Prevendo a taxa de juros no Brasil : uma abordagem combinada entre o modelo de correção de erros e o modelo de fatores

O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores.

Ensaio em economia da saúde : análise da demanda no mercado de saúde suplementar utilizando um modelo econométrico de dados de contagem

Este ensaio apresenta um estudo sobre a demanda por serviço de saúde no mercado de saúde suplementar utilizando, através de uma análise econométrica, modelos de regressão de dados de contagem para verificar os fatores monetários e não monetários que podem influenciar a quantidade demandada por este serviço, e determinar se há risco moral na determinação desta demanda, no caso de um modelo de visitas médicas de especialidade.

Estudo comparativo do poder preditivo do PIB brasileiro por variáveis macroeconômicas em relação ao conjunto de variáveis da estrutura de taxa de juros

O trabalho busca comparar dois conjuntos de informações para a projeção das variações do PIB brasileiro: através de modelos econométricos aplicados sobre a série univariada do PIB, e a aplicação dos mesmos modelos, mas contemplando adicionalmente o conjunto de informação com dados da estrutura a termo de taxa de juros de swap PRÉ-DI. O objetivo é verificar, assim como descrito na literatura internacional, se informações de variáveis financeiras tem a capacidade de incrementar o poder preditivo de projeções de variáveis macroeconômicas, na medida em que esses dados também embutem as expectativas dos agentes em relação ao desenvolvimento do cenário econômico. Adicionalmente, o mesmo procedimento aplicado para os dados brasileiros é aplicado sobre as informações dos Estados Unidos, buscando poder fornecer ao estudo uma base de comparação sobre os dados, tamanho da amostra e estágio de maturidade das respectivas economias. Como conclusão do resultado do trabalho está o fato de que foi possível obter um modelo no qual a inclusão do componente de mercado apresenta menores erros de projeção do que as projeções apenas univariadas, no entanto, os ganhos de projeção não demonstram grande vantagem comparativa a ponto de poder capturar o efeito de antecipação do mercado em relação ao indicador econômico como em alguns casos norte-americanos. Adicionalmente o estudo demonstra que para este trabalho e amostra de dados, mesmo diante de diferentes modelos econométricos de previsão, as projeções univariadas apresentaram resultados similares.

The Olympic impact on hosting candidate countries

In this paper, we analyze the impact of hosting the Summer Olympics on macroeconomic aggregates such as GDP, consumption, government consumption and investments per capita. The data is in panel structure and includes the period of ten years before and ten years after the event containing the Olympic Summer Games between 1960 and 1996. The sample countries comprise only candidates to host the games. This sampling strategy allows us to estimate the average treatment effect consistently, because it is assumed that these countries are comparable to each other, including those that ultimately hosted the games. The impact of hosting the Olympic games is measured by Fixed Effect and First Difference regressions. Moreover, we do a structural break test developed by Andrews (1993) to identify if hosting the Olympic Games creates anticipation effects for demand changes that stimulate current GDP, consumption, government consumption and investments. The results indicate a positive effect of the Summer Olympics in all variables of interest. However, the distribution in time and anticipation of these effects is unclear in the tests, changing significantly depending on the model and the significance level used.

Contágio financeiro global : evidências de países do G20

O presente estudo investiga a existência de contágio financeiro entre os países do G20, com base em uma análise sobre os retornos dos principais índices de ações, abrangendo o período de 2000 a 2012. A abordagem utilizada consiste na utilização de modelos multivariados de volatilidade da família DCC-GARCH, na versão proposta por Engle e Sheppard (2001). Com base nos testes efetuados, conclui-se que houve mudanças estruturais nas séries analisadas em praticamente todos os 14 países analisados, sendo que os resultados obtidos demonstram evidências favoráveis para a hipótese de contágio financeiro entre países do G20. Verificou-se também que dentre as diversas crises financeiras ocorridas durante o período analisado, a Crise do Subprime destaca-se das demais crises, devido a sua magnitude e velocidade com que se propagou, afetando tanto países desenvolvidos como países emergentes.

Análise de contágio a partir do modelo de correlação condicional constante com mudança de regime Markoviana

Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de “muito restritiva”. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura.

Previsão de preços de ativos usando restrições do modelo de valor presente

Motivados pelo debate envolvendo modelos estruturais e na forma reduzida, propomos nesse artigo uma abordagem empírica com o objetivo de ver se a imposição de restrições estruturais melhoram o poder de previsibilade vis-a-vis modelos irrestritos ou parcialmente restritos. Para respondermos nossa pergunta, realizamos previsões utilizando dados agregados de preços e dividendos de ações dos EUA. Nesse intuito, exploramos as restrições de cointegração, de ciclo comum em sua forma fraca e sobre os parâmetros do VECM impostas pelo modelo de Valor Presente. Utilizamos o teste de igualdade condicional de habilidade de previsão de Giacomini e White (2006) para comparar as previsões feitas por esse modelo com outros menos restritos. No geral, encontramos que os modelos com restrições parciais apresentaram os melhores resultados, enquanto o modelo totalmente restrito de VP não obteve o mesmo sucesso.

