Modelos de previsão de volatilidade : uma aplicação do modelo GARCH a taxas de câmbio

Com o objetivo de mostrar uma aplicação dos modelos da família GARCH a taxas de câmbio, foram utilizadas técnicas estatísticas englobando análise multivariada de componentes principais e análise de séries temporais com modelagem de média e variância (volatilidade), primeiro e segundo momentos respectivamente. A utilização de análise de componentes principais auxilia na redução da dimensão dos dados levando a estimação de um menor número de modelos, sem contudo perder informação do conjunto original desses dados. Já o uso dos modelos GARCH justifica-se pela presença de heterocedasticidade na variância dos retornos das séries de taxas de câmbio. Com base nos modelos estimados foram simuladas novas séries diárias, via método de Monte Carlo (MC), as quais serviram de base para a estimativa de intervalos de confiança para cenários futuros de taxas de câmbio. Para a aplicação proposta foram selecionadas taxas de câmbio com maior market share de acordo com estudo do BIS, divulgado a cada três anos.

Modelo dinâmico de crédito utilizando análise de sobrevivência

Dado a importância da gestão de risco associada às operações de crédito, modelos estatísticos que avaliam o risco de inadimplência tornaram-se fundamentais na mensuração do risco associado a um cliente. Neste contexto, foi desenvolvido um modelo dinâmico de crédito utilizando variáveis características dos clientes, comportamentais e macroeconômicas através da Análise de Sobrevivência aplicada a dados discretos. Os resultados obtidos indicam que a inclusão de variáveis macroeconômicas provoca um efeito significativo, porém baixo, no ajuste do modelo. Entretanto, nota-se uma melhora expressiva no poder de previsão da taxa de inadimplência do portfólio quando aplicado a um conjunto de dados de validação.

Equivalência ricardiana: evidência empírica para o caso do Brasil

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.

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.

The effect of default risk on trading book capital requirements for public equities : an irc application for the Brazilian market

Esse é um dos primeiros trabalhos a endereçar o problema de avaliar o efeito do default para fins de alocação de capital no trading book em ações listadas. E, mais especificamente, para o mercado brasileiro. Esse problema surgiu em crises mais recentes e que acabaram fazendo com que os reguladores impusessem uma alocação de capital adicional para essas operações. Por essa razão o comitê de Basiléia introduziu uma nova métrica de risco, conhecida como Incremental Risk Charge. Essa medida de risco é basicamente um VaR de um ano com um intervalo de confiança de 99.9%. O IRC visa medir o efeito do default e das migrações de rating, para instrumentos do trading book. Nessa dissertação, o IRC está focado em ações e como consequência, não leva em consideração o efeito da mudança de rating. Além disso, o modelo utilizado para avaliar o risco de crédito para os emissores de ação foi o Moody’s KMV, que é baseado no modelo de Merton. O modelo foi utilizado para calcular a PD dos casos usados como exemplo nessa dissertação. Após calcular a PD, simulei os retornos por Monte Carlo após utilizar um PCA. Essa abordagem permitiu obter os retornos correlacionados para fazer a simulação de perdas do portfolio. Nesse caso, como estamos lidando com ações, o LGD foi mantido constante e o valor utilizado foi baseado nas especificações de basiléia. Os resultados obtidos para o IRC adaptado foram comparados com um VaR de 252 dias e com um intervalo de confiança de 99.9%. Isso permitiu concluir que o IRC é uma métrica de risco relevante e da mesma escala de uma VaR de 252 dias. Adicionalmente, o IRC adaptado foi capaz de antecipar os eventos de default. Todos os resultados foram baseados em portfolios compostos por ações do índice Bovespa.

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.

Comparação de previsões para a produção industrial brasileira considerando efeitos calendário e modelos agregados e desagregados

O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.

