Taxas de câmbio e inflação no Brasil : um estudo econométrico

Este trabalho busca analisar a relação entre as taxas de câmbio e a inflação no Brasil, tanto entre médias quanto entre volatilidades, fazendo uso de instrumentais econométricos mais sofisticados que aqueles até então aplicados na literatura existente. No que se refere à relação entre médias, ou a estimação do pass-through da taxa de câmbio para a inflação, analisou-se a relação entre tais variáveis no período compreendido entre 1980 e 2002, considerando dois índices de preços ao consumidor (IPCA e IGP-DI) e um índice de preços ao produtor (IPA-DI). A abordagem teórica partiu do modelo de FEENSTRA e KENDAL (1997), com algumas adaptações para a economia brasileira. Os testes empíricos foram realizados aplicando o Filtro de Kalman, após a demonstração de que este gera melhores resultados que as estimações por OLS tradicionalmente usadas. Os resultados mostram que o ambiente inflacionário e o regime cambial percebido pelos agentes afetam o grau de pass-through do câmbio para os preços ao consumidor. Observou-se uma redução no pass-through após a implementação do Real para os índices de preço ao consumidor (IPCA) ou com um componente de preços ao consumidor incorporado (IGP-DI) e uma redução ainda mais intensa após a adoção do regime de taxas de câmbio flutuantes em 1999. Já no que se refere à relação entre volatilidades, aplicou-se um modelo GARCH bivariado, trabalhando-se diretamente com os efeitos das volatilidades condicionais, aspecto ainda não abordado na literatura existente Foi encontrada uma relação semi-côncava entre as variâncias da taxa de câmbio e da inflação, diferente do estimado para séries financeiras e em linha com intuições sugeridas em outros estudos. Esta aplicação inova ao (i) estabelecer uma relação entre volatilidades da taxa de câmbio e da inflação, (ii) aplicar um modelo GARCH multivariado, usando variâncias condicionais para analisar a relação entre aquelas volatilidades e (iii) mostrar que os testes tradicionais realizados com séries de volatilidade construídas exogenamente são sensíveis ao critério escolhido para a construção de tais séries, ocultando características relevantes daquela relação. PALAVRAS-CHAVE: Taxas de câmbio, inflação, pass-through, volatilidade, Filtro de Kalman, GARCH

Sincronia dos ciclos econômicos regionais: um estudo de caso aplicado aos estados brasileiros

O objetivo desse trabalho é obter um conjunto de evidências empíricas a respeito da dinâmica econômica de curto-prazo das regiões brasileiras para avaliar se as diferenças regionais resultam em ausência de sincronia econômica. Foi construida uma séries de evidências acerca do comportamento cíclico das regiões brasileiras, sendo uma parte delas por datação via o algoritmo de Bry Boschan e outra parte por meio da construção de um indicador do nível de atividade, pela metodologia de Stock e Watson de fatores dinâmicos. Em decorrência à dificuldade de disponibilidade de dados, só foi possível analisar dez estados brasileiros. Apesar das evidências geradas pelo algoritmo de Bry Boschan terem diferenças em relação as evidências geradas pelo modelo de Stock Watson, foi possível constatar que os ciclos regionais são bastante diferentes se comparados com os ciclos nacionais, sendo São Paulo o Estado que possui a maior sincronia e os Estados de Pernambuco e Rio Grande do Sul as menores. No entanto, duas recessões foram captadas na maioria dos estados, a de 2002 e a de 2008, sugerindo o quanto esses períodos foram abrangentes sendo que boa parte dos estados foi afetada.

Projeção de inflação no Brasil utilizando dados agregados e desagregados : um teste de poder preditivo por horizonte de tempo

