The finite-sample size of the BDS test for GARCH standardized residuals

This paper uses a multivariate response surface methodology to analyze the size distortion of the BDS test when applied to standardized residuals of rst-order GARCH processes. The results show that the asymptotic standard normal distribution is an unreliable approximation, even in large samples. On the other hand, a simple log-transformation of the squared standardized residuals seems to correct most of the size problems. Nonethe-less, the estimated response surfaces can provide not only a measure of the size distortion, but also more adequate critical values for the BDS test in small samples.

Theoretical and empirical essays on microeconometrics

This Master Thesis consists of one theoretical article and one empirical article on the field of Microeconometrics. The first chapter\footnote{We also thank useful suggestions by Marinho Bertanha, Gabriel Cepaluni, Brigham Frandsen, Dalia Ghanem, Ricardo Masini, Marcela Mello, Áureo de Paula, Cristine Pinto, Edson Severnini and seminar participants at São Paulo School of Economics, the California Econometrics Conference 2015 and the 37\textsuperscript{th} Brazilian Meeting of Econometrics.}, called \emph{Synthetic Control Estimator: A Generalized Inference Procedure and Confidence Sets}, contributes to the literature about inference techniques of the Synthetic Control Method. This methodology was proposed to answer questions involving counterfactuals when only one treated unit and a few control units are observed. Although this method was applied in many empirical works, the formal theory behind its inference procedure is still an open question. In order to fulfill this lacuna, we make clear the sufficient hypotheses that guarantee the adequacy of Fisher's Exact Hypothesis Testing Procedure for panel data, allowing us to test any \emph{sharp null hypothesis} and, consequently, to propose a new way to estimate Confidence Sets for the Synthetic Control Estimator by inverting a test statistic, the first confidence set when we have access only to finite sample, aggregate level data whose cross-sectional dimension may be larger than its time dimension. Moreover, we analyze the size and the power of the proposed test with a Monte Carlo experiment and find that test statistics that use the synthetic control method outperforms test statistics commonly used in the evaluation literature. We also extend our framework for the cases when we observe more than one outcome of interest (simultaneous hypothesis testing) or more than one treated unit (pooled intervention effect) and when heteroskedasticity is present. The second chapter, called \emph{Free Economic Area of Manaus: An Impact Evaluation using the Synthetic Control Method}, is an empirical article. We apply the synthetic control method for Brazilian city-level data during the 20\textsuperscript{th} Century in order to evaluate the economic impact of the Free Economic Area of Manaus (FEAM). We find that this enterprise zone had positive significant effects on Real GDP per capita and Services Total Production per capita, but it also had negative significant effects on Agriculture Total Production per capita. Our results suggest that this subsidy policy achieve its goal of promoting regional economic growth, even though it may have provoked mis-allocation of resources among economic sectors.

Estimação de regressões aditivas via backfitting e integração marginal: performance em pequenas amostras

Nesta dissertação realizou-se um experimento de Monte Carlo para re- velar algumas características das distribuições em amostras finitas dos estimadores Backfitting (B) e de Integração Marginal(MI) para uma regressão aditiva bivariada. Está-se particularmente interessado em fornecer alguma evidência de como os diferentes métodos de seleção da janela hn, tais co- mo os métodos plug-in, impactam as propriedades em pequenas amostras dos estimadores. Está-se interessado, também, em fornecer evidência do comportamento de diferentes estimadores de hn relativamente a seqüência ótima de hn que minimiza uma função perda escolhida. O impacto de ignorar a dependência entre os regressores na estimação da janela é tam- bém investigado. Esta é uma prática comum e deve ter impacto sobre o desempenho dos estimadores. Além disso, não há nenhuma rotina atual- mente disponível nos pacotes estatísticos/econométricos para a estimação de regressões aditivas via os métodos de Backfitting e Integração Marginal. É um dos objetivos a criação de rotinas em Gauss para a implementação prática destes estimadores. Por fim, diferentemente do que ocorre atual- mente, quando a utilização dos estimadores-B e MI é feita de maneira completamente ad-hoc, há o objetivo de fornecer a usuários informação que permita uma escolha mais objetiva de qual estimador usar quando se está trabalhando com uma amostra finita.

Nonparametric specification tests for conditional duration models

This paper deals with the testing of autoregressive conditional duration (ACD) models by gauging the distance between the parametric density and hazard rate functions implied by the duration process and their non-parametric estimates. We derive the asymptotic justification using the functional delta method for fixed and gamma kernels, and then investigate the finite-sample properties through Monte Carlo simulations. Although our tests display some size distortion, bootstrapping suffices to correct the size without compromising their excellent power. We show the practical usefulness of such testing procedures for the estimation of intraday volatility patterns.

