Três ensaios sobre liquidez do mercado secundário de títulos públicos no Brasil

A tese tem como objetivo discutir a liquidez do mercado secundário de títulos da dívida pública no Brasil. Em três ensaios, defende que problemas de organização do mercado prejudicam a ampliação da liquidez e que a formação de preços nesse mercado acompanha as taxas do mercado futuro de depósitos interfinanceiros – DI futuro, e não o contrário, como esperado, já que a presença de títulos de elevada liquidez no mercado à vista é que deveria desenvolver o mercado futuro. O primeiro ensaio mede e estima os determinantes do bid-ask spread cotado (indicador de liquidez) para cada vértice de taxa de juros, tendo como referência os vencimentos dos títulos pré-fixados em cabeça de semestre: LTNs (LTN-13 e LTN-11) e NTNFs- (NTNF-17, NTNF-14). Mercados com menores spreads são mais líquidos, mercados com spreads maiores são menos líquidos. Os modelos empíricos foram estimados por meio de análises de séries de tempo. O trabalho utiliza o cálculo do bid-ask cotado para medir a liquidez dos títulos em análise, medido pela diferença entre o ask price e o bid price de fechamento do mercado. A estimação dos determinantes da liquidez de mercado foi realizada com base no método dos mínimos quadrados ordinários (MQO). O modelo testa se maturidade e volume de negócio determinam o bid-ask spread dos títulos. Mercados com menores spreads são mais líquidos do que mercados com maiores spreads. Os resultados mostram que a mediana e a média do bid-ask spread cotado crescem com a maturidade dos títulos. Os sinais dos parâmetros das regressões confirmam para a maioria dos vértices dos vértices analisados neste trabalho a hipótese inicial de que o bid-ask spread aumenta com a elevação maturidade e diminui com maior volume negociado, confirmando a hipótese de baixa liquidez dos títulos públicos no mercado secundário brasileiro. O segundo ensaio analisa uma singularidade relevante do mercado brasileiro: a dependência da formação dos preços e da taxa de juros no mercado secundário de títulos públicos (LTN e NTNF) em relação ao DI futuro. As variáveis utilizadas foram o bid-ask spread cotado e o volume negociado no mercado de títulos públicos e de DI futuro. O ensaio utiliza tanto o método de Granger (1969), que tem como suposto que as informações relevantes para a previsão das variáveis estão contidas exclusivamente nos dados das séries temporais destas mesmas variáveis, quanto o modelo de Geweke (1982) para testar a causalidade, simultaneidade e dependência linear entre as duas séries no tempo. Os resultados confirmam a hipótese inicial de que bid-ask spread e volume de títulos públicos possuem forte dependência do bid-ask spread e do volume para contratos de DI futuro de mesmo vencimento, dependência devida à causalidade do mercado de DI futuro para o mercado de títulos públicos para a maioria dos vértices analisados nesse trabalho, indicando que a taxa CDI é benchmark para a precificação dos títulos públicos. Uma possível explicação está nos fatores de microestrutura, que fazem com que esse mercado seja o mais conveniente para negociar risco de liquidez e de mercado. O terceiro ensaio discute as implicações do desenho institucional sobre a liquidez do mercado secundário de títulos públicos - mecanismos e regras de negociação, desenho dos títulos e base de investidores. Essas regras afetam a formação dos preços no mercado, definem as trocas, a dimensão da assimetria de informação e os custos de transação e do processo de negociação. Pela sua relevância, a organização do mercado de títulos públicos tem sido objeto de reformas em diversos países. O terceiro ensaio é finalizado com a análise das medidas adotadas no Brasil e de seus resultados.

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.

