944 resultados para 5-factor Model


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This paper constructs an indicator of Brazilian GDP at the monthly ftequency. The peculiar instability and abrupt changes of regimes in the dynamic behavior of the Brazilian business cycle were explicitly modeled within nonlinear ftameworks. In particular, a Markov switching dynarnic factor model was used to combine several macroeconomic variables that display simultaneous comovements with aggregate economic activity. The model generates as output a monthly indicator of the Brazilian GDP and real time probabilities of the current phase of the Brazilian business cycle. The monthly indicator shows a remarkable historical conformity with cyclical movements of GDP. In addition, the estimated filtered probabilities predict ali recessions in sample and out-of-sample. The ability of the indicator in linear forecasting growth rates of GDP is also examined. The estimated indicator displays a better in-sample and out-of-sample predictive performance in forecasting growth rates of real GDP, compared to a linear autoregressive model for GDP. These results suggest that the estimated monthly indicator can be used to forecast GDP and to monitor the state of the Brazilian economy in real time.

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Multivariate Affine term structure models have been increasingly used for pricing derivatives in fixed income markets. In these models, uncertainty of the term structure is driven by a state vector, while the short rate is an affine function of this vector. The model is characterized by a specific form for the stochastic differential equation (SDE) for the evolution of the state vector. This SDE presents restrictions on its drift term which rule out arbitrages in the market. In this paper we solve the following inverse problem: Suppose the term structure of interest rates is modeled by a linear combination of Legendre polynomials with random coefficients. Is there any SDE for these coefficients which rules out arbitrages? This problem is of particular empirical interest because the Legendre model is an example of factor model with clear interpretation for each factor, in which regards movements of the term structure. Moreover, the Affine structure of the Legendre model implies knowledge of its conditional characteristic function. From the econometric perspective, we propose arbitrage-free Legendre models to describe the evolution of the term structure. From the pricing perspective, we follow Duffie et al. (2000) in exploring Legendre conditional characteristic functions to obtain a computational tractable method to price fixed income derivatives. Closing the article, the empirical section presents precise evidence on the reward of implementing arbitrage-free parametric term structure models: The ability of obtaining a good approximation for the state vector by simply using cross sectional data.

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Este trabalho visa comparar, estatisticamente, o desempenho de duas estratégias de imunização de carteiras de renda fixa, que são recalibradas periodicamente. A primeira estratégia, duração, considera alterações no nível da estrutura a termo da taxa de juros brasileira, enquanto a abordagem alternativa tem como objetivo imunizar o portfólio contra oscilações em nível, inclinação e curvatura. Primeiro, estimamos a curva de juros a partir do modelo polinomial de Nelson & Siegel (1987) e Diebold & Li (2006). Segundo, imunizamos a carteira de renda fixa adotando o conceito de construção de hedge de Litterman & Scheinkman (1991), porém assumindo que as taxas de juros não são observadas. O portfólio imunizado pela estratégia alternativa apresenta empiricamente um desempenho estatisticamente superior ao procedimento de duração. Mostramos também que a frequência ótima de recalibragem é mensal na análise empírica.

