Incerteza e informação nos modelos econômicos

Discute-se como a assimetria de informações afeta os modelos de precificação de ativos e algumas das consequências para os testes de eficiência. No primeiro capítulo são apresentados dois modelos que partiram da hipótese que os agentes possuem informação completa sobre as variáveis econômicas: o CAPM e o Black-Scholes. No segundo capítulo procura-se verificar até que ponto é possível modelar a economia dadas estas imperfeições. Partindo de uma variação de AkerIoff (1970), mostra-se que quando uma parte de posse de uma informação superior transaciona com outra, ocorre uma falha de mercado, a seleção adversa, podendo até gerar o colapso do mercado. O segundo modelo analisado, Bray (1989), mostra como as informações privilegiadas são incorporadas ao preço e o último modelo, Kyle (1985), analisa como a presença de um agente com informação privilegiada afeta a liquidez do mercado. O terceiro capítulo faz um teste para a eficiência do mercado de câmbio brasileiro. Apesar de não se poder negar a presença de co integração entre as séries, não se pode aceitar a hipótese de eficiência semi-forte, ou seja, a hipótese de que o mercado futuro seria um estimador não viesado para o mercado à vista, o que pode ser interpretado como indicação de informação incompleta ou imperfeita.

Seleção de projetos de P&D em empresas públicas do setor elétrico : o caso da Eletrosul e proposta de metodologia

Uma das formas de acesso à inovação tecnológica é a pesquisa e desenvolvimento (P&D) de novos produtos. Entre projetos de P&D propostos, a empresa precisa selecionar aqueles em que vai realizar investimentos. Esta dissertação é do tipo "proposta de planos ou programas", e analisa a seleção de projetos de P&D. Muitos gerentes de P&D não acreditam que os métodos disponíveis para seleção de projetos melhorem a qualidade das suas decisões. Algumas das fraquezas identificadas em métodos de seleção de projetos são o tratamento inadequado de múltiplos critérios, às vezes interdependentes, o tratamento inadequado do risco e da incerteza, a dificuldade em reconhecer e tratar aspectos não-monetários, e a percepção pelos gerentes de P&D que os modelos são desnecessariamente difíceis de entender e utilizar. O objetivo deste estudo é analisar os benefícios proporcionados pela utilização da teoria de opções reais, do alinhamento dos projetos de P&D à estratégia da empresa e do método de apoio à decisão Analytic Hierarchy Process (AHP) para o processo de seleção de projetos de P&D em empresas do setor elétrico brasileiro, e em especial será analisado o caso da Eletrosul. A teoria de opções reais e o alinhamento com a estratégia da empresa proporcionam uma considerável ampliação da visão gerencial necessária para decidir quais projetos devem ser executados. A análise dos projetos à luz da estratégia da empresa facilita a efetiva implantação dela, conduz a uma reflexão sobre a estratégia e possibilita que universidades e centros de pesquisa alinhem suas propostas a ela. O método AHP mostrou-se adequado para apoiar o processo de seleção de projetos de P&D, subdividindo uma decisão complexa em comparações duas a duas e a seguir sintetizando-as para chegar a um resultado sobre a decisão complexa. A facilidade de compreensão e a transparência do funcionamento são pontos fortes do método AHP.

Processo de seleção de sistemas integrados: possibilidades de modelagem com base na análise de decisões

Trata do problema da seleção de Sistemas Integrados, ou ERP (Enterprise Resource Systems), investigando o processo especificamente sob o ponto de vista da Análise de Decisões. Procura analisar a associação entre a satisfação tanto com o Sistema Integrado selecionado quanto com a forma em que foi estruturado o próprio processo de seleção, com variáveis especificamente selecionadas para tal, representativas, entre outros, de grupos de critérios de decisão e características específicas do processo de seleção, relacionadas, estas últimas, a questões como o tratamento dado ao fator risco e ao possível caráter coletivo da decisão. Questiona a possibilidade de modelagem do processo de seleção de Sistemas Integrados, a partir da proposta normativa oferecida pela Teoria da Utilidade, e da suposta existência de um gap ou distância entre esta proposta e a prática naquele processo de seleção. Propõe um modelo mental genérico que procura explicar o modo como os agentes decisórios abordam o problema de seleção de sistemas integrados. Apresenta e propõe um modelo dinâmico que justificaria a existência do gap acima mencionado a partir da incapacidade do modelo mental genérico em apreender toda a complexidade inerente ao problema de seleção de sistemas integrados.

