dados agregados, levar em considera����o a heterogeneidade dos indiv��duos no processo de agrega����o dos mesmos.

Avalia����o de op����es: o caso brasileiro: utiliza����o de modelos Arch na estima����o dos par��metros

o trabalho se refere �� avalia����o de op����es atrav��s do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. �� descrito o desenvolvimento da teoria de op����es, desde os prim��rdios da exist��ncia de mercados organizados deste derivativo, no s��culo XVII, at�� os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da d��cada de 1990. �� destacado o papel fundamental da estima����o correta dos par��metros a serem inseridos no modelo de avalia����o. Ap��s esta revis��o, um teste do modelo Black-Scholes �� realizado no mercado de op����es sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estima����o dos par��metros e apurando-se a diferen��a existente entre o valor dado pelo modelo de avalia����o e o observado no mercado. Novos mecanismos de apura����o dos par��metros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, s��o propostos, baseados no comportamento das s��ries hist��ricas a eles referentes. A an��lise deste comportamento mostra a adequa����o destas s��ries �� uma classe de modelos econom��tricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Tr��s novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de op����es s��o realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada atrav��s de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada atrav��s de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada atrav��s de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada atrav��s de um modelo ARCH-M(1). As diferen��as, nos tr��s 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 atrav��s do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadr��tico m��dio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo n��o ocorreu com a utiliza����o da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade te��rica apresentada entre a s��rie temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido �� problemas encontrados na estima����o dos par��metros deste modelo ARCH-M(1). Tamb��m a inser����o conjunta dos dois par��metros estimados atrav��s dos modelos da classe ARCH n��o foi frut��fera, ainda em fun����o dos problemas de estima����o dos modelos referentes �� taxa de juros. As conclus��es b��sicas do trabalho indicam que as s��rie temporais em estudo s��o model��veis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange �� volatilidade.

Modelos de precifica����o de bonds : uma an��lise evolutiva

Trata de modelos de avalia����o debonds, dentro de uma abordagem evolutiva. Apresenta a evolu����o das t��cnicas de precifica����o desses t��tulos de renda fixa. Inicialmente discute a abordagem tradicional, que compreende a determina����o do valor do fluxo de caixa descontado e a an��lise de sensibilidade dos pre��os dos t��tul��s a altera����es nas taxas de juros, bem como imuniza����o de carteira de bonds quando seadmite uma estrutura temporal de juros constante. A seguir apresenta as v��rias formas da curva de juros a vista e as teorias econ��micas elaboradas para explicar estas formas. Finalmente, traz modelos din��micos de determina����o da estrutura temporal de juros, desenvolvidos para tempo cont��nuo e para tempo discreto.

Incerteza e informa����o nos modelos econ��micos

Discute-se como a assimetria de informa����es afeta os modelos de precifica����o de ativos e algumas das consequ��ncias para os testes de efici��ncia. No primeiro cap��tulo s��o apresentados dois modelos que partiram da hip��tese que os agentes possuem informa����o completa sobre as vari��veis econ��micas: o CAPM e o Black-Scholes. No segundo cap��tulo procura-se verificar at�� que ponto �� poss��vel modelar a economia dadas estas imperfei����es. Partindo de uma varia����o de AkerIoff (1970), mostra-se que quando uma parte de posse de uma informa����o superior transaciona com outra, ocorre uma falha de mercado, a sele����o adversa, podendo at�� gerar o colapso do mercado. O segundo modelo analisado, Bray (1989), mostra como as informa����es privilegiadas s��o incorporadas ao pre��o e o ��ltimo modelo, Kyle (1985), analisa como a presen��a de um agente com informa����o privilegiada afeta a liquidez do mercado. O terceiro cap��tulo faz um teste para a efici��ncia do mercado de c��mbio brasileiro. Apesar de n��o se poder negar a presen��a de co integra����o entre as s��ries, n��o se pode aceitar a hip��tese de efici��ncia semi-forte, ou seja, a hip��tese de que o mercado futuro seria um estimador n��o viesado para o mercado �� vista, o que pode ser interpretado como indica����o de informa����o incompleta ou imperfeita.

Estudo da lucratividade de modelos de an��lise t��cnica no mercado de c��mbio brasileiro

Este trabalho estuda a lucratividade dos modelos de An��lise T��cnica no mercado de c��mbio brasileiro. Utilizando a metodologia de White (2000) para testar 1712 regras geradas a partir de quatro modelos de An��lise T��cnica verifica-se que a melhor regra n��o possui poder de previsibilidade significante ao se considerar os efeitos de data-snooping. Os resultados indicam que o mercado de c��mbio brasileiro est�� de acordo com a hip��tese de mercado eficiente sugerida pela literatura.

