Medo de interrupções : um modelo de mudanças markovianas de regimes para a volatilidade condicional do risco Brasil entre 1994 e 2002

Esta dissertação procura promover uma análise da mudança de regimes na volatilidade condicional do risco Brasil, após a implementação do Real, com ênfase nas mudanças markovianas de regimes. De acordo com a literatura de risco país, na presença de equilíbrios múltiplos e profecias auto-realizáveis, a deterioração dos fundamentos percebidos de um país é condição necessária para a determinação de um equilíbrio macroeconômico ruim de uma pequena economia aberta e em desenvolvimento (PEAD), com reversão de capitais, alto serviço da dívida pública, perspectivas sombrias de crescimento e uma avaliação do crédito como ruim (Razin & Sadka, 2001). Ainda que tal condição seja necessária, ela não parece ser suficiente para explicar por que, em alguns momentos, apesar de um nível alto de risco país, o equilíbrio tido como ruim não se materializa. Neste sentido, através da adaptação de um jogo típico de modelos de crises cambiais de segunda geração, esta dissertação lança a hipótese de que uma das razões pelas quais uma PEAD sofra tais crises de liquidez seja a deterioração da média dos fundamentos percebidos ao lado do aumento do medo dos investidores de que haja interrupções no fluxo de capitais. A metodologia utilizada é a dos modelos GARCH nãolineares com componentes observáveis e não observáveis markovianos, aplicados à série diária do risco país do Brasil entre maio de 1994 a setembro de 2002. Os resultados empíricos sugerem que, de fato, durante os episódios de crise de liquidez do Brasil, o risco país sobe e a volatilidade muda para um regime mais alto. Em contrapartida, nos períodos com regimes baixos de volatilidade, independentemente do nível do risco país, nenhuma crise severa e repentina atinge o país. Além disso, ainda que não desprovida de limitações, a análise da volatilidade condicional do risco país pode servir como um instrumento prático de monitoramento da duração de crises de liquidez para uma PEAD altamente dependente do influxo de capitais externos como o Brasil.

Testando o poder preditivo do VIX: uma aplicação do modelo de erro multiplicativo

O VIX Volatility Index surgiu como uma alternativa no cálculo da volatilidade implícita, visando mitigar alguns problemas encontrados em modelos da família Black-Scholes. Este tipo de volatilidade é tida como a melhor previsora da volatilidade futura, dado que as expectativas dos operadores de opções se encontram embutidas em seus valores. O objetivo deste trabalho é testar se o VIX apresenta maior poder preditivo e informações relevantes não presentes em modelos de séries temporais para variáveis não-negativas, tratadas através do modelo de erro multiplicativo. Os resultados indicam que o VIX apresenta maior poder preditivo em períodos de estabilidade econômica, mas não contém informação relevante frente à real volatilidade. Em períodos de crise econômica o resultado se altera, com o VIX apresentando o mesmo poder explicativo, mas contém informações relevantes no curto prazo.

Mudanças de regime e persistência dos choques sobre a volatilidade para a série de preços do petróleo: uma análise comparativa da família GARCH e modelos com mudança de regime Markoviana – MSIH e SWARCH

A previsão dos preços do petróleo é fundamental para o planejamento energético e oferece subsídio a tomada de decisões de longo prazo, que envolvem custos irrecuperáveis. No entanto, os preços do petróleo são muito instáveis sujeitos a choques como resultado de questões geopolíticas, poder de mercado da OPEP (Organização dos Países Exportadores de Petróleo) e pressões de demanda resultando numa série sujeita a quebras estruturais, prejudicando a estimação e previsão de modelos de série temporal. Dada a limitação dos modelos de volatilidade da família GARCH, que são instáveis e apresentam elevada persistência em séries com mudanças estruturais, este trabalho compara a previsão da volatilidade, em termos de intervalos de confiança e persistência, dos modelos de volatilidade com mudança de regime markoviana em relação aos modelos de volatilidade determinísticos. Os modelos de volatilidade com mudança de regime considerados são o modelo SWARCH (Markov Switch ARCH) e introduz-se o modelo MSIH (Markov Switch Intercept Heteroskedasticity) para o estudo da volatilidade. Como resultado as previsões de volatilidade dos modelos com mudança de regime permitem uma estimação da volatilidade que reduz substancialmente a persistência em relação aos modelos GARCH.

Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos?: um estudo empírico

O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.

Cálculo do Value at Risk (VaR) para o Ibovespa, pós crise de 2008, por meio dos modelos de heterocedasticidade condicional (GARCH) e de volatilidade estocástica (Local Scale Model - LSM)

O objetivo deste estudo é propor a implementação de um modelo estatístico para cálculo da volatilidade, não difundido na literatura brasileira, o modelo de escala local (LSM), apresentando suas vantagens e desvantagens em relação aos modelos habitualmente utilizados para mensuração de risco. Para estimação dos parâmetros serão usadas as cotações diárias do Ibovespa, no período de janeiro de 2009 a dezembro de 2014, e para a aferição da acurácia empírica dos modelos serão realizados testes fora da amostra, comparando os VaR obtidos para o período de janeiro a dezembro de 2014. Foram introduzidas variáveis explicativas na tentativa de aprimorar os modelos e optou-se pelo correspondente americano do Ibovespa, o índice Dow Jones, por ter apresentado propriedades como: alta correlação, causalidade no sentido de Granger, e razão de log-verossimilhança significativa. Uma das inovações do modelo de escala local é não utilizar diretamente a variância, mas sim a sua recíproca, chamada de “precisão” da série, que segue uma espécie de passeio aleatório multiplicativo. O LSM captou todos os fatos estilizados das séries financeiras, e os resultados foram favoráveis a sua utilização, logo, o modelo torna-se uma alternativa de especificação eficiente e parcimoniosa para estimar e prever volatilidade, na medida em que possui apenas um parâmetro a ser estimado, o que representa uma mudança de paradigma em relação aos modelos de heterocedasticidade condicional.

Modeling multivariate autoregressive conditional heteroskedasticity with the double smooth transition conditional correlation GARCH Model

In this paper, we propose a multivariate GARCH model with a time-varying conditional correlation structure. The new double smooth transition conditional correlation (DSTCC) GARCH model extends the smooth transition conditional correlation (STCC) GARCH model of Silvennoinen and Teräsvirta (2005) by including another variable according to which the correlations change smoothly between states of constant correlations. A Lagrange multiplier test is derived to test the constancy of correlations against the DSTCC-GARCH model, and another one to test for another transition in the STCC-GARCH framework. In addition, other specification tests, with the aim of aiding the model building procedure, are considered. Analytical expressions for the test statistics and the required derivatives are provided. Applying the model to the stock and bond futures data, we discover that the correlation pattern between them has dramatically changed around the turn of the century. The model is also applied to a selection of world stock indices, and we find evidence for an increasing degree of integration in the capital markets.

Evolución de la eficiencia reproductiva en la finca piloto San José del municipio de Santo Tomás, Chontales. Area modelo del proyecto de mejoramiento de la productividad ganadera para los productores de pequeña y mediana escala

