913 resultados para Séries Temporais


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This research is to be considered as an implementation of Goetzmann and Jorion (1999). In order to provide a more realistic scenario, we have implemented a Garch (1,1) approach for the residuals of returns and a multifactor model thus to better replicate the systematic risk of a market. The new simulations reveal some new aspects of emerging markets’ expected returns: the unpredictability of the emerging markets’ returns with the global factor does not depend on the year of emergence and that the unsystematic risk explains the returns of emerging markets for a much larger period of time. The results also reveal the high impact of Exchange rate, Commodities index and of the Global factor in emerging markets’ expected return.

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The paper quantifies the effects on violence and police activity of the Pacifying Police Unit program (UPP) in Rio de Janeiro and the possible geographical spillovers caused by this policy. This program consists of taking selected shantytowns controlled by criminals organizations back to the State. The strategy of the policy is to dislodge the criminals and then settle a permanent community-oriented police station in the slum. The installation of police units in these slums can generate geographical spillover effects to other regions of the State of Rio de Janeiro. We use the interrupted time series approach proposed by Gonzalez-Navarro (2013) to address effects of a police when there is contagion of the control group and we find that criminal outcomes decrease in areas of UPP and in areas near treated regions. Furthermore, we build a model which allows to perform counterfactuals of this policy and to estimate causal effects in other areas of the State of Rio de Janeiro outside the city.

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Dentro de um cenário de recessão econômica é razoável existir uma preocupação maior com o risco de crédito. Algumas variáveis macroeconômicas, como taxa de desemprego, taxa de juros e inflação, são apontadas como responsáveis por choques no sistema financeiro. Esses choques podem provocar efeitos adversos como aumento da inadimplência, provisionamentos de crédito e, num caso extremo, quebra de instituições financeiras. Este trabalho contribuiu na linha da economia comportamental e do risco de crédito, analisando uma possível reação da taxa de inadimplência sob um efeito de variações da taxa de desemprego brasileira. Os dados utilizados foram de inadimplência e taxa de desemprego de pessoas físicas de seis regiões metropolitanas do Brasil. Construímos modelos estatísticos em painel utilizando efeitos fixos. Realizamos também uma breve análise dos dados utilizando conceitos de séries temporais, aplicando funções de impulso resposta. E, no intuito de tornar o estudo mais robusto, analisamos também o efeito do choque da taxa de desemprego nas variáveis de inadimplência e atraso curto prazo do BACEN de forma comparativa. Nas metodologias aplicadas, os resultados nos mostraram uma baixa significância estatística ao utilizarmos a taxa de desemprego para responder a inadimplência. Já para explicar o atraso curto prazo, encontramos significância estatística.

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This dissertation investigates how credit institutions’ market power limits the effects of creditor protection rules on the interest rate and the spread of bank loans. We use the Brazilian Bankruptcy Reform of June/2005 (BBR) as a legal event affecting the institutional environment of the Brazilian credit market. The law augments creditor protection and aims to improve the access of firms to the credit market and to reduce the cost of borrowing. Either access to credit or the credit cost are also determined by bank industry competition and the market power of suppliers of credit. We derive a simple economic model to study the effect of market power interacting with cost of lending. Using an accounting and operations dataset from July/2004 to December/2007 provided by the Brazilian Central Bank, we estimate that the lack of competition in the bank lending industry hinders the potential reducing effect of the BBR on the interest rate of corporate loans by approximately 30% and on the spread by approximately 23%. We also find no statistical evidence that the BBR affected the concentration level of the Brazilian credit market. We present a brief report on bankruptcy reforms around the world, the changes in the Brazilian legislation and on some recent related articles in our introductory chapter. The second chapter presents the economic model and the testable hypothesis on how the lack of competition in the lending market limits the effects of improved creditor protection. In this chapter, we introduce our empirical strategy using a differences-in-differences model and we estimate the limiting effect of market power on the BBR’s potential to reduce interest rates and on the spread of bank loans. We use the BBR as an exogenous event that affects collateralized corporate loans (treatment group) but that does not affect clean consumer loans (control group) to identify these effects, using different concentration measures. In Chapter 3, we propose a two-stage empirical strategy to handle the H–Statistics proposed by Panzar and Rosse as a measure of market competition. We estimate the limiting effects of the lack of competition in replacing the concentration statistics by the H–Statistics. Chapter 4 presents a structural break test of the concentration index and checks if the BBR affects the dynamic evolution of the concentration index.

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A partir da disseminação do conhecimento sobre voto econômico no meio político, o incremento da renda real criado pelo Bolsa Família pode criar incentivos para que os governantes aumentem o valor dos repasses ou ampliem a base de famílias cadastradas com intuito de aumentar suas chances de reeleição. A hipótese testada nesse trabalho foi de que o governo influencia os gastos do Programa Bolsa Família e os aumentam anormalmente em períodos pré-eleitorais. Para testar essa hipótese, foram usadas as séries temporais de gastos mensais com o programa e de número de famílias beneficiárias desde janeiro de 2004 até dezembro de 2014. Para isso foram utilizados modelos estatísticos para identificar se estes gastos aumentam anormalmente em períodos que antecedem eleições, controlados por outros fatores que podem influenciar os gastos do programa, tais como PIB Nacional, Receitas e Despesas do Tesouro Nacional, Inflação e Desemprego. Os resultados sugerem a ocorrência de ciclos eleitorais nas eleições presidenciais, nos quais há uma aceleração no número de famílias inscritas no Bolsa Família nos três meses anteriores à campanha com a consequente aceleração dos gastos do programa no mesmo período, porém não há redução no número de famílias inscritas após as eleições e, por fim, que não existem efeitos no período das eleições locais.

