892 resultados para Oferta e procura – Previsão - Modelos econométricos


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O objetivo deste trabalho é caracterizar a Curva de Juros Mensal para o Brasil através de três fatores, comparando dois tipos de métodos de estimação: Através da Representação em Espaço de Estado é possível estimá-lo por dois Métodos: Filtro de Kalman e Mínimos Quadrados em Dois Passos. Os fatores têm sua dinâmica representada por um Modelo Autorregressivo Vetorial, VAR(1), e para o segundo método de estimação, atribui-se uma estrutura para a Variância Condicional. Para a comparação dos métodos empregados, propõe-se uma forma alternativa de compará-los: através de Processos de Markov que possam modelar conjuntamente o Fator de Inclinação da Curva de Juros, obtido pelos métodos empregados neste trabalho, e uma váriavel proxy para Desempenho Econômico, fornecendo alguma medida de previsão para os Ciclos Econômicos.

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We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties for a lack of parsimony, as well as the traditional ones. We suggest a new procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties. In order to compute the fit of each model, we propose an iterative procedure to compute the maximum likelihood estimates of parameters of a VAR model with short-run and long-run restrictions. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank, relative to the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration.

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Como consequência da crescente preocupação, especialmente dos países desenvolvidos, em relação à dependência do petróleo e às mudanças climáticas, a participação dos biocombustíveis na matriz energética global está se tornando cada vez mais relevante. No Brasil, o mercado interno foi o determinante para o desenvolvimento da indústria sucroalcooleira nos últimos anos, mas sabe-se que a continuação desta tendência no médio prazo dependerá da demanda internacional pelo etanol brasileiro. De forma a compreender o potencial importador de etanol da União Europeia e, em particular, da Suécia, propôs-se, nesta dissertação, analisar os determinantes de suas importações. O presente trabalho descreveu a evolução do mercado de etanol no bloco, focando-se nos incentivos e políticas adotadas na Suécia, país-membro que está mais avançado na substituição da gasolina pelo etanol. Utilizando-se de dados de 2006 a 2009 e assumindo que as importações de etanol são resultantes de um excesso de demanda doméstica pelo biocombustível, analisaram-se as relações econômicas entre as variáveis. Observou-se que as variáveis associadas à demanda daquele bloco são, de forma geral, mais importantes na explicação do quantum importado do combustível do que as variáveis associadas à oferta regional. O impacto do aumento em 1% do preço da gasolina é de decréscimo de aproximadamente 1,8% nas importações de etanol. Quando o preço deste se eleva 1% na União Europeia, reduz em 1,4% as importações. Já em sentido oposto se movimentam as importações quando ocorre alteração na renda (PIB) e no preço do trigo, o principal insumo. Acréscimo de 1% na renda e no preço do trigo geram, respectivamente, 10,1% e 1,4% de crescimento nas importações de etanol. Assim, as principais oportunidades de exportação de etanol brasileiro para o bloco podem se dar por possíveis frustrações da safra de cereais e pelo crescimento da renda europeia. Já a tendência de ascensão do preço do petróleo pode ter impacto negativo na demanda de etanol, caso não haja compensação através de políticas mais agressivas de uso de biocombustíveis. As importações suecas comportam-se de maneira semelhante às do bloco quando ocorrem choques. Um porcento de elevação no preço da gasolina sueca reduz em 2,71% as importações de etanol e, estas crescem 4,4% quando do acréscimo de 1% do PIB do país. Importante é o impacto nas importações da frota preparada para E85: 1% de elevação nesta frota gera acréscimo de 8% no volume importado. Desta forma, a extinção recente de alguns incentivos para a compra de veículos movidos a E85 pode significar estabilidade da necessidade de importações de etanol relacionada a esta variável, passando então a renda a ter um papel mais importante no crescimento das importações. Já o coeficiente do preço do E85 apresentou-se estatisticamente não diferente de zero, podendo este resultado ser consequência de uma possível diferença do perfil dos proprietários de carros movidos a E85, relativamente ao dos proprietários de carros movidos exclusivamente à gasolina, dando margem a uma política de preços mais remuneradora para os produtores de etanol, sendo estes suecos ou brasileiros, com baixo impacto sobre a demanda.

