A model to estimate the US term structure of interest rates

The US term structure of interest rates plays a central role in fixed-income analysis. For example, estimating accurately the US term structure is a crucial step for those interested in analyzing Brazilian Brady bonds such as IDUs, DCBs, FLIRBs, EIs, etc. In this work we present a statistical model to estimate the US term structure of interest rates. We address in this report all major issues which drove us in the process of implementing the model developed, concentrating on important practical issues such as computational efficiency, robustness of the final implementation, the statistical properties of the final model, etc. Numerical examples are provided in order to illustrate the use of the model on a daily basis.

Robust statistical modeling of portfolios

Atypical points in the data may result in meaningless e±cient frontiers. This follows since portfolios constructed using classical estimates may re°ect neither the usual nor the unusual days patterns. On the other hand, portfolios constructed using robust approaches are able to capture just the dynamics of the usual days, which constitute the majority of the business days. In this paper we propose an statistical model and a robust estimation procedure to obtain an e±cient frontier which would take into account the behavior of both the usual and most of the atypical days. We show, using real data and simulations, that portfolios constructed in this way require less frequent rebalancing, and may yield higher expected returns for any risk level.

Cálculo do Value at Risk (VaR) para o Ibovespa, pós crise de 2008, por meio dos modelos de heterocedasticidade condicional (GARCH) e de volatilidade estocástica (Local Scale Model - LSM)

O objetivo deste estudo é propor a implementação de um modelo estatístico para cálculo da volatilidade, não difundido na literatura brasileira, o modelo de escala local (LSM), apresentando suas vantagens e desvantagens em relação aos modelos habitualmente utilizados para mensuração de risco. Para estimação dos parâmetros serão usadas as cotações diárias do Ibovespa, no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014, e para a aferição da acurácia empírica dos modelos serão realizados testes fora da amostra, comparando os VaR obtidos para o período de janeiro a dezembro de 2014. Foram introduzidas variáveis explicativas na tentativa de aprimorar os modelos e optou-se pelo correspondente americano do Ibovespa, o índice Dow Jones, por ter apresentado propriedades como: alta correlação, causalidade no sentido de Granger, e razão de log-verossimilhança significativa. Uma das inovações do modelo de escala local é não utilizar diretamente a variância, mas sim a sua recíproca, chamada de “precisão” da série, que segue uma espécie de passeio aleatório multiplicativo. O LSM captou todos os fatos estilizados das séries financeiras, e os resultados foram favoráveis a sua utilização, logo, o modelo torna-se uma alternativa de especificação eficiente e parcimoniosa para estimar e prever volatilidade, na medida em que possui apenas um parâmetro a ser estimado, o que representa uma mudança de paradigma em relação aos modelos de heterocedasticidade condicional.

Probabilidade de financiamento por cartões de crédito híbridos

Esta pesquisa tem o objetivo de identificar as variáveis e sua influência na propensão à aquisição de crédito pessoal, propondo um modelo estatístico de propensão ao financiamento por cartões de crédito híbridos para maximização de contratação de crédito e otimização dos esforços de marketing. O estudo descritivo pode gerar insights para a compreensão da expansão do crédito ao consumo, sobretudo num contexto de escassez de opções de financiamento e limitação no canal de distribuição. Foram usados dados de uma base de clientes de uma instituição financeira com variáveis sócio demográficas e transacionai, e o modelo matemático foi seguido da validação de sua capacidade preditiva.

Uma investigação sobre o impacto dos accruals na variabilidade dos resultados nos diferentes contrastes cross-sectional nas firmas brasileiras de capital aberto

