The cross-currency hedging performance of implied versus statistical forecasting models

This article examines the ability of several models to generate optimal hedge ratios. Statistical models employed include univariate and multivariate generalized autoregressive conditionally heteroscedastic (GARCH) models, and exponentially weighted and simple moving averages. The variances of the hedged portfolios derived using these hedge ratios are compared with those based on market expectations implied by the prices of traded options. One-month and three-month hedging horizons are considered for four currency pairs. Overall, it has been found that an exponentially weighted moving-average model leads to lower portfolio variances than any of the GARCH-based, implied or time-invariant approaches.

Transformed generalized linear models

The estimation of data transformation is very useful to yield response variables satisfying closely a normal linear model, Generalized linear models enable the fitting of models to a wide range of data types. These models are based on exponential dispersion models. We propose a new class of transformed generalized linear models to extend the Box and Cox models and the generalized linear models. We use the generalized linear model framework to fit these models and discuss maximum likelihood estimation and inference. We give a simple formula to estimate the parameter that index the transformation of the response variable for a subclass of models. We also give a simple formula to estimate the rth moment of the original dependent variable. We explore the possibility of using these models to time series data to extend the generalized autoregressive moving average models discussed by Benjamin er al. [Generalized autoregressive moving average models. J. Amer. Statist. Assoc. 98, 214-223]. The usefulness of these models is illustrated in a Simulation study and in applications to three real data sets. (C) 2009 Elsevier B.V. All rights reserved.

Characterization of organic matter in sediment cores of the Todos os Santos Bay, Bahia, Brazil, by elemental analysis and (13)C NMR

The impact of human activity on the sediments of Todos os Santos Bay in Brazil was evaluated by elemental analysis and (13)C Nuclear Magnetic Resonance ((13)C NMR). This article reports a study of six sediment cores collected at different depths and regions of Todos os Santos Bay. The elemental profiles of cores collected on the eastern side of Frades Island suggest an abrupt change in the sedimentation regime. Auto-regressive Integrated Moving Average (ARIMA) analysis corroborates this result. The range of depths of the cores corresponds to about 50 years ago, coinciding with the implantation of major onshore industrial projects in the region. Principal Component Analysis of the (13)C NMR spectra clearly differentiates sediment samples closer to the Subae estuary, which have high contents of terrestrial organic matter, from those closer to a local oil refinery. The results presented in this article illustrate several important aspects of environmental impact of human activity on this bay. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

MODELLING AND FORECASTING INFLATION RATES IN GHANA: AN APPLICATION OF SARIMA MODELS

Ghana faces a macroeconomic problem of inflation for a long period of time. The problem in somehow slows the economic growth in this country. As we all know, inflation is one of the major economic challenges facing most countries in the world especially those in African including Ghana. Therefore, forecasting inflation rates in Ghana becomes very important for its government to design economic strategies or effective monetary policies to combat any unexpected high inflation in this country. This paper studies seasonal autoregressive integrated moving average model to forecast inflation rates in Ghana. Using monthly inflation data from July 1991 to December 2009, we find that ARIMA (1,1,1)(0,0,1)12 can represent the data behavior of inflation rate in Ghana well. Based on the selected model, we forecast seven (7) months inflation rates of Ghana outside the sample period (i.e. from January 2010 to July 2010). The observed inflation rate from January to April which was published by Ghana Statistical Service Department fall within the 95% confidence interval obtained from the designed model. The forecasted results show a decreasing pattern and a turning point of Ghana inflation in the month of July.

Pricing and competition in the Swedish retail market for electricity

Sweden, together with Norway, Finland and Denmark, have created a multi-national electricity market called NordPool. In this market, producers and retailers of electricity can buy and sell electricity, and the retailers then offers this electricity to end consumers such as households and industries. Previous studies have shown that pricing at the NordPool market is functioning quite well, but no other study has to my knowledge studied if pricing in the retail market to consumers in Sweden is well functioning. If the market is well functioning, with competition and low transaction costs when changing electricity retailer, we would expect that a homogeneous good such as electricity would be sold at the approximately same price, and that price changes would be highly correlated, in this market. Thus, the aim of this study is to test whether the price of Vattenfall, the largest energy firm in the Swedish market, is highly correlated to the price of other firms in the Swedish retail market for electricity. Descriptive statistics indicate that the price offered by Vattenfall is quite similar to the price of other firms in the market. In addition, regression analysis show that the correlation between the price of Vattenfall and other firms is as high as 0.98.

