8 resultados para Série temporal

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Este trabalho tem por objetivo verificar o impacto que más práticas na gestão da Agrenco, empresa listada na bolsa de valores brasileira sob a forma de BDRs (Brazilian Depositary Receipts), trouxe para a precificação dos demais ativos listados sob a mesma estrutura. Estudos anteriores, como os de Saudagaran (1988) e Pagano (2001), focaram em temas referentes aos motivos que influenciaram as companhias a listarem suas ações em diferentes bolsas. Entender as conseqüências do evento Agrenco é importante para todos os participantes do mercado financeiro. O estudo contemplou uma amostra das principais empresas listadas sobre a forma de BDRs desde a data de seus IPOs até 26/08/2008. Primeiramente efetuou-se uma análise do comportamento gráfico dos preços dos ativos das BDRs listadas. Posteriormente elaborou-se três regressões múltiplas utilizando-se um modelo de série temporal (modelo AR – auto-regressivo), com análise de quebra estrutural e uso de variável Dummy. A primeira regressão relaciona a variável Agrenco com índices de BDRs constituídos especificamente para este estudo, a segunda inclui uma variável Dummy de intercepto e a terceira combina a variável Dummy de intercepto com uma variável Dummy de inclinação. As regressões têm o objetivo de se averiguar se o evento da Agrenco afetou sistematicamente os preços das ações listadas sob a mesma forma. A maior contribuição do estudo foi verificar que a má prática de gestão na Agrenco, listada sob a forma de BDR, contaminou o retorno de outras empresas que se utilizaram do mesmo veículo como fonte de captação de recursos. Os resultados apontaram, pela análise gráfica, que não houve um descolamento da valorização da maior parte das ações uma semana depois do anúncio dos problemas financeiros da Agrenco em relação a carteira téorica de mercado (IBOVESPA). Entretanto, os resultados dos testes econométricos apontaram que houve impacto do evento Agrenco sobre os retornos das ações listadas sob a forma de BDR.

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A previsão dos preços do petróleo é fundamental para o planejamento energético e oferece subsídio a tomada de decisões de longo prazo, que envolvem custos irrecuperáveis. No entanto, os preços do petróleo são muito instáveis sujeitos a choques como resultado de questões geopolíticas, poder de mercado da OPEP (Organização dos Países Exportadores de Petróleo) e pressões de demanda resultando numa série sujeita a quebras estruturais, prejudicando a estimação e previsão de modelos de série temporal. Dada a limitação dos modelos de volatilidade da família GARCH, que são instáveis e apresentam elevada persistência em séries com mudanças estruturais, este trabalho compara a previsão da volatilidade, em termos de intervalos de confiança e persistência, dos modelos de volatilidade com mudança de regime markoviana em relação aos modelos de volatilidade determinísticos. Os modelos de volatilidade com mudança de regime considerados são o modelo SWARCH (Markov Switch ARCH) e introduz-se o modelo MSIH (Markov Switch Intercept Heteroskedasticity) para o estudo da volatilidade. Como resultado as previsões de volatilidade dos modelos com mudança de regime permitem uma estimação da volatilidade que reduz substancialmente a persistência em relação aos modelos GARCH.

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Este trabalho tem dois objetivos. Primeiro, identificar fatos estilizados para as mudanças estruturais ocorridas na Produtividade Total dos Fatores (PTF) em uma amostra de 81 países entre os anos de 1950(60) 2000. Segundo, identificar, quando possível, episódios da história política econômica desses países que possivelmente estejam associados com quebra em questão. Assim, determinamos os números e as datas das quebras estruturais na série temporal da PTF para os países utilizando estimadores testes de mudanças estruturais múltiplas propostos por Bai Perron (1998). Concluímos que ocorrem mudanças estruturais na maioria dos países essas são devidas principalmente fatores internos. Mudanças nos regimes governamentais, como golpes de estado, independência ou uma nova constituição no país são os principais responsáveis por mudanças estruturais na série da PTF respondem por cerca de 40% das mudanças estruturais estimadas. Além disso, choques externos como choque do petróleo choque de juros internacional podem explicar outros 20% das mudanças estruturais na PTF.

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Este artigo preocupa-se em responder se os diferentes regimes políticos vigentes no Brasil durante o período 1946-2007 tiveram algum impacto sobre a evolução de sua carga tributária. Devido ao fato de eleições regulares para o Congresso Nacional terem sido mantidas inclusive no regime militar, buscamos ainda entender em que medida determinadas instituições e atributos governamentais afetam tal variável. Nesse sentido, desenvolvemos um modelo em que os resultados observados de política econômica emergem da interação entre incentivos institucionais e preferências de ofertantes e demandantes de tributação. Nossos resultados sugerem que, ceteris paribus, os regimes democráticos tendem a tributar menos a sociedade brasileira do que os autoritários e que instituições políticas são importantes para compreender o processo.

