Análise de contágio a partir do modelo de correlação condicional constante com mudança de regime Markoviana

Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de “muito restritiva”. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura.

Cash flow and discount rate risk decomposition and ICAPM for the US and brazilian stock markets

Esse trabalho é uma aplicação do modelo intertemporal de apreçamento de ativos desenvolvido por Campbell (1993) e Campbell e Vuolteenaho (2004) para as carteiras de Fama-French 2x3 brasileiras no period de janeiro de 2003 a abril de 2012 e para as carteiras de Fama-French 5x5 americanas em diferentes períodos. As varíaveis sugeridas por Campbell e Vuolteenaho (2004) para prever os excessos de retorno do mercado acionário americano no period de 1929 a 2001 mostraram-se também bons preditores de excesso de retorno para o mercado brasileiro no período recente, com exceção da inclinação da estrutura a termo das taxas de juros. Entretanto, mostramos que um aumento no small stock value spread indica maior excesso de retorno no futuro, comportamento que não é coerente com a explicação para o prêmio de valor sugerida pelo modelo intertemporal. Ainda, utilizando os resíduos do VAR preditivo para definir o risco de choques de fluxo de caixa e de choques nas taxas de desconto das carteiras de teste, verificamos que o modelo intertemporal resultante não explica adequadamente os retornos observados. Para o mercado norte-americano, concluímos que a abilidade das variáveis propostas para explicar os excessos de retorno do mercado varia no tempo. O sucesso de Campbell e Vuolteenaho (2004) em explicar o prêmio de valor para o mercado norte-americano na amostra de 1963 a 2001 é resultado da especificação do VAR na amostra completa, pois mostramos que nenhuma das varíaveis é um preditor de retorno estatisticamente significante nessa sub-amostra.

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.

Núcleos de inflação no Brasil e poder preditivo da inflação total

Este trabalho tem por objetivo avaliar para o caso brasileiro uma das mais importantes propriedades esperadas de um núcleo: ser um bom previsor da inflação plena futura. Para tanto, foram utilizados como referência para comparação dois modelos construídos a partir das informações mensais do IPCA e seis modelos VAR referentes a cada uma das medidas de núcleo calculadas pelo Banco Central do Brasil. O desempenho das previsões foi avaliado pela comparação dos resultados do erro quadrático médio e pela aplicação da metodologia de Diebold-Mariano (1995) de comparação de modelos. Os resultados encontrados indicam que o atual conjunto de medidas de núcleos calculado pelo Banco Central não atende pelos critérios utilizados neste trabalho a essa característica desejada.

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.

Analysis of contagion from the constant conditional correlation model with Markov regime switching

Over the last decades, the analysis of the transmissions of international nancial events has become the subject of many academic studies focused on multivariate volatility models volatility. The goal of this study is to evaluate the nancial contagion between stock market returns. The econometric approach employed was originally presented by Pelletier (2006), named Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). This methodology involves the combination of Constant Conditional Correlation Model (CCC) proposed by Bollerslev (1990) with Markov Regime Switching Model suggested by Hamilton and Susmel (1994). A modi cation was made in the original RSDC model, the introduction of the GJR-GARCH model formulated in Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), on the equation of the conditional univariate variances to allow asymmetric e ects in volatility be captured. The database was built with the series of daily closing stock market indices in the United States (SP500), United Kingdom (FTSE100), Brazil (IBOVESPA) and South Korea (KOSPI) for the period from 02/01/2003 to 09/20/2012. Throughout the work the methodology was compared with others most widespread in the literature, and the model RSDC with two regimes was de ned as the most appropriate for the selected sample. The set of results provide evidence for the existence of nancial contagion between markets of the four countries considering the de nition of nancial contagion from the World Bank called very restrictive. Such a conclusion should be evaluated carefully considering the wide diversity of de nitions of contagion in the literature.

Títulos de dívida corporativa de empresas brasileiras: investir em emissões do mercado interno ou externo?

O objetivo deste trabalho é analisar a diferença de rentabilidade entre emissões de títulos de dívida corporativa de empresas brasileiras nos mercados local e externo. Sob a ótica do investidor interessado em comprar esses títulos, busca-se responder se, protegendo-se contra oscilações de fatores como câmbio e juros e controlando pelo prazo de vencimento, seria mais rentável em média adquirir um título local (debênture) ou externo (bond) de um mesmo emissor. Para isso, analisamos 177 emissões de debêntures e 119 emissões de bonds de 31 companhias não financeiras brasileiras no período entre janeiro de 2004 e abril de 2013. Regressões em painel com efeitos fixos para controlar pelas características de cada emissor verificam que, em média, o título do mercado externo paga de 164 a 197 bps a mais que o do mercado local, e que tal diferença é estatisticamente significante. A diferença deve-se à maior oferta e variedade de títulos de dívida corporativa no mercado externo, à existência de uma demanda cativa de investidores institucionais por debêntures no mercado local e à falta de integração entre os mercados. A participação de pessoas físicas no mercado externo também é identificada como fator relevante, assim como o possível maior custo de estruturação de dívida cobrado por bancos de investimento no mercado doméstico. Dentre as hipóteses formuladas para o motivo dessa diferença de rentabilidade não ser arbitrada, destacam-se o desconhecimento dos investidores e obstáculos operacionais, como custos de transação, impossibilidade de operação no mercado internacional e de venda a descoberto no mercado local. Tal fato causa ainda uma supervalorização das debêntures pela atuação dos investidores mais otimistas. A alta sensibilidade dos investidores institucionais locais à volatilidade dos retornos, também aparece como fator relevante.

