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.

On equilibrium prices in continuous time

We combine general equilibrium theory and théorie générale of stochastic processes to derive structural results about equilibrium state prices.

“Ombro-cabeça-ombro”: testando a lucratividade do padrão gráfico de análise técnica no mercado de ações brasileiro

A partir de uma adaptação da metodologia de Osler e Chang (1995), este trabalho avalia, empiricamente, a lucratividade de estratégias de investimento baseadas na identificação do padrão gráfico de Análise Técnica Ombro-Cabeça-Ombro no mercado de ações brasileiro. Para isso, foram definidas diversas estratégias de investimento condicionais à identificação de padrões Ombro-Cabeça- Ombro (em suas formas padrão e invertida), por um algoritmo computadorizado, em séries diárias de preços de 47 ações no período de janeiro de 1994 a agosto de 2006. Para testar o poder de previsão de cada estratégia, foram construídos intervalos de confiança, a partir da técnica Bootstrap de inferência amostral, consistentes com a hipótese nula de que, baseado apenas em dados históricos, não é possível criar estratégias com retornos positivos. Mais especificamente, os retornos médios obtidos por cada estratégia nas séries de preços das ações, foram comparados àqueles obtidos pelas mesmas estratégias aplicadas a 1.000 séries de preços artificiais - para cada ação - geradas segundo dois modelos de preços de ações largamente utilizados: Random Walk e E-GARCH. De forma geral, os resultados encontrados mostram que é possível criar estratégias condicionais à realização dos padrões Ombro- Cabeça-Ombro com retornos positivos, indicando que esses padrões conseguem capturar nas séries históricas de preços de ações sinais a respeito da sua movimentação futura de preços, que não são explicados nem por um Random Walk e nem por um E-GARCH. No entanto, se levados em consideração os efeitos das taxas e dos custos de transação, dependendo das suas magnitudes, essas conclusões somente se mantêm para o padrão na sua forma invertida

O efeito manada nos fundos de investimento no Brasil: um teste em finanças comportamentais

Utilizando-se de uma amostra de movimentações diárias de fundos de investimento em ações, multimercados e renda fixa no Brasil, por meio de uma metodologia baseada na direção das captações líquidas de um grande número de fundos de investimento, agregados em grupos de investidores de acordo com o porte médio de seu investimento (ricos e pobres), foi encontrada forte evidência da ocorrência de efeito manada de forma heterogênea entre diferentes grupos de investidores, sendo que a intensidade do efeito manada varia de acordo com o porte do investidor, tipo de fundo e com a época. Também foi testado um viés de heurística: a ancoragem de preço, que supõe que após uma nova máxima ou mínima histórica nos preços das ações, haverá uma movimentação anormal de investidores, que acreditam ser este evento um indicador sobre os preços futuros. Encontrou-se evidência de que este fenômeno ocorre em diferentes tipos de fundos de investimento, não apenas os fundos de investimento em ações, e que tem maior impacto quando há uma nova mínima do que quando há uma cotação recorde no índice Ibovespa. Entretanto, o poder de explicação deste viés sobre o efeito manada é pequeno, e há uma série de variáveis ainda não exploradas que têm maior poder de explicação sobre o efeito manada. Desta maneira, este estudo encontrou evidências de que os pressupostos de finanças comportamentais de que a informação e as expectativas dos investidores não são homogêneas, e que os investidores são influenciáveis pelas decisões de outros investidores, estão corretos, mas que há fraca evidência que o viés de heurística de ancoragem de preço tenha papel relevante no comportamento dos investidores.

Dynamic hedging in Markov regimes

This dissertation proposes a bivariate markov switching dynamic conditional correlation model for estimating the optimal hedge ratio between spot and futures contracts. It considers the cointegration between series and allows to capture the leverage efect in return equation. The model is applied using daily data of future and spot prices of Bovespa Index and R$/US$ exchange rate. The results in terms of variance reduction and utility show that the bivariate markov switching model outperforms the strategies based ordinary least squares and error correction models.

Essays on international prices and the subjacent market structure

Esta tese utiliza a informação contida em preços internacionais para identificar parâmetros de modelos de comércio sob competição imperfeita, desta forma permitindo inferência sobre o comportamento das exportações, sobre os ganhos de troca da abertura comercial e sobre a variedade de bens produzidos domesticamente. Em primeiro lugar, investigamos o repasse cambial, no longo prazo, para os preços praticados por exportadores brasileiros. O foco no longo prazo permite controlar os efeitos da rigidez de preço no curto prazo, de maneira que o repasse incompleto evidencie competição imperfeita com preços flexíveis. Em segundo lugar, calculamos os ganhos de troca de novas variedades de bens importados baseando-nos em estimativas para as elasticidades de substituição desagregadas. Finalmente, qualificamos a ênfase da literatura de comércio em ganhos de eficiência no lugar de ganhos de variedade, demonstrando que a variedade de bens produzidos domesticamente se amplia após aberturas comerciais desde que as firmas tenham uma margem de decisão em bens intermediários ou na qualificação da mão de obra.

