17 resultados para VECM
em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV
Resumo:
Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.
Resumo:
Reduced form estimation of multivariate data sets currently takes into account long-run co-movement restrictions by using Vector Error Correction Models (VECM' s). However, short-run co-movement restrictions are completely ignored. This paper proposes a way of taking into account short-and long-run co-movement restrictions in multivariate data sets, leading to efficient estimation of VECM' s. It enables a more precise trend-cycle decomposition of the data which imposes no untested restrictions to recover these two components. The proposed methodology is applied to a multivariate data set containing U.S. per-capita output, consumption and investment Based on the results of a post-sample forecasting comparison between restricted and unrestricted VECM' s, we show that a non-trivial loss of efficiency results whenever short-run co-movement restrictions are ignored. While permanent shocks to consumption still play a very important role in explaining consumption’s variation, it seems that the improved estimates of trends and cycles of output, consumption, and investment show evidence of a more important role for transitory shocks than previously suspected. Furthermore, contrary to previous evidence, it seems that permanent shocks to output play a much more important role in explaining unemployment fluctuations.
Resumo:
O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.
Resumo:
Esta tese discute a dívida cambial doméstica do setor público brasileiro entre 1995 e 2004. Argumenta-se que a origem dessa dívida não está relacionada à busca de uma composição ótima da dívida pública, mas sim a objetivos de política cambial. O caso dos tesobonos mexicanos é analisado como precedente para o caso brasileiro, ressaltando-se três peculiaridades: o prazo médio dos títulos cambiais; a concentração da dívida pública mexicana no mercado internacional; e a importância dos não-residentes entre os detentores. O caso brasileiro foi apresentado a partir de uma perspectiva histórica, desde a introdução das ORTN com cláusula de correção cambial, no fim dos anos sessenta. Foi realizada uma tentativa de reconstrução da trajetória da dívida mobiliária cambial até o período recente. Levando-se em consideração que os objetivos desse instrumento estão concentrados na política cambial, foi feita uma breve resenha da literatura sobre os determinantes da taxa de câmbio, começando por Meese e Rogoff (1983), que introduziram a idéia de que um passeio aleatório é melhor previsor do câmbio que os modelos baseados em fundamentos macroeconômicos. É feita também uma breve revisão da literatura sobre intervenção no câmbio, que é farta em trabalhos para países desenvolvidos e escassa no que se refere aos países emergentes. A colocação de títulos indexados ao câmbio é tratada como intervenção, avaliando-se seus efeitos sobre a taxa de câmbio e sua volatilidade. No exercício econométrico, foi construída uma base de dados diários de endividamento cambial doméstico, através da agregação dos leilões primários de títulos e de swaps emitidos entre 1991 e 2004. O impacto da dívida cambial sobre o câmbio foi estimado, para os períodos de câmbio administrado (1995-1999) e de câmbio flutuante (1999-2004), através de um Modelo Vetorial de Correção de Erro (VECM). As elasticidades estimadas apresentaram uma possível ocorrência de simultaneidade, que foi detectada através de um teste de causalidade de Granger. Esse teste revelou uma causação bi-direcional de tipo feedback. As estimações estão sujeitas a heterocedasticidade, que foi corrigida através da estimação de um GARCH. Este revelou que a elasticidade do câmbio em relação à intervenção com dívida cambial é de -0,17 no câmbio administrado e de -2,15 no câmbio flutuante.
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Esta dissertação tem como objetivo analisar a relação entre infra-estrutura e produtividade total dos fatores (PTF) no Brasil e em outros países da América Latina ¿ Argentina, Chile e México. Primeiramente, foi estimado o impacto da relação capital público-privado sobre a produtividade brasileira. Para tanto, utilizou-se um VECM de maneira a investigar a interação entre essas variáveis tanto no longo prazo como no curto (médio). De fato, comprovou-se que essa relação de complementaridade (capital público-privado) ajuda a explicar a trajetória da PTF de 1950 a 2000. Além disso, a análise de curto (médio) prazo indicou que choques (positivos) nesta relação têm um impacto significativo sobre a PTF, mas o contrário não ocorre. Posteriormente, foi testada a hipótese de cointegração entre as medidas físicas de estoques de infra-estrutura (energia elétrica, rodovias e telefonia) e PTF para os países mencionados, através de duas metodologias ¿ procedimento de Johansen e teste de Saikkonen e Lütkepohl (S&L). As elasticidades estimadas sugerem que os setores de energia e rodovias têm uma influência positiva sobre a PTF, portanto, sobre o crescimento econômico de longo prazo. O setor de telefonia não apresentou resultados robustos de cointegração com a produtividade, o que pode indicar um efeito menos expressivo deste setor sobre o crescimento econômico.
Resumo:
A pesquisa teve como objetivo analisar a relação entre consumo e renda agregados das famílias no Brasil para os últimos 60 anos. Para realizar esta análise, foi utilizado a metodologia econométrica sugerida por Bierens e Martins (2010), que consiste na estimação de Vetor Autoregressivo com Mecanismo de Correção de Erros (VECM) similar ao modelo proposto por Johansen (1988), porém permitindo que vetor de cointegração varie ao longo do tempo. Este modelo estimado mostrou-se melhor comparado à análise tradicional de Johansen (1988).