Análise da função de reação do Banco Central do Brasil entre 2000 e 2012: inclusão de preços de ativos, não linearidade e queda da taxa de juros neutra

Neste trabalho são abordados empiricamente dois temas bastante atuais no âmbito da política monetária: a estimativa de uma Regra de Taylor aumentada com a inclusão de um vetor de preços de ativos financeiros e a hipótese de não-linearidade da Regra de Taylor. Os principais resultados encontrados sugerem que o Banco Central do Brasil não segue uma Regra de Taylor aumentada na condução da política monetária e que há evidências de não-linearidade de sua função de reação. Além disso, encontramos evidência de recuo da taxa de juros real de equilíbrio (ou neutra) da economia brasileira.

Estimativas para a taxa de juros neutra no Brasil

Neste estudo foi estimada a taxa de juros neutra da economia brasileira no período compreendido entre o quarto trimestre de 2001 e o segundo trimestre de 2012 através de três diferentes modelos econométricos. Foram comparados os resultados obtidos, analisou-se se havia evidências de uma tendência de redução recente na taxa de juros neutra e a partir dos resultados obtidos avaliou-se como tem sido a condução da política monetária por parte do Banco Central do Brasil, verificando se houve períodos onde as taxas de juros reais praticadas ficaram sistematicamente abaixo/acima das taxas de juros neutras. A seqüência do texto é a seguinte. Inicialmente são apresentadas uma síntese contendo as principais definições e conceitos econômicos envolvidos, além da motivação para se abordar o tema e uma revisão bibliográfica mostrando os principais resultados obtidos para outras economias e para o Brasil. Em seguida é feito um sumário dos principais métodos de estimação utilizados e os dados utilizados, além de serem descritos e discutidos os resultados das estimações. No final um capítulo de conclusão com um resumo dos desenvolvimentos é apresentado.

Um estudo sobre a inter-relação dos mercados de ações e títulos públicos sob a ótica da liquidez e volatilidade

Na última década, a economia brasileira apresentou-se estável adquirindo maior credibilidade mundial. Dentre as opções de investimento, estão os mercados de ações e de títulos públicos. O portfolio de investimento dos agentes é determinado de acordo com os retornos dos ativos e/ou aversão ao risco, e a diversificação é importante para mitigar risco. Dessa forma, o objetivo principal do presente trabalho é estudar a inter-relação entre os mercados de títulos públicos e ações, avaliando aspectos de liquidez e quais variáveis representariam melhor esta relação, verificando também como respondem a um choque (surpresa econômica), pois a percepção de alteração do cenário econômico, ou variações de fluxo financeiro, pode alterar/inverter as relações entre esses mercados. Para isso, estimou-se modelos de vetores auto-regressivos - VAR, com variáveis de retorno, volatilidade e volume negociado para cada um dos mercados em combinações diferentes das variáveis representativas, visando encontrar o(s) modelo(s) mais descritivo(s) das inter-relações entre os mercados, dado a amostra utilizada, para aplicar a dummy de surpresa econômica. Em estudo semelhante Chordia, Sarkar e Subrahmanyam (2005) concluiram que choques de liquidez e volatilidade são positivamente correlacionado nos mercados de ações e títulos públicos em horizontes diários, indicando que os choques de liquidez e volatilidade são muitas vezes de natureza sistêmica. O mesmo não foi observado para a proxy de liquidez utilizada na amostra brasileira. Um resultado interessante a ser ressaltado deve-se as séries SMLL11 (índice Small Caps) e IDkAs (índice de duração constante ANBIMA) não possuírem relação de causalidade de Granger com as demais séries, mas os retornos dos IDkAs Granger causam os retornos do índice SMLL11. Por fim, o choque de surpresa econômica não se mostra explicativo sobre qualquer alteração nas inter-relações entre os mercados de títulos públicos e ações.

Verificação de ciclos no mercado segurador brasileiro

Este trabalho se propõe a avaliar a existência de ciclos de margem de subscrição no mercado segurador brasileiro para os grupos de ramos de automóvel, patrimonial, responsabilidade civil e transportes a partir de dados da SUSEP. É feita uma introdução em seguros, uma revisão dos artigos que foram realizados no mundo sobre o assunto assim como os estudos discorrendo sobre as possíveis causas para a existência destes ciclos. Em seguida são apresentadas as técnicas econométricas de séries de tempo estruturais e o teste HEGY utilizadas para a verificação dessa hipótese. Foram encontrados ciclos nos grupos de ramos de automóveis, patrimoniais e transportes e não encontramos evidências de ciclos para responsabilidade civil e nem para o agregado de ramos. Os resultados desse estudo sobre a existência, ou não dos ciclos, assim como sua duração considerando as particularidades de cada tipo de ramo, periodicidade das séries e utilização ou não da despesa de comercialização foram analisados para cada grupo de ramos, considerando suas particularidades. Finalmente se fez um comparativo dos resultados obtidos nesse estudo com o que está na literatura para diversos outros mercados de seguros de outros países.