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Com o aumento do número de gestores especializados em um número cada vez maior de possibilidades de investimentos na indústria de fundos brasileira, os fundos Multigestor se tornaram uma alternativa para os investidores que procuram diversificar seus investimentos e delegam às instituições financeiras o trabalho de alocar os recursos dentro das diferentes estratégias e fundos existentes no mercado. O intuito deste estudo é avaliar a capacidade de gerar retornos anormais (alfa) dos fundos de fundos da indústria brasileira, classificados como Fundos Multimercados Multigestor. Para isso foi estudada uma amostra com 1.421 fundos Multigestor com tributação de Longo Prazo no período de janeiro de 2005 a dezembro de 2011. A análise dos resultados encontrados através de regressões de modelos de vários fatores, derivados do modelo de Jensen (1968), sugere que apenas 3,03% dos fundos estudados conseguem adicionar valor a seus cotistas. Foram estudadas ainda as três principais fontes potenciais de geração de alfa dos fundos de fundos, a escolha das estratégias que compõe a carteira do fundo (alocação estratégica), a antecipação de movimentos de mercado (market timing) e a capacidade selecionar os melhores fundos dentro de cada estratégia (seleção de fundos). A partir da inclusão de termos quadráticos, conforme proposto pelos modelos de Treynor e Mazuy (1966) pode-se verificar que os fundos Multigestor, em média, não conseguem adicionar valor tentando antecipar movimentos de mercado (market timing). Através da construção de uma variável explicativa com a composição estratégica de cada fundo da amostra em cada período de tempo, pode-se verificar que os gestores de fundos de fundos, em média, também fracassam ao tentar selecionar os melhores fundos/gestores da indústria. Já a escolha das estratégias que compõe a carteira do fundo (alocação estratégica) mostrou contribuir positivamente para o retorno dos fundos. Ainda foi avaliada a capacidade de gerar alfa antes dos custos, o que elevou o percentual de fundos com alfa positivo para 6,39% dos fundos estudados, mas foi incapaz de alterar o sinal do alfa médio, que permaneceu negativo.

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A presente dissertação investiga a relação empírica entre a crise financeira de 2007-2009, a crise da dívida soberana de 2010-2012 e a recente desaceleração dos mercados de capitais nos mercados emergentes. A exposição dos mercados emergentes à crise nos desenvolvidos é quantificada através de um modelo de interdependência de factores. Os resultados mostram que estes sofreram, de facto, um choque provocado por ambas as crises. No entanto, este foi um choque de curta duração enquanto os mercados desenvolvidos ainda lutavam com as consequências resultantes das sucessivas crises financeiras. A análise do modelo mostra ainda que após a crise da divida soberana, enquanto os mercados desenvolvidos iniciam a sua recuperação, os emergentes desaceleram o seu crescimento. De forma a completar a análise do modelo foi efectuado um estudo sobre a influência dos fluxos de capitais entre os mercados emergentes e desenvolvidos na direcção do seu crescimento, revelando que existe uma relação entre estes dois eventos.

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The approach proposed here explores the hierarchical nature of item-level data on price changes. On one hand, price data is naturally organized around a regional strucuture, with variations being observed on separate cities. Moreover, the itens that comprise the natural structure of CPIs are also normally interpreted in terms of groups that have economic interpretations, such as tradables and non-tradables, energyrelated, raw foodstuff, monitored prices, etc. The hierarchical dynamic factor model allow the estimation of multiple factors that are naturally interpreted as relating to each of these regional and economic levels.

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O objetivo deste trabalho é verificar se os fundos de investimento Multimercado no Brasil geram alphas significativamente positivos, ou seja, se os gestores possuem habilidade e contribuem positivamente para o retorno de seus fundos. Para calcular o alpha dos fundos, foi utilizado um modelo com sete fatores, baseado, principalmente, em Edwards e Caglayan (2001), com a inclusão do fator de iliquidez de uma ação. O período analisado vai de 2003 a 2013. Encontramos que, em média, os fundos multimercado geram alpha negativo. Porém, apesar de o percentual dos que geram interceptos positivos ser baixo, a magnitude dos mesmos é expressiva. Os resultados diferem bastante por classificação Anbima e por base de dados utilizada. Verifica-se também se a performance desses fundos é persistente através de um modelo não-paramétrico baseado em tabelas de contingência. Não encontramos evidências de persistência, nem quando separamos os fundos por classificação.