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A energia necessária ao ser humano para realizar suas atividades, principalmente nos últimos dois séculos, aumentou drasticamente e tende a continuar aumentando. Para abastecer energeticamente estas atividades, o ser humano lançou mão, principalmente, de recursos fósseis e hídricos. Estes recursos, finitos ou limitados, são de abastecimento restrito devido a questões geopolíticas, econômicas e ambientais, motivos suficientes para que ocorra uma busca por alternativas a estas fontes energéticas. No entanto, o uso de biocombustíveis na substituição da gasolina tem sofrido criticas por ter sido relacionado à diminuição da oferta de alimentos e conseqüente aumento do preço destes. Diante deste contexto, pretende-se, com este trabalho, aprofundar a discussão do atual perfil de produção de cana-de-açúcar, maior fonte nacional de biocombustível na atualidade, no estado de São Paulo, maior produtor de cana do país, e sua relação com a produção de alimentos neste estado. Os dados brutos aqui trabalhados foram obtidos do IBGE Produção Agrícola Municipal (PAM) e Produção da Pecuária Municipal (PPM) nos anos de 1990, 1999 e 2008 das regiões do Estado de São Paulo. Os mesmos foram convertidos a mapas para visualização da dinâmica produtiva agropecuária do Estado de São Paulo, utilizando-se o programa ArcMap®. As atividades agropecuárias selecionadas foram as de mais expressão produtiva: cana-de-açúcar, café, feijão, laranja, milho, soja, arroz, trigo, rebanho bovino e produção leiteira. A expansão da cana-de-açúcar impactou a área plantada de todas as atividades agropecuárias analisadas neste estudo. É possível inferir, com base nas informações coletadas e tratadas, que a produção canavieira tende a se expandir em áreas de pastagens. Observa-se que a expansão da área plantada de cana-de-açúcar no estado de São Paulo não reduziu a produção total das atividades agropecuárias estudadas. A tendência à mecanização da cana-de-açúcar pode colaborar para um zoneamento mais adequado das demais culturas em áreas impróprias à mecanização, diminuindo, assim, possíveis impactos na produção de alimentos. Deve-se considerar a dinâmica do setor agrícola ao longo de períodos longos, para que pequenos aumentos ou flutuações que ocorrem de maneira natural não sejam atribuídos a lavouras destinadas aos biocombustíveis. Na experiência do estado de São Paulo conseguiu-se observar que a questão é mais complexa do que se imaginava no início da proposta deste projeto. Os resultados analisados da possível coexistência entre a produção de biocombustíveis e alimentos não podem ser garantidos para outras regiões do Brasil. Empiricamente, é possível inferir que produzir biocombustíveis e alimentos não é antagônico e, sim, potencialmente aplicável no modelo agrícola brasileiro. No entanto, fica a sugestão de aprofundar esta proposta de estudo com utilização de modelos econométricos e estatísticos para a validação científica do estudo ora apresentado.

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O objetivo desse trabalho é a comparação das previsões obtidas através da base de dados da pesquisa Focus do Banco Central do Brasil, para as Projeções de Mercado de câmbio, juros e inflação. O trabalho não visa avaliar ou julgar modelos, mas sim utilizar os mesmos como um suporte na avaliação da comparação preditiva. Desse modo procuramos avaliar e/ou comparar se os desvios entre as projeções de mercado e os indicadores efetivamente realizados são melhores do que os desvios entre um modelo econométrico e os mesmos indicadores efetivamente realizados. De um modo geral veremos que a pesquisa Focus do Banco Central do Brasil tem um poder preditivo satisfatória para todos os índices, se comparado com as previsões obtidas através dos modelos econométricos em estudo.

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Este trabalho busca investigar o processo de formação de expectativas para a Taxa de Câmbio Nominal analisando comportamento das projeções para a Taxa de Câmbio para 1, 3, 6 e 12 meses a frente e a racionalidade destas previsões. Os resultados encontrados mostram que as expectativas de taxa de câmbio coletadas pelo Banco Central do Brasil preveem melhor o câmbio futuro do que as taxas futuras negociadas no mercado. O comportamento das expectativas tende a ser reversível e de rápida convergência para a taxa de equilíbrio de longo prazo e dá um peso significativo para as expectativas de taxa de cambio defasadas. No entanto, a hipótese das expectativas serem racionais foi rejeitada.