O trabalho tem como objetivo comparar a eficácia das diferentes metodologias de projeção de inflação aplicadas ao Brasil. Serão comparados modelos de projeção que utilizam os dados agregados e desagregados do IPCA em um horizonte de até doze meses à frente. Foi utilizado o IPCA na base mensal, com início em janeiro de 1996 e fim em março de 2012. A análise fora da amostra foi feita para o período entre janeiro de 2008 e março de 2012. Os modelos desagregados serão estimados por SARIMA, pelo software X-12 ARIMA disponibilizado pelo US Census Bureau, e terão as aberturas do IPCA de grupos (9) e itens (52), assim como aberturas com sentido mais econômico utilizadas pelo Banco Central do Brasil como: serviços, administrados, alimentos e industrializados; duráveis, não duráveis, semiduráveis, serviços e administrados. Os modelos agregados serão estimados por técnicas como SARIMA, modelos estruturais em espaço-estado (Filtro de Kalman) e Markov-switching. Os modelos serão comparados pela técnica de seleção de modelo Model Confidence Set, introduzida por Hansen, Lunde e Nason (2010), e Dielbod e Mariano (1995), no qual encontramos evidências de ganhos de desempenho nas projeções dos modelos mais desagregados em relação aos modelos agregados.

Estratégia de trading utilizando o modelo dinâmico de Nelson-Siegel

Esta pesquisa busca testar a eficácia de uma estratégia de arbitragem de taxas de juros no Brasil baseada na utilização do modelo de Nelson-Siegel dinâmico aplicada à curva de contratos futuros de taxa de juros de 1 dia da BM&FBovespa para o período 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 extensões e interpretações, chegando a um dos modelos propostos por Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), no qual estimam os parâmetros do modelo de Nelson-Siegel em uma única etapa, colocando-o em formato de espaço de estados e utilizando o Filtro de Kalman para realizar a previsão dos fatores, assumindo que o comportamento dos mesmos é um VAR de ordem 1. Desta maneira, o modelo possui a vantagem de que todos os parâmetros são estimados simultaneamente, e os autores mostraram que este modelo possui bom poder preditivo. Os resultados da estratégia adotada foram animadores quando considerados para negociação apenas os 7 primeiros vencimentos abertos para negociação na BM&FBovespa, que possuem maturidade máxima próxima a 1 ano.

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

Desenvolvimento de um analisador virtual para uma planta de polietileno de alta densidade

Em plantas de polimerização, uma das principais propriedades relacionadas à qualidade do produto é o índice de fluidez, ou MI. Esta propriedade é geralmente medida em laboratório, em intervalos de algumas horas. Por outro lado, as variáveis de processo estão disponíveis continuamente e são controladas com o objetivo de atingir as propriedades desejadas do produto. O desenvolvimento de um analisador virtual, que permita a estimação do MI de forma contínua, com base nestas variáveis 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 vários tipos de modelos que podem ser utilizados na implementação de um analisador virtual, assim como várias formas de correção on-line das suas estimativas. Este trabalho direciona especial atenção aos modelos semi-empíricos, e ao uso de um filtro de Kalman estendido (EKF) na correção das estimativas e dos parâmetros do modelo. O objeto de estudo desse trabalho foi um conjunto de produtos, cuja produção é realizada em dois reatores em série. Foram usados 21 conjuntos de dados representando diferentes períodos de operação da planta. Estes conjuntos de dados continham as principais variáveis de planta e os resultados de MI medidos em laboratório. A partir destes dados, foram estimados os parâmetros do modelo para cada reator. Também foi proposta e testada uma metodologia para a sintonia dos parâmetros do EKF. De posse dos modelos, do filtro e de seus respectivos parâmetros, foram gerados os resultados do analisador.

Estimação de prêmio de risco de startup

Por definição as empresas startups estão expostas a mais riscos e vulnerabilidades que empresas maduras e já estabelecidas no mercado. O objetivo do presente estudo é identificar, aplicar e testar uma possível metodologia para calcular prêmio de risco adicional para startups. Para tanto este trabalho desenvolve um estudo de caso no qual a conhecida metodologia para cálculo de prêmio de risco de tamanho da Morningstar é aplicada a uma startup americana. A aderência da metodologia proposta neste estudo é testada pela metodologia do filtro de Kalman, que calcula o prêmio de risco por tamanho variando ao longo do tempo. Os resultados encontrados são similares em ambas as metodologias. De forma que é possível concluir que a metodologia da Morningstar, quando aplicada para calcular prêmio por tamanho variante ao longo do tempo é robusta.