O impacto nos balanços dos intermediários financeiros das ações de política monetária no Brasil

O trabalho busca verificar como as ações da política monetária impactam as instituições financeiras e, por conseguinte o setor real da economia, para tal procura-se também ter o entendimento dos mecanismos de transmissão econômica, com destaque da utilização do canal do crédito. O objetivo principal é analisar o papel das instituições financeiras através de suas ações junto ao restante dos agentes da economia. Como essas instituições são impactadas? Para isso, dividimos a análise em quatro tipos de bancos (comerciais privados, comerciais públicos, investimento e BNDES). Com esse intuito estudamos o impacto da Selic sobre duas classes especificas do balanço financeiro: ativo e patrimônio líquido, sobre o índice de ações IBR-X, assim como o efeito dos choques em componentes macroeconômicos, em específico: produto, investimento e consumo também sobre ativo e patrimônio líquido. Para tal aplicamos a técnica econométrica VAR (Vetor Autoregressivo) para dados mensais da economia brasileira entre 2003 e 2014. Não encontramos nenhum resultado estatisticamente significante sobre o impacto da Selic nos ativos e patrimônio líquido das instituições financeiras utilizadas no estudo, assim como para o impacto nas variáveis macroeconômicas produto, consumo e investimento sobre as mesmas classes contábeis. Para o impacto da Selic sobre o IBR-X encontramos que ao contrário do observado sobre os ativos e patrimônio líquido dos agentes financeiros, um choque da Selic sobre o IBR-X possui um efeito negativo e estatisticamente significante.

Modelos macroeconométricos de la banca central: Centroamérica y República Dominicana

Este libro fue elaborado por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) bajo la coordinación de Luis Miguel Galindo Paliza y Juan Carlos Moreno-Brid. Forma parte del proyecto “Fortaleciendo las capacidades para el análisis de políticas macroeconómicas en Centroamérica y República Dominicana” [Development Account 04/05 S (ROA/62)], originado y financiado por el Departamento de Asuntos Económicos y Sociales (DAES) de la Organización de las Naciones Unidas, en colaboración con la CEPAL, la Secretaría Ejecutiva del Consejo Monetario Centroamericano (SECMCA) y los bancos centrales de Costa Rica, El Salvador, Guatemala, Honduras, Nicaragua y República Dominicana.

Modelos de análisis econométrico espacial aplicados al desarrollo económico

Los modelos de desarrollo regional, rural y urbano arrancaron en la década de los 90 en Estados Unidos, modelando los factores relacionados con la economía que suministran información y conocimiento acerca de cómo los parámetros geográficos y otros externos influencian la economía regional. El desarrollo regional y en particular el rural han seguido diferentes caminos en Europa y España, adoptando como modelo los programas estructurales de la UE ligados a la PAC. El Programa para el Desarrollo Rural Sostenible, recientemente lanzado por el Gobierno de España (2010) no profundiza en los modelos económicos de esta economía y sus causas. Este estudio pretende encontrar pautas de comportamiento de las variables de la economía regional-rural, y como el efecto de distribución geográfica de la población condiciona la actividad económica. Para este propósito, y utilizando datos espaciales y económicos de las regiones, se implementaran modelos espaciales que permitan evaluar el comportamiento económico, y verificar hipótesis de trabajo sobre la geografía y la economía del territorio. Se utilizarán modelos de análisis espacial como el análisis exploratorio espacial y los modelos econométricos de ecuaciones simultáneas, y dentro de estas los modelos ampliamente utilizados en estudios regionales de Carlino-Mills- Boarnet. ABSTRACT The regional development models for rural and urban areas started in USA in the ´90s, modeling the economy and the factors involved to understand and collect the knowledge of how the external parameters influenced the regional economy. Regional development and in particular rural development has followed different paths in Europe and Spain, adopting structural programs defined in the EU Agriculture Common Policy. The program for Sustainable Rural Development recently implemented in Spain (2010) is short sighted considering the effects of the regional economy. This study endeavors to underline models of behavior for the rural and regional economy variables, and how the regional distribution of population conditions the economic activities. For that purpose using current spatial regional economic data, this study will implement spatial economic models to evaluate the behavior of the regional economy, including the evaluation of working hypothesis about geography and economy in the territory. The approach will use data analysis models, like exploratory spatial data analysis, and spatial econometric models, and in particular for its wide acceptance in regional analysis, the Carlino-Mills-Boarnet equations model.

