953 resultados para Kalman lter
Resumo:
Esta pesquisa busca testar a eficcia de uma estratgia de arbitragem de taxas de juros no Brasil baseada na utilizao do modelo de Nelson-Siegel dinmico aplicada curva de contratos futuros de taxa de juros de 1 dia da BM&FBovespa para o perodo compreendido entre 02 de janeiro de 2008 e 03 de dezembro de 2012. O trabalho adapta para o mercado brasileiro o modelo original proposto por Nelson e Siegel (1987), e algumas de suas extenses e interpretaes, chegando a um dos modelos propostos por Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), no qual estimam os parmetros do modelo de Nelson-Siegel em uma nica etapa, colocando-o em formato de espao de estados e utilizando o Filtro de Kalman para realizar a previso dos fatores, assumindo que o comportamento dos mesmos um VAR de ordem 1. Desta maneira, o modelo possui a vantagem de que todos os parmetros so estimados simultaneamente, e os autores mostraram que este modelo possui bom poder preditivo. Os resultados da estratgia adotada foram animadores quando considerados para negociao apenas os 7 primeiros vencimentos abertos para negociao na BM&FBovespa, que possuem maturidade mxima prxima a 1 ano.
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Este trabalho compara modelos de sries temporais para a projeo de curto prazo da inflao brasileira, medida pelo ndice de Preos ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espao de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimao dos modelos, foi utilizada a srie do IPCA na base mensal, de maro de 2003 a maro de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validao dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previses 1 passo frente para o perodo de abril de 2012 a maro de 2013, tomando como base os principais critrios de avaliao de capacidade preditiva propostos na literatura. A concluso do trabalho que, embora o modelo estrutural permita, decompor a srie em componentes com interpretao direta e estud-las separadamente, alm de incorporar variveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflao brasileira foi superior, no perodo e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo que a implementao de um modelo SARIMA imediata, e previses a partir dele so obtidas de forma simples e direta.
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Em plantas de polimerizao, uma das principais propriedades relacionadas qualidade do produto o ndice de fluidez, ou MI. Esta propriedade geralmente medida em laboratrio, em intervalos de algumas horas. Por outro lado, as variveis de processo esto disponveis continuamente e so controladas com o objetivo de atingir as propriedades desejadas do produto. O desenvolvimento de um analisador virtual, que permita a estimao do MI de forma contnua, com base nestas variveis medidas, pode levar a um melhor controle da qualidade do produto final. Este trabalho desenvolve um analisador virtual de MI para uma planta de polietileno de alta densidade (PEAD). Existem vrios tipos de modelos que podem ser utilizados na implementao de um analisador virtual, assim como vrias formas de correo on-line das suas estimativas. Este trabalho direciona especial ateno aos modelos semi-empricos, e ao uso de um filtro de Kalman estendido (EKF) na correo das estimativas e dos parmetros do modelo. O objeto de estudo desse trabalho foi um conjunto de produtos, cuja produo realizada em dois reatores em srie. Foram usados 21 conjuntos de dados representando diferentes perodos de operao da planta. Estes conjuntos de dados continham as principais variveis de planta e os resultados de MI medidos em laboratrio. A partir destes dados, foram estimados os parmetros do modelo para cada reator. Tambm foi proposta e testada uma metodologia para a sintonia dos parmetros do EKF. De posse dos modelos, do filtro e de seus respectivos parmetros, foram gerados os resultados do analisador.
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Por definio as empresas startups esto expostas a mais riscos e vulnerabilidades que empresas maduras e j estabelecidas no mercado. O objetivo do presente estudo identificar, aplicar e testar uma possvel metodologia para calcular prmio de risco adicional para startups. Para tanto este trabalho desenvolve um estudo de caso no qual a conhecida metodologia para clculo de prmio de risco de tamanho da Morningstar aplicada a uma startup americana. A aderncia da metodologia proposta neste estudo testada pela metodologia do filtro de Kalman, que calcula o prmio de risco por tamanho variando ao longo do tempo. Os resultados encontrados so similares em ambas as metodologias. De forma que possvel concluir que a metodologia da Morningstar, quando aplicada para calcular prmio por tamanho variante ao longo do tempo robusta.