Exchange rate misalignments, interdependence, crises, and currency wars: an empirical assessment

Este trabalho tem por objetivo comparar metodologias distintas para cálculo de desalinhamento cambial além de testar a hipótese se as taxas de câmbio dos diversos países sofrem influencia apenas dos seus próprios fundamentos ou também da taxa de câmbio e dos fundamentos de outros países. Estas hipóteses consistem, respectivamente, na ausência ou na existência de interdependência entre os diversos países. Para realizar tal tarefa utilizam-se duas estratégias empíricas. A primeira baseia-se em avaliar se um modelo multivariado de séries de tempo usualmente utilizada na literatura de desalinhamento cambial com dados apenas do próprio país em análise pode ser melhorado através da adição de variáveis relacionadas a outros países usando o algoritmo proposto por David Hendry e co-autores. A segunda estratégia consiste em estimar um panel longo com as variáveis utilizadas para estimar desalinhamento cambial e testar formalmente a hipótese de ausência de interdependências. Os resultados sugerem que em ambas estratégias existe evidência de existência de interdependência. Esta ocorreria mais por conta de fatores ligados ao curto prazo, ou seja, o que explicaria o valor da taxa de câmbio de um país no longo prazo seriam seus próprios fundamentos enquanto no curto prazo fatores externos poderiam causar desvios

Prêmio de risco de investimento estrangeiro

Este estudo estima o prêmio de risco de investimento estrangeiro. Nós testamos se ações com maior covariância entre seus retornos e períodos ruins (quando o investimento estrangeiro em carteira na Bovespa é negativo) são mais caras e, portanto, apresentam menores retornos. A metodologia consiste num procedimento de dois passos: as sensibilidades aos fatores de risco são estimadas a partir de regressões em séries de tempo, então, estes coeficientes estimados são utilizados como variáveis explicativas na regressão em dados em painel. É utilizado o fator excesso de retorno do mercado, previsto pelo modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model), como variável de controle. Os resultados indicam que o prêmio de risco de investimento estrangeiro é nulo quando a participação do investidor estrangeiro no estoque de ações listadas na Bovespa está em torno de 25%. Entretanto, à medida que aumenta a participação desse tipo de investidor, o prêmio de risco passa a ser significativo e positivo, atingindo 6,8% ao ano, quando a participação do investidor estrangeiro alcança metade do estoque de ações.

Velocidade da moeda, inflação e ciclos de negócios no Brasil, 1900-2013

A presente tese é composta por três ensaios. O primeiro ensaio estuda os ciclos de negócios brasileiro no período dos anos 1900 até 2012. Uma série trimestral do PIB real é elaborada, utilizando um modelo estrutural de séries de tempo. A partir disso, um modelo com mudança Markoviana é proposto para que seja construída uma cronologia de ciclo de negócios. O modelo selecionado possui dois regimes distintos, cenários de expansão e de recessão, a datação obtida é comparada com outros estudos sobre o tema e são propostas caracterizações das fases de crescimento que podem apoiar estudos sobre a história econômica do Brasil. O segundo ensaio estuda o comportamento da velocidade da moeda no ciclo de negócios brasileiro de 1900 até 2013. Os resultados a partir das estimativas dos modelos de séries temporais, MS e GARCH, são utilizados para suportar esse estudo. Em termos gerais a velocidade da moeda no Brasil apresentou queda até a segunda Guerra Mundial, cresceu até meados dos anos 1990 e a partir disso segue em tendência de queda. A experiência inflacionária brasileira é capítulo importante de nossa história econômica. O objetivo do terceiro ensaio é estudar a volatilidade da inflação brasileira ao longo do tempo no período de 1939 até 2013, buscando descrever sua relação com a taxa de inflação, adotando como referência uma datação de ciclos de negócios. Para realizar essa descrição serão utilizados os resultados obtidos nas estimações de modelos econométricos das classes GARCH, BSM e MS. No caso brasileiro a indicação é que a taxa de inflação impacta positivamente sua volatilidade.

Demanda por veículos novos no Brasil: uma análise robusta a quebras estruturais

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.

Descobrindo modelos de previsão para a inflação brasileira : uma análise a partir do algoritmo autometrics

O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.

