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.

Estratégias de momentum no mercado cambial

Utilizo dados semanais para investigar a lucratividade de estratégias de momentum no mercado de câmbio baseadas em dois diferentes métodos de extração da tendência, possivelmente não linear. Comparo a performance com as tradicionais regras de médias móveis, método linear bastante utilizado pelos profissionais do mercado. Eu encontro que o desempenho de todas as estratégias é extremamente sensível à escolha da moeda, às defasagens utilizadas e ao critério de avaliação escolhido. A despeito disso, as moedas dos países do G10 apresentam resultados médios melhores com a utilização dos métodos não lineares, enquanto as moedas dos países emergentes apresentam resultados mistos. Adoto também uma metodologia para o gerenciamento do risco das estratégias de momentum, visando minimizar as “grandes perdas”. Ela tem êxito em diminuir as perdas máximas semanais, o desvio-padrão, a assimetria e curtose para a maior parte das moedas em ambas as estratégias. Quanto ao desempenho, as operações baseadas no filtro HP com gestão do risco apresentam retornos e índices de Sharpe maiores para cerca de 70% das estratégias, enquanto as baseadas na regressão não paramétrica apresentam resultados melhores para cerca de 60% das estratégias.

Verificação e análise dos fatos estilizados no mercado de ações brasileiro

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Técnicas de avaliação para o mercado acionário

Trabalho que tem por objetivo apresentar os principais mecanismos adotados pelo mercado financeiro, no processo de avaliação de ações negociadas nas Bolsas de Valores. Teorias e técnicas tanto da Análise Fundamentalista, que avalia os fundamentos econômicos das empresas, quanto da Análise Técnica, que avalia os padrões gráficos e indicadores estatísticos são apresentados, e aplicados em um grupo de ações buscando verificar sua eficiência prática

A dinâmica da taxa de câmbio no Brasil face às operações swap (2002-2015)

This dissertation investigates, based on the Post-Keynesian theory and on its concept of monetary economy of production, the exchange rate behavior of the Brazilian Real in the presence of Brazilian Central Bank's interventions by means of the so-called swap transactions over 2002-2015. Initially, the work analyzes the essential properties of an open monetary economy of production and, thereafter, it presents the basic propositions of the Post-Keynesian view on the exchange rate determination, highlighting the properties of foreign exchange markets and the peculiarities of the Brazilian position into the international monetary and financial system. The research, thereby, accounts for the various segments of the Brazilian foreign exchange market. To accomplish its purpose, we first do a literature review of the Post-Keynesian literature about the topic. Then, we undertake empirical exams of the exchange rate determination using two statistical methods. On the one hand, to measure the volatility of exchange rate, we estimate Auto-regressive Conditional Heteroscedastic (ARCH) and Generalized Auto-regressive Conditional Heteroscedastic (GARCH) models. On the other hand, to measure the variance of the exchange rate in relation to real, financial variables, and the swaps, we estimate a Vector Auto-regression (VAR) model. Both experiments are performed for the nominal and real effective exchange rates. The results show that the swaps respond to exchange rate movements, trying to offset its volatility. This reveals that the exchange rate is, at least in a certain magnitude, sensitive to swaps transactions conducted by the Central Bank. In addition, another empirical result is that the real effective exchange rate responds more to the swaps auctions than the nominal rate.

Modelação e previsão de um índice financeiro (FTSE 100)

A presente dissertação visa uma aplicação de séries temporais, na modelação do índice financeiro FTSE100. Com base na série de retornos, foram estudadas a estacionaridade através do teste Phillips-Perron, a normalidade pelo Teste Jarque-Bera, a independência analisada pela função de autocorrelação e pelo teste de Ljung-Box, e utilizados modelos GARCH, com a finalidade de modelar e prever a variância condicional (volatilidade) da série financeira em estudo. As séries temporais financeiras apresentam características peculiares, revelando períodos mais voláteis do que outros. Esses períodos encontram-se distribuídos em clusters, sugerindo um grau de dependência no tempo. Atendendo à presença de tais grupos de volatilidade (não linearidade), torna-se necessário o recurso a modelos heterocedásticos condicionais, isto é, modelos que consideram que a variância condicional de uma série temporal não é constante e dependente do tempo. Face à grande variabilidade das séries temporais financeiras ao longo do tempo, os modelos ARCH (Engle, 1982) e a sua generalização GARCH (Bollerslev, 1986) revelam-se os mais adequados para o estudo da volatilidade. Em particular, estes modelos não lineares apresentam uma variância condicional aleatória, sendo possível, através do seu estudo, estimar e prever a volatilidade futura da série. Por fim, é apresentado o estudo empírico que se baseia numa proposta de modelação e previsão de um conjunto de dados reais do índice financeiro FTSE100.

