Using irregularly spaced returns to estimate multi-factor models: application to Brazilian equity data

Multi-factor models constitute a useful tool to explain cross-sectional covariance in equities returns. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide interval forecasts.

Beyond sea, sun and fun in Rio de Janeiro: understanding exchange students motivations and interests

O objetivo deste estudo é compreender o que leva estudantes de intercâmbio ao Rio de Janeiro, quais são suas motivações e interesses que influenciam na escolha dessa cidade, um destino pouco tradicional para intercâmbios, que recebe um crescente número de intercambistas de países desenvolvidos. Também apresentamos uma discussão mais ampla sobre a educação internacional do século 21, posicionando programas de intercâmbio como uma das possíveis iniciativas para a internacionalização de instituições de ensino superior. Para responder essa questão, 20 estudantes de 11 países foram entrevistados. Os resultados indicam que existe muito mais no Rio de Janeiro além do sol e das belas praias. Há uma grande variedade de interesses que explicam porque estudantes de intercâmbio escolhem esse destino. O clichê sobre sol, praia e carnaval se manifestou em diversas respostas, no entanto, nunca como principal fator. Intercambistas se interessam pela cidade por diversos motivos além das atrações turísticas, como aprender português, melhorar o currículo e estar em uma economia emergente. Recomendações para a internacionalização de instituições de educação e uma agenda de pesquisa para o desenvolvimento desse tópico são apresentadas na parte final.

Simulation-based smoothing and filtering in factor stochastic volatility models : two econometric applications

In this article we use factor models to describe a certain class of covariance structure for financiaI time series models. More specifical1y, we concentrate on situations where the factor variances are modeled by a multivariate stochastic volatility structure. We build on previous work by allowing the factor loadings, in the factor mo deI structure, to have a time-varying structure and to capture changes in asset weights over time motivated by applications with multi pIe time series of daily exchange rates. We explore and discuss potential extensions to the models exposed here in the prediction area. This discussion leads to open issues on real time implementation and natural model comparisons.

Using irregularly spaced returns to estimate multi-factor models : application to Brazilian equity data

Multi-factor models constitute a use fui tool to explain cross-sectional covariance in equities retums. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide intervaI forecasts.