Bank networks and firm credit: an agent based model approach

Starting from the idea that economic systems fall into complexity theory, where its many agents interact with each other without a central control and that these interactions are able to change the future behavior of the agents and the entire system, similar to a chaotic system we increase the model of Russo et al. (2014) to carry out three experiments focusing on the interaction between Banks and Firms in an artificial economy. The first experiment is relative to Relationship Banking where, according to the literature, the interaction over time between Banks and Firms are able to produce mutual benefits, mainly due to reduction of the information asymmetry between them. The following experiment is related to information heterogeneity in the credit market, where the larger the bank, the higher their visibility in the credit market, increasing the number of consult for new loans. Finally, the third experiment is about the effects on the credit market of the heterogeneity of prices that Firms faces in the goods market.

Ensaios sobre inflação e política monetária

Esta tese tem por objetivo principal o estudo da relação entre atividade econômica, inflação e política monetária no tocante a três aspectos importantes. O primeiro, a perspectiva histórica da evolução da relação entre atividade e inflação no pensamento econômico. O segundo, a análise da dinâmica inflacionária utilizando um modelo com fundamentação microeconômica, no caso a curva de Phillips Novo-Keynesiana, com uma aplicação ao caso brasileiro. O terceiro, a avaliação da eficiência dos mecanismos de sinalização de política monetária utilizados pelo Banco Central no Brasil com base nos movimentos na estrutura a termo da taxa de juros com a mudança da meta da Selic. O elemento central que une estes ensaios é a necessidade do formulador de política econômica compreender o impacto significativo das ações de política monetária na definição do curso de curto prazo da economia real para atingir seus objetivos de aliar crescimento econômico com estabilidade de preços. Os resultados destes ensaios indicam que o modelo Novo-Keynesiano, resultado de um longo desenvolvimento na análise econômica, constitui-se numa ferramenta valiosa para estudar a relação entre atividade e inflação. Uma variante deste modelo foi empregada para estudar com relativo sucesso a dinâmica inflacionária no Brasil, obtendo valores para rigidez da economia próximos ao comportamento observado em pesquisas de campo. Finalmente, foi aliviada a previsibilidade das ações do Banco Central para avaliar o estágio atual de desenvolvimento do sistema de metas no Brasil, através da reação da estrutura a termo de juros às mudanças na meta da taxa básica (Selic). Os resultados indicam que comparando o período de 2003 a 2008 com 2000 a 2003, verificamos que os resultados apontam para o aumento da previsibilidade das decisões do Banco Central. Este fato pode ser explicado por alguns fatores: o aprendizado do público sobre o comportamento do Banco Central; a menor volatilidade econômica no cenário econômico e o aperfeiçoamento dos mecanismos de sinalização e da própria operação do sistema de metas. Comparando-se o efeito surpresa no Brasil com aqueles obtidos por países que promoveram mudanças significativas para aumentar a transparência da política monetária no período de 1990 a 1997, observa-se que o efeito surpresa no Brasil nas taxas de curto prazo reduziu-se significativamente. No período de 2000 a 2003, o efeito surpresa era superior aos de EUA, Alemanha e Reino Unido e era da mesma ordem de grandeza da Itália. No período de 2003 a 2008, o efeito surpresa no Brasil está próximo dos valores dos EUA e Alemanha e inferiores aos da Itália e Reino Unido.