Nonparametric entropy-based tests of independence between stochastic processes

This paper develops nonparametric tests of independence between two stationary stochastic processes. The testing strategy boils down to gauging the closeness between the joint and the product of the marginal stationary densities. For that purpose, I take advantage of a generalized entropic measure so as to build a class of nonparametric tests of independence. Asymptotic normality and local power are derived using the functional delta method for kernels, whereas finite sample properties are investigated through Monte Carlo simulations.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. A Monte Carlo study explores the finite sample performance of this procedure and evaluates the forecasting accuracy of models selected by this procedure. Two empirical applications confirm the usefulness of the model selection procedure proposed here for forecasting.

Non- parametric specification tests for conditional duration models

This paper deals with the estimation and testing of conditional duration models by looking at the density and baseline hazard rate functions. More precisely, we foeus on the distance between the parametric density (or hazard rate) function implied by the duration process and its non-parametric estimate. Asymptotic justification is derived using the functional delta method for fixed and gamma kernels, whereas finite sample properties are investigated through Monte Carlo simulations. Finally, we show the practical usefulness of such testing procedures by carrying out an empirical assessment of whether autoregressive conditional duration models are appropriate to oIs for modelling price durations of stocks traded at the New York Stock Exchange.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular it delivers a zero-limiting mean-squared error if the number of forecasts and the number of post-sample time periods is sufficiently large. We also develop a zero-mean test for the average bias. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of this new technique in finite samples. An empirical exercise, based upon data from well known surveys is also presented. Overall, these results show promise for the bias-corrected average forecast.

Impact of worksite health-promotion programs in hospital admission costs and medical leaves in a sample of brazilian companies

Programas de saúde e bem-estar têm sido adotados por empresas como forma de melhorar a saúde de empregados, e muitos estudos descrevem retornos econômicos positivos sobre os investimentos envolvidos. Entretanto, estudos mais recentes com metodologia melhor têm demonstrado retornos menores. O objetivo deste estudo foi investigar se características de programas de saúde e bem-estar agem como preditores de custos de internação hospitalar (em Reais correntes) e da proporção de funcionários que têm licença médica, entre Abril de 2014 e Maio de 2015, em uma amostra não-aleatória de empresas no Brasil, através de parceria com uma empresa gestora de ‘big data’ para saúde. Um questionário sobre características de programas de saúde no ambiente de trabalho foi respondida por seis grandes empresas brasileiras. Dados retirados destes seis questionários (presença e idade de programa de saúde, suas características – inclusão de atividades de screening, educação sobre saúde, ligação com outros programas da empresa, integração do programa à estrutura da empresa, e ambientes de trabalho voltado para a saúde – e a adoção de incentivos financeiros para aderência de funcionários ao programa), bem como dados individuais de idade, gênero e categoria de plano de saúde de cada empregado , foram usados para construir um banco de dados com mais de 76.000 indivíduos. Através de um modelo de regressão múltipla e seleção ‘stepwise’ de variáveis, a idade do empregado foi positivamente associada e a idade do programa de saúde e a categoria ‘premium’ de plano de saúde do funcionário foram negativamente associadas aos custos de internação hospitalar (como esperado). Inesperadamente, a inclusão de programas de screening e iniciativas de educação de saúde nos programas de saúde e bem-estar nas empresas foram identificados como preditores positivos significativos para custos de admissão hospitalar. Para evitar a inclusão errônea de licenças-maternidade, apenas os dados de licença médica de pacientes do sexo masculino foram analisados (dados disponíveis apenas para duas entre as companhias incluídas, com um total de 18.957 pacientes do sexo masculino). Analisando estes dados através de um teste Z para comparação de proporções, a empresa com programa de saúde que inclui atividades voltadas a cessação de hábitos ruins (como tabagismo e etilismo), controle de diabetes e hipertensão, e que adota incentivos financeiros para a aderência de funcionários ao programa tem menor proporção de empregados com licençca médica no período analisado, quando comparada com a outra empresa que não tem estas características (também conforme esperado). Entretanto, a companhia com menor proporção de funcionários com licença médica também foi aquela que adota programa de screening entre as atividades de seu programa de saúde. Potenciais fontes de ameaça à validade interna e externa destes resultados são discutidas, bem como possíveis explicações para a associação entre programas de screening e educação médica a piores indicadores de saúde nesta amostra de companhias são discutidas. Novos estudos com melhor desenho, com amostras maiores e randômicas são necessários para validar estes resultados e possivelmente melhorar a validade interna e externa destes resultados.