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Este trabalho apresenta uma metodologia para o clculo do PIB trimestral a preos constantes nos anos anteriores a 1980, quando o IBGE passou a calcular esse indicador para o Brasil, e apresenta os resultados de sua aplicao aos anos de 1947 a 1980. Para a estimao do indicador do PIB trimestral construiu-se primeiramente uma base de dados composta por sries fortemente associadas ao nvel de atividade econmica nacional depois de 1980 e que tambm estivessem disponveis em frequncia mensal ou trimestral no perodo 1947-80. Em seguida, aplicou-se s sries dessa base de dados o mtodo do filtro de Kalman com a restrio de que a cada ano a taxa de crescimento das mdias do PIB trimestral obtido aps a estimao seja igual variao da srie anual calculada pelas Contas Nacionais.
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Este tese composta por quatro ensaios sobre aplicaes economtricas em tpicos econmicos relevantes. Os estudos versam sobre consumo de bens no-durveis e preos de imveis, capital humano e crescimento econmico, demanda residencial de energia eltrica e, por fim, periodicidade de variveis fiscais de Estados e Municpios brasileiros. No primeiro artigo, "Non-Durable Consumption and Real-Estate Prices in Brazil: Panel-Data Analysis at the State Level", investigada a relao entre variao do preo de imveis e variao no consumo de bens no-durveis. Os dados coletados permitem a formao de um painel com sete estados brasileiros observados entre 2008- 2012. Os resultados so obtidos a partir da estimao de uma forma reduzida obtida em Campbell e Cocco (2007) que aproxima um modelo estrutural. As estimativas para o caso brasileiro so inferiores as de Campbell e Cocco (2007), que, por sua vez, utilizaram microdados britnicos. O segundo artigo, "Uma medida alternativa de capital humano para o estudo emprico do crescimento", prope uma forma de mensurao do estoque de capital humano que reflita diretamente preos de mercado, atravs do valor presente do fluxo de renda real futura. Os impactos dessa medida alternativa so avaliados a partir da estimao da funo de produo tradicional dos modelos de crescimento neoclssico. Os dados compem um painel de 25 pases observados entre 1970 e 2010. Um exerccio de robustez realizado para avaliar a estabilidade dos coeficientes estimados diante de variaes em variveis exgenas do modelo. Por sua vez, o terceiro artigo "Household Electricity Demand in Brazil: a microdata approach", parte de dados da Pesquisa de Oramento Familiar (POF) para mensurar a elasticidade preo da demanda residencial brasileira por energia eltrica. O uso de microdados permite adotar abordagens que levem em considerao a seleo amostral. Seu efeito sobre a demanda de eletricidade relevante, uma vez que esta demanda derivada da demanda por estoque de bens durveis. Nesse contexto, a escolha prvia do estoque de bens durveis (e consequentemente, a escolha pela intensidade de energia desse estoque) condiciona a demanda por eletricidade dos domiclios. Finalmente, o quarto trabalho, "Interpolao de Variveis Fiscais Brasileiras usando Representao de Espao de Estados" procurou sanar o problema de baixa periodicidade da divulgao de sries fiscais de Estados e Municpios brasileiros. Atravs de tcnica de interpolao baseada no Filtro de Kalman, as sries mensais no observadas so projetadas a partir de sries bimestrais parcialmente observadas e covariveis mensais selecionadas.
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Este trabalho primeiramente explora fundamentos tericos bsicos para anlise e implementao de algoritmos para a modelagem de sries temporais. A finalidade principal da modelagem de sries temporais ser a predio para utiliz-la na arbitragem estatstica. As sries utilizadas so retiradas de uma base de histrico do mercado de aes brasileiro. Estratgias de arbitragem estatstica, mais especificamente pairs trading, utilizam a caracterstica de reverso mdia dos modelos para explorar um lucro potencial quando o mdulo do spread est estatisticamente muito afastado de sua mdia. Alm disso, os modelos dinmicos deste trabalho apresentam parmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanas estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading so escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou ndices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validao da escolha dos pares feita utilizando testes de cointegrao. As simulaes demonstram os resultados dos testes de cointegrao, a variao no tempo dos parmetros do modelo e o resultado de um portflio fictcio.