PIB trimestral: proposta metodológica e resultados para o período 1947-79

Este trabalho apresenta uma metodologia para o cálculo do PIB trimestral a preços constantes nos anos anteriores a 1980, quando o IBGE passou a calcular esse indicador para o Brasil, e apresenta os resultados de sua aplicação aos anos de 1947 a 1980. Para a estimação do indicador do PIB trimestral construiu-se primeiramente uma base de dados composta por séries fortemente associadas ao nível de atividade econômica nacional depois de 1980 e que também estivessem disponíveis em frequência mensal ou trimestral no período 1947-80. Em seguida, aplicou-se às séries dessa base de dados o método do filtro de Kalman com a restrição de que a cada ano a taxa de crescimento das médias do PIB trimestral obtido após a estimação seja igual à variação da série anual calculada pelas Contas Nacionais.

Ensaios em econometria aplicada

Este tese é composta por quatro ensaios sobre aplicações econométricas em tópicos econômicos relevantes. Os estudos versam sobre consumo de bens não-duráveis e preços de imóveis, capital humano e crescimento econômico, demanda residencial de energia elétrica e, por fim, periodicidade de variáveis fiscais de Estados e Municípios brasileiros. No primeiro artigo, "Non-Durable Consumption and Real-Estate Prices in Brazil: Panel-Data Analysis at the State Level", é investigada a relação entre variação do preço de imóveis e variação no consumo de bens não-duráveis. Os dados coletados permitem a formação de um painel com sete estados brasileiros observados entre 2008- 2012. Os resultados são obtidos a partir da estimação de uma forma reduzida obtida em Campbell e Cocco (2007) que aproxima um modelo estrutural. As estimativas para o caso brasileiro são inferiores as de Campbell e Cocco (2007), que, por sua vez, utilizaram microdados britânicos. O segundo artigo, "Uma medida alternativa de capital humano para o estudo empírico do crescimento", propõe uma forma de mensuração do estoque de capital humano que reflita diretamente preços de mercado, através do valor presente do fluxo de renda real futura. Os impactos dessa medida alternativa são avaliados a partir da estimação da função de produção tradicional dos modelos de crescimento neoclássico. Os dados compõem um painel de 25 países observados entre 1970 e 2010. Um exercício de robustez é realizado para avaliar a estabilidade dos coeficientes estimados diante de variações em variáveis exógenas do modelo. Por sua vez, o terceiro artigo "Household Electricity Demand in Brazil: a microdata approach", parte de dados da Pesquisa de Orçamento Familiar (POF) para mensurar a elasticidade preço da demanda residencial brasileira por energia elétrica. O uso de microdados permite adotar abordagens que levem em consideração a seleção amostral. Seu efeito sobre a demanda de eletricidade é relevante, uma vez que esta demanda é derivada da demanda por estoque de bens duráveis. Nesse contexto, a escolha prévia do estoque de bens duráveis (e consequentemente, a escolha pela intensidade de energia desse estoque) condiciona a demanda por eletricidade dos domicílios. Finalmente, o quarto trabalho, "Interpolação de Variáveis Fiscais Brasileiras usando Representação de Espaço de Estados" procurou sanar o problema de baixa periodicidade da divulgação de séries fiscais de Estados e Municípios brasileiros. Através de técnica de interpolação baseada no Filtro de Kalman, as séries mensais não observadas são projetadas a partir de séries bimestrais parcialmente observadas e covariáveis mensais selecionadas.

Estratégia de cointegração dinâmica empírica para arbitragem estatística e trading

Este trabalho primeiramente explora fundamentos teóricos básicos para análise e implementação de algoritmos para a modelagem de séries temporais. A finalidade principal da modelagem de séries temporais será a predição para utilizá-la na arbitragem estatística. As séries utilizadas são retiradas de uma base de histórico do mercado de ações brasileiro. Estratégias de arbitragem estatística, mais especificamente pairs trading, utilizam a característica de reversão à média dos modelos para explorar um lucro potencial quando o módulo do spread está estatisticamente muito afastado de sua média. Além disso, os modelos dinâmicos deste trabalho apresentam parâmetros variantes no tempo que aumentam a sua flexibilidade e adaptabilidade em mudanças estruturais do processo. Os pares do algoritmo de pairs trading são escolhidos selecionando ativos de mesma empresa ou índices e ETFs (Exchange Trade Funds). A validação da escolha dos pares é feita utilizando testes de cointegração. As simulações demonstram os resultados dos testes de cointegração, a variação no tempo dos parâmetros do modelo e o resultado de um portfólio fictício.