Modelos Estadísticos Dinámicos para Análisis de Evolución de Tasas de Accidentes: Metodología y Herramientas Computacionales

Los accidentes del tráfico son un fenómeno social muy relevantes y una de las principales causas de mortalidad en los países desarrollados. Para entender este fenómeno complejo se aplican modelos econométricos sofisticados tanto en la literatura académica como por las administraciones públicas. Esta tesis está dedicada al análisis de modelos macroscópicos para los accidentes del tráfico en España. El objetivo de esta tesis se puede dividir en dos bloques: a. Obtener una mejor comprensión del fenómeno de accidentes de trafico mediante la aplicación y comparación de dos modelos macroscópicos utilizados frecuentemente en este área: DRAG y UCM, con la aplicación a los accidentes con implicación de furgonetas en España durante el período 2000-2009. Los análisis se llevaron a cabo con enfoque frecuencista y mediante los programas TRIO, SAS y TRAMO/SEATS. b. La aplicación de modelos y la selección de las variables más relevantes, son temas actuales de investigación y en esta tesis se ha desarrollado y aplicado una metodología que pretende mejorar, mediante herramientas teóricas y prácticas, el entendimiento de selección y comparación de los modelos macroscópicos. Se han desarrollado metodologías tanto para selección como para comparación de modelos. La metodología de selección de modelos se ha aplicado a los accidentes mortales ocurridos en la red viaria en el período 2000-2011, y la propuesta metodológica de comparación de modelos macroscópicos se ha aplicado a la frecuencia y la severidad de los accidentes con implicación de furgonetas en el período 2000-2009. Como resultado de los desarrollos anteriores se resaltan las siguientes contribuciones: a. Profundización de los modelos a través de interpretación de las variables respuesta y poder de predicción de los modelos. El conocimiento sobre el comportamiento de los accidentes con implicación de furgonetas se ha ampliado en este proceso. bl. Desarrollo de una metodología para selección de variables relevantes para la explicación de la ocurrencia de accidentes de tráfico. Teniendo en cuenta los resultados de a) la propuesta metodológica se basa en los modelos DRAG, cuyos parámetros se han estimado con enfoque bayesiano y se han aplicado a los datos de accidentes mortales entre los años 2000-2011 en España. Esta metodología novedosa y original se ha comparado con modelos de regresión dinámica (DR), que son los modelos más comunes para el trabajo con procesos estocásticos. Los resultados son comparables, y con la nueva propuesta se realiza una aportación metodológica que optimiza el proceso de selección de modelos, con escaso coste computacional. b2. En la tesis se ha diseñado una metodología de comparación teórica entre los modelos competidores mediante la aplicación conjunta de simulación Monte Cario, diseño de experimentos y análisis de la varianza ANOVA. Los modelos competidores tienen diferentes estructuras, que afectan a la estimación de efectos de las variables explicativas. Teniendo en cuenta el estudio desarrollado en bl) este desarrollo tiene el propósito de determinar como interpretar la componente de tendencia estocástica que un modelo UCM modela explícitamente, a través de un modelo DRAG, que no tiene un método específico para modelar este elemento. Los resultados de este estudio son importantes para ver si la serie necesita ser diferenciada antes de modelar. b3. Se han desarrollado nuevos algoritmos para realizar los ejercicios metodológicos, implementados en diferentes programas como R, WinBUGS, y MATLAB. El cumplimiento de los objetivos de la tesis a través de los desarrollos antes enunciados se remarcan en las siguientes conclusiones: 1. El fenómeno de accidentes del tráfico se ha analizado mediante dos modelos macroscópicos. Los efectos de los factores de influencia son diferentes dependiendo de la metodología aplicada. Los resultados de predicción son similares aunque con ligera superioridad de la metodología DRAG. 2. La metodología para selección de variables y modelos proporciona resultados prácticos en cuanto a la explicación de los accidentes de tráfico. La predicción y la interpretación también se han mejorado mediante esta nueva metodología. 