Assets, markets and poverty in Brazil

Esse artigo estabelece uma base para pesquisas que tratam da relação entre pobreza, distribuição de recursos e operação do mercado de capitais no Brasil. O principal objetivo é auxiliar a implementação de políticas de reforço de capital dos pobres. A disponibilidade de novas fontes de dados abriu condições inéditas para implementar uma análise de posse de ativos e pobreza nas áreas metropolitanas brasileiras. A avaliação de distribuição de recursos foi estruturada sobre três itens: Capital físico, capital humano e capital social. A estratégia empírica seguida é de analisar três diferentes tipos de impactos que o aumento dos ativos dos pobres podem exercer no nível de bem estar social. A primeira parte do artigo avalia a posse de diferentes tipos de capitais através da distribuição de renda. Esse exercício pode ser encarado como uma ampliação de medidas de pobreza baseadas em renda pela incorporação de efeitos diretos exercidos pela posse de ativos no bem estar social. A segunda parte do artigo descreve o impacto de geração de renda que a posse de ativos pode ter sobre os pobres. Estudamos como a acumulação de diferentes tipos de capital impactam os índices de pobreza baseados na renda usando regressões logísticas. A terceira parte estuda o efeito que o aumento da posse de ativos dos pobres tem no melhoramento da habilidade dos indivíduos pobres em lidar com choques adversos da renda. Estudamos a interação entre a dinâmica da renda, imperfeições do mercado de capitais e comportamentos financeiros levando em consideração diferentes horizontes de tempo. As questões de longo prazo estão relacionadas com o estudo das flutuações de renda de baixa freqüência e ciclo da vida da posse de ativos usando análise de coorte. As questões de curto prazo estão relacionadas com o comportamento do pobre e as perdas de bem estar ao lidar com hiatos de alta freqüência entre renda e consumo desejado. A análise da dinâmica de renda e pobreza é conduzida a partir da combinação de dados de painel de renda com dados qualitativos sobre comportamento financeiro de curto prazo das famílias.

A aleatoriedade do passeio na BOVESPA: testando a eficiência do mercado acionário brasileira

Este artigo investiga versões do modelo de passeio aleatório dos preços de ativos em diversos horizontes de tempo, para carteiras diversificadas de ações no mercado brasileiro. Evidências contrárias a tal modelo são observadas nos horizontes diário e semanal, caracterizados por persistência. As evidências são mais fracas em períodos mais recentes. Encontramos também sazonalidades diárias, incluindo o efeito segunda-feira, e mensais. Adicionalmente, um padrão de assimetria de autocorrelações cruzadas de primeira ordem entre os retornos de carteiras de firmas agrupadas segundo seu tamanho também é observado, indicando no caso de retornos diários e semanais que retornos de firmas grandes ajudam a prever retornos de firmas pequenas. Evidências de não linearidades nos retornos são observadas em diversos horizontes de tempo.

O impacto da tecnologia da informação na geração de recursos competitivos nas empresas: uma abordagem baseada em estudos de casos

Ao longo dos anos muitas empresas elaboraram estratégias amplamente suportadas por recursos da área de Tecnologia de Informação como meios de obtenção de vantagem competitiva. Em certos casos estas iniciativas serviram tão somente para automatizar alguns dos processos organizacionais, equiparando a eficiência da empresa à de alguns de seus concorrentes, ou seja, sem gerar vantagem em relação à concorrência. Em outros casos estas iniciativas, além de melhorar o posicionamento destas empresas em relação a certos critérios de desempenho, conseguiram também alavancar inovação dos seus produtos e dos seus processos de negócios. Ao longo deste trabalho são discutidos alguns dos aspectos de negócios que influenciam no sucesso destas iniciativas, entre eles a integração com o modelo de negócios e a cultura da organização. Este trabalho traz uma proposta inicial de análise do ambiente de Tecnologia da Informação (TI) e dos processos de negócios de uma firma como recursos valiosos e de difícil imitação por outra organização, o que lhes permitiria estabelecer e manter vantagens competitivas em relação à concorrência. Esta discussão será embasada com a análise de casos de estudo reais, e que demonstram como determinadas capacidades organizacionais podem influenciar no sucesso das iniciativas de TI. Por fim, o trabalho discute também o resultado dos investimentos em TI quando considerados horizontes de tempo extensos, entre 15 a 20 anos. A proposta é a de considerar questões como a da maturidade das tecnologias adotadas e dos modelos de negócios estabelecidos, e seu eventual impacto ao longo dos anos. Esta discussão também é suportada pela análise dos estudos de casos selecionados.

A relação entre o BETA e as variáveis fundamentais da empresa : um estudo voltado para o mercado acionário brasileiro

Este artigo busca compreender melhor a relação entre o beta e algumas variáveis fundamentais da empresa, de modo a verificar se estas possuem um impacto relevante no risco sistemático da companhia e contribuir para a literatura já existente sobre o tema. Foi realizada uma regressão linear múltipla utilizando dados em painel para a amostra de 1995 a 2012, além de duas sub amostras deste período, tendo como variável dependente o beta estimado de acordo com o CAPM para três horizontes de tempo (12,24 e 60 meses). Foram selecionadas variáveis que pertencessem a grupos das principais características da empresa, sendo estas o porte, a situação financeira, a rentabilidade, a percepção do mercado, a governança corporativa e a atividade. Verificou-se que a alavancagem, a liquidez e pertencer a setores regulados possuem impacto positivo no risco da empresa. Já o pagamento de dividendos, o nível de governança corporativa e a rentabilidade da companhia afetam negativamente o beta.

Analysts’ recommendations in Brazil: do they add value?

This paper examines the value of analysts’ recommendations in Brazilian Stock Market. We studied a sample of 294 weeks of recommendations make public by the best seller newspaper in Brazil with six different investment strategies and time horizons. The main conclusion is that it is possible to beat the Brazilian market indexes Ibovespa and IBrX following the analysts’ stock recommendations. The best strategies are buying only the recommended stocks, buying the recommended stocks whose target and market prices difference is bigger than 25% and lesser or equal than 50%. The performance of the six strategies is analyzed through the use of bootstrap and Monte Carlo techniques.

Do shocks permanently change output? : Local persistency in economic time series

While it is recognized that output fuctuations are highly persistent over certain range, less persistent results are also found around very long horizons (Conchrane, 1988), indicating the existence of local or temporary persistency. In this paper, we study time series with local persistency. A test for stationarity against locally persistent alternative is proposed. Asymptotic distributions of the test statistic are provided under both the null and the alternative hypothesis of local persistency. Monte Carlo experiment is conducted to study the power and size of the test. An empirical application reveals that many US real economic variables may exhibit local persistency.

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.

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.