943 resultados para Incerteza - Modelos econométricos


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There is substantially more trade within national borders than across borders. An important explanation for this fact is the weak enforcement of international contracts. We develop a model in which agents build reputations to overcome this institutional failure. The model describes the interplay between institutional quality, reputations and the dynamics of international trade. It also rationalizes several empirical regularities. We find that history matters for trade volumes, but that its effects vary with the institutional setting of the country. The same is true for the efticacy of trade liberalization programs. Moreover, while stricter enforcement of contracts enhances trade in the short run, it makes it harder for individual traders to develop good reputations. We show that this indirect negative effect may produce an "institutional trap": for sufliciently low initial levels of contract enforcement, a small tightening in enforcement reduces future trade fiows. We find also that search frictions aggravate the problems created by weak enforceability of contracts, even if they impose no direct cost on agents. The model allows extensions in several directions. We outline two of them, indicating how one could study transnational networks and the effects of firm heterogeneity within our structure.

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I estimate the impact of social security benefits on retirement decisions of rural workers by studying changes in the roles governing social security in Brazil. I focus on a 1991 reform, which brought a reduction in the minimum eligibility age for males and females, a doubling of benefit values and the extension of benefits to non-heads of households. Because beneficiaries are not subject to means or retirement tests, I estimate apure income effect. I find that a reduction in the minimum eligibility age for old-age benefits was an important determinant in the reduction in labor supply of elderly rural workers in Brazil. Finally, I find that benefit take-up rates are larger among the better educated, but least-schooled workers show the largest labor supply responses to the reform.

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This paper presents calculations of semiparametric efficiency bounds for quantile treatment effects parameters when se1ection to treatment is based on observable characteristics. The paper also presents three estimation procedures forthese parameters, alI ofwhich have two steps: a nonparametric estimation and a computation ofthe difference between the solutions of two distinct minimization problems. Root-N consistency, asymptotic normality, and the achievement ofthe semiparametric efficiency bound is shown for one ofthe three estimators. In the final part ofthe paper, an empirical application to a job training program reveals the importance of heterogeneous treatment effects, showing that for this program the effects are concentrated in the upper quantiles ofthe earnings distribution.

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The empirical evaluation of the effect of land property rights typically suffers from selection problems. The allocation of property rights across households is usually not random but based on wealth, family characteristics, political clientelism, or other mechanisms built on differences between the groups that acquire property rights and the groups that do not. In this paper, we address this selection concern exploiting a natural experiment in the allocation of property rights. Twenty years ago, a homogenous group of squatters occupied a piece of privately owned land in a suburban area of Buenos Aires, Argentina. When the Congress passed an expropriation law transferring the land from the former owners to the squatters, some of the former owners surrendered the land (and received a compensation), while others decide to sue in the slow Argentine courts. These different decisions by the former owners generated an allocation of property rights that is exogenous to the characteristics of the squatters. We take advantage of this natural experiment to evaluate the effect of the allocation of urban land property rights. Our preliminary results show significant effects on housing investment, household size, and school attrition. Contradicting De Soto's hypotheses, we found nonsignificant effects on labor income and access to credit markets.

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Este trabalho tem por objetivo principal avaliar a existência de equivalência ricardiana no Brasil. Para isto, empregam-se três metodologias distintas. Inicialmente, com base no modelo de Enders e Lee (1990), utilizam-se regressões do tipo VAR e VEC e decomposição de variância para avaliar de que forma consumo e exportações líquidas reagem a variações não-antecipadas da dívida do setor público, mantidos constantes os gastos do governo. Em seguida, com base no mesmo modelo teórico, estimam-se parâmetros relativos à função consumo e testam-se as restrições de sobre-identificação associadas à técnica de MGM. Por último, efetuam-se testes relativos à restrição de liquidez com base no modelo de consumidores restritos de Campbell e Mankiw (1989). Embora alguns dos resultados sejam inconclusos, particularmente quando se utilizam os dois primeiros métodos de investigação (análise de variância e teste das restrições de sobre-identificação), de modo geral concluímos pela não-validade da hipótese para o Brasil. Teoricamente, isto é compatível com o fato de se ter uma parcela substancial de consumidores brasileiros restritos na obtenção de crédito (a exemplo do que já haviam também concluído Reis, Issler, Blanco e Carvalho (1998) e Issler e Rocha (2000) e do que também concluímos na última seção.