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O objetivo deste trabalho é estimar e analisar o grau de transmissão de volatilidade de ativos como ações e moedas entre países utilizando a metodologia de decomposição de variância dos erros de previsão dos modelos de vetores autorregressivos (VAR). Especificamente para este trabalho, o foco foi a transmissão de volatilidade de outros países, como Estados Unidos e os países da Europa, para o Brasil. Podemos, dessa maneira, testar a hipótese de interdependência do Brasil em relação aos outros países em termos de volatilidade para os índices de ações e moedas. Ao final, encontraram-se evidências de que há transmissão de volatilidade de outros países para o Brasil, e que o grau de transmissão entre eles varia com o tempo, sem tendência e com saltos em períodos de incertezas. As evidências encontradas permitem um melhor balanceamento de carteiras entre diferentes países, facilitando o desenvolvimento de estratégias mais eficientes de hedge contra choques propagados entre mercados, além de servir como um sistema de alerta para eventuais distúrbios nos níveis de volatilidade dos mercados brasileiros.

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O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores.

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O trabalho busca comparar dois conjuntos de informações para a projeção das variações do PIB brasileiro: através de modelos econométricos aplicados sobre a série univariada do PIB, e a aplicação dos mesmos modelos, mas contemplando adicionalmente o conjunto de informação com dados da estrutura a termo de taxa de juros de swap PRÉ-DI. O objetivo é verificar, assim como descrito na literatura internacional, se informações de variáveis financeiras tem a capacidade de incrementar o poder preditivo de projeções de variáveis macroeconômicas, na medida em que esses dados também embutem as expectativas dos agentes em relação ao desenvolvimento do cenário econômico. Adicionalmente, o mesmo procedimento aplicado para os dados brasileiros é aplicado sobre as informações dos Estados Unidos, buscando poder fornecer ao estudo uma base de comparação sobre os dados, tamanho da amostra e estágio de maturidade das respectivas economias. Como conclusão do resultado do trabalho está o fato de que foi possível obter um modelo no qual a inclusão do componente de mercado apresenta menores erros de projeção do que as projeções apenas univariadas, no entanto, os ganhos de projeção não demonstram grande vantagem comparativa a ponto de poder capturar o efeito de antecipação do mercado em relação ao indicador econômico como em alguns casos norte-americanos. Adicionalmente o estudo demonstra que para este trabalho e amostra de dados, mesmo diante de diferentes modelos econométricos de previsão, as projeções univariadas apresentaram resultados similares.

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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.

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O objetivo dessa dissertação é analisar o impacto dos movimentos inesperados de variáveis macroeconômicas nos retornos das ações de empresas de diferentes setores. As variáveis macroeconômicas estudadas serão: produto, juros, inflação e preço de commodities. Estudam-se alguns modelos através de diferentes técnicas de regressão para se chegar àquele que tem a melhor especificação. Com o objetivo de melhorar o poder de explicação dos modelos são utilizados os três fatores de Fama e French como variáveis explicativas e outro modelo que além dos fatores de Fama e French incluiu também momentum. Procura-se analisar a magnitude do impacto dos movimentos inesperados das variáveis macroeconômicas e suas relevâncias estatísticas a cada setor.

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Estimation of demand and supply in differentiated products markets is a central issue in Empirical Industrial Organization and has been used to study the effects of taxes, merges, introduction of new goods, market power, among others. Logit and Random Coefficients Logit are examples of demand models used to study these effects. For the supply side it is generally supposed a Nash equilibrium in prices. This work presents a detailed discussion of these models of demand and supply as well as the procedure for estimation. Lastly, is made an application to the Brazilian fixed income fund market.

