Estimating the stochastic discount factor without a utility function

Using the Pricing Equation in a panel-data framework, we construct a novel consistent estimator of the stochastic discount factor (SDF) which relies on the fact that its logarithm is the serial-correlation ìcommon featureîin every asset return of the economy. Our estimator is a simple function of asset returns, does not depend on any parametric function representing preferences, is suitable for testing di§erent preference speciÖcations or investigating intertemporal substitution puzzles, and can be a basis to construct an estimator of the risk-free rate. For post-war data, our estimator is close to unity most of the time, yielding an average annual real discount rate of 2.46%. In formal testing, we cannot reject standard preference speciÖcations used in the literature and estimates of the relative risk-aversion coe¢ cient are between 1 and 2, and statistically equal to unity. Using our SDF estimator, we found little signs of the equity-premium puzzle for the U.S.

Precificação em orquestradores de informação: maximizando redes estáveis

Em redes de inovação baseadas em trocas de informação, o agente orquestrador se apropria das informações dos atores periféricos, gera inovação e distribui em forma de valor agregado. É sua função promover a estabilidade na rede fazendo com que a mesma tenha taxas não negativas de crescimento. Nos mercados de análise de crédito e fraude, por exemplo, ou bureaus funcionam como agentes orquestradores, concentrando as informações históricas da população que são provenientes de seus clientes e fornecendo produtos que auxiliam na tomada de decisão. Assumindo todas as empresas do ecossistema como agentes racionais, a teoria dos jogos se torna uma ferramenta apropriada para o estudo da precificação dos produtos como mecanismo de promoção da estabilidade da rede. Este trabalho busca identificar a relação de diferentes estruturas de precificação promovidas pelo agente orquestrador com a estabilidade e eficiência da rede de inovação. Uma vez que o poder da rede se dá pela força conjunta de seus membros, a inovação por esta gerada varia de acordo com a decisão isolada de cada agente periférico de contratar o agente orquestrador ao preço por ele estipulado. Através da definição de um jogo teórico simplificado onde diferentes agentes decidem conectar-se ou não à rede nas diferentes estruturas de preços estipuladas pelo agente orquestrador, o estudo analisa as condições de equilíbrio conclui que o equilíbrio de Nash implica em um cenário de estabilidade da rede. Uma conclusão é que, para maximizar o poder de inovação da rede, o preço a ser pago por cada agente para fazer uso da rede deve ser diretamente proporcional ao benefício financeiro auferido pela inovação gerada pela mesma. O estudo apresenta ainda uma simulação computacional de um mercado fictício para demonstração numérica dos efeitos observados. Através das conclusões obtidas, o trabalho cobre uma lacuna da literatura de redes de inovação com agentes orquestradores monopolistas em termos de precificação do uso da rede, servindo de subsídio de tomadores de decisão quando da oferta ou demanda dos serviços da rede.