Valoração de serviços ancilares de geradores distribuídos

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

Análises dos testes de cointegração e de correção de erro dos preços do café e do cacau no mercado internacional de futuros e opções

Neste artigo, analisam-se as séries de tempo individuais dos preços do café e do cacau no mercado internacional por meio de apropriados testes de estacionariedade e de raiz unitária. A diferença existente entre as séries temporais econômicas de curto prazo e de longo prazo tem atraído bastante a atenção de economistas nas duas últimas décadas. Os dados de longo prazo são freqüentemente associados às séries temporais não estacionárias conhecidas por tendências, enquanto as flutuações de curto prazo são séries de tempo estacionárias e são chamadas de ciclos. As séries temporais econômicas e financeiras podem ser vistas como combinações desses componentes de ciclos e tendências. Entretanto, a presença ou não de fatores comuns entre duas ou mais séries temporais pode produzir um efeito tal que a combinação das séries temporais não manifeste possuir nenhuma característica individualmente. Poderia haver uma tendência comum partilhada por duas séries temporais. Se não há mais tendências numa série de tempo, então as duas séries de tempo são cointegradas. Esse tipo de análise fator comum pode ser estendido e aplicado aos ciclos comuns.

Predicción de volatilidad de la rentabilidad diaria del mercado del azúcar y su aplicación en la razón de cobertura

Este trabajo predice la volatilidad de la rentabilidad diaria del precio del azúcar, en el período compren­dido entre 1 de junio de 2011 y el 24 de octubre de 2013. Los datos diarios utilizados fueron los precios del azúcar, del etanol y la tasa de cambio de la moneda de Brasil (Real) en dólares. Se usaron modelos multivariados de volatilidad autoregresiva condicional generalizada. A partir de la predicción de los precios del azúcar se calcula la razón de cobertura de mínima varianza. Los resultados muestran, que la razón de cobertura es 0.37, esto significa que, si un productor adverso al riesgo, que tiene la intención de eliminar un porcentaje de la volatilidad de la rentabilidad diaria del mercado mundial del azúcar, y espera vender 25 contratos de azúcar, cada uno de ellos de 50,84 toneladas (1.271 toneladas), el número de contratos optimo tomando cobertura a futuro será 9 y el número de contratos sin tomar cobertura (de contado) será 16.

ZTD em tempo quase real via Estações GNSS Terrestres: estratégia de processamento para o GIPSY-OASIS II e combinação das séries temporais

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

Aperfeiçoamento da previsão global em séries temporais caóticas

A previsão de valores futuros em séries temporais produzidas por sistemas caóticos pode ser aplicada em diversas áreas do conhecimento como Astronomia, Economia, Física, Medicina, Meteorologia e Oceanografia. O método empregado consiste na reconstrução do espaço de fase seguido de um termo de melhoria da previsão. As rotinas utilizadas para a previsão e análise nesta linha de pesquisa fazem parte do pacote TimeS, que apresenta resultados encorajadores nas suas aplicações. O aperfeiçoamento das rotinas computacionais do pacote com vistas à melhoria da acurácia obtida e à redução do tempo computacional é construído a partir da investigação criteriosa da minimização empregada na obtenção do mapa global. As bases matemáticas são estabelecidas e novas rotinas computacionais são criadas. São ampliadas as possibilidades de funções de ajuste que podem incluir termos transcendentais nos componentes dos vetores reconstruídos e também possuir termos lineares ou não lineares nos parâmetros de ajuste. O ganho de eficiência atingido permite a realização de previsões e análises que respondem a perguntas importantes relacionadas ao método de previsão e ampliam a possibilidade de aplicações a séries reais.

Filtragem adaptativa aplicada à redução de desvios em séries temporais de previsão numérica climática.