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Esse estudo busca analisar os impactos causados pelo Ciclo Monetário, o Ciclo Econômico, o Nível da Indústria e a Condição do Mercado de Ações nas variáveis do CAPM para portfólios de ações de diferentes setores da indústria no Brasil. O banco de dados utilizado compreende séries temporais mensais, do retorno de ações de 17 setores da economia, no período de Janeiro de 2008 à Dezembro de 2014. Foi observado que existem relações estatisticamente relevantes entre variáveis macroeconômicas e o excesso de retorno dos portfólios de ações analisados. Além disso, foi possível notar que essas relações tem efeitos distintos sobre os riscos sistemáticos e idiossincráticos dos portfólios. A maior parte dos resultados obtidos não se mostraram estatisticamente relevantes, o que sugere que existem outras variáveis explicativas que se relacionam com as variáveis dependentes de forma mais robusta, assim como já apontado pela literatura existente, no caso do Brasil. No entanto, foi possível observar que há efeitos indiretos das variáveis macroeconômicas sobre o retorno dos ativos através do canal de retorno do mercado.

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Esse estudo busca analisar o desempenho de um portfólio de investimento constituído através da contribuição equânime do risco de seus ativos para o risco total do portfólio, ou seja, a chamada estratégia de risk parity, utilizando uma amostra composta de dados diários de cotações de fechamento de 27 ações pertencentes ao mercado brasileiro de ações entre janeiro de 2004 e dezembro de 2014. O estudo compara tal portfólio com outros três portfólios constituídos através de abordagens tradicionais: o portfólio baseado na estratégia por média-variância, o portfólio baseado na estratégia por mínima variância e o portfólio igualmente ponderado, também conhecido como portfólio ingênuo (naive). Ao mesmo tempo, o estudo analisa o desempenho do portfólio comparado a dois indicadores importantes do mercado de capitais brasileiro: o IBOVESPA e o CDI. Foram construídas séries temporais com rebalanceamento trimestral dos portfólios para o desenvolvimento do estudo, como efetuado em Maillard et al. (2010). Os resultados demonstram que o portfólio constituído através da contribuição equânime ao risco não apresentou desempenho superior quando comparado aos portfólios por média-variância e por mínima variância, em termos de retorno e risco. Por outro lado, quando comparado ao portfólio ingênuo, ao IBOVESPA e ao CDI, o desempenho obtido foi superior, tendo também apresentado resultados similares aos exibidos em Maillard et al. (2010). O estudo conclui que a construção de carteiras por risk parity é uma alternativa viável para a composição de carteiras que buscam estabilidade na alocação de risco e nos pesos dos ativos no longo prazo, diante de diferentes cenários macroeconômicos.

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O objetivo desta dissertação foi estimar a demanda de tratores agrícolas para o mercado brasileiro no triênio 2016-2018, utilizando-se para isto de técnicas de econometria de séries temporais, neste caso, modelos univariados da classe ARIMA e SARIMA e ou multivariados SARIMAX. Justifica-se esta pesquisa quando se observa a indústria de máquinas agrícolas no Brasil, dados os ciclos econômicos e outros fatores exógenos aos fundamentos econômicos da demanda, onde esta enfrenta muitos desafios. Dentre estes, a estimação de demanda se destaca, pois exerce forte impacto, por exemplo, no planejamento e custo de produção de curto e médio prazo, níveis de inventários, na relação com fornecedores de materiais e de mão de obra local, e por consequência na geração de valor para o acionista. Durante a fase de revisão bibliográfica foram encontrados vários trabalhos científicos que abordam o agronegócio e suas diversas áreas de atuação, porém, não foram encontrados trabalhos científicos publicados no Brasil que abordassem a previsão da demanda de tratores agrícolas no Brasil, o que serviu de motivação para agregar conhecimento à academia e valor ao mercado através deste. Concluiu-se, após testes realizados com diversos modelos que estão dispostos no texto e apêndices, que o modelo univariado SARIMA (15,1,1) (1,1,1) cumpriu as premissas estabelecidas nos objetivos específicos para escolha do modelo que melhor se ajusta aos dados, e foi escolhido então, como o modelo para estimação da demanda de tratores agrícolas no Brasil. Os resultados desta pesquisa apontam para uma demanda de tratores agrícolas no Brasil oscilando entre 46.000 e 49.000 unidades ano entre os anos de 2016 e 2018.

