Modelagem não-paramétrica da dinâmica da taxa de juros instantânea utilizando contratos futuros da taxa média dos depósitos interfinanceiros de 1 dia (DI1)

Modelos de predição baseados em estimações não-paramétricas continuam em desenvolvimento e têm permeado a comunidade quantitativa. Sua principal característica é que não consideram a priori distribuições de probabilidade conhecidas, mas permitem que os dados passados sirvam de base para a construção das próprias distribuições. Implementamos para o mercado brasileiro os estimadores agrupados não-paramétricos de Sam e Jiang (2009) para as funções de drift e de difusão do processo estocástico da taxa de juros instantânea, por meio do uso de séries de taxas de juros de diferentes maturidades fornecidas pelos contratos futuros de depósitos interfinanceiros de um dia (DI1). Os estimadores foram construídos sob a perspectiva da estimação por núcleos (kernels), que requer para a sua otimização um formato específico da função-núcleo. Neste trabalho, foi usado o núcleo de Epanechnikov, e um parâmetro de suavizamento (largura de banda), o qual é fundamental para encontrar a função de densidade de probabilidade ótima que forneça a estimação mais eficiente em termos do MISE (Mean Integrated Squared Error - Erro Quadrado Integrado Médio) no momento de testar o modelo com o tradicional método de validação cruzada de k-dobras. Ressalvas são feitas quando as séries não possuem os tamanhos adequados, mas a quebra estrutural do processo de difusão da taxa de juros brasileira, a partir do ano 2006, obriga à redução do tamanho das séries ao custo de reduzir o poder preditivo do modelo. A quebra estrutural representa um processo de amadurecimento do mercado brasileiro que provoca em grande medida o desempenho insatisfatório do estimador proposto.

Transmissão da variação cambial para as taxas de inflação no Brasil: estimação do pass-through através de modelos de vetores autorregressivos estruturais com correção de erros

Este artigo estima a transmissão da variação cambial aos índices de preços brasileiros, utilizando a metodologia de vetores autorregressivos estruturais (SVAR) com vetores de correção de erros (VEC). O período estudado tem início na introdução do regime de metas para a inflação (junho de 1999) e se encerra em setembro de 2011. Os resultados reforçam a avaliação de que houve amadurecimento da política monetária nos últimos anos, concomitantemente a uma melhora do ambiente macroeconômico. Na comparação dos nossos resultados com estudos anteriores, encontramos significativa redução do pass-through da taxa de câmbio para os índices de inflação.

Jo-ha-kyu : motivações estéticas e estruturais na composição musical : memorial de composição

Este memorial investiga os processos composicionais de quatro peças compostas durante o curso de mestrado em composição na Universidade Federal do Rio Grande do Sul entre 2004 e 2005. São feitas considerações sobre as motivações estéticas e estruturais dessas peças, especialmente as relacionadas com o princípio oriental denominado jo-ha-kyu, o teatro nô japonês e a arte marcial japonesa iaijutsu. O princípio jo-ha-kyu, bem como sua manifestação no teatro nô e no iaijutsu, foi utilizado como impulso criativo e norma global para o seccionamento interno, o caráter e a ordem das peças para o recital de mestrado. Este trabalho também apresenta as conseqüências dessas motivações estéticas e estruturais para a coerência formal das peças.

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.

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.

Um modelo de leilões com conteúdo local: análise e modelagem dos leilões de concessão de blocos exploratórios de petróleo e gás promovidos pela ANP no Brasil

Os leilões para concessão de blocos de petróleo no Brasil utilizam uma equação para formar a pontuação que define o vencedor. Cada participante deve submeter ao leiloeiro um lance composto por três atributos: Bônus de Assinatura (BA), Programa Exploratório Mínimo (PEM) e Conteúdo Local (CL). Cada atributo possui um peso na equação e a nota final de cada participante também depende dos lances ofertados pelos outros participantes. Apesar de leilões de petróleo serem muito estudados na economia, o leilão multi-atributos, do tipo máxima pontuação, ainda é pouco analisado, principalmente como mecanismo de alocação de direitos minerários. Este trabalho destaca a inserção do CL como atributo que transforma a estrutura, do que poderia ser um leilão simples de primeiro preço, em um leilão multi-atributos de máxima pontuação. Demonstra-se como o CL, através da curva de custos do projeto, está relacionado também ao Bônus de Assinatura, outro importante atributo da equação. Para compreender o impacto do fenômeno da inserção do CL, foram criados três casos de leilões hipotéticos, onde, dentre outras simplificações, o programa exploratório mínimo foi fixado para todas as empresas envolvidas. No caso base (Sem CL), simula-se a estrutura de um leilão de primeiro preço, onde apenas o BA define o vencedor do leilão. Já no caso forçado (CLO=CLR), há inserção do atributo CL, sendo o participante obrigado a cumprir o CL ofertado. Por fim, o caso completo (Com Multa) permite que o participante preveja a aplicação de multa por descumprimento do CL ofertado e, caso haja benefício econômico, descumpra efetivamente o CL ofertado. Considerando estes casos, argumenta-se que, apesar do o lucro das empresas e a eficiência do leilão não serem alterados, a inclusão do conteúdo local na estrutura do leilão pode ter reflexos consideráveis na receita do governo.

Redes bayesianas aplicadas à modelagem de fraudes em cartão de crédito

Modelos para detecção de fraude são utilizados para identificar se uma transação é legítima ou fraudulenta com base em informações cadastrais e transacionais. A técnica proposta no estudo apresentado, nesta dissertação, consiste na de Redes Bayesianas (RB); seus resultados foram comparados à técnica de Regressão Logística (RL), amplamente utilizada pelo mercado. As Redes Bayesianas avaliadas foram os classificadores bayesianos, com a estrutura Naive Bayes. As estruturas das redes bayesianas foram obtidas a partir de dados reais, fornecidos por uma instituição financeira. A base de dados foi separada em amostras de desenvolvimento e validação por cross validation com dez partições. Naive Bayes foram os classificadores escolhidos devido à simplicidade e a sua eficiência. O desempenho do modelo foi avaliado levando-se em conta a matriz de confusão e a área abaixo da curva ROC. As análises dos modelos revelaram desempenho, levemente, superior da regressão logística quando comparado aos classificadores bayesianos. A regressão logística foi escolhida como modelo mais adequado por ter apresentado melhor desempenho na previsão das operações fraudulentas, em relação à matriz de confusão. Baseada na área abaixo da curva ROC, a regressão logística demonstrou maior habilidade em discriminar as operações que estão sendo classificadas corretamente, daquelas que não estão.

Utilização de mercados artificiais com formadores de mercado para análise de estratégias

Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.