Aloca����o de carteiras de a����es atrav��s da utiliza����o de modelos de l��gica Fuzzy

Este trabalho tem por objetivo propor uma carteira composta por posi����es compradas e vendidas de a����es que supere os principais ��ndices de mercado. O resultado �� obtido atrav��s de um modelo de L��gica Fuzzy, que �� um modelo de intelig��ncia artificial que trata os dados de maneira l��gica, ou seja, sem relacionar as vari��veis atrav��s de modelos matemáticos convencionais. Para esse estudo utilizamos como vari��veis de entrada os m��ltiplos Pre��o/Lucro Esperado e Pre��o/Valor Patrimonial da Empresa de cada a����o considerada. Foram estudadas as a����es do mercado americano pertencentes ao ��ndice S&P 500, do ano de 2000 at�� 2007. Com o intuito de comparar a efici��ncia do Modelo de L��gica Fuzzy, utilizamos o modelo de Regress��o Linear Multivariada e os ��ndices de mercado S&P 500 e o S&P 500 com uma modifica����o para se adequar aos dados escolhidos para o estudo. O modelo proposto produziu resultados satisfat��rios. Para quase todos os anos estudados o retorno da carteira obtida foi muito superior ao dos ��ndices de mercado e do modelo linear convencional. Atrav��s de testes adequados comprovamos estatisticamente a efici��ncia do modelo em compara����o aos ��ndices de mercado e ao modelo linear convencional.

A teoria da efici��ncia no mercado de capitais: uma revis��o da literatura e dos trabalhos emp��ricos: o modelos de Random walk aplicado ao ��ndice de mercado de a����es Bovespa

Durante muitos anos uma controversa quest��o tem ocupado tanto os discursos acad��micos quanto os financeiros. O problema a ser resolvido diz respeito �� evolu����o passada dos pre��os das a����es e se tal evolu����o poderia ser utilizada para prever o comportamento dos pre��os futuros dessas a����es.

Previs��o da expedi����o de papel��o ondulado a partir de modelos com vari��veis agregadas e desagregadas

O presente trabalho visa comparar o poder preditivo das previs��es feitas a partir de diferentes metodologias aplicadas para a s��rie de expedi����o brasileira de papel��o ondulado. Os dados de expedi����o de papel��o ondulado ser��o decompostos pelas categorias industriais de destino das caixas e ser��o feitos modelos do tipo SARIMA univariados para cada setor. As previs��es das s��ries desagregadas ser��o ent��o agregadas, para compor a previs��o da s��rie total de expedi����o. A previs��o feita a partir da somat��ria das categorias industriais ser�� comparada com um SARIMA univariado da s��rie agregada, a fim de verificar qual dos dois m��todos resulta em um modelo com melhor acur��cia. Essa compara����o ser�� feita a partir da metodologia desenvolvida por Diebold e Mariano (1995).

Dois modelos de controle de risco: o modelo Nelson-Siegel din��mico e o c��lculo de VaR por modelos GARCH

A presente disserta����o tem como objetivo apresentar dois importantes modelos usados na an��lise de risco. Essa an��lise culmina em uma aplica����o emp��rica para cada um deles. Apresenta-se primeiro o modelo Nelson-Siegel din��mico, que estima a curva de juros usando um modelo param��trico exponencial parcimonioso. �� citada a refer��ncia criadora dessa abordagem, que �� Nelson & Siegel (1987), passa-se pela apresenta����o da mais importante abordagem moderna que �� a de Diebold & Li (2006), que �� quem cria a abordagem din��mica do modelo Nelson-Siegel, e que �� inspiradora de diversas extens��es. Muitas dessas extens��es tamb��m s��o apresentadas aqui. Na parte emp��rica, usando dados da taxa a termo americana de Janeiro de 2004 a Mar��o de 2015, estimam-se os modelos Nelson-Siegel din��mico e de Svensson e comparam-se os resultados numa janela m��vel de 12 meses e comparamos seus desempenhos com aqueles de um passeio aleat��rio. Em seguida, s��o apresentados os modelos ARCH e GARCH, citando as obras originais de Engle (1982) e Bolleslev (1986) respectivamente, discutem-se caracter��sticas destes modelos e apresentam-se algumas extens��es ao modelo GARCH, incluindo a�� alguns modelos GARCH multivariados. Passa-se ent��o por uma r��pida apresenta����o do conceito de VaR (Value at Risk), que ser�� o objetivo da parte emp��rica. Nesta, usando dados de 02 de Janeiro de 2004 at�� 25 de Fevereiro de 2015, s��o feitas uma estima����o da vari��ncia de um portf��lio usando os modelos GARCH, GJR-GARCH e EGARCH e uma previs��o do VaR do portf��lio a partir da estima����o feita anteriormente. Por fim, s��o apresentados alguns trabalhos que usam os dois modelos conjuntamente, ou seja, que consideram que as taxas ou os fatores que as podem explicam possuem vari��ncia variante no tempo.

Improving mutual fund market timing measures: a markov switching approach

Market timing performance of mutual funds is usually evaluated with linear models with dummy variables which allow for the beta coefficient of CAPM to vary across two regimes: bullish and bearish market excess returns. Managers, however, use their predictions of the state of nature to de��ne whether to carry low or high beta portfolios instead of the observed ones. Our approach here is to take this into account and model market timing as a switching regime in a way similar to Hamilton s Markov-switching GNP model. We then build a measure of market timing success and apply it to simulated and real world data.