Previsão da estrutura a termo brasileira utilizando de fatores macroeconômicos

Este artigo estuda a previsão da estrutura a termo da taxa de juros brasileira utilizando de fatores comuns extraídos de uma vasta base de séries macroeconômicas. Os períodos para estimação e previsão compreendem o intervalo de Janeiro de 2000 a Maio de 2012. Foram empregas 171 séries mensais para a construção da base. Primeiramente foi implementado o modelo proposto por Moench (2008), no qual a dinâmica da taxa de juros de curto prazo é modelada através de um FAVAR e a estrutura a termo é derivada utilizando-se de restrições implicadas por não arbitragem. A escolha pela adoção deste modelo se deve aos resultados obtidos no estudo original, nos quais tal modelagem apresentou melhor desempenho preditivo para horizontes intermediários e longos quando comparado com benchmarks usuais. Contudo, tais resultados também apresentaram uma deterioração progressiva à medida que as maturidades aumentam, evidenciando uma possível inadequação do modelo para as partes intermediária e longa da curva. A implementação deste modelo para a estrutura a termo brasileira levou a resultados muito similares ao do estudo original. Visando contornar a deterioração mencionada, foi proposta uma modelagem alternativa na qual a dinâmica de cada taxa é modelada conjuntamente com os fatores macroeconômicos, eliminando-se as restrições implicadas por não arbitragem. Tal modelagem proporcionou resultados de previsão amplamente superiores e através dela foi possível confirmar a inadequação descrita. Por fim, também foi realizada a inserção dos fatores macro na dinâmica dos fatores beta do modelo de Diebold e Li (2006), levando a um grande ganho de capacidade preditiva, principalmente para horizontes maiores de previsão.

Precificação de derivativos de taxa de juros utilizando o modelo HJM multifatorial com estrutura de volatilidade não paramétrica

Com o objetivo de precificar derivativos de taxas de juros no mercado brasileiro, este trabalho foca na implementação do modelo de Heath, Jarrow e Morton (1992) em sua forma discreta e multifatorial através de uma abordagem numérica, e, que possibilita uma grande flexibilidade na estimativa da taxa forward sob uma estrutura de volatilidade baseada em fatores ortogonais, facilitando assim a simulação de sua evolução por Monte Carlo, como conseqüência da independência destes fatores. A estrutura de volatilidade foi construída de maneira a ser totalmente não paramétrica baseada em vértices sintéticos que foram obtidos por interpolação dos dados históricos de cotações do DI Futuro negociado na BM&FBOVESPA, sendo o período analisado entre 02/01/2003 a 28/12/2012. Para possibilitar esta abordagem foi introduzida uma modificação no modelo HJM desenvolvida por Brace e Musiela (1994).

Três ensaios sobre política monetária e crédito

In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.

In search of exchange rate predictability : a study about accuracy, consistency, and granger causality of forecasts generated by a Taylor Rule Model

Este estudo investiga o poder preditivo fora da amostra, um mês à frente, de um modelo baseado na regra de Taylor para previsão de taxas de câmbio. Revisamos trabalhos relevantes que concluem que modelos macroeconômicos podem explicar a taxa de câmbio de curto prazo. Também apresentamos estudos que são céticos em relação à capacidade de variáveis macroeconômicas preverem as variações cambiais. Para contribuir com o tema, este trabalho apresenta sua própria evidência através da implementação do modelo que demonstrou o melhor resultado preditivo descrito por Molodtsova e Papell (2009), o “symmetric Taylor rule model with heterogeneous coefficients, smoothing, and a constant”. Para isso, utilizamos uma amostra de 14 moedas em relação ao dólar norte-americano que permitiu a geração de previsões mensais fora da amostra de janeiro de 2000 até março de 2014. Assim como o critério adotado por Galimberti e Moura (2012), focamos em países que adotaram o regime de câmbio flutuante e metas de inflação, porém escolhemos moedas de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Os resultados da nossa pesquisa corroboram o estudo de Rogoff e Stavrakeva (2008), ao constatar que a conclusão da previsibilidade da taxa de câmbio depende do teste estatístico adotado, sendo necessária a adoção de testes robustos e rigorosos para adequada avaliação do modelo. Após constatar não ser possível afirmar que o modelo implementado provém previsões mais precisas do que as de um passeio aleatório, avaliamos se, pelo menos, o modelo é capaz de gerar previsões “racionais”, ou “consistentes”. Para isso, usamos o arcabouço teórico e instrumental definido e implementado por Cheung e Chinn (1998) e concluímos que as previsões oriundas do modelo de regra de Taylor são “inconsistentes”. Finalmente, realizamos testes de causalidade de Granger com o intuito de verificar se os valores defasados dos retornos previstos pelo modelo estrutural explicam os valores contemporâneos observados. Apuramos que o modelo fundamental é incapaz de antecipar os retornos realizados.

