Testing unit root based on partially adaptive estimation

This paper proposes unit tests based on partially adaptive estimation. The proposed tests provide an intermediate class of inference procedures that are more efficient than the traditional OLS-based methods and simpler than unit root tests based on fully adptive estimation using nonparametric methods. The limiting distribution of the proposed test is a combination of standard normal and the traditional Dickey-Fuller (DF) distribution, including the traditional ADF test as a special case when using Gaussian density. Taking into a account the well documented characteristic of heavy-tail behavior in economic and financial data, we consider unit root tests coupled with a class of partially adaptive M-estimators based on the student-t distributions, wich includes te normal distribution as a limiting case. Monte Carlo Experiments indicate that, in the presence of heavy tail distributions or innovations that are contaminated by outliers, the proposed test is more powerful than the traditional ADF test. We apply the proposed test to several macroeconomic time series that have heavy-tailed distributions. The unit root hypothesis is rejected in U.S. real GNP, supporting the literature of transitory shocks in output. However, evidence against unit roots is not found in real exchange rate and nominal interest rate even haevy-tail is taken into a account.

Precificação em orquestradores de informação: maximizando redes estáveis

Em redes de inovação baseadas em trocas de informação, o agente orquestrador se apropria das informações dos atores periféricos, gera inovação e distribui em forma de valor agregado. É sua função promover a estabilidade na rede fazendo com que a mesma tenha taxas não negativas de crescimento. Nos mercados de análise de crédito e fraude, por exemplo, ou bureaus funcionam como agentes orquestradores, concentrando as informações históricas da população que são provenientes de seus clientes e fornecendo produtos que auxiliam na tomada de decisão. Assumindo todas as empresas do ecossistema como agentes racionais, a teoria dos jogos se torna uma ferramenta apropriada para o estudo da precificação dos produtos como mecanismo de promoção da estabilidade da rede. Este trabalho busca identificar a relação de diferentes estruturas de precificação promovidas pelo agente orquestrador com a estabilidade e eficiência da rede de inovação. Uma vez que o poder da rede se dá pela força conjunta de seus membros, a inovação por esta gerada varia de acordo com a decisão isolada de cada agente periférico de contratar o agente orquestrador ao preço por ele estipulado. Através da definição de um jogo teórico simplificado onde diferentes agentes decidem conectar-se ou não à rede nas diferentes estruturas de preços estipuladas pelo agente orquestrador, o estudo analisa as condições de equilíbrio conclui que o equilíbrio de Nash implica em um cenário de estabilidade da rede. Uma conclusão é que, para maximizar o poder de inovação da rede, o preço a ser pago por cada agente para fazer uso da rede deve ser diretamente proporcional ao benefício financeiro auferido pela inovação gerada pela mesma. O estudo apresenta ainda uma simulação computacional de um mercado fictício para demonstração numérica dos efeitos observados. Através das conclusões obtidas, o trabalho cobre uma lacuna da literatura de redes de inovação com agentes orquestradores monopolistas em termos de precificação do uso da rede, servindo de subsídio de tomadores de decisão quando da oferta ou demanda dos serviços da rede.