Adaptação dinâmica do timeout de detectores de defeitos através do uso de séries temporais

Uma aplicação distribuída freqüentemente tem que ser especificada e implementada para executar sobre uma rede de longa distância (wide-área network-WAN), tipicamente a Internet. Neste ambiente, tais aplicações são sujeitas a defeitos do tipo colapso(falha geral num dado nó), teporização (flutuações na latência de comunicação) e omissão (perdas de mensagens). Para evitar que este defeitos gerem comseqüências indesejáveis e irreparáveis na aplicação, explora-se técnicas para tolerá-los. A abstração de detectores de defeitos não confiáveis auxilia a especificação e trato de algoritmos distribuídos utilizados em sistemas tolerantes a falhas, pois permite uma modelagem baseada na noção de estado (suspeito ou não suspeito) dos componentes (objetos, processo ou processadores) da aplicação. Para garantir terminação, os algoritmos de detecção de defeitos costumam utilizar a noção de limites de tempo de espera (timeout). Adicionalmente, para minimizar seu erro (falasas suspeitas) e não comprometer seu desempenho (tempo para detecção de um defeito), alguns detectores de defeitos ajustam dinamicamente o timeout com base em previsões do atraso de comunicação. Esta tese explora o ajuste dinâmico do timeout realizado de acordo com métodos de previsão baseados na teoria de séries temporais. Tais métodos supõem uma amostragem periódica e fornececm estimativas relativamente confiáveis do comportamento futuro da variável aleatória. Neste trabalho é especificado uma interface para transformar uma amostragem aperiódica do atraso de ida e volta de uma mensagem (rtt) numa amostragem periódica, é analisado comportamento de séries reais do rtt e a precisão dee sete preditores distintos (três baseados em séries temporais e quatrro não), e é avaliado a influência destes preditores na qualidade de serviço de um detector de defeitos do estilopull. Uma arquitetura orientada a objetos que possibilita a escolha/troca de algoritmos de previsão e de margem de segurança é também proposta. Como resultado, esta tese mostra: (i) que embora a amostragem do rtt seja aperiódica, pode-se modelá-la como sendo uma série temporal (uma amostragem periódica) aplciando uma interface de transformação; (ii) que a série temporal rtt é não estacionária na maioria dos casos de teste, contradizendo a maioria das hipóteses comumente consideradas em detectores de defeitos; (iii) que dentre sete modelos de predição, o modelo ARIMA (autoregressive integrated moving-average model) é o que oferece a melhor precisão na predição de atrasos de comunicação, em termos do erro quadrático médio: (iv) que o impacto de preditores baseados em séries temporais na qualidade de serviço do detector de defeitos não significativo em relação a modelos bem mais simples, mas varia dependendo da margem de segurança adotada; e (v) que um serviço de detecção de defeitos pode possibilitar a fácil escolha de algoritmos de previsão e de margens de segurança, pois o preditor pode ser modelado como sendo um módulo dissociado do detector.

A inércia da inflação no regime de metas: os casos da Nova Zelandia, Reino Unido e Brasil

O objetivo da dissertação é avaliar o impacto da adoção do regime de metas na inércia da inflação. A inércia é analisada de acordo com procedimentos tradicionalmente adotados na literatura, através de modelos ARIMA. Em virtude das metas de inflação não serem imutáveis ao longo do tempo, propõe-se uma metodologia para se medir a inércia da taxa de inflação, onde esta possui dois componentes: a tendência e a parte transitória. A inércia da inflação será, então, medida pelo coeficiente com que a taxa de inflação converge para sua taxa de longo prazo.

Essays on Spatial Econometrics

Esta dissertação concentra-se nos processos estocásticos espaciais definidos em um reticulado, os chamados modelos do tipo Cliff & Ord. Minha contribuição nesta tese consiste em utilizar aproximações de Edgeworth e saddlepoint para investigar as propriedades em amostras finitas do teste para detectar a presença de dependência espacial em modelos SAR (autoregressivo espacial), e propor uma nova classe de modelos econométricos espaciais na qual os parâmetros que afetam a estrutura da média são distintos dos parâmetros presentes na estrutura da variância do processo. Isto permite uma interpretação mais clara dos parâmetros do modelo, além de generalizar uma proposta de taxonomia feita por Anselin (2003). Eu proponho um estimador para os parâmetros do modelo e derivo a distribuição assintótica do estimador. O modelo sugerido na dissertação fornece uma interpretação interessante ao modelo SARAR, bastante comum na literatura. A investigação das propriedades em amostras finitas dos testes expande com relação a literatura permitindo que a matriz de vizinhança do processo espacial seja uma função não-linear do parâmetro de dependência espacial. A utilização de aproximações ao invés de simulações (mais comum na literatura), permite uma maneira fácil de comparar as propriedades dos testes com diferentes matrizes de vizinhança e corrigir o tamanho ao comparar a potência dos testes. Eu obtenho teste invariante ótimo que é também localmente uniformemente mais potente (LUMPI). Construo o envelope de potência para o teste LUMPI e mostro que ele é virtualmente UMP, pois a potência do teste está muito próxima ao envelope (considerando as estruturas espaciais definidas na dissertação). Eu sugiro um procedimento prático para construir um teste que tem boa potência em uma gama de situações onde talvez o teste LUMPI não tenha boas propriedades. Eu concluo que a potência do teste aumenta com o tamanho da amostra e com o parâmetro de dependência espacial (o que está de acordo com a literatura). Entretanto, disputo a visão consensual que a potência do teste diminui a medida que a matriz de vizinhança fica mais densa. Isto reflete um erro de medida comum na literatura, pois a distância estatística entre a hipótese nula e a alternativa varia muito com a estrutura da matriz. Fazendo a correção, concluo que a potência do teste aumenta com a distância da alternativa à nula, como esperado.