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A tradicional representao da estrutura a termo das taxas de juros em trs fatores latentes (nvel, inclinao e curvatura) teve sua formulao original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde ento, diversas aplicaes vm sendo desenvolvidas por acadmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a inteno de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporao de informao macroeconmica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a verso dinmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo anlogo, em que so includas variveis exgenas macroeconmicas. Em paralelo, foram testados dois mtodos diferentes para a estimao dos parmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimao com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informao adicionada ao sistema. Em relao aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variveis exgenas so includas. J a utilizao do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao mtodo em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.
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This paper has several original contributions. The rst is to employ a superior interpolation method that enables to estimate, nowcast and forecast monthly Brazilian GDP for 1980-2012 in an integrated way; see Bernanke, Gertler and Watson (1997, Brookings Papers on Economic Activity). Second, along the spirit of Mariano and Murasawa (2003, Journal of Applied Econometrics), we propose and test a myriad of interpolation models and interpolation auxiliary series all coincident with GDP from a business-cycle dating point of view. Based on these results, we nally choose the most appropriate monthly indicator for Brazilian GDP. Third, this monthly GDP estimate is compared to an economic activity indicator widely used by practitioners in Brazil - the Brazilian Economic Activity Index - (IBC-Br). We found that the our monthly GDP tracks economic activity better than IBC-Br. This happens by construction, since our state-space approach imposes the restriction (discipline) that our monthly estimate must add up to the quarterly observed series in any given quarter, which may not hold regarding IBC-Br. Moreover, our method has the advantage to be easily implemented: it only requires conditioning on two observed series for estimation, while estimating IBC-Br requires the availability of hundreds of monthly series. Third, in a nowcasting and forecasting exercise, we illustrate the advantages of our integrated approach. Finally, we compare the chronology of recessions of our monthly estimate with those done elsewhere.
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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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This work evaluates empirically the Taylor rule for the US and Brazil using Kalman Filter and Markov-Switching Regimes. We show that the parameters of the rule change significantly with variations in both output and output gap proxies, considering hidden variables and states. Such conclusions call naturally for robust optimal monetary rules. We also show that Brazil and US have very contrasting parameters, first because Brazil presents time-varying intercept, second because of the rigidity in the parameters of the Brazilian Taylor rule, regardless the output gap proxy, data frequency or sample data. Finally, we show that the long-run inflation parameter of the US Taylor rule is less than one in many periods, contrasting strongly with Orphanides (forthcoming) and Clarida, Gali and Gertler (2000), and the same happens with Brazilian monthly data.
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This paper has several original contributions. The rst is to employ a superior interpolation method that enables to estimate, nowcast and forecast monthly Brazilian GDP for 1980-2012 in an integrated way; see Bernanke, Gertler and Watson (1997, Brookings Papers on Economic Activity). Second, along the spirit of Mariano and Murasawa (2003, Journal of Applied Econometrics), we propose and test a myriad of interpolation models and interpolation auxiliary series all coincident with GDP from a business-cycle dating point of view. Based on these results, we nally choose the most appropriate monthly indicator for Brazilian GDP. Third, this monthly GDP estimate is compared to an economic activity indicator widely used by practitioners in Brazil- the Brazilian Economic Activity Index - (IBC-Br). We found that the our monthly GDP tracks economic activity better than IBC-Br. This happens by construction, since our state-space approach imposes the restriction (discipline) that our monthly estimate must add up to the quarterly observed series in any given quarter, whichmay not hold regarding IBC-Br. Moreover, our method has the advantage to be easily implemented: it only requires conditioning on two observed series for estimation, while estimating IBC-Br requires the availability of hundreds of monthly series. Third, in a nowcasting and forecasting exercise, we illustrate the advantages of our integrated approach. Finally, we compare the chronology of recessions of our monthly estimate with those done elsewhere.