Modelos de risco de mercado com fat tail : análise empírica de value at risk and expected shortfall para ativos financeiros brasileiros

O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

Desenvolvimento de uma ferramenta para obtenção de modelos empíricos

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de regressão multivariável apropriada para abordar o problema da modelagem de propriedades relacionadas à qualidade final de produtos em processos industriais. No caso geral, dados provenientes de sistemas físicos e químicos típicos do meio industrial são caracterizados pela presença de relação não linear entre as variáveis, podendo, ainda, apresentar outros problemas que dificultam o processo de modelagem empírica, como baixa disponibilidade de observações experimentais, presença de ruído excessivo nas medidas e a presença de colinearidade entre os termos explicativos. Foi feita uma revisão de diferentes métodos de regressão multivariável tais como regressão linear múltipla (MLR), regressão não linear baseada em transformações das variáveis explicativas e métodos de redução de dimensionalidade (PCA, PLS, QPLS e BTPLS). Também foram propostas novas metodologias para a abordagem das questões da seleção de variáveis e estimação das incertezas dos modelos. Posteriormente, utilizando as metodologias revisadas e propostas, foi sugerida uma sistemática para o tratamento da questão da modelagem empírica de dados industriais, que constitui a base para a implementação da ferramenta desejada. A aplicabilidade da ferramenta desenvolvida foi ilustrada através de alguns estudos de caso retirados da literatura, onde modelos para a predição de propriedades relativas à qualidade de produtos produzidos em quatro tipos de processos industriais diferentes são obtidos.

Modelagem do produto interno bruto brasileiro utilizando modelos não lineares

O trabalho tem como objetivo aplicar uma modelagem não linear ao Produto Interno Bruto brasileiro. Para tanto foi testada a existência de não linearidade do processo gerador dos dados com a metodologia sugerida por Castle e Henry (2010). O teste consiste em verificar a persistência dos regressores não lineares no modelo linear irrestrito. A seguir a série é modelada a partir do modelo autoregressivo com limiar utilizando a abordagem geral para específico na seleção do modelo. O algoritmo Autometrics é utilizado para escolha do modelo não linear. Os resultados encontrados indicam que o Produto Interno Bruto do Brasil é melhor explicado por um modelo não linear com três mudanças de regime, que ocorrem no inicio dos anos 90, que, de fato, foi um período bastante volátil. Através da modelagem não linear existe o potencial para datação de ciclos, no entanto os resultados encontrados não foram suficientes para tal análise.

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.

The equity premium puzzle: um estudo de viés de seleção dos ativos

As empresas de capital aberto, listadas em bolsa de valores, são naturalmente aquelas que vieram apresentando retornos superiores perante às demais empresas do seu setor. Assim, será que o viés de seleção desses ativos in uencia sigini cativamente no resultado do Equity Premium Puzzle, primordialmente lançado por Mehra and Prescott (1985)? É essa pergunta que este trabalho investiga e conclui que, sim, de fato pode haver uma in uência desse viés em explicar o Puzzle . Para isso, iremos gerar uma economia cujos ativos, por hipótese, sejam preci cados de acordo com o fator estocástico de desconto (SDF) baseado em consumo, ou seja, os modelos conhecidos como CCAPM (Consumption Capital Asset Pricing Model). Assim, essa economia será gerada via simulação de Monte Carlo, de forma que iremos construir um índice benchmark dessa economia, nos quais participariam apenas os ativos que foram historicamente mais rentáveis. Adota-se tal metodologia em paralelo à forma como os reais benchmarks são construidos (S&P 500, Nasdaq, Ibovespa), em que neles participam, basicamente, as empresas de capital aberta mais negociadas em Bolsa de Valores, que são, comumente, as empresas historicamente mais rentáveis da economia. Em sequência, iremos realizar a estimação via GMM (Generalized Method of Moments) de um dos parâmetros de interesse de uma economia CCAPM: o coe ciente de aversão relativa ao risco (CRRA). Finalmente, os resultados obtidos são comparados e analisados quanto ao viés de estimação.