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The financial crisis that occurred between the years 2007 and 2008, known as the subprime crisis, has highlighted the governance of companies in Brazil and worldwide. To monitor the financial risk, quantitative tools of risk management were created in the 1990s, after several financial disasters. The market turmoil has also led companies to invest in the development and use of information, which are applied as tools to support process control and decision making. Numerous empirical studies on informational efficiency of the market have been made inside and outside Brazil, revealing whether the prices reflect the information available instantly. The creation of different levels of corporate governance on BOVESPA, in 2000, made the firms had greater impairment in relation to its shareholders with greater transparency in their information. The purpose of this study is to analyze how the subprime financial crisis has affected, between January 2007 and December 2009, the volatility of stock returns in the BM&BOVESPA of companies with greater liquidity at different levels of corporate governance. From studies of time series and through the studies of events, econometric tests were performed by the EVIEWS, and through the results obtained it became evident that the adoption of good practices of corporate governance affect the volatility of returns of companies

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The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis

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In recent years, the DFA introduced by Peng, was established as an important tool capable of detecting long-range autocorrelation in time series with non-stationary. This technique has been successfully applied to various areas such as: Econophysics, Biophysics, Medicine, Physics and Climatology. In this study, we used the DFA technique to obtain the Hurst exponent (H) of the profile of electric density profile (RHOB) of 53 wells resulting from the Field School of Namorados. In this work we want to know if we can or not use H to spatially characterize the spatial data field. Two cases arise: In the first a set of H reflects the local geology, with wells that are geographically closer showing similar H, and then one can use H in geostatistical procedures. In the second case each well has its proper H and the information of the well are uncorrelated, the profiles show only random fluctuations in H that do not show any spatial structure. Cluster analysis is a method widely used in carrying out statistical analysis. In this work we use the non-hierarchy method of k-means. In order to verify whether a set of data generated by the k-means method shows spatial patterns, we create the parameter Ω (index of neighborhood). High Ω shows more aggregated data, low Ω indicates dispersed or data without spatial correlation. With help of this index and the method of Monte Carlo. Using Ω index we verify that random cluster data shows a distribution of Ω that is lower than actual cluster Ω. Thus we conclude that the data of H obtained in 53 wells are grouped and can be used to characterize space patterns. The analysis of curves level confirmed the results of the k-means

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

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The increase in ultraviolet radiation (UV) at surface, the high incidence of non-melanoma skin cancer (NMSC) in coast of Northeast of Brazil (NEB) and reduction of total ozone were the motivation for the present study. The overall objective was to identify and understand the variability of UV or Index Ultraviolet Radiation (UV Index) in the capitals of the east coast of the NEB and adjust stochastic models to time series of UV index aiming make predictions (interpolations) and forecasts / projections (extrapolations) followed by trend analysis. The methodology consisted of applying multivariate analysis (principal component analysis and cluster analysis), Predictive Mean Matching method for filling gaps in the data, autoregressive distributed lag (ADL) and Mann-Kendal. The modeling via the ADL consisted of parameter estimation, diagnostics, residuals analysis and evaluation of the quality of the predictions and forecasts via mean squared error and Pearson correlation coefficient. The research results indicated that the annual variability of UV in the capital of Rio Grande do Norte (Natal) has a feature in the months of September and October that consisting of a stabilization / reduction of UV index because of the greater annual concentration total ozone. The increased amount of aerosol during this period contributes in lesser intensity for this event. The increased amount of aerosol during this period contributes in lesser intensity for this event. The application of cluster analysis on the east coast of the NEB showed that this event also occurs in the capitals of Paraiba (João Pessoa) and Pernambuco (Recife). Extreme events of UV in NEB were analyzed from the city of Natal and were associated with absence of cloud cover and levels below the annual average of total ozone and did not occurring in the entire region because of the uneven spatial distribution of these variables. The ADL (4, 1) model, adjusted with data of the UV index and total ozone to period 2001-2012 made a the projection / extrapolation for the next 30 years (2013-2043) indicating in end of that period an increase to the UV index of one unit (approximately), case total ozone maintain the downward trend observed in study period

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

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This study aims to investigate the influence of the balance of payments constrained on economic growth in Brazil from 1991 to 2010. With this order, are shown some of the Keynesian balance of payments constrained growth models, inspired by Thirlwall (1979) and Kaldor (1970), which are supported by important points in common, such as adherence to the principle of effective demand. Given that within this theoretical perspective, there is no consensus about the best model to explain the growth rate allowed by the balance of payments constraint, the results are presented by the representative of the empirical literature that addresses the topic, which are necessary for understand the Brazilian case. From the estimation of the income elasticity of imports (0.85) via autoregressive vectors with error correction (VEC), it was calculated five growth rates of income, as predicted by the models of Thirlwall (1979), Thirlwall and Hussain (1982), Moreno-Brid (1998, 2003) and Lourenço et al. (2011) and compared with the actual growth rate. The empirical analysis has shown that: it can not reject the presence of external constraint in the Brazilian economy, there is a strong similarity in growth rates provided by different modeling suggest that growth with external constraint. In addition, when using data in quarterly for the period after 1990 there are no factors that could cause instability in the parameters of the import function (income elasticity and price elasticity of imports) within the period, which indicates that the structural break widely associated with the year 1994 was not confirmed by this study