Reinsurance in Brazil: what happened to prices?

Neste estudo investigamos a mudança no Brasil de um mercado fechado monopolista de resseguros para um mercado aberto. O foco tem sido sobre os prêmios, como a queda nos preços foi um dos benefícios mais antecipados da nova estrutura do mercado. Para comparar os preços de resseguro entre mercados o Índice Combinado foi usado. Ao comparar o Brasil ao Resto do Mundo, Índices Combinados significativamente menores foram observados para 2001 - 2007. No período 2008 - 2010, após a abertura, parece ter sido uma convergência dos Índices Combinados com os níveis no mundo. Confirma que os preços de resseguro eram altos no passado, e que ocorreu uma queda nos preços desde a abertura. No entanto estas conclusões devem ser tratados com alguma precaução uma vez que apenas 2,5 anos de experiência está disponível desde a abertura do mercado e outros fatores podem ter influenciado a evolução dos preços observados.

Títulos públicos indexados à inflação e a ancoragem das expectativas no Brasil

O objetivo deste trabalho é investigar a ancoragem das expectativas de inflação de longo prazo no Brasil, medidas por intermédio das taxas de inflação implícitas nos títulos indexados ao IPCA. Para isso, são extraídas as curvas de juros reais e nominais dos preços do mercado secundário de títulos públicos, e uma vez de posse destes valores, são calculadas as taxas de inflação implícitas observadas diariamente no mercado brasileiro. Utilizando um modelo simples, estimado por Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) robusto, testa-se a sensibilidade de alguns vértices das taxas de inflação implícita em relação às variações mensais de indicadores macroeconômicos relevantes para a trajetória de curto prazo da inflação e política monetária. Desta maneira, pretende-se avaliar se o comportamento da inflação implícita nos preços de mercado dos títulos públicos pode oferecer evidências de que as expectativas estão bem ancoradas no Brasil, no âmbito do regime de metas de inflação.

Using common features to understand the behavior of metal-commodity prices and forecast them at different horizons

The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual horizons. The data to be used consists of metal-commodity prices in a monthly frequency from 1957 to 2012 from the International Financial Statistics of the IMF on individual metal series. We will also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009) , which are available for download. Regarding short- and long-run comovement, we will apply the techniques and the tests proposed in the common-feature literature to build parsimonious VARs, which possibly entail quasi-structural relationships between different commodity prices and/or between a given commodity price and its potential demand determinants. These parsimonious VARs will be later used as forecasting models to be combined to yield metal-commodity prices optimal forecasts. Regarding out-of-sample forecasts, we will use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates to forecast the returns and prices of metal commodities. With the forecasts of a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we will apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. The main contribution of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding forecasting, we show that models incorporating (short-run) commoncycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation. Still, in most cases, forecast combination techniques outperform individual models.

Non-durable consumption and real-estate prices in Brazil: panel-data analysis at the state level

Housing is an important component of wealth for a typical household in many countries. The objective of this paper is to investigate the effect of real-estate price variation on welfare, trying to close a gap between the welfare literature in Brazil and that in the U.S., the U.K., and other developed countries. Our first motivation relates to the fact that real estate is probably more important here than elsewhere as a proportion of wealth, which potentially makes the impact of a price change bigger here. Our second motivation relates to the fact that real-estate prices boomed in Brazil in the last five years. Prime real estate in Rio de Janeiro and São Paulo have tripled in value in that period, and a smaller but generalized increase has been observed throughout the country. Third, we have also seen a recent consumption boom in Brazil in the last five years. Indeed, the recent rise of some of the poor to middle-income status is well documented not only for Brazil but for other emerging countries as well. Regarding consumption and real-estate prices in Brazil, one cannot imply causality from correlation, but one can do causal inference with an appropriate structural model and proper inference, or with a proper inference in a reduced-form setup. Our last motivation is related to the complete absence of studies of this kind in Brazil, which makes ours a pioneering study. We assemble a panel-data set for the determinants of non-durable consumption growth by Brazilian states, merging the techniques and ideas in Campbell and Cocco (2007) and in Case, Quigley and Shiller (2005). With appropriate controls, and panel-data methods, we investigate whether house-price variation has a positive effect on non-durable consumption. The results show a non-negligible significant impact of the change in the price of real estate on welfare consumption), although smaller then what Campbell and Cocco have found. Our findings support the view that the channel through which house prices affect consumption is a financial one.