Persistência na lactação para vacas da raça Holandesa criadas no Estado do Rio Grande do Sul via modelos de regressão aleatória

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Seleção para peso pós-desmama em um rebanho Gir. 2. Estimativas de variâncias e parâmetros genéticos dos efeitos direto e materno para características de crescimento

Componentes de variância e parâmetros genéticos para características de crescimento foram estimados usando diferentes modelos em um rebanho da raça Gir. Utilizou-se o método da máxima verossimilhança restrita sob modelo animal univariado. Os modelos de análise incluíram os efeitos fixos de mês de nascimento, grupo contemporâneo e idade da vaca. Cinco modelos diferindo quanto aos efeitos aleatórios foram testados. Para todas as características da fase pré-desmama, o teste de razão de verossimilhança (LRT) indicou o modelo com efeito genético aditivo direto e efeitos maternos (genético e de ambiente permanente) como o de melhor ajuste. As estimativas de herdabilidade direta para peso ao nascer (PN), peso aos quatro meses corrigido para 120 dias (P120), peso à desmama corrigido para 210 dias (P210) e ganho diário na fase pré-desmama (GPRE) foram, respectivamente, 0,31± 0,07; 0,14 ± 0,06; 0,23 ± 0,07 e 0,22 ± 0,07. Para as características da fase pós-desmama, o modelo que forneceu o melhor ajuste aos dados incluiu apenas o efeito genético aditivo direto. As estimativas de herdabilidade direta para peso de machos ao final da prova de ganho de peso (P378), peso de fêmeas corrigido para 550 dias (P550), ganho diário na prova de ganho de peso (G112), altura aos 378 dias em machos (AM) e altura aos 550 dias, em fêmeas (AF) foram, respectivamente: 0,45 ± 0,11; 0,29 ± 0,11; 0,37 ± 0,11; 0,79 ± 0,13 e 0,36 ± 0,0. Os efeitos maternos, tanto o genético quanto o de ambiente permanente, foram fontes de variação importantes para as características da fase pré-desmama, não sendo verificada influência desses efeitos sobre as características da fase pós-desmama.

Modelos de dimensão finita para a estimação de parâmetros genéticos para a produção de leite de primeiras lactações de vacas da raça Holandesa

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

Estimativas de parâmetros genéticos para características de crescimento em bovinos da raça Canchim utilizando modelos de dimensão finita

Os objetivos neste trabalho foram avaliar diferentes modelos, em relação aos efeitos maternos considerados, para características de crescimento e estimar os parâmetros genéticos para essas características em bovinos da raça Canchim, por meio de análises uni, bi e multicaracterísticas. As características peso ao nascimento, peso ao desmame, pesos padronizados para 12, 18, 24 e 30 meses de idade em machos e fêmeas e peso adulto de fêmeas foram analisadas utilizando-se quatro modelos com os efeitos aleatórios adicionados em sequência. Os efeitos maternos influenciaram os pesos do nascimento aos 2 anos de idade e o peso à desmama foi o mais afetado pelos efeitos maternos. As estimativas de herdabilidade direta obtidas das análises bi e multicaracterísticas foram superiores àquelas obtidas das análises unicaracterísticas. As estimativas de herdabilidade do efeito genético direto obtidas usando análise multicaracterística foram 0,39 para peso ao nascer; 0,31 para peso à desmama; 0,29 para peso aos 12 meses; 0,28 para peso aos 18 meses; 0,26 para peso aos 24 meses; 0,30 para peso aos 30 meses; e 0,38 para peso à idade adulta. As correlações genéticas estimadas entre pesos obtidos em idades jovens com peso à idade adulta foram altas, acima de 0,79. A seleção com base em características de crescimento em qualquer idade pode promover ganhos genéticos moderados no peso corporal de animais da raça Canchim em todas as idades-padrão, inclusive nos pesos ao nascer e à idade adulta das fêmeas. É importante considerar nas análises os pesos prévios à seleção para estimar parâmetros genéticos para pesos após a seleção. A análise multicaracterística é a mais indicada.