Previsão da inadimplência bancária no Brasil através dos métodos FAVAR e FAVECM

O objetivo do presente trabalho é utilizar modelos econométricos de séries de tempo para previsão do comportamento da inadimplência agregada utilizando um conjunto amplo de informação, através dos métodos FAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregressive) de Bernanke, Boivin e Eliasz (2005) e FAVECM (Factor-augmented Error Correction Models) de Baneerjee e Marcellino (2008). A partir disso, foram construídas previsões fora da amostra de modo a comparar a eficácia de projeção dos modelos contra modelos univariados mais simples - ARIMA - modelo auto-regressivo integrado de média móvel e SARIMA - modelo sazonal auto-regressivo integrado de média móvel. Para avaliação da eficácia preditiva foi utilizada a metodologia MCS (Model Confidence Set) de Hansen, Lunde e James (2011) Essa metodologia permite comparar a superioridade de modelos temporais vis-à-vis a outros modelos.

Análise das relações de longo prazo entre a posição internacional de investimentos, o efeito Balassa-Samuelson e a taxa de câmbio real: testes de cointegração

Este trabalho tem a finalidade de analisar as evidências de relações de longo prazo entre a taxa de câmbio real (“RER”), a posição internacional de investimentos (“NFA”) e o efeito Balassa-Samuelson (“PREL”) em um grupo de 28 países, grupo este que inclui países em diferentes estágios de desenvolvimento. A metodologia utilizada foi a de testes de cointegração. Os testes aplicados foram desenvolvidos por Bierens (1997), teste não paramétrico, e por Saikkonen e Lütkepohl (2000a, b, c), teste que consiste em primeiro estimar um termo determinístico. Evidências de cointegração são constatadas, em ambos os testes, na maioria dos países estudados. Entretanto, houve diferenças relevantes entre os resultados encontrados através dos dois testes aplicados. Estas diferenças entre os resultados, bem como alguns casos especiais de países que não demonstraram evidências de cointegração, requerem análises mais aprofundadas sobre o comportamento de longo prazo das três variáveis estudadas.

The effects of commodity dependence on the brazilian economy: a test of the dutch disease hypothesis

A doença holandesa tornou-se amplamente conhecida na década de 1960, quando a descoberta repentina de reservatórios de gás natural em território holandês, na região do mar do norte, transformou o país em uma economia rica em recursos. A desagradável consequência que proveio da recém-adquirida abundância de commodities foi o declínio da próspera indústria holandesa, que perdeu sua competitividade devido à valorização do florim holandês, como consequência do aumento do influxo de capital estrangeiro no país. Desde então este fenômeno tem sido observado em diversos países que possuem abundância de commodities. O objetivo desta tese é aplicar o modelo da doença holandesa ao Brasil, já que a maior economia da América latina poderá também ter de encarar a ameaça de se tornar prisioneira da “armadilha das commodities”, devido à sua abundância de recursos naturais. O autor revisa a bibliografia básica abordando o tema geral da doença holandesa e dá enfoque a estudos realizados anteriormente no Brasil. Além disso, os quatro maiores sintomas que caracterizam a doença holandesa são testados: (1) valorização das taxas de câmbio do real, (2) declínio do setor industrial, (3) crescimento do setor de serviços, e (4) aumento dos salários. Todos estes sintomas foram observados e podem ser comprovados através das abordagens de cointegração ou de correlação, com exceção do sintoma número dois. Ainda que estes resultados sejam significativos, há muito outros fatores determinantes que influenciam o desenvolvimento dos sintomas examinados, motivo pelo qual futuros estudos serão necessários para se obtiver conclusões definitivas sobre como o Brasil é afetado pela doença holandesa.

Fatores determinantes do preço de imóveis

Este estudo tem como objetivo determinar os principais fatores macroeconômicos que influenciam a formação do preço de imóveis, tomando como base o mercado imobiliário residencial da cidade de São Paulo entre os anos de 2001 e 2012. Para capturar o efeito endógeno do PIB, da taxa de juros e da bolsa de valores sobre o preço de imóveis, optou-se por um modelo VAR. Concluiu-se que, dentre as variáveis, o PIB foi o fator mais preponderante na formação do preço, chegando a ter um impacto quase três vezes superior à taxa de juros. Não foram encontradas evidências estatísticas significativas do efeito da bolsa sobre o preço dos imóveis. Constatou-se ainda que choques no PIB e na taxa de juros demoram, no mínimo, um ano para começarem a refletir sobre o preço. Essas conclusões foram mais robustas no período anterior à crise imobiliária americana de 2008.