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Multi-factor models constitute a use fui tool to explain cross-sectional covariance in equities retums. We propose in this paper the use of irregularly spaced returns in the multi-factor model estimation and provide an empirical example with the 389 most liquid equities in the Brazilian Market. The market index shows itself significant to explain equity returns while the US$/Brazilian Real exchange rate and the Brazilian standard interest rate does not. This example shows the usefulness of the estimation method in further using the model to fill in missing values and to provide intervaI forecasts.

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O presente estudo - até onde se sabe inédito no Brasil – possui como principal objetivo avaliar alguns determinantes das necessidades de capital de giro comumente estudados na literatura e analisar de que forma as empresas se movimentam em direção a uma meta (target) de Net Trade Cycle (similar ao Ciclo de Caixa - CCC). Sabemos que o tema capital de giro ainda carece de teorias mais robustas dentro da área de finanças, e poucos estudos ainda são encontrados na literatura. Aqueles que decidem estudá-lo, observam que dado o seu atual estágio, ele tem sido pesquisado com o suporte de bases teóricas mais consolidadas, como por exemplo estrutura de capitais. Esses estudos têm se utilizado muito do conceito de meta para determinar a estrutura ótima de capitais, e com qual velocidade de ajuste procura-se adequar essa estrutura como forma de otimizar seus recursos. O fato de ainda não existir definições e/ou teorias mais definidas sobre o tema foi o grande motivador para a realização desse estudo, que emprega a velocidade de ajuste em direção a uma meta de capital de giro, utilizando como técnica para suporte a esse objetivo o Modelo de Ajustamento Parcial (MAP) e o Generalized Method of Moments (GMM). Com essa combinação inédita no mercado brasileiro quando o assunto é capital de giro, esperamos trazer novas contribuições para as comunidades acadêmicas e empresariais. Para a obtenção dos dados que compõem esse estudo de caráter quantitativo, utilizamos informações existentes na Economatica® e BCB – Banco Central do Brasil. Nessas bases de dados utilizamos os demonstrativos financeiros trimestrais entre os períodos de 31/Dez./2007 a 30/Jun./2014 (ajustados por inflação – IPCA) das empresas listadas na BM&FBovespa que possuíssem pelos menos 15 períodos (trimestres) consecutivos de dados, com isso chegamos a um total de um pouco mais de 2 mil observações e 105 empresas. Quanto ao método, utilizamos Painel de Dados Dinâmico (desbalanceado) e as seguintes técnicas foram empregadas como forma de atender ao principal objetivo do estudo (“Qual é a velocidade de ajuste das Necessidades de Capital de Giro?”): Modelo de Ajustamento Parcial para a análise dos determinantes das necessidades de capital de giro e movimentação em direção a uma meta e; Generalized Method of Moments (GMM) como técnica de controle aos possíveis efeitos de endogeneidade (BLUNDELL e BOND, 1998) e solução para o problema de autocorrelação residual (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19).