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Differences-in-Differences (DID) is one of the most widely used identification strategies in applied economics. However, how to draw inferences in DID models when there are few treated groups remains an open question. We show that the usual inference methods used in DID models might not perform well when there are few treated groups and errors are heteroskedastic. In particular, we show that when there is variation in the number of observations per group, inference methods designed to work when there are few treated groups tend to (under-) over-reject the null hypothesis when the treated groups are (large) small relative to the control groups. This happens because larger groups tend to have lower variance, generating heteroskedasticity in the group x time aggregate DID model. We provide evidence from Monte Carlo simulations and from placebo DID regressions with the American Community Survey (ACS) and the Current Population Survey (CPS) datasets to show that this problem is relevant even in datasets with large numbers of observations per group. We then derive an alternative inference method that provides accurate hypothesis testing in situations where there are few treated groups (or even just one) and many control groups in the presence of heteroskedasticity. Our method assumes that we know how the heteroskedasticity is generated, which is the case when it is generated by variation in the number of observations per group. With many pre-treatment periods, we show that this assumption can be relaxed. Instead, we provide an alternative application of our method that relies on assumptions about stationarity and convergence of the moments of the time series. Finally, we consider two recent alternatives to DID when there are many pre-treatment groups. We extend our inference method to linear factor models when there are few treated groups. We also propose a permutation test for the synthetic control estimator that provided a better heteroskedasticity correction in our simulations than the test suggested by Abadie et al. (2010).

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O trabalho relaciona, com um modelo de três fatores proposto por Huse (2007), variáveis macroeconômicas e financeiras observáveis com a estrutura a termo da taxa de juros (ETTJ) dos países da América Latina (Brasil, Chile, Colômbia e México). Consideramos os seguintes determinantes macroeconômicos: taxa de inflação, taxa de variação do nível de atividade, variação da taxa de câmbio, nível do credit default swaps (CDS), nível da taxa de desemprego, nível da taxa de juros nominal e fatores globais (inclinação da curva de juros norte-americana e variação de índices de commodities). Os modelos explicam mais do que 75% nos casos do Brasil, Chile e Colômbia e de 68% no caso do México. Variações positivas no nível de atividade e inflação são acompanhadas, em todos os países, de um aumento na ETTJ. Aumentos do CDS, com exceção do Chile, acarretam em aumento das taxas longas. Já crescimentos na taxa de desemprego têm efeitos distintos nos países. Ao mesmo tempo, depreciações cambiais não são acompanhadas de subida de juros, o que pode ser explicado pelos bancos centrais considerarem que depreciações de câmbio tem efeitos transitórios na inflação. No México, aumentos na ETTJ são diretamente relacionados com o índice de commodities de energia e metálicas. Já no caso brasileiro, em que os preços da gasolina são regulados e não impactam a inflação, esse canal não é relevante. Variações positivas na inclinação da curva norte-americana têm efeitos similares nas curvas da América Latina, reduzindo as taxas curtas e aumentando as taxas longas.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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The multivariate t models are symmetric and with heavier tail than the normal distribution, important feature in financial data. In this theses is presented the Bayesian estimation of a dynamic factor model, where the factors follow a multivariate autoregressive model, using multivariate t distribution. Since the multivariate t distribution is complex, it was represented in this work as a mix between a multivariate normal distribution and a square root of a chi-square distribution. This method allowed to define the posteriors. The inference on the parameters was made taking a sample of the posterior distribution, through the Gibbs Sampler. The convergence was verified through graphical analysis and the convergence tests Geweke (1992) and Raftery & Lewis (1992a). The method was applied in simulated data and in the indexes of the major stock exchanges in the world.

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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The aim of this study was to adapt the BriefCOPE Inventory for Portuguese-speaking university students. We evaluate the Portuguese BriefCOPE psychometrics qualities and estimated the BriefCOPE factorial invariance in Brazil and Portugal. The data collected from a sample of 1573 students of both nationalities did confirm the 14-factor structure of the BriefCOPE and showed both factorial, convergent and discriminant related validities. However, the factor model did not show invariance across countries indicating that the use of the Portuguese version of the BriefCOPE cannot be bailed for comparisons of scores of inter-countries' student coping.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)