Dividendos e efeito clientela: evidências no mercado brasileiro

Investigou-se se características externas à operação da empresa, representativas de efeito clientela, diferenciam marginalmente a política de dividendos de firmas listadas na BM&FBovespa, em uma amostra de 410 firmas (2.339 empresas/ano), no período de 1998 a 2010. Utilizaram-se regressão logística e regressão Tobit para os testes da hipótese, a qual propugna que existe associação estatisticamente significante entre a decisão de declarar dividendos - e seu montante - e o efeito clientela, que não pôde ser rejeitada de maneira conclusiva. Pôde-se inferir que a política de dividendos de firmas brasileiras confirma, de modo parcial, a proposição de Miller e Modigliani (1961) acerca de o efeito clientela influenciar a decisão de dividendos das firmas; o impacto do efeito clientela, ademais, é devido a questões associadas a governança corporativa e a mecanismos de financiamento predominantes no mercado financeiro brasileiro.

Abordagem comportamental e investimento racional no mercado cambial: o caso do mercado forex

Tese apresentada no Instituto de Contabilidade e Administração do Porto como requisito para obtenção do título de Mestre em Contabilidade e Finanças. Orientador: Mestre Luís Miguel Pereira Gomes

O impacto da entrada das agências de rating nos países emergentes: estudo comparativo Brasil/Angola

Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras

Modelos estatísticos de previsão do ozono troposférico na região de Lisboa e Vale do Tejo

A previsão das concentrações de ozono troposférico é importante devido aos impactos deste poluente na saúde humana e na vegetação. Neste contexto, o objectivo principal deste trabalho é a previsão de ozono na região de Lisboa e Vale do Tejo, através de métodos estatísticos com base em dados horários do próprio dia, para cada estação. A previsão foi dividida entre avaliação instantânea (previsão baseada em dados momentâneos) recorrendo a árvores de regressão, e previsão horária para um período horário de previsão específico (13:00 -17:00 horas UTC) utilizando modelos de regressão linear. A Avaliação instantânea foi dividida entre análise espacial e análise meteorológica e de precursores. Foram utilizadas séries temporais de dados de 2000 a 2005. No caso da previsão horária utilizaram-se, na fase de validação, dados de 2006. Concluiu-se que, para a avaliação instantânea, a análise espacial apresenta melhores resultados do que a meteorológica. Os modelos de regressão elaborados, para a previsão horária apresentam bons resultados na fase de treino, mas os índices de performance demonstram resultados menos bons na fase de validação. No geral, estes podem ser considerados bons a explicar o comportamento do ozono, contudo menos rigorosos na previsão de excedências. Foi constatada a existência de uma tendência geral para um decréscimo do coeficiente de determinação e um aumento do erro padrão ao longo do período de previsão. Assim os coeficientes de determinação mais elevados e os erros padrão menores verificam-se às 13:00 e o contrário verifica-se às 17:00 horas UTC.