Esta dissertação tem como objetivo principal investigar o impacto dos accruals na variabilidade dos resultados corporativos (EVAR) que influenciam a aplicação prática do income smoothing nas firmas brasileiras de capital aberto. Inicialmente, é demonstrada a importância das demonstrações contábeis que devem ser evidenciadas em cumprimento aos princípios contábeis geralmente aceitos. Sua evidenciação deve representar a realidade econômico-financeira da firma para o processo de tomada de decisão dos acionistas e credores. Porém, em determinados momentos, os gestores se sentem motivados a praticar o gerenciamento dos resultados contábeis na tentativa de reduzir a variabilidade dos lucros por meio da utilização dos accruals. Os accruals correspondem à diferença entre o lucro líquido e o fluxo de caixa operacional. Nesse processo de redução da volatilidade dos resultados, os gestores se utilizam da prática do income smoothing procurando reduzir eventuais distorções no preço das ações da firma. A amostra neste estudo é composta por um grupo de 163 firmas de capital aberto listadas na Bovespa e que apresentaram informações financeiras no intervalo de 2000 a 2007, categorizadas por setores através de dados obtidos na Economática. O modelo estatístico utilizado na pesquisa foi a análise de regressão para explicar os diferentes modelos de cross-sectional. Os resultados desta pesquisa indicam que os accruals são significativos para explicar a variabilidade dos resultados corporativos (EVAR) de empresas brasileiras. Além disso, nossos resultados sugerem que o modelo estrutural de identificação do EVAR nas empresas brasileiras deve ser explicado por variáveis não contábeis diferentes das que são apresentadas pelas firmas norte-americanas.

Dual resource transfers and interruption in external debt service

Externai debt service requires a dual resource transfer. Trade surpluses have to be generated in order to make foreign exchange revenues available for debt repayment. In addition, with developing countries' externai debt being largely a public liability, debt service requires that resources can be effectively transferred from the private to the public sector. This paper derives a statistical model for dealing with dual constraints in the presence of binary dependent variables and applies it to the dual resource transfer problem. The results from the estimation of the model for a sample of 31 middle-income developing countries in the period of 1980 to 1990, strongly support the hypothesis that both externai and fiscal constraints are important in explaining externai debt service disruptions.

Factors affecting the technical efficiency of production of the Brazilian banking system : a comparison of four statistical models in the context of data envelopment analysis

This paper uses an output oriented Data Envelopment Analysis (DEA) measure of technical efficiency to assess the technical efficiencies of the Brazilian banking system. Four approaches to estimation are compared in order to assess the significance of factors affecting inefficiency. These are nonparametric Analysis of Covariance, maximum likelihood using a family of exponential distributions, maximum likelihood using a family of truncated normal distributions, and the normal Tobit model. The sole focus of the paper is on a combined measure of output and the data analyzed refers to the year 2001. The factors of interest in the analysis and likely to affect efficiency are bank nature (multiple and commercial), bank type (credit, business, bursary and retail), bank size (large, medium, small and micro), bank control (private and public), bank origin (domestic and foreign), and non-performing loans. The latter is a measure of bank risk. All quantitative variables, including non-performing loans, are measured on a per employee basis. The best fits to the data are provided by the exponential family and the nonparametric Analysis of Covariance. The significance of a factor however varies according to the model fit although it can be said that there is some agreements between the best models. A highly significant association in all models fitted is observed only for nonperforming loans. The nonparametric Analysis of Covariance is more consistent with the inefficiency median responses observed for the qualitative factors. The findings of the analysis reinforce the significant association of the level of bank inefficiency, measured by DEA residuals, with the risk of bank failure.

Automatic model selection for forecasting brazilian stock returns

This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We nd that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.

Automatic model selection for forecasting Brazilian stock returns

This study aims to contribute on the forecasting literature in stock return for emerging markets. We use Autometrics to select relevant predictors among macroeconomic, microeconomic and technical variables. We develop predictive models for the Brazilian market premium, measured as the excess return over Selic interest rate, Itaú SA, Itaú-Unibanco and Bradesco stock returns. We find that for the market premium, an ADL with error correction is able to outperform the benchmarks in terms of economic performance. For individual stock returns, there is a trade o between statistical properties and out-of-sample performance of the model.

Speculative bubbles and contagion: analysis of volatility's clusters during the DotCom bubble based on the dynamic conditional correlation model

Reviewing the de nition and measurement of speculative bubbles in context of contagion, this paper analyses the DotCom bubble in American and European equity markets using the dynamic conditional correlation (DCC) model proposed by (Engle and Sheppard 2001) as on one hand as an econometrics explanation and on the other hand the behavioral nance as an psychological explanation. Contagion is de ned in this context as the statistical break in the computed DCCs as measured by the shifts in their means and medians. Even it is astonishing, that the contagion is lower during price bubbles, the main nding indicates the presence of contagion in the di¤erent indices among those two continents and proves the presence of structural changes during nancial crisis