Uma técnica para modelagem de cenários consistentes na previsão da demanda por energia elétrica

As técnicas qualitativas disponiveis para a modelagem de cenários têm sido reconhecidas pela extrema limitação, evidenciada no principio das atividades do processo, como a fase inicial de concepção. As principais restrições têm sido: • inexistência de uma ferramenta que teste a consistência estrutural interna do modelo, ou pela utilização de relações econômicas com fundamentação teórica mas sem interface perfeita com o ambiente, ou pela adoção de variações binárias para testes de validação; • fixação "a priori" dos possíveis cenários, geralmente classificados sob três adjetivos - otimista, mais provável e pessimista - enviesados exatamente pelos atributos das pessoas que fornecem esta informação. o trabalho trata da utilização de uma ferramenta para a interação entre uma técnica que auxilia a geração de modelos, suportada pela lógica relacional com variações a quatro valores e expectativas fundamentadas no conhecimento do decisor acerca do mundo real. Tem em vista a construção de um sistema qualitativo de previsão exploratória, no qual os cenários são obtidos por procedimento essencialmente intuitivo e descritivos, para a demanda regional por eletricidade. Este tipo de abordagem - apresentada por J. Gershuny - visa principalmente ao fornecimento de suporte metodológico para a consistência dos cenários gerados qualitativamente. Desenvolvimento e estruturação do modelo são realizados em etapas, partindo-se de uma relação simples e prosseguindo com a inclusão de variáveis e efeitos que melhoram a explicação do modelo. o trabalho apresenta um conjunto de relações para a demanda regional de eletricidade nos principais setores de consumo residencial, comercial e industrial bem como os cenários resultantes das variações mais prováveis das suas componentes exógenas. Ao final conclui-se que esta técnica é útil em modelos que: • incluem variáveis sociais relevantes e de dificil mensuração; • acreditam na importância da consistência externa entre os resultados gerados pelo modelo e aqueles esperados para a tomada de decisões; • atribuem ao decisor a responsabilidade de compreender a fundamentação da estrutura conceitual do modelo. Adotado este procedimento, o autor aqui recomenda que o modelo seja validado através de um procedimento iterativo de ajustes com a participação do decisor. As técnicas quantitativas poderão ser adotadas em seguida, tendo o modelo como elemento de consistência.

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

Aplicação de redes neurais para previsão de contrato de dólar futuro no mercado brasileiro

Este trabalho tem por objetivo a construção de uma rede neural para previsão do movimento dos contratos de dólar futuro e a construção de estratégias de negociação, para prover uma ferramenta para estimar o movimento do câmbio e para a negociação desses ativos. Essa ferramenta pode auxiliar empresas que necessitam fazer hedge de ativos e passivos e players do mercado que necessitam rentabilizar carteiras. Neste trabalho utilizamos como input dados de ativos do mercado financeiro, de janeiro de 2001 até setembro de 2013, disponíveis via terminal Bloomberg. Para o cálculo dos resultados financeiros das estratégias utilizamos dados de preços referenciais disponibilizados pela BM&F.

Otimização da operação de um reservatório para controle de cheias com base na previsão de vazão