On impatience, education, returns, and inequality

In this paper we investiga te the impact of initial wealth anel impatience heterogeneities, as wcll as differential access to financia! markets on povcrty anel inequality, anel cvaluate some mechanisms that could be used to alleviate situations in which these two issues are alarming. To address our qucstion we develop a dynamic stochastic general cquilibrium modo! of educational anel savings choicc with heterogeneous agents, where individuais differ in their initial wealth anel in their discount factor. We find that, in the long run, more patient households tend to be wealthier anel more educated. However, our baseline model is not able to give as much skewness to our income distribution as it is rcquircd. We then propose a novel returns structure based on empírica! observation of heterogeneous returns to different portfolios. This modification solves our previous problem, evidencing the importance of the changes made in explaining the existing levels of inequality. Finally, we introducc two kinds of cash transfers programs- one in which receiving thc benefit is conditional on educating the household's youngster (CCTS) anel one frec of conditionalities (CTS) - in order to evaluate the impact of these programs on the variables of concern1 Wc fine! that both policies have similar qualitativo rcsults. Quantitatively, howcvcr, the CCTS outperforms its unconclitional version in all fielcls analyzecl, revealing itself to be a preferable policy.

Basiléia II e exigência de capital para risco de crédito dos bancos no Brasil

Com a implementação do Acordo de Basiléia II no Brasil, os grandes conglomerados bancários poderão utilizar o chamado modelo IRB (Internal Ratings Based) para cômputo da parcela de risco de crédito da exigência de capital. O objetivo deste trabalho é mensurar a diferença entre o capital mínimo exigido (e, conseqüentemente, do Índice de Basiléia) calculado pela abordagem IRB em relação à regulamentação atual. Para isso, foram estimadas probabilidades de inadimplência (PD) utilizando matrizes de transição construídas a partir dos dados da Central de Risco de Crédito (SCR) do Banco Central do Brasil. Os resultados indicam aumento da exigência de capital, ao contrário do ocorrido nos países do G-10

As competências centrais da Dell : uma avaliação sobre sua aplicabilidade em serviços

O propósito principal deste trabalho foi avaliar como as competências centrais de Dell Inc., que formam a base de sua vantagem competitiva, contribuem ou não para a iniciativa da empresa de ingressar no segmento de prestação de serviços, na indústria da Tecnologia da Informação. Para identificar as competências centrais da Dell Inc. foram utilizados os critérios propostos na teoria Resource Based Model.

Modelo interno de risco de crédito de Basiléia II: possíveis impactos no capital mínimo exigido dos bancos

Com a implementação do Acordo de Basiléia II no Brasil, os grandes conglomerados bancários poderão utilizar o chamado modelo IRB (Internal Ratings Based) para cômputo da parcela de risco de crédito da exigência de capital. O objetivo desta dissertação é mensurar a diferença entre o capital mínimo exigido (e, conseqüentemente, do Índice de Basiléia) calculado pela abordagem IRB em relação à regulamentação atual. Para isso, foram estimadas probabilidades de inadimplência (PD) utilizando matrizes de transição construídas a partir dos dados da Central de Risco de Crédito (SCR) do Banco Central do Brasil. Os resultados indicam aumento da exigência de capital, ao contrário do ocorrido nos países do G-10.

Pricing and hedging of oil futures : a unifying approach

We develop and empirically test a continuous time equilibrium model for the pricing of oil futures. The model provides a link between no-arbitrage models and expectation oriented models. It highlights the role of inventories for the identification of different pricing regimes. In an empirical study the hedging performance of our model is compared with five other one- and two-factor pricing models. The hedging problem considered is related to Metallgesellschaft´s strategy to hedge long-term forward commitments with short-term futures. The results show that the downside risk distribution of our inventory based model stochastically dominates those of the other models.