El presente estudio se realizo con el objetivo de determinar la evolución de la eficiencia reproductiva en la finca piloto San José del municipio de Santo tomas, del departamento de Chontales. Evolución de la Eficiencia Reproductiva en la Finca Piloto San José, en el Municipio de Santo Tomas Chontales. Area modelo del proyecto de Mejoramiento de la Productividad Ganadera para los Productores de Pequeña y Mediana Escala. La finca se sitúa entre las coordenadas 13º28’51’’ latitud norte y 70º77’02’’ longitud este, con altura de 420 msnm, con una precipitación promedio anual de 1600 a 2000 mm, con temperatura media anual de 25º a 27ºC. El presente estudio se evaluaron los diferentes índices reproductivos de la finca piloto San José, haciendo uso de los registros que se levantaron durante la etapa de ejecución del proyecto, realizando monitoreos periódicos como: pesajes de ganado y diagnósticos reproductivos, también se realizaba pesaje de leche y prueba de mastitis, estas actividades se realizan una vez al mes, pero con diferencias de 15 días por actividades. La producción total de leche obtenida en la finca fue de 49.500kg de leche durante un año, cuando el IPP fue de 12 meses. Cuando el IPP llego a los 24 meses la producción de leche fue de 27,000Kg. Se obtuvo que entre menor fueron los IPP y los ingresos de las finca fueron mayores. Cuando se alargaron los dias de ordeño también se alargaron los dias de secado. En el año 2005 el promedio del IPC era de 8.5 meses y en el año 2008 se redujo a 4.7 meses. En el año 2005 el IPP era de 18 meses y para el año 2008 se redujo a 14 meses. Para el invierno del 2005 se tenía promedios de 9 partos en invierno con relación al de verano que fue de 3 partos, luego en el verano del 2008 los partos se redujeron a 4 partos, pero en invierno aumentaron a 15 partos por época. El IPC para el 2005 correspondía a un 22 %, para el año 2008 se logro reducir a un 7.5 %. El IPP en el año 2005 fue del 45.7 % y para el 2008 se redujo a un22.4 %, prácticamente se redujo a un 50 %. En la finca piloto en el 2005 se contaba con 12 animales en ordeño y al año 2008 se incremento su número de animales productivos a 19 animales. La producción promedio por vaca siempre se mantuvo estable entre los 4 y 5 litros de leche por vaca, aumentado solamente la producción total de leche por día.

Implementación del Modelo de Red Causal en un texto narrativo en español

Resumen: El Modelo de Red Causal propone que la estructura causal de una historia y su representación en la memoria episódica se asemejan a una red, en la que los acontecimientos resultan de una combinación de antecedentes causales, que a su vez tienen múltiples consecuencias. El estudio de la comprensión de textos según este modelo ha tendido a llevarse a cabo utilizando textos experimentales en inglés. En razón de ello, el objetivo de este trabajo consistió en presentar la aplicación del Modelo de Red Causal a un texto narrativo natural en español, a fin de abogar por su utilidad para examinar los procesos cognitivos involucrados en la comprensión textual.

Alfonso X : un modelo de rey letrado

Integran este número de la revista ponencias presentadas en Studia Hispanica Medievalia VIII: Actas de las IX Jornadas Internacionales de Literatura Española Medieval, 2008, y de Homenaje al Quinto Centenario de Amadis de Gaula.

El modelo de gestión estratégica de recursos humanos como herramienta de desarrollo, crecimiento, eficiencia y modernización de la gestión pública

Resumen: El éxito de toda organización depende de una serie de factores, en su mayoría referidos a la actividad de recursos humanos. En esta esfera es donde surgen grandes desafíos signados por los cambios que se vienen produciendo en el mundo globalizado. Surge la necesidad de adquirir nuevas competencias en cuanto a cómo planificar y gerenciar los Recursos Humanos en tiempos de incertidumbre e inestabilidad. Resulta imperioso para las organizaciones contemporáneas desarrollar e implementar procesos de formación de directivos con una orientación gerencial más avanzada, a partir de un rediseño de su perfil de competencias que permita replantear su misión y redefinir muchas de sus funciones, donde sus recursos humanos juegan un rol protagónico. La Administración Pública no escapa a estos cambios, que inciden directamente sobre el Modelo de Gestión Estratégica de Recursos Humanos, al enfrentar con frecuencia grandes obstáculos y resistencia al cambio.

Estudio de la estabilidad de una variante del modelo de la telaraña

Resumen: Este artículo versa sobre una de las aplicaciones de las ecuaciones en diferencias finitas lineales de primer orden en el análisis económico de un problema. A partir del conocido modelo de la telaraña o modelo de cobweb se introducen, siguiendo a P. Cagan (1956), expectativas adaptativas y se obtiene una variante de dicho modelo. Se estudia la estabilidad de tal variante a partir del análisis del carácter de la sucesión de precios generada por la solución del modelo.