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Este estudo investiga o poder preditivo fora da amostra, um mês à frente, de um modelo baseado na regra de Taylor para previsão de taxas de câmbio. Revisamos trabalhos relevantes que concluem que modelos macroeconômicos podem explicar a taxa de câmbio de curto prazo. Também apresentamos estudos que são céticos em relação à capacidade de variáveis macroeconômicas preverem as variações cambiais. Para contribuir com o tema, este trabalho apresenta sua própria evidência através da implementação do modelo que demonstrou o melhor resultado preditivo descrito por Molodtsova e Papell (2009), o “symmetric Taylor rule model with heterogeneous coefficients, smoothing, and a constant”. Para isso, utilizamos uma amostra de 14 moedas em relação ao dólar norte-americano que permitiu a geração de previsões mensais fora da amostra de janeiro de 2000 até março de 2014. Assim como o critério adotado por Galimberti e Moura (2012), focamos em países que adotaram o regime de câmbio flutuante e metas de inflação, porém escolhemos moedas de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Os resultados da nossa pesquisa corroboram o estudo de Rogoff e Stavrakeva (2008), ao constatar que a conclusão da previsibilidade da taxa de câmbio depende do teste estatístico adotado, sendo necessária a adoção de testes robustos e rigorosos para adequada avaliação do modelo. Após constatar não ser possível afirmar que o modelo implementado provém previsões mais precisas do que as de um passeio aleatório, avaliamos se, pelo menos, o modelo é capaz de gerar previsões “racionais”, ou “consistentes”. Para isso, usamos o arcabouço teórico e instrumental definido e implementado por Cheung e Chinn (1998) e concluímos que as previsões oriundas do modelo de regra de Taylor são “inconsistentes”. Finalmente, realizamos testes de causalidade de Granger com o intuito de verificar se os valores defasados dos retornos previstos pelo modelo estrutural explicam os valores contemporâneos observados. Apuramos que o modelo fundamental é incapaz de antecipar os retornos realizados.

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O setor automotivo é bastante representativo na economia nacional, o que motivou a realização deste estudo sobre a demanda por veículos novos no Brasil. No presente trabalho, é abordado um modelo econométrico que permite calcular as elasticidades do preço, da renda e do crédito em relação à demanda por veículos, sob a luz da teoria da cointegração. Analisando-se o período de junho de 2000 a janeiro de 2014, verifica-se a ocorrência de três quebras estruturais. Estas quebras dividem o intervalo de tempo analisado em quatro subperíodos, cada um com uma dinâmica própria. A constatação deste fato, muitas vezes negligenciado na literatura científica prévia, é um dos principais resultados deste trabalho: afinal, conclusões bastante distintas seriam obtidas ao se considerar o período todo sem quebras. Vale também destacar que o crédito se mostrou relevante para a demanda em todos os subperíodos: acredita-se, portanto, ser efetiva a implementação de uma política de estímulo ao setor, por meio do incentivo ao crédito. Por último, comenta-se que, no passado recente, a cada 1% de redução no preço do automóvel, a demanda aumentou numa proporção 30% maior. Este resultado corrobora com a percepção de que a redução de impostos pode alavancar a venda de veículos.

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O presente estudo tem como objetivo comparar e combinar diferentes técnicas de projeção para o PIB trimestral brasileiro de 1991 ao segundo trimestre de 2014, utilizando dados agregados, e dados desagregados com pesos fixos e estocásticos. Os modelos desagregados univariados e multivariados, assim como os pesos estocásticos, foram estimados pelo algoritmo Autometrics criado por Doornik (2009), através dos níveis de desagregação disponibilizados pelo IBGE no Sistema de Contas Nacionais. Os modelos agregados foram estimados pelo Autometrics, por Markov-Switching e por modelos estruturais de espaço-estado. A metodologia de comparação de projeções utilizada foi o Model Confidence Set, desenvolvida por Hanse, Lunde e Nason (2011). Foram realizadas duas simulações, sendo a primeira com a análise fora da amostra a partir de 2008, e a segunda a partir de 2000, com horizonte de projeção de até 6 passos à frente. Os resultados sugerem que os modelos desagregados com pesos fixos desempenham melhor nos dois primeiros passos, enquanto nos períodos restantes os modelos da série agregada geram melhores previsões.