Estimativas de correlações genéticas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassonografia em bovinos Nelore utilizando modelos bayesianos linear-limiar

O objetivo neste estudo foi estimar as correlações genéticas entre escores visuais e características de carcaça medidas por ultrassonografia em bovinos da raça Nelore utilizando a estatística bayesiana por meio da Amostragem de Gibbs, sob modelo animal linear-limiar. Foram estudadas as características categóricas morfológicas de musculosidade, estrutura física, conformação e sacro, avaliadas aos 15 e 22 meses de idade. Para as características de carcaça, foram avaliadas as características área de olho-de-lombo, espessura de gordura subcutânea, espessura de gordura subcutânea na garupa e altura na garupa. Os escores visuais devem ser empregados como critérios de seleção para aumentar o progresso genético para a característica área de olhode-lombo e, consequentemente, melhorar o rendimento de carcaça. As estimativas de correlação genética obtidas para musculosidade com espessura de gordura subcutânea e espessura de gordura subcutânea na garupa indicaram que a seleção para musculosidade pode levar a animais com melhor acabamento de carcaça. A seleção para a estrutura física e conformação aos 15 e 22 meses de idade pode promover resposta correlacionada para o aumento da altura na garupa.

Estimação de parâmetros genéticos para peso do nascimento aos 550 dias de idade para animais da raça Tabapuã utilizando-se modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 21.762 registros de peso do nascimento aos 550 dias de idade de 4.221 animais para estimativa das funções de covariância empregando modelos de regressão aleatória. Os modelos incluíram, como aleatórios, os efeitos genéticos aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno e, como fixos, os efeitos de grupo contemporâneo, a idade da vaca ao parto (linear e quadrático) e o polinômio ortogonal de Legendre da idade do animal (regressão cúbica), como covariáveis. As variâncias residuais foram modeladas por uma função de variâncias com ordens de 2 a 6. Análises com polinômios ortogonais de diversas ordens foram realizadas para os efeitos genético aditivo direto, genético aditivo materno, de ambiente permanente de animal e de ambiente permanente materno. Os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz (BIC) e Akaike (AIC). O melhor modelo indicado por todos os critérios foi o que considerou o efeito genético aditivo direto ajustado por um polinômio cúbico, o efeito genético materno ajustado por um polinômio quadrático, o efeito de ambiente permanente de animal ajustado por polinômio quártico e o efeito de ambiente permanente materno ajustado por polinômio linear. As estimativas de herdabilidade para o efeito direto foram maiores no início e no final do período estudado, com valores de 0,28 ao nascimento, 0,21 aos 240 dias e 0,24 aos 550 dias de idade. As estimativas de herdabilidade materna foram maiores aos 160 dias de idade (0,10) que nas demais fases do crescimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas, diminuindo conforme o aumento da distância entre as idades. Maior eficiência na seleção para peso pode ser obtida considerando os pesos pós-desmama, período em que as estimativas de variância genética e herdabilidade foram superiores.

Estimação de funções de covariância para características de crescimento da raça Tabapuã utilizando modelos de regressão aleatória

Foram utilizados 35.732 registros de peso do nascimento aos 660 dias de idade de 8.458 animais da raça Tabapuã para estimar funções de covariância utilizando modelos de regressão aleatória sobre polinômios de Legendre. Os modelos incluíram: como aleatórios, os efeitos genético aditivo direto, materno, de ambiente permanente de animal e materno; como fixos, os efeitos de grupo de contemporâneo; como covariáveis, a idade do animal à pesagem e a idade da vaca ao parto (linear e quadrática); e sobre a idade à pesagem, polinômio ortogonal de Legendre (regressão cúbica) foi considerado para modelar a curva média da população. O resíduo foi modelado considerando sete classes de variância e os modelos foram comparados pelos critérios de informação Bayesiano de Schwarz e Akaike. O melhor modelo apresentou ordens 4, 3, 6, 3 para os efeitos genético aditivo direto e materno, de ambiente permanente de animal e materno, respectivamente. As estimativas de covariância e herdabilidades, obtidas utilizando modelo bicaracter, e de regressão aleatória foram semelhantes. As estimativas de herdabilidade para o efeito genético aditivo direto, obtidas com o modelo de regressão aleatória, aumentaram do nascimento (0,15) aos 660 dias de idade (0,45). Maiores estimativas de herdabilidade materna foram obtidas para pesos medidos logo após o nascimento. As correlações genéticas variaram de moderadas a altas e diminuíram com o aumento da distância entre as pesagens. A seleção para maiores pesos em qualquer idade promove maior ganho de peso do nascimento aos 660 dias de idade.