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o trabalho se refere à avaliação de opções através do modelo conhecido pelo nome de seus autores, Black-Scholes. É descrito o desenvolvimento da teoria de opções, desde os primórdios da existência de mercados organizados deste derivativo, no século XVII, até os mais importantes trabalhos dos primeiros anos da década de 1990. É destacado o papel fundamental da estimação correta dos parâmetros a serem inseridos no modelo de avaliação. Após esta revisão, um teste do modelo Black-Scholes é realizado no mercado de opções sobre ouro da BM&F, utilizando-se mecanismos tradicionais de estimação dos parâmetros e apurando-se a diferença existente entre o valor dado pelo modelo de avaliação e o observado no mercado. Novos mecanismos de apuração dos parâmetros fundamentais, volatilidade e taxa de juros, são propostos, baseados no comportamento das séries históricas a eles referentes. A análise deste comportamento mostra a adequação destas séries à uma classe de modelos econométricos conhecidos como ARCH - Autorregressive Conditiona! Heterocedasticity Mode! . Três novos testes do modelo Black-Scholes no mercado de opções são realizados: o primeiro usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada de forma tradicional, o segundo usando a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1) e a volatilidade estimada de forma tradicional e, finalmente, o terceiro, usando a volatilidade estimada através de um modelo ARCH(1) e a taxa de juros estimada através de um modelo ARCH-M(1). As diferenças, nos três 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 através do modelo ARCH(1) melhora a performance do modelo Black-Scholes, perfomance esta medida pelo erro quadrático médio entre os valores dados pelo modelo e os observados no mercado. O mesmo não ocorreu com a utilização da taxa de juros estimada pelo modelo ARCH-M(1), apesar da compatibilidade teórica apresentada entre a série temporal destas taxas e o modelo. O autor acredita que este resultado seja devido à problemas encontrados na estimação dos parâmetros deste modelo ARCH-M(1). Também a inserção conjunta dos dois parâmetros estimados através dos modelos da classe ARCH não foi frutífera, ainda em função dos problemas de estimação dos modelos referentes à taxa de juros. As conclusões básicas do trabalho indicam que as série temporais em estudo são modeláveis e que os modelos da classe ARCH se apresentam como promissores para este fim, ao menos no que tange à volatilidade.

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Esta tese é composta de três artigos que analisam a estrutura a termo das taxas de juros usando diferentes bases de dados e modelos. O capítulo 1 propõe um modelo paramétrico de taxas de juros que permite a segmentação e choques locais na estrutura a termo. Adotando dados do tesouro americano, duas versões desse modelo segmentado são implementadas. Baseado em uma sequência de 142 experimentos de previsão, os modelos propostos são comparados à benchmarks e concluí-se que eles performam melhor nos resultados das previsões fora da amostra, especialmente para as maturidades curtas e para o horizonte de previsão de 12 meses. O capítulo 2 acrescenta restrições de não arbitragem ao estimar um modelo polinomial gaussiano dinâmico de estrutura a termo para o mercado de taxas de juros brasileiro. Esse artigo propõe uma importante aproximação para a série temporal dos fatores de risco da estrutura a termo, que permite a extração do prêmio de risco das taxas de juros sem a necessidade de otimização de um modelo dinâmico completo. Essa metodologia tem a vantagem de ser facilmente implementada e obtém uma boa aproximação para o prêmio de risco da estrutura a termo, que pode ser usada em diferentes aplicações. O capítulo 3 modela a dinâmica conjunta das taxas nominais e reais usando um modelo afim de não arbitagem com variáveis macroeconômicas para a estrutura a termo, afim de decompor a diferença entre as taxas nominais e reais em prêmio de risco de inflação e expectativa de inflação no mercado americano. Uma versão sem variáveis macroeconômicas e uma versão com essas variáveis são implementadas e os prêmios de risco de inflação obtidos são pequenos e estáveis no período analisado, porém possuem diferenças na comparação dos dois modelos analisados.

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The dissertation goal is to quantify the tail risk premium embedded into hedge funds' returns. Tail risk is the probability of extreme large losses. Although it is a rare event, asset pricing theory suggests that investors demand compensation for holding assets sensitive to extreme market downturns. By de nition, such events have a small likelihood to be represented in the sample, what poses a challenge to estimate the e ects of tail risk by means of traditional approaches such as VaR. The results show that it is not su cient to account for the tail risk stemming from equities markets. Active portfolio management employed by hedge funds demand a speci c measure to estimate and control tail risk. Our proposed factor lls that void inasmuch it presents explanatory power both over the time series as well as the cross-section of funds' returns.

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Esse artigo apresenta o uso do programa de ajuste sazonal X-13ARIMA-SEATS desenvolvido e mantido por US Census Bureau. O programa é mundialmente utilizado por órgãos de estatística e, em alguns lugares, ainda em sua versão anterior. O ajuste sazonal é implementado no software R e aplicado na série temporal do índice de produção industrial geral do Brasil. As ferramentas disponíveis pelo programa permitiram aprimorar o ajuste automático e diagnosticá-lo de forma adequada. Apresenta-se também uma rotina para executar o ajuste sazonal em mais de uma série simultaneamente, uma vez que, geralmente, as instituições que realizam tal procedimento, não o fazem para apenas uma série temporal.