Empréstimo de ações no Brasil

Este trabalho investiga a atividade de empréstimo de ações no Brasil e sua conexão com operações de venda a descoberto em bolsa de valores. Descreve a organização do mercado, identifica fatores que determinam o nível de empréstimos e analisa os efeitos na eficiência da formação de preços das ações. Conclui que os vendedores atuam como contrários e que a atividade tem relação direta com o volume de negociação e inversa com a amplitude diária dos preços. Períodos de lock up e estabilização, esses após os IPOs, e o que antecede às ofertas subsequentes também influenciam o saldo de empréstimos, assim como a arbitragem tributária na distribuição, pelas empresas, de juros sobre capital próprio que tem efeito disruptivo sobre os preços das ações. Investidores a descoberto posicionam-se de modo a auferir excesso de retornos negativos e preferem ações com betas mais elevados. Os resultados também demonstram que o acréscimo de posições long-short a portfólio de investimento já existente aumentaria o retorno e reduziria o risco de mercado. Sobre a eficiência do mercado brasileiro, o estudo mostra que os preços das ações com saldos elevados de empréstimos ajustam-se com mais rapidez aos movimentos do mercado do que aquelas com menor saldo. O trabalho contribui, ainda, com recomendações pontuais para alterações da regulação e da organização operacional da atividade no País.

Atraso no ajuste de preços das ações de baixa liquidez no mercado brasileiro: autocorrelações cruzadas e previsibilidade dos retornos das ações

Esta dissertação investigou, no mercado brasileiro, se o atraso no ajuste de preços das ações de baixa liquidez gera previsibilidade do retorno dessas ações quando comparadas às mais líquidas. O interesse estava em confrontar os resultados com os existentes na literatura internacional que apresentavam esse efeito. Para tanto, utilizamos a metodologia proposta no artigo “Trading volume and cross-autocorrelations in stock returns”, de Chordia e Swaminathan (2000), onde foi analisada a Bolsa de Valores de Nova York (NYSE). Verificamos que, na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), uma vez controlados pelo tamanho das empresas, os retornos, sejam diários ou semanais, de portfólios com maior liquidez antecipam os retornos dos portfólios de menor liquidez, mais explicitamente nos quartis com pequenas e médias empresas. Os efeitos de não sincronia nas negociações e as autocorrelações próprias não são suficientes para explicar os padrões de antecipação-defasagem observados nos retornos das ações, já que esses são mais significativamente influenciados pelo volume negociado. As diferenças na velocidade da incorporação de novas informações aos preços ocorrem porque as ações menos líquidas parecem responder mais lentamente a informações de mercado, pelo menos nos portfólios de empresas de menor tamanho. Dessa maneira, podemos afirmar que no Brasil, assim como nos Estados Unidos, a baixa liquidez induz um atraso no ajuste de preços das ações de pequenas e médias empresas capaz de gerar previsibilidade dos retornos dessas ações, sugerindo alguma ineficiência do mercado. Os resultados são interessantes, já que indicam que, tanto no mercado nacional quanto nos de países desenvolvidos, os volumes negociados possuem um papel significativo na velocidade em que os preços se ajustam, jogando uma luz sobre como eles podem se tornar mais eficientes.

Using common features to understand the behavior of metal-commodity prices and forecast them at different horizons

The objective of this article is to study (understand and forecast) spot metal price levels and changes at monthly, quarterly, and annual frequencies. Data consists of metal-commodity prices at a monthly and quarterly frequencies from 1957 to 2012, extracted from the IFS, and annual data, provided from 1900-2010 by the U.S. Geological Survey (USGS). We also employ the (relatively large) list of co-variates used in Welch and Goyal (2008) and in Hong and Yogo (2009). We investigate short- and long-run comovement by applying the techniques and the tests proposed in the common-feature literature. One of the main contributions of this paper is to understand the short-run dynamics of metal prices. We show theoretically that there must be a positive correlation between metal-price variation and industrial-production variation if metal supply is held fixed in the short run when demand is optimally chosen taking into account optimal production for the industrial sector. This is simply a consequence of the derived-demand model for cost-minimizing firms. Our empirical evidence fully supports this theoretical result, with overwhelming evidence that cycles in metal prices are synchronized with those in industrial production. This evidence is stronger regarding the global economy but holds as well for the U.S. economy to a lesser degree. Regarding out-of-sample forecasts, our main contribution is to show the benefits of forecast-combination techniques, which outperform individual-model forecasts - including the random-walk model. We use a variety of models (linear and non-linear, single equation and multivariate) and a variety of co-variates and functional forms to forecast the returns and prices of metal commodities. Using a large number of models (N large) and a large number of time periods (T large), we apply the techniques put forth by the common-feature literature on forecast combinations. Empirically, we show that models incorporating (short-run) common-cycle restrictions perform better than unrestricted models, with an important role for industrial production as a predictor for metal-price variation.