5 resultados para Regressão de poisson

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Este trabalho objetivou verificar se é possível estimar um modelo econométrico para prever o comportamento dos emissores de novas cotas de Fundos de Investimentos em Participações (FIPs) com base em algumas variáveis explicativas, em sua grande maioria, variáveis macroeconômicas baseadas no modelo estimado no trabalho de Iaquipaza (2005). Foi analisada uma série histórica de 75 observações, referentes ao número de ofertas públicas de FIPs realizadas em cada mês, no período de outubro de 2003 a dezembro de 2009. Para analisar a série histórica de ofertas públicas de FIPs utilizou-se um modelo de regressão de Poisson, para trabalhar com os dados “contáveis” que compunham a amostra da variável dependente. Os resultados indicaram a influência de algumas variáveis indicadas no trabalho de Iaquipaza (2005) e de outras que foram incluídas no modelo em virtude da especificidade do tipo de ativo analisado. Contudo, o trabalho tem como limitação o fato de ter sido estudada uma indústria ainda incipiente, o que culminou na estimação de um modelo com a utilização de poucas observações.

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O objetivo do presente estudo é avaliar a existência de quebra estrutural no Value-at-Risk (VaR) das empresas que negociam suas ações na bolsa de valores de Nova Iorque (NYSE). O evento que justi ca a suspeita de mudança estrutural é a lei de governança corporativa conhecida como Sarbanes-Oxley Act (ou simplesmente SOX), a mais profunda reforma implementada no sistema de legislação nanceira dos Estados Unidos desde 1934. A metodologia empregada é baseada em um teste de quebra estrutural endógeno para modelos de regressão quantílica. A amostra foi composta de 176 companhias com registro ativo na NYSE e foi analisado o VaR de 1%, 5% e 10% de cada uma delas. Os resultados obtidos apontam uma ligação da SOX com o ponto de quebra estrutural mais notável nos VaRs de 10% e 5%, tomando-se como base a concentração das quebras no período de um ano após a implementação da SOX, a partir do teste de Qu(2007). Utilizando o mesmo critério para o VaR de 1%, a relação encontrada não foi tão forte quanto nos outros dois casos, possivelmente pelo fato de que para uma exposição ao risco tão extrema, fatores mais especí cos relacionados à companhia devem ter maior importância do que as informações gerais sobre o mercado e a economia, incluídas na especi cação do VaR. Encontrou-se ainda uma forte relação entre certas características como tamanho, liquidez e representação no grupo industrial e o impacto da SOX no VaR.

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The objective of this dissertation is to analyze the socio-spatial distribution of the of denunciation rate. For this, it is studied association between the denunciations to Disque-Denúncia with the space position of the neighborhoods and the social characteristics in terms of the social context which can take to a greater or minor participation. The analysis will be centered in the relation between the socio-spatial variability of denunciations for 100.000 inhabitants and differences by the models of space regression and geographical representation highlighting the importance of the characteristics of the neighborhoods that generate the social context. The social configuration of a neighborhood, its space localization and its violence rate are the factors associates to the denunciation variability, which can modify its level. In relation to the space dependence of the neighborhoods, it is inferred that they are not independent. The denunciation rate of the neighborhoods is interdependent with close neighborhoods, because of the space externality. In relation to the social index of the neighborhoods, the result that we find is that the association of the denunciation rate with the percentage of elderly, the density and the average of studies of the neighborhoods exists, in other words, the levels of those are related with the levels of the denunciation rate.

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Em economias com regimes de metas de inflação é comum que Bancos Centrais intervenham para reduzir os níveis de volatilidade do dólar, sendo estas intervenções mais comuns em países não desenvolvidos. No caso do Brasil, estas intervenções acontecem diretamente no mercado à vista, via mercado de derivativos (através de swaps cambiais) ou ainda com operações a termo, linhas de liquidez e via empréstimos. Neste trabalho mantemos o foco nas intervenções no mercado à vista e de derivativos pois estas representam o maior volume financeiro relacionado à este tipo de atuação oficial. Existem diversos trabalhos que avaliam o impacto das intervenções e seus graus de sucesso ou fracasso mas relativamente poucos que abordam o que levaria o Banco Central do Brasil (BCB) a intervir no mercado. Tentamos preencher esta lacuna avaliando as variáveis que podem se relacionar às intervenções do BCB no mercado de câmbio e adicionalmente verificando se essas variáveis se relacionam diferentemente com as intervenções de venda e compra de dólares. Para tal, além de utilizarmos regressões logísticas, como na maioria dos trabalhos sobre o tema, empregamos também a técnica de redes neurais, até onde sabemos inédita para o assunto. O período de estudo vai de 2005 a 2012, onde o BCB interveio no mercado de câmbio sob demanda e não de forma continuada por longos períodos de tempo, como nos anos mais recentes. Os resultados indicam que algumas variáveis são mais relevantes para o processo de intervenção vendendo ou comprando dólares, com destaque para a volatilidade implícita do câmbio nas intervenções que envolvem venda de dólares, resultado este alinhado com outros trabalhos sobre o tema.

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Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.