Estrutura a termo de volatilidade no mercado brasileiro e aplicação para risco de mercado

Com o objetivo de analisar o impacto na Estrutura a Termos de Volatilidade (ETV) das taxas de juros utilizando dois diferentes modelos na estimação da Estrutura a Termo das Taxas de Juros (ETTJ) e a suposição em relação a estrutura heterocedástica dos erros (MQO e MQG ponderado pela duration), a técnica procede em estimar a ETV utilizando-se da volatilidade histórica por desvio padrão e pelo modelo auto-regressivo Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Por meio do teste de backtesting proposto por Kupiec para o VaR paramétrico obtido com as volatilidades das ETV´s estimadas, concluí-se que há uma grande diferença na aderência que dependem da combinação dos modelos utilizados para as ETV´s. Além disso, há diferenças estatisticamente significantes entre as ETV´s estimadas em todo os pontos da curva, particularmente maiores no curto prazo (até 1 ano) e nos prazos mais longos (acima de 10 anos).

Memória longa em dados intradiários: um estudo sobre projeções baseadas na ordem fracionária de integração dos Retornos de Ações e Índices de ações

Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.

O mercado de opções de petrobras é Ineficiente? Um estudo a partir da estratégia delta-gama-neutra

Este trabalho tem como objetivo verificar se o mercado de opções da Petrobras PN (PETR4) é ineficiente na forma fraca, ou seja, se as informações públicas estão ou não refletidas nos preços dos ativos. Para isso, tenta-se obter lucro sistemático por meio da estratégia Delta-Gama-Neutra que utiliza a ação preferencial e as opções de compra da empresa. Essa ação foi escolhida, uma vez que as suas opções tinham alto grau de liquidez durante todo o período estudado (01/10/2012 a 31/03/2013). Para a realização do estudo, foram consideradas as ordens de compra e venda enviadas tanto para o ativo-objeto quanto para as opções de forma a chegar ao livro de ofertas (book) real de todos os instrumentos a cada cinco minutos. A estratégia foi utilizada quando distorções entre a Volatilidade Implícita, calculada pelo modelo Black & Scholes, e a volatilidade calculada por alisamento exponencial (EWMA – Exponentially Weighted Moving Average) foram observadas. Os resultados obtidos mostraram que o mercado de opções de Petrobras não é eficiente em sua forma fraca, já que em 371 operações realizadas durante esse período, 85% delas foram lucrativas, com resultado médio de 0,49% e o tempo médio de duração de cada operação sendo pouco menor que uma hora e treze minutos.

Price discovery using a regime-sensitive cointegration approach

This work proposes a method to examine variations in the cointegration relation between preferred and common stocks in the Brazilian stock market via Markovian regime switches. It aims on contributing for future works in "pairs trading" and, more specifically, to price discovery, given that, conditional on the state, the system is assumed stationary. This implies there exists a (conditional) moving average representation from which measures of "information share" (IS) could be extracted. For identification purposes, the Markov error correction model is estimated within a Bayesian MCMC framework. Inference and capability of detecting regime changes are shown using a Montecarlo experiment. I also highlight the necessity of modeling financial effects of high frequency data for reliable inference.

Análise de vizinhança na avaliação de genótipos de cana-de-açúcar

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Performance Comparisons of EWMA Control Chart Schemes

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

The double sampling and the EWMA charts based on the sample variances

We propose a new statistic to control the covariance matrix of bivariate processes. This new statistic is based on the sample variances of the two quality characteristics, in short VMAX statistic. The points plotted on the chart correspond to the maximum of the values of these two variances. The reasons to consider the VMAX statistic instead of the generalized variance vertical bar S vertical bar is its faster detection of process changes and its better diagnostic feature; that is, with the VMAX statistic it is easier to identify the out-of-control variable. We study the double sampling (DS) and the exponentially weighted moving average (EWMA) charts based on the VMAX statistic. (C) 2008 Elsevier B.V. All rights reserved.