No presente trabalho foram avaliados os benefícios da previsão de vazão afluente de curto e longo prazo, na operação de um reservatório com dois usos conflitantes: geração de energia e controle de cheias. A simulação da operação do reservatório foi realizada com base em dois tipos de modelos para avaliar os benefícios da previsão. Um modelo de operação sem previsão e outro com previsão de vazão afluente, este último desenvolvido no presente trabalho. Regras de operação simples, na forma de curvas-guia lineares, foram utilizadas nos casos de operação com e sem previsão de vazões afluentes. As curvas-guia foram otimizadas através de uma técnica de parametrização, simulação e otimização utilizando um algoritmo evolutivo semelhante a um algoritmo genético. Como base para as análises foram utilizados dados relativos ao reservatório de Três Marias, no Rio São Francisco, principalmente pela disponibilidade de previsões reais de vazão de curto prazo a partir de um trabalho prévio. Essas previsões reais de vazão foram calculadas através de um modelo hidrológico distribuído que utiliza como dados de entrada, previsões de chuva do modelo atmosférico regional ETA. Para avaliar o potencial benefício das previsões de vazão na operação do reservatório, foram realizados testes considerando às vazões afluentes observadas como “previsões perfeitas de vazão”. Os resultados com previsões perfeitas de vazão mostram que pode haver um benefício relativo (incremento na geração de energia) de aproximadamente 8% (cerca de 4,77 milhões de dólares anuais), se forem utilizadas previsões de vazão de longo prazo com dois meses de antecedência, e se a operação for planejada com essa mesma antecedência. A operação baseada em previsões de prazos ou horizontes mais curtos apresenta benefícios inferiores, mas ainda assim significativos. Por exemplo, a previsão perfeita com freqüência semanal e horizonte de 12 dias pode trazer um benefício de aproximadamente 4,45% (cerca de 2,75 milhões de dólares anuais). Esses benefícios foram obtidos com o mesmo desempenho no controle de cheias. Posteriormente, foram realizados testes utilizando as previsões reais de vazão. Os benefícios obtidos com as previsões reais de curto prazo são inferiores aos benefícios obtidos com as previsões perfeitas de curto prazo, como era esperado. Entretanto, com as previsões reais de vazão, foram obtidos benefícios superiores a 50% dos que seriam esperados com a previsão perfeita (vazões observadas). Os resultados obtidos são promissores e mostram que há vantagens evidentes na utilização de previsões de chuva para se obter previsões de vazão na operação de reservatórios com usos múltiplos, quando também é associada à otimização sistêmica de um aproveitamento hidrelétrico.

Três ensaios sobre política monetária e crédito

In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.

Determinação de reservas de caixa em moeda estrangeira através de modelo estocástico de previsão de fluxo de caixa

Este trabalho tem como objetivo comparar diferentes métodos de previsão de necessidades de caixa no overnight, que assegurem que a liquidez de um produto financeiro específico – neste caso, o Call Deposits (Depósito à Vista, em moeda estrangeira) – seja suficiente para cobrir os riscos de liquidez de uma instituição financeira e, em contrapartida, otimizem o lucro oriundo do saldo restante que ultrapasse o valor de saída destes modelos. Para isso, o modelo de Fluxo de Caixa de Schmaltz (2009), que segrega os diferentes componentes do caixa (determinísticos e estocásticos), será utilizado para determinar as necessidades de caixa e, através do método de Monte Carlo para a previsão de diferentes caminhos, chegamos a um valor médio de saldo para ser utilizado no overnight. Como comparativo, será utilizado o modelo determinístico de Ringbom et al (2004), que oferece a “Taxa de Reserva de Maximização de Lucro”, para, enfim, compará-los historicamente, entre Jan/2009 e Dez/2013, a fim de concluirmos qual dos modelos de reservas de caixa se mostra mais satisfatório. A base de dados utilizada replica os saldos e saques de um banco comercial, para o produto financeiro em questão, e, também, é utilizada para a estimação dos parâmetros.

Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

Arbitragem estatística com opções utilizando modelo de volatilidade incerta e hedging estático

Com o objetivo de identificar oportunidades de arbitragem estatística no mercado de opções brasileiro, este trabalho utiliza o modelo de volatilidade incerta e o conceito de Hedging Estático, no apreçamento de um portfólio composto por diversas opções. São também incluídos os custos de transação relacionados a estruturação de um portfólio livre de risco, obtendo assim um modelo que pode ser facilmente implementado através da utilização do método de diferenças finitas explicito. Na aplicação do modelo ao mercado de opções sobre a ação preferencial da Petrobrás (PETR4), foi estabelecido um critério para estabelecer a frequência do ajuste do delta hedge do portfólio livre de risco de maneira a não incorrer em custos de transação elevados. Foi escolhido o período entre 19/05/08 e 20/01/14 para analisar o desempenho do modelo, selecionando-se em cada data de cálculo um conjunto de 11 opções de diferentes strikes e mesmo vencimento para compor o portfólio. O modelo apresentou um bom desempenho quando desconsiderados os custos de transação na apuração do resultado da estratégia de arbitragem, obtendo na maior parte dos casos resultados positivos. No entanto, ao incorporar os custos de transação, o desempenho obtido pelo modelo foi ruim, uma vez que na maior parte dos casos o resultado apresentado foi negativo.