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A modelagem da estrutura a termo da taxa juros tem grande relevncia para o mercado financeiro, isso se deve ao fato de ser utilizada na precificao de ttulos de crdito e derivativos, ser componente fundamental nas polticas econmicas e auxiliar a criao de estratgias trading. A classe de modelos criada por Nelson-Siegel (1987), foi estendida por diversos autores e atualmente largamente utilizada por diversos bancos centrais ao redor do mundo. Nesse trabalho utilizaremos a extenso proposta por Diebold e Li (2006) aplicada para o mercado brasileiro, os parmetros sero calibrados atravs do Filtro de Kalman e do Filtro de Kalman Estendido, sendo que o ltimo mtodo permitir estimar com dinamismo os quatros parmetros do modelo. Como mencionado por Durbin e Koopman (2012), as frmulas envolvidas no filtro de Kalman e em sua verso estendida no impe condies de dimenso constante do vetor de observaes. Partindo desse conceito, a implementao dos filtros foi feita de forma a possibilitar sua aplicao independentemente do nmero de observaes da curva de juros em cada instante de tempo, dispensando a necessidade de interpolar os dados antes da calibrao. Isso ajuda a refletir mais fielmente a realidade do mercado e relaxar as hipteses assumidas ao interpolar previamente para obter vrtices fixos. Tambm ser testada uma nova proposta de adaptao do modelo de Nelson-Siegel, nela o parmetro de nvel ser condicionado aos ttulos terem vencimento antes ou depois da prxima reunio do Copom. O objetivo comparar qualidade da predio entre os mtodos, pontuando quais so as vantagens e desvantagens encontradas em cada um deles.
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The first contribution of this paper is to employ a superior interpolation method that enables to estimate, nowcast and forecast monthly Brazilian GDP for 1980-2012 in an integrated way; see Bernanke, Gertler and Watson (1997, Brookings Papers on Economic Activity). The second contribution, along the spirit of Mariano and Murasawa (2003, Journal of Applied Econometrics), is to propose and test a myriad of inter-polation models and interpolation auxiliary series all coincident with GDP from a business-cycle dating point of view. Based on these results, we finally choose the most appropriate monthly indicator for Brazilian GDP. Third, this monthly GDP estimate is compared to an economic activity indicator widely used by practitioners in Brazil - the Brazilian Economic Activity Index - (IBC-Br). We found that our monthly GDP tracks economic activity better than IBC-Br. This happens by construction, since our state-space approach imposes the restriction (discipline) that our monthly estimate must add up to the quarterly observed series in any given quarter, which may not hold regarding IBC-Br. Moreover, our method has the advantage to be easily implemented: it only requires conditioning on two observed series for estimation, while estimating IBC-Br requires the availability of hundreds of monthly series. The third contribution is to illustrate, in a nowcasting and forecasting exercise, the advantages of our integrated approach. Finally, we compare the chronology of recessions of our monthly estimate with those done elsewhere.
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Research on inverted pendulum has gained momentum over the last decade on a number of robotic laboratories over the world; due to its unstable proprieties is a good example for control engineers to verify a control theory. To verify that the pendulum can balance we can make some simulations using a closed-loop controller method such as the linear quadratic regulator or the proportionalintegralderivative method. Also the idea of robotic teleoperation is gaining ground. Controlling a robot at a distance and doing that precisely. However, designing the tool to takes the best benefit of the human skills while keeping the error minimal is interesting, and due to the fact that the inverted pendulum is an unstable system it makes a compelling test case for exploring dynamic teleoperation. Therefore this thesis focuses on the construction of a two-wheel inverted pendulum robot, which sensor we can use to do that, how they must be integrated in the system and how we can use a human to control an inverted pendulum. The inverted pendulum robot developed employs technology like sensors, actuators and controllers. This Master thesis starts by presenting an introduction to inverted pendulums and some information about related areas such as control theory. It continues by describing related work in this area. Then we describe the mathematical model of a two-wheel inverted pendulum and a simulation made in Matlab. We also focus in the construction of this type of robot and its working theory. Because this is a mobile robot we address the theme of the teleoperation and finally this thesis finishes with a general conclusion and ideas of future work.