Resumo:
O trabalho tem como objetivo analisar a relação entre consumo e renda agregados das famílias no Brasil para os últimos 60 anos. Para realizar esta análise, foi utilizado a metodologia econométrica construída por Bierens e Martins (2010), que consiste na estimação de Vetor Autoregressivo com Mecanismo de Correção de Erros (VECM) similar ao modelo proposto por Johansen (1988), porém permitindo que o vetor de cointegração varie ao longo do tempo. Este modelo estimado mostrou-se melhor comparado a análise tradicional de Johansen (1988). Os resultados obtidos neste trabalho sugerem que a dinâmica do consumo e da renda variou ao longo do período amostral e que o consumo brasileiro parece não ser bem descrito por um passeio aleatório.
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Este trabalho, com base na literatura teórica e empírica que trata da taxa de câmbio real, tem como objetivo investigar, por meio da estimação de um modelo de correção de erros, as principais variáveis que afetaram a taxa de câmbio real no período 1999/2010. A amostra utilizada começa com a implementação do regime de metas de inflação pelo Banco Central do Brasil (BCB) e pela adoção do câmbio flexível. O modelo de correção dos erros (VECM) foi estimado para duas taxas de câmbio reais efetivas, uma deflacionada pelo IPCA (Índice de Preço ao Consumidor Amplo) e outra pelo IPA (Índice de Preço no Atacado). Os resultados apontam que as principais variáveis que afetaram a taxa de câmbio real de equilíbrio no longo prazo foram: diferencial de juros, gastos do governo, produtividade, termos de troca, transações correntes e dívida externa total.
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O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores.
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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.
Resumo:
O problema da identificação de equações de oferta e demanda de crédito para verificação da existência do canal de crédito tem sido sendo bastante discutido nas últimas décadas. Este trabalho avalia a estratégia de identificação via estimação de um modelo de um Modelo Vetorial de Correção de Erros para determinar a relevância do canal de crédito no Brasil. Foram utilizados dados agregados mensais compreendendo o período de 2001 até 2010.
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Motivados pelo debate envolvendo modelos estruturais e na forma reduzida, propomos nesse artigo uma abordagem empírica com o objetivo de ver se a imposição de restrições estruturais melhoram o poder de previsibilade vis-a-vis modelos irrestritos ou parcialmente restritos. Para respondermos nossa pergunta, realizamos previsões utilizando dados agregados de preços e dividendos de ações dos EUA. Nesse intuito, exploramos as restrições de cointegração, de ciclo comum em sua forma fraca e sobre os parâmetros do VECM impostas pelo modelo de Valor Presente. Utilizamos o teste de igualdade condicional de habilidade de previsão de Giacomini e White (2006) para comparar as previsões feitas por esse modelo com outros menos restritos. No geral, encontramos que os modelos com restrições parciais apresentaram os melhores resultados, enquanto o modelo totalmente restrito de VP não obteve o mesmo sucesso.
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The thesis at hand adds to the existing literature by investigating the relationship between economic growth and outward foreign direct investments (OFDI) on a set of 16 emerging countries. Two different econometric techniques are employed: a panel data regression analysis and a time-series causality analysis. Results from the regression analysis indicate a positive and significant correlation between OFDI and economic growth. Additionally, the coefficient for the OFDI variable is robust in the sense specified by the Extreme Bound Analysis (EBA). On the other hand, the findings of the causality analysis are particularly heterogeneous. The vector autoregression (VAR) and the vector error correction model (VECM) approaches identify unidirectional Granger causality running either from OFDI to GDP or from GDP to OFDI in six countries. In four economies causality among the two variables is bidirectional, whereas in five countries no causality relationship between OFDI and GDP seems to be present.
Resumo:
Esta dissertação tem como objetivo a estimação e comparação entre modelos VECM com a abordagem de modelos TVECM, na modelagem e estudo do desalinhamento cambial e como o ajuste do câmbio real para que procede. Como estratégia a ser abordada serão considerados modelos de correção de erros com características distintas. Utilizaremos como abordagem linear a técnica de cointegração proposta por Johansen (1988), a abordagem tradicional. Como técnica não linear utilizaremos a abordagem inicialmente proposta por BALKE, FOMBY(1997), que consideram um mecanismo de correção de erros de forma a incorporar características TAR e SETAR. Para a análise da presença ou não de não linearidade na correção de erros entre as séries, foram realizados neste trabalho os testes de Kapetanios, Shin e Snell (2003), Hansen e Seo(2002) e Seo (2006)
Resumo:
Este trabalho tem por objetivo estimar um modelo empírico para relacionar os gastos em publicidade com a receita das firmas, de forma a servir como ferramenta de tomada de decisão, para isso vamos fazer um estudo de caso da indústria de telecomunicações. A Indústria de comunicação (publicidade) no Brasil, segundo dados do IBGE de 2008, é responsável por 4% do PIB, gerando receitas da ordem 115 bilhões de reais. Com 113 mil empresas que geram 711 mil empregos, ocupam 866 mil pessoas e pagam 11,8 bilhões em salários e encargos. No entanto, a maioria dos gestores de marketing declara não ter instrumentos para medir o impacto de suas ações no resultado das empresas. O modelo empírico será estimado tendo como base dados mensais dos serviços de ligações de longa distância nacional da Embratel para o período de janeiro de 2009 até dezembro de 2011. As informações quase sempre não disponíveis, só puderam ser usadas devido ao compromisso de confidencialidade. A partir de técnicas de cointegração, foi calculada a elasticidade de longo prazo da receita em relação aos gastos com publicidade e ao preço, assim com as respectivas velocidades de ajustamento aos desvios de curto prazo. Os resultados sugerem que a receita responde positivamente às variações dos gastos em publicidade, embora o percentual seja relativamente baixo, através do teorema de Dorfman-Steiner conseguimos indicar que o ponto ótimo da relação entre gastos com publicidade e a receita seria de aproximadamente 20%, respeitadas as limitações do modelo.