Análise comparativa de valores de imóveis e de métodos de avaliação

Esta dissertação considera a importância da avaliação imobiliária no mercado imobiliário, nas mais diversas situações. Contudo, cinge-se à determinação de um presumível valor de transação para apartamentos, moradias, lojas e terrenos, para venda ou arrendamento. Os mercados imobiliários escolhidos são dois concelhos conhecidos, da autora, por ser mais fácil a perceção dos locais e preços de venda. Foi escolhido o Concelho de Valongo para apartamentos, moradias e terrenos e o Concelho da Maia para lojas. Para determinarmos os valores em estudo adotaram-se os métodos de avaliação imobiliária mais comuns nomeadamente: o Método Comparativo, Método do Rendimento e o Método do Custo. São apresentados os métodos de avaliação mais utilizados, descrevendo-se a aplicação de cada um deles e as suas condições necessárias. Fez-se uma comparação entre cada um o que permitiu concluir sobre os mesmos. A recolha dos imóveis objeto de estudo foi efetuada em Sites de empresas imobiliárias que dispunham de informação necessária ao âmbito do trabalho. Aplicaram-se os métodos a cada caso recolhido e posteriormente fez-se a comparação dos resultados obtidos. Através de tratamento estatístico, utilizaram-se as técnicas de regressão múltipla para análise de relações entre os métodos de avaliação aplicados. Por fim, retiraram-se conclusões sobre a relação existente entre os três métodos de avaliação.

Business Intelligence – Aplicação prática no sector financeiro

Trabalho de Projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação

Do mutualismo ao mercado. A banca mutualista em Portugal. Estudo de caso: o Crédito Agrícola Mútuo

Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Sociologia, na especialidade de Sociologia Económica e das Organizações

A era de um mercado social

O crescimento e a expansão das redes sociais trouxe novas formas de interação entre os seres humanos que se repercutem na vida real. Os textos partilhados nas redes sociais e as interações resultantes de todas as atividades virtuais têm vindo a ganhar um grande impacto no quotidiano da sociedade e no âmbito económico e financeiro, as redes sociais tem sido alvo de diversos estudos, particularmente em termos de previsão e descrição do mercado acionista (Zhang, Fuehres, & Gloor, 2011) (Bollen, Mao & Zheng, 2010). Nesta investigação percebemos se o sentimento do Twitter, rede social de microblogging, se relaciona diretamente com o mercado acionista, querendo assim compreender qual o impacto das redes sociais no mercado financeiro. Tentámos assim relacionar duas dimensões, social e financeira, de forma a conseguirmos compreender de que forma poderemos utilizar os valores de uma para prever a outra. É um tópico especialmente interessante para empresas e investidores na medida em que se tenta compreender se o que se diz de determinada empresa no Twitter pode ter relação com o valor de mercado dessa empresa. Usámos duas técnicas de análise de sentimentos, uma de comparação léxica de palavras e outra de machine learning para compreender qual das duas tinha uma melhor precisão na classificação dos tweets em três atributos, positivo, negativo ou neutro. O modelo de machine learning foi o modelo escolhido e relacionámos esses dados com os dados do mercado acionista através de um teste de causalidade de Granger. Descobrimos que para certas empresas existe uma relação entre as duas variáveis, sentimento do Twitter e alteração da posição da ação entre dois períodos de tempo no mercado acionista, esta última variável estando dependente da dimensão temporal em que agrupamos o nosso sentimento do Twitter. Este estudo pretendeu assim dar seguimento ao trabalho desenvolvido por Bollen, Mao e Zheng (2010) que descobriram que uma dimensão de sentimento (calma) consegue ser usada para prever a direção das ações do mercado acionista, apesar de terem rejeitado que o sentimento geral (positivo, negativo ou neutro) não se relacionava de modo global com o mercado acionista. No seu trabalho compararam o sentimento de todos os tweets de um determinado período sem exclusão com o índice geral de ações no mercado enquanto a metodologia adotada nesta investigação foi realizada por empresa e apenas nos interessaram tweets que se relacionavam com aquela empresa em específico. Com esta diferença obtemos resultados diferentes e certas empresas demonstravam que existia relação entre várias combinações, principalmente para empresas tecnológicas. Testamos o agrupamento do sentimento do Twitter em 3 minutos, 1 hora e 1 dia, sendo que certas empresas só demonstravam relação quando aumentávamos a nossa dimensão temporal. Isto leva-nos a querer que o sentimento geral da empresa, e se a mesma for uma empresa tecnológica, está ligado ao mercado acionista estando condicionada esta relação à dimensão temporal que possamos estar a analisar.