Modelo Nelson-Siegel dinâmico da estrutura a termo da taxa de juros com fatores exógenos macroeconômicos: uma aplicação ao mercado brasileiro

A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção 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 incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

Vantagens e desvantagens do modelo dinâmico de Nelson-Siegel : aplicação ao mercado brasileiro

A modelagem da estrutura a termo da taxa juros tem grande relevância para o mercado financeiro, isso se deve ao fato de ser utilizada na precificação de títulos de crédito e derivativos, ser componente fundamental nas políticas econômicas e auxiliar a criação de estratégias trading. A classe de modelos criada por Nelson-Siegel (1987), foi estendida por diversos autores e atualmente é largamente utilizada por diversos bancos centrais ao redor do mundo. Nesse trabalho utilizaremos a extensão proposta por Diebold e Li (2006) aplicada para o mercado brasileiro, os parâmetros serão calibrados através do Filtro de Kalman e do Filtro de Kalman Estendido, sendo que o último método permitirá estimar com dinamismo os quatros parâmetros do modelo. Como mencionado por Durbin e Koopman (2012), as fórmulas envolvidas no filtro de Kalman e em sua versão estendida não impõe condições de dimensão constante do vetor de observações. Partindo desse conceito, a implementação dos filtros foi feita de forma a possibilitar sua aplicação independentemente do número de observações da curva de juros em cada instante de tempo, dispensando a necessidade de interpolar os dados antes da calibração. Isso ajuda a refletir mais fielmente a realidade do mercado e relaxar as hipóteses assumidas ao interpolar previamente para obter vértices fixos. Também será testada uma nova proposta de adaptação do modelo de Nelson-Siegel, nela o parâmetro de nível será condicionado aos títulos terem vencimento antes ou depois da próxima reunião do Copom. O objetivo é comparar qualidade da predição entre os métodos, pontuando quais são as vantagens e desvantagens encontradas em cada um deles.

Real-Time Visual SLAM Using Pre - Existing Floor Lines as Landmarks and a Single Camera

SANTANA, André M.; SANTIAGO, Gutemberg S.; MEDEIROS, Adelardo A. D. Real-Time Visual SLAM Using Pre-Existing Floor Lines as Landmarks and a Single Camera. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA, 2008, Juiz de Fora, MG. Anais... Juiz de Fora: CBA, 2008.

Sistema de detecção e isolamento de falhas em sistemas dinâmicos baseado em identificação paramétrica

The present research aims at contributing to the area of detection and diagnosis of failure through the proposal of a new system architecture of detection and isolation of failures (FDI, Fault Detection and Isolation). The proposed architecture presents innovations related to the way the physical values monitored are linked to the FDI system and, as a consequence, the way the failures are detected, isolated and classified. A search for mathematical tools able to satisfy the objectives of the proposed architecture has pointed at the use of the Kalman Filter and its derivatives EKF (Extended Kalman Filter) and UKF (Unscented Kalman Filter). The use of the first one is efficient when the monitored process presents a linear relation among its physical values to be monitored and its out-put. The other two are proficient in case this dynamics is no-linear. After that, a short comparative of features and abilities in the context of failure detection concludes that the UFK system is a better alternative than the EKF one to compose the architecture of the FDI system proposed in case of processes of no-linear dynamics. The results shown in the end of the research refer to the linear and no-linear industrial processes. The efficiency of the proposed architecture may be observed since it has been applied to simulated and real processes. To conclude, the contributions of this thesis are found in the end of the text

Localização e mapeamento simultâneos de ambientes planos usando visão monocular e representação híbrida do ambiente

The goal of this work is to propose a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) solution based on Extended Kalman Filter (EKF) in order to make possible a robot navigates along the environment using information from odometry and pre-existing lines on the floor. Initially, a segmentation step is necessary to classify parts of the image in floor or non floor . Then the image processing identifies floor lines and the parameters of these lines are mapped to world using a homography matrix. Finally, the identified lines are used in SLAM as landmarks in order to build a feature map. In parallel, using the corrected robot pose, the uncertainty about the pose and also the part non floor of the image, it is possible to build an occupancy grid map and generate a metric map with the obstacle s description. A greater autonomy for the robot is attained by using the two types of obtained map (the metric map and the features map). Thus, it is possible to run path planning tasks in parallel with localization and mapping. Practical results are presented to validate the proposal