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Esse trabalho tem como objetivo investigar a relação entre três múltiplos específicos (Preço/Lucro, Preço/Valor Patrimonial e Preço/Vendas) e seus determinantes (crescimento, payout ratio, risco, ROE e margem líquida), de acordo com a teoria apresentada por Aswath Damodaran. Para verificar essas relações, foram utilizadas duas metodologias econométricas distintas: A Regressão Linear Múltipla e o Modelo de Dados em Painel. Os dados coletados são referentes às empresas listadas no índice de ações da Bolsa de Valores de São Paulo – iBOVESPA. Os resultados apurados por ambos os métodos não foram os mesmos verificados na teoria, pois alguns dos determinantes não apresentaram o comportamento esperado, e também não foram estatisticamente significantes. A principal contribuição desse trabalho é a utilização da metodologia de Dados em Painel para obter os resultados.

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O presente trabalho busca ir além da decisão, capital próprio ou terceiro, e verificar a decisão de qual tipo de recurso terceiro angariar, portanto, analisa a composição do endividamento da empresa com relação à fonte de financiamento: recursos privados ou públicos. Logo, foram construídos modelos econométricos com o intuito de investigar quais características, por parte da empresa, são relevantes na escolha de qual fonte recorrer para financiar suas atividades. Foram utilizados dados em painel de empresas brasileiras não pertencentes ao setor de Finanças e Seguros, cujas ações são negociadas na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA). Neste trabalho foram investigadas variáveis das empresas referentes à qualidade e credibilidade das informações contábeis, total de ativos imobilizados, lucratividade, alavancagem, setor de atuação, tamanho da empresa e internacionalização. Os resultados indicaram que fatores como total de ativos imobilizados, alavancagem, lucratividade e alguns setores de atuação são relevantes para determinar a estratégia de financiamento da firma. A variável nível de disclosure, responsável por diferenciar a empresa que possui qualidade da informação contábil superior às demais, não apresentou ser significante, embora, com o sinal esperado. Portanto, os resultados sugerem que as empresas estudadas tendem a seguir a teoria da liquidação ineficiente quando tomam as suas decisões de financiamento.

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Os Fundos de Investimento Imobiliários – FIIs – vem ganhando destaque como alternativas de investimento no Brasil. Segundo dados da BM&FBovespa, a média diária de volume negociado aumentou de R$600 mil em 2009 para R$27 milhões em 2014. No entanto, após o IFIX – Indíce de FIIs - atingir seu maior patamar histórico em Janeiro de 2013, este passou apresentar performance negativa, ao mesmo tempo que se observou um processo de elevação da curva de juros. O presente trabalho visa analisar o impacto de movimentos da curva de juros no desempenho dos FIIs. De forma a limitar as divergências encontradas na literatura internacional quanto à taxa de juros utilizada como proxy para a avaliação, utiliza-se da Análise de Componentes Principais para reduzir o número de variáveis, restringindo-se a uma variável de nível e uma de inclinação. Os resultados indicam que aumento no nível da curva de juros tem um impacto negativo no desempenho dos FIIs, ao passo que aumenta na inclinação também tem impacto negativo, mas não de forma relevante.

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A eficácia do estímulo fiscal ou uma política fiscal expansionista, tem sido alvo de análise e debate durante as últimas décadas, sendo estudada através de diferentes metodologias, períodos históricos e grupos de países. O trabalho tem como objetivo estudar o impacto da política fiscal em outras variáveis macroeconômicas relevantes, dentre elas: carga tributária, inflação, desemprego, poupança e taxa de investimento, nos últimos 20 anos, para países desenvolvidos e em desenvolvimento, e em especial o caso Brasileiro nos últimos 60 anos. Alguns trabalhos importantes, evidenciam que os choques fiscais dependem basicamente de algumas características principais dos países, como nível de desenvolvimento, regime cambial, abertura da economia e dívida pública, entre outras. Além disso, a resposta ao estímulo irá depender do estágio do ciclo econômico que determinada economia se encontra, recessão ou expansão. Os resultados encontrados com base no modelo autoregressivo estrutural (SVAR), através das função impulso resposta, demonstra que para ambos os grupos de países, desenvolvidos e em desenvolvimento, e também para o Brasil, à resposta do produto a um estímulo fiscal é negativo, ou seja, há uma queda do produto em função do estímulo fiscal.