3. Se ha implementado una metodología para profundizar en el conocimiento de la relación entre las estimaciones de los efectos de dos modelos competidores como DRAG y UCM. Un aspecto muy importante en este tema es la interpretación de la tendencia mediante dos modelos diferentes de la que se ha obtenido información muy útil para los investigadores en el campo del modelado. Los resultados han proporcionado una ampliación satisfactoria del conocimiento en torno al proceso de modelado y comprensión de los accidentes con implicación de furgonetas y accidentes mortales totales en España. ABSTRACT Road accidents are a very relevant social phenomenon and one of the main causes of death in industrialized countries. Sophisticated econometric models are applied in academic work and by the administrations for a better understanding of this very complex phenomenon. This thesis is thus devoted to the analysis of macro models for road accidents with application to the Spanish case. The objectives of the thesis may be divided in two blocks: a. To achieve a better understanding of the road accident phenomenon by means of the application and comparison of two of the most frequently used macro modelings: DRAG (demand for road use, accidents and their gravity) and UCM (unobserved components model); the application was made to van involved accident data in Spain in the period 2000-2009. The analysis has been carried out within the frequentist framework and using available state of the art software, TRIO, SAS and TRAMO/SEATS. b. Concern on the application of the models and on the relevant input variables to be included in the model has driven the research to try to improve, by theoretical and practical means, the understanding on methodological choice and model selection procedures. The theoretical developments have been applied to fatal accidents during the period 2000-2011 and van-involved road accidents in 2000-2009. This has resulted in the following contributions: a. Insight on the models has been gained through interpretation of the effect of the input variables on the response and prediction accuracy of both models. The behavior of van-involved road accidents has been explained during this process. b1. Development of an input variable selection procedure, which is crucial for an efficient choice of the inputs. Following the results of a) the procedure uses the DRAG-like model. The estimation is carried out within the Bayesian framework. The procedure has been applied for the total road accident data in Spain in the period 2000-2011. The results of the model selection procedure are compared and validated through a dynamic regression model given that the original data has a stochastic trend. b2. A methodology for theoretical comparison between the two models through Monte Carlo simulation, computer experiment design and ANOVA. The models have a different structure and this affects the estimation of the effects of the input variables. The comparison is thus carried out in terms of the effect of the input variables on the response, which is in general different, and should be related. Considering the results of the study carried out in b1) this study tries to find out how a stochastic time trend will be captured in DRAG model, since there is no specific trend component in DRAG. Given the results of b1) the findings of this study are crucial in order to see if the estimation of data with stochastic component through DRAG will be valid or whether the data need a certain adjustment (typically differencing) prior to the estimation. The model comparison methodology was applied to the UCM and DRAG models, considering that, as mentioned above, the UCM has a specific trend term while DRAG does not. b3. New algorithms were developed for carrying out the methodological exercises. For this purpose different softwares, R, WinBUGs and MATLAB were used. These objectives and contributions have been resulted in the following findings: 1. The road accident phenomenon has been analyzed by means of two macro models: The effects of the influential input variables may be estimated through the models, but it has been observed that the estimates vary from one model to the other, although prediction accuracy is similar, with a slight superiority of the DRAG methodology. 2. The variable selection methodology provides very practical results, as far as the explanation of road accidents is concerned. Prediction accuracy and interpretability have been improved by means of a more efficient input variable and model selection procedure. 3. Insight has been gained on the relationship between the estimates of the effects using the two models. A very relevant issue here is the role of trend in both models, relevant recommendations for the analyst have resulted from here. The results have provided a very satisfactory insight into both modeling aspects and the understanding of both van-involved and total fatal accidents behavior in Spain.

Comparação de modelos estáticos, otimização dos determinantes da estrutura de capital das PME's portuguesas

Dissertação, Mestrado, Contabilidade e Fiscalidade, Instituto Politécnico de Santarém, Escola Superior de Gestão e Tecnologia, 2016

Comparação de modelos estáticos, otimização dos determinantes da estrutura de capital das PME's portuguesas

Dissertação, Mestrado, Contabilidade e Fiscalidade, Instituto Politécnico de Santarém, Escola Superior de Gestão e Tecnologia, 2016