Esta dissertação apresenta resultados da aplicação de filtros adaptativos, utilizando os algoritmos NLMS (Normalized Least Mean Square) e RLS (Recursive Least Square), para a redução de desvios em previsões climáticas. As discrepâncias existentes entre o estado real da atmosfera e o previsto por um modelo numérico tendem a aumentar ao longo do período de integração. O modelo atmosférico Eta é utilizado operacionalmente para previsão numérica no CPTEC/INPE e como outros modelos atmosféricos, apresenta imprecisão nas previsões climáticas. Existem pesquisas que visam introduzir melhorias no modelo atmosférico Eta e outras que avaliam as previsões e identificam os erros do modelo para que seus produtos sejam utilizados de forma adequada. Dessa forma, neste trabalho pretende-se filtrar os dados provenientes do modelo Eta e ajustá-los, de modo a minimizar os erros entre os resultados fornecidos pelo modelo Eta e as reanálises do NCEP. Assim, empregamos técnicas de processamento digital de sinais e imagens com o intuito de reduzir os erros das previsões climáticas do modelo Eta. Os filtros adaptativos nesta dissertação ajustarão as séries ao longo do tempo de previsão. Para treinar os filtros foram utilizadas técnicas de agrupamento de regiões, como por exemplo o algoritmo de clusterização k-means, de modo a selecionar séries climáticas que apresentem comportamentos semelhantes entre si. As variáveis climáticas estudadas são o vento meridional e a altura geopotencial na região coberta pelo modelo de previsão atmosférica Eta com resolução de 40 km, a um nível de pressão de 250 hPa. Por fim, os resultados obtidos mostram que o filtro com 4 coeficientes, adaptado pelo algoritmo RLS em conjunto com o critério de seleção de regiões por meio do algoritmo k-means apresenta o melhor desempenho ao reduzir o erro médio e a dispersão do erro, tanto para a variável vento meridional quanto para a variável altura geopotencial.

Contributos para a análise estatística de séries de contagem

A análise das séries temporais de valores inteiros tornou-se, nos últimos anos, uma área de investigação importante, não só devido à sua aplicação a dados de contagem provenientes de diversos campos da ciência, mas também pelo facto de ser uma área pouco explorada, em contraste com a análise séries temporais de valores contínuos. Uma classe que tem obtido especial relevo é a dos modelos baseados no operador binomial thinning, da qual se destaca o modelo auto-regressivo de valores inteiros de ordem p. Esta classe é muito vasta, pelo que este trabalho tem como objectivo dar um contributo para a análise estatística de processos de contagem que lhe pertencem. Esta análise é realizada do ponto de vista da predição de acontecimentos, aos quais estão associados mecanismos de alarme, e também da introdução de novos modelos que se baseiam no referido operador. Em muitos fenómenos descritos por processos estocásticos a implementação de um sistema de alarmes pode ser fundamental para prever a ocorrência de um acontecimento futuro. Neste trabalho abordam-se, nas perspectivas clássica e bayesiana, os sistemas de alarme óptimos para processos de contagem, cujos parâmetros dependem de covariáveis de interesse e que variam no tempo, mais concretamente para o modelo auto-regressivo de valores inteiros não negativos com coeficientes estocásticos, DSINAR(1). A introdução de novos modelos que pertencem à classe dos modelos baseados no operador binomial thinning é feita quando se propõem os modelos PINAR(1)T e o modelo SETINAR(2;1). O modelo PINAR(1)T tem estrutura periódica, cujas inovações são uma sucessão periódica de variáveis aleatórias independentes com distribuição de Poisson, o qual foi estudado com detalhe ao nível das suas propriedades probabilísticas, métodos de estimação e previsão. O modelo SETINAR(2;1) é um processo auto-regressivo de valores inteiros, definido por limiares auto-induzidos e cujas inovações formam uma sucessão de variáveis independentes e identicamente distribuídas com distribuição de Poisson. Para este modelo estudam-se as suas propriedades probabilísticas e métodos para estimar os seus parâmetros. Para cada modelo introduzido, foram realizados estudos de simulação para comparar os métodos de estimação que foram usados.