Crowdfunding no Brasil: uma análise sobre as motivações de quem participa

Este trabalho procurou investigar as motivações para a participação de apoiadores no modelo de recompensa de crowdfunding no Brasil, sob a luz dos aspectos encontrados na pesquisa americana de Gerber e Hui (2014). Como a participação nesse modelo é voluntária, entendeu- se ser importante compreender os motivos que levam pessoas a apoiarem projetos. Acredita- se que este trabalho tenha atingido o que foi por ele proposto, deixando contribuições em diversos sentidos. A fim de aprofundar o entendimento desse novo fenômeno social, apresentou-se uma pesquisa qualitativa fundamentada em um estudo de caso múltiplo, em que os apoiadores eram a unidade de análise, nas três maiores plataformas de crowdfunding do Brasil: Queremos, Catarse e Benfeitoria. E, como fonte de informações para esta metodologia, optou-se pelo método qualitativo de entrevistas em profundidade com os elementos da unidade de análise. Foram realizadas 11 entrevistas com apoiadores, sendo 06 homens e 05 mulheres. O trabalho também teve o objetivo de conhecer melhor o cenário nacional desse mercado, a partir de entrevistas em profundidade com os fundadores das plataformas e um heavy user (mais de 140 projetos apoiados) do modelo. Após a consolidação e análise dos dados obtidos, verificou-se a presença das motivações encontradas nos estudos de Gerber (GERBER e HUI, 2014), porém com algumas ressalvas quanto a motivação “Fazer parte de uma comunidade”, explicitada a seguir. A pesquisa qualitativa refinou substancialmente a compreensão do que motiva apoiadores a participar de crowdfunding, incluindo aspectos importantes que devem ser levados em consideração quanto a práticas do mercado. Ao final, as conclusões e implicações deste estudo foram detalhadamente apresentadas.

The role of no-arbitrage on forecasting: lessons from a parametric term structure model

Parametric term structure models have been successfully applied to innumerous problems in fixed income markets, including pricing, hedging, managing risk, as well as studying monetary policy implications. On their turn, dynamic term structure models, equipped with stronger economic structure, have been mainly adopted to price derivatives and explain empirical stylized facts. In this paper, we combine flavors of those two classes of models to test if no-arbitrage affects forecasting. We construct cross section (allowing arbitrages) and arbitrage-free versions of a parametric polynomial model to analyze how well they predict out-of-sample interest rates. Based on U.S. Treasury yield data, we find that no-arbitrage restrictions significantly improve forecasts. Arbitrage-free versions achieve overall smaller biases and Root Mean Square Errors for most maturities and forecasting horizons. Furthermore, a decomposition of forecasts into forward-rates and holding return premia indicates that the superior performance of no-arbitrage versions is due to a better identification of bond risk premium.

Evaluating the existence of structural change in the brazilian term structure of interest: evidence based on cointegration models with structural break

This paper investigates whether there is evidence of structural change in the Brazilian term structure of interest rates. Multivariate cointegration techniques are used to verify this evidence. Two econometrics models are estimated. The rst one is a Vector Autoregressive Model with Error Correction Mechanism (VECM) with smooth transition in the deterministic coe¢ cients (Ripatti and Saikkonen [25]). The second one is a VECM with abrupt structural change formulated by Hansen [13]. Two datasets were analysed. The rst one contains a nominal interest rate with maturity up to three years. The second data set focuses on maturity up to one year. The rst data set focuses on a sample period from 1995 to 2010 and the second from 1998 to 2010. The frequency is monthly. The estimated models suggest the existence of structural change in the Brazilian term structure. It was possible to document the existence of multiple regimes using both techniques for both databases. The risk premium for di¤erent spreads varied considerably during the earliest period of both samples and seemed to converge to stable and lower values at the end of the sample period. Long-term risk premiums seemed to converge to inter-national standards, although the Brazilian term structure is still subject to liquidity problems for longer maturities.

KittyCat: a cognitive model of structure-form discovery

Cognition is a core subject to understand how humans think and behave. In that sense, it is clear that Cognition is a great ally to Management, as the later deals with people and is very interested in how they behave, think, and make decisions. However, even though Cognition shows great promise as a field, there are still many topics to be explored and learned in this fairly new area. Kemp & Tenembaum (2008) tried to a model graph-structure problem in which, given a dataset, the best underlying structure and form would emerge from said dataset by using bayesian probabilistic inferences. This work is very interesting because it addresses a key cognition problem: learning. According to the authors, analogous insights and discoveries, understanding the relationships of elements and how they are organized, play a very important part in cognitive development. That is, this are very basic phenomena that allow learning. Human beings minds do not function as computer that uses bayesian probabilistic inferences. People seem to think differently. Thus, we present a cognitively inspired method, KittyCat, based on FARG computer models (like Copycat and Numbo), to solve the proposed problem of discovery the underlying structural-form of a dataset.