Modelos de previsão de volatilidade : uma aplicação do modelo GARCH a taxas de câmbio

Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

Previsão da estrutura a termo de taxa de juros aplicando o Filtro de Kalman ao modelo Vasicek: o caso brasileiro

Este trabalho tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.

Pesquisador da FGV/DAPP participa do principal encontro de estatística do Brasil

O pesquisador da FGV/DAPP João Victor participou, durante o mês de Julho, do 21º SINAPE - Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística, em Natal, a principal reunião científica da comunidade estatística brasileira. Durante uma semana, o pesquisador da DAPP participou de palestras e minicursos e apresentou seu projeto sobre Ferramentas para Formatação e Verificação de Microdados de Pesquisas, sob orientação do atual presidente-eleito do International Statistical Institute, Pedro Luis do Nascimento Silva.

Previsão da expedição de papelão ondulado a partir de modelos com variáveis agregadas e desagregadas

O presente trabalho visa comparar o poder preditivo das previsões feitas a partir de diferentes metodologias aplicadas para a série de expedição brasileira de papelão ondulado. Os dados de expedição de papelão ondulado serão decompostos pelas categorias industriais de destino das caixas e serão feitos modelos do tipo SARIMA univariados para cada setor. As previsões das séries desagregadas serão então agregadas, para compor a previsão da série total de expedição. A previsão feita a partir da somatória das categorias industriais será comparada com um SARIMA univariado da série agregada, a fim de verificar qual dos dois métodos resulta em um modelo com melhor acurácia. Essa comparação será feita a partir da metodologia desenvolvida por Diebold e Mariano (1995).

Forecast comparison with nonlinear methods for brazilian industrial production

Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.

Aplicação da inflação diária para previsão do IPCA

Since 2006, the Getulio Vargas Foundation (FGV) calculates a daily version of the Broad Consumer Price Index (IPCA), the official inflation index, calculated under the responsibility of the IBGE, the federal statistics agency in Brazil. Ardeo et. al. (2013) showed the importance of this indicator and how this daily information can be useful to a country that had high level of inflation. Despite the fact that this measure is a fair antecedent variable for inflation, due to some peculiarities concerning the collection period, the initial daily rating may not anticipate some effects, such as seasonal factors and the increase in prices controlled by the Brazilian Government. Hence, by taking into account the Monitor´s daily time series, this paper intends to forecast the IPCA for the first six days of data collection. The results showed up that the proposal technic improved the IPCA forecast in the beginning of data collection.

Estrutura a termo de taxas de juros : determinantes macroeconômicos : aplicação do modelo de Svensson para o Brasil

Este trabalho visa sistematizar um modelo para previsão e explicação dos movimentos de curto prazo da estrutura a termo de taxas de juros pré-fixada em reais do Brasil, baseado na relação dos movimentos em questão com os níveis e alterações que se processam nas variáveis macroeconômicas relevantes. A metodologia usada foi dividir o procedimento em duas etapas: Na primeira etapa, o modelo de Svensson (1994) é usado para ajustar a Estrutura a Termo de Taxas de Juros de cada data específica para obter os parâmetros daquela data. Isso é conseguido através da maximização da estatística R2 na regressão de mínimos quadrados, como sugerido no artigo original de Nelson e Siegel (1987). Então, as medianas dos dois parâmetros de decaimento utilizados são calculadas e mantidas arbitrariamente constantes para facilitar os cálculos da segunda etapa. Na segunda etapa, uma vez que os estimadores que melhor se ajustam às curvas de juros foram obtidos, outra regressão de MQO é realizada considerando os betas de Svensson dependentes de variáveis macroeconômicas de estado.