Impacto das negociações algorítmicas de alta frequência no mercado futuro de dólar

Este trabalho apresenta um estudo do impacto das negociações algorítmicas no processo de descoberta de preços no mercado de câmbio. Foram utilizados dados de negociação de alta frequência para contratos futuros de reais por dólar (DOL), negociados na Bolsa de Valores de São Paulo no período de janeiro a junho de 2013. No intuito de verificar se as estratégias algorítmicas de negociação são mais dependentes do que as negociações não algorítmicas, foi examinada a frequência em que algoritmos negociam entre si e comparou-se a um modelo benchmark que produz probabilidades teóricas para diferentes tipos de negociadores. Os resultados obtidos para as negociações minuto a minuto apresentam evidências de que as ações e estratégias de negociadores algorítmicos parecem ser menos diversas e mais dependentes do que aquelas realizadas por negociadores não algorítmicos. E para modelar a interação entre a autocorrelação serial dos retornos e negociações algorítmicas, foi estimado um vetor autorregressivo de alta frequência (VAR) em sua forma reduzida. As estimações mostram que as atividades dos algoritmos de negociação causam um aumento na autocorrelação dos retornos, indicando que eles podem contribuir para o aumento da volatilidade.

Testes da hipótese das expectativas racionais para o mercado de renda fixa brasileiro

Neste estudo foram realizados testes econométricos da validade da hipótese das expectativas racionais como explicação para a formação das taxas de juros no Brasil. O estudo compara os resultados destes testes para período de 1995 a 2002 com os resultados para o período de 2003 a 2013. Estes intervalos foram escolhidos por contarem com políticas econômicas e choques muito diversos. A comparação entre os dois períodos obtém alterações importantes, mas que não alteram a conclusão de que a hipótese das expectativas racionais não tem respaldo empírico como explicação para a formação da estrutura termo das taxas de juros no Brasil. Embora tenha caído significativamente, o prêmio de alongamento continuou estatisticamente significante.

Um estudo sobre os ciclos de negócios brasileiro (1900-2012)

O presente artigo estuda os ciclos de negócios brasileiro no período dos anos 1900 até 2012. Como a série trimestral do PIB real só começa em 1980 é construida a série para o período de 1900 a 1979, utilizando um modelo estrutural de series de tempo com disagregação temporal para o primeiro período. 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.

Exportações brasileiras de serviços comerciais

O artigo analisa o desempenho das exportações de serviços comerciais do Brasil na década de 90 e no período de 2000 a 2008. Mostra que na América Latina, o país emerge como o principal exportador de serviços comerciais, em especial serviços de engenharia e arquitetura. É apresentada uma descrição dos principais indicadores das exportações de serviços comercias. A análise de estudos de casos mostrou que as empresas brasileiras demonstram bom desempenho na região sul-americana em serviços não tradicionais na pauta do país, como os financeiros. Melhora nas estatísticas de exportações de serviços continua um tema relevante para aprimorar os estudos nessa área.

A conta petróleo e o saldo da balança comercial

Instituto Brasileiro de Economia

Credit shocks and monetary policy in Brazil: a structural FAVAR approach

This paper investigates the implications of the credit channel of the monetary policy transmission mechanism in the case of Brazil, using a structural FAVAR (SFAVAR) approach. The term structural comes from the estimation strategy, which generates factors that have a clear economic interpretation. The results show that unexpected shocks in the proxies for the external nance premium and the bank balance sheet channel produce large and persistent uctuations in in ation and economic activity accounting for more than 30% of the error forecast variance of the latter in a three-year horizon. The central bank seems to incorporate developments in credit markets especially variations in credit spreads into its reaction function, as impulse-response exercises show the Selic rate is declining in response to wider credit spreads and a contraction in the volume of new loans. Counterfactual simulations also demonstrate that the credit channel ampli ed the economic contraction in Brazil during the acute phase of the global nancial crisis in the last quarter of 2008, thus gave an important impulse to the recovery period that followed.

O mercado de câmbio brasileiro pela ótica da microestutura

O objetivo deste trabalho é investigar se a relação entre a taxa de câmbio spot e o fluxo de ordens deriva do fato do fl uxo agregar informações a respeito dos fundamentos econômicos dispersos na economia. Para efetuar este teste foi utilizada uma base de dados que engloba todas as transações dos segmentos comercial e fi nanceiro no mercado cambial primário brasileiro entre janeiro de 1999 e maio de 2008. Mostramos que o fl uxo de ordens foi razoavelmente capaz de explicar variações nas expectativas de infl ação, relação que não se manteve robusta para escolha de outros fundamentos, como PIB e Produção Industrial.

Três ensaios sobre política monetária e crédito

In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.