6 resultados para common factors

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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This paper constructs new business cycle indices for Argentina, Brazil, Chile, and Mexico based on common dynamic factors extracted from a comprehensive set of sectoral output, external trade, fiscal and financial variables. The analysis spans the 135 years since the insertion of these economies into the global economy in the 1870s. The constructed indices are used to derive a business cyc1e chronology for these countries and characterize a set of new stylized facts. In particular, we show that ali four countries have historically displayed a striking combination of high business cyc1e volatility and persistence relative to advanced country benchmarks. Volatility changed considerably over time, however, being very high during early formative decades through the Great Depression, and again during the 1970s and ear1y 1980s, before declining sharply in three of the four countries. We also identify a sizeable common factor across the four economies which variance decompositions ascribe mostly to foreign interest rates and shocks to commodity terms of trade.

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In this paper we construct common-factor portfolios using a novel linear transformation of standard factor models extracted from large data sets of asset returns. The simple transformation proposed here keeps the basic properties of the usual factor transformations, although some new interesting properties are further attached to them. Some theoretical advantages are shown to be present. Also, their practical importance is confirmed in two applications: the performance of common-factor portfolios are shown to be superior to that of asset returns and factors commonly employed in the finance literature.

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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.

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Este trabalho analisa a importância dos fatores comuns na evolução recente dos preços dos metais no período entre 1995 e 2013. Para isso, estimam-se modelos cointegrados de VAR e também um modelo de fator dinâmico bayesiano. Dado o efeito da financeirização das commodities, DFM pode capturar efeitos dinâmicos comuns a todas as commodities. Além disso, os dados em painel são aplicados para usar toda a heterogeneidade entre as commodities durante o período de análise. Nossos resultados mostram que a taxa de juros, taxa efetiva do dólar americano e também os dados de consumo têm efeito permanente nos preços das commodities. Observa-se ainda a existência de um fator dinâmico comum significativo para a maioria dos preços das commodities metálicas, que tornou-se recentemente mais importante na evolução dos preços das commodities.

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The past decade has wítenessed a series of (well accepted and defined) financial crises periods in the world economy. Most of these events aI,"e country specific and eventually spreaded out across neighbor countries, with the concept of vicinity extrapolating the geographic maps and entering the contagion maps. Unfortunately, what contagion represents and how to measure it are still unanswered questions. In this article we measure the transmission of shocks by cross-market correlation\ coefficients following Forbes and Rigobon's (2000) notion of shift-contagion,. Our main contribution relies upon the use of traditional factor model techniques combined with stochastic volatility mo deIs to study the dependence among Latin American stock price indexes and the North American indexo More specifically, we concentrate on situations where the factor variances are modeled by a multivariate stochastic volatility structure. From a theoretical perspective, we improve currently available methodology by allowing the factor loadings, in the factor model structure, to have a time-varying structure and to capture changes in the series' weights over time. By doing this, we believe that changes and interventions experienced by those five countries are well accommodated by our models which learns and adapts reasonably fast to those economic and idiosyncratic shocks. We empirically show that the time varying covariance structure can be modeled by one or two common factors and that some sort of contagion is present in most of the series' covariances during periods of economical instability, or crisis. Open issues on real time implementation and natural model comparisons are thoroughly discussed.

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This paper deals with the subject of mitigating high ‘Equity Capital’ Risk Exposure to ‘Small Cap’ Sector in India. Institutional investors in India are prone to be risk averse when it comes to investing in the small cap sector in India as they find the companies risky and volatile. This paper will help analyse ‘Key Factors of success’ for ‘Institutional Investors’ whilst investing in Small Cap sector in India as some of these Indian small cap stocks offer handsome returns despite economic downturn. This paper has been harnessed carefully under the influence of expert investors, which includes Benjamin Graham (Security Analysis); Warren Buffet; Philip Fisher (Common Stocks and Uncommon Profits); and Aswath Damodaran.