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Neste artigo desenvolvemos um modelo de otimização que permite determinar curvas de oferta para produtos perecíveis. As informações disponíveis ao produtor(vendedor) sobre a demanda são sumarizadas por uma distribuição de probabilidade, a qual lhe permitirá determinar a oferta que maximiza seu gannho esperado. A função objetivo levará em conta, conjuntamente, as perdas decorrentes de um estoque excedente e parcelas do custo de oportunidade de um estoque insuficiente. Esta formalização inclui a função lucro (contábil) como um caso particular. Aplicações do modelo teórico são feitas para demandas absolutamente contínuas com distribuição admitindo inversa explícita, tais como a exponencial truncada, Pareto, Weibull e uniforme. Estimativas empíricas são obtidas para a oferta de tomates, chuchus e pimentões no mercado varejista Carioca (Julho/94 à Nov/00). Os resultados obtidos confirmam as hipóteses racionais do modelo teórico. As elasticidades-preço da oferta (no varejo) e da demanda (no atacado) são estimadas, assim que o valor da oferta ”contratual ”, nos casos em que parte dos custos dos saldos de estoque são recuperados por vendas em liquidação. A análise gráfica das curvas de oferta e de densidade da demanda sugerem a presença de significativo poder de mercado na comercialização do pimentão. Duas extensões imediatas do modelo formal são desenvolvidas. A primeira delas incorpora a existência de poder de mercado no mercado varejista. A segunda introduz uma estrutura de jogo simultâneo no mercado oligopolista onde cada produtor escolhe a curva que maximiza seu lucro esperado condicional, dado que as ofertas dos concorrentes igualam suas demandas. No equilíbrio de Nash, curvas de oferta ótimas são obtidas. Comparações são feitas com as curvas ótimas obtidas em regime de autarquia.

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O presente estudo - até onde se sabe inédito no Brasil possui como principal objetivo avaliar alguns determinantes das necessidades de capital de giro comumente estudados na literatura e analisar de que forma as empresas se movimentam em direção a uma meta (target) de Net Trade Cycle (similar ao Ciclo de Caixa - CCC). Sabemos que o tema capital de giro ainda carece de teorias mais robustas dentro da área de finanças, e poucos estudos ainda são encontrados na literatura. Aqueles que decidem estudá-lo, observam que dado o seu atual estágio, ele tem sido pesquisado com o suporte de bases teóricas mais consolidadas, como por exemplo estrutura de capitais. Esses estudos têm se utilizado muito do conceito de meta para determinar a estrutura ótima de capitais, e com qual velocidade de ajuste procura-se adequar essa estrutura como forma de otimizar seus recursos. O fato de ainda não existir definições e/ou teorias mais definidas sobre o tema foi o grande motivador para a realização desse estudo, que emprega a velocidade de ajuste em direção a uma meta de capital de giro, utilizando como técnica para suporte a esse objetivo o Modelo de Ajustamento Parcial (MAP) e o Generalized Method of Moments (GMM). Com essa combinação inédita no mercado brasileiro quando o assunto é capital de giro, esperamos trazer novas contribuições para as comunidades acadêmicas e empresariais. Para a obtenção dos dados que compõem esse estudo de caráter quantitativo, utilizamos informações existentes na Economatica® e BCB Banco Central do Brasil. Nessas bases de dados utilizamos os demonstrativos financeiros trimestrais entre os períodos de 31/Dez./2007 a 30/Jun./2014 (ajustados por inflação IPCA) das empresas listadas na BM&FBovespa que possuíssem pelos menos 15 períodos (trimestres) consecutivos de dados, com isso chegamos a um total de um pouco mais de 2 mil observações e 105 empresas. Quanto ao método, utilizamos Painel de Dados Dinâmico (desbalanceado) e as seguintes técnicas foram empregadas como forma de atender ao principal objetivo do estudo (“Qual é a velocidade de ajuste das Necessidades de Capital de Giro?”): Modelo de Ajustamento Parcial para a análise dos determinantes das necessidades de capital de giro e movimentação em direção a uma meta e; Generalized Method of Moments (GMM) como técnica de controle aos possíveis efeitos de endogeneidade (BLUNDELL e BOND, 1998) e solução para o problema de autocorrelação residual (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19).

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Este estudo investiga o poder preditivo fora da amostra, um mês à frente, de um modelo baseado na regra de Taylor para previsão de taxas de câmbio. Revisamos trabalhos relevantes que concluem que modelos macroeconômicos podem explicar a taxa de câmbio de curto prazo. Também apresentamos estudos que são céticos em relação à capacidade de variáveis macroeconômicas preverem as variações cambiais. Para contribuir com o tema, este trabalho apresenta sua própria evidência através da implementação do modelo que demonstrou o melhor resultado preditivo descrito por Molodtsova e Papell (2009), o “symmetric Taylor rule model with heterogeneous coefficients, smoothing, and a constant”. Para isso, utilizamos uma amostra de 14 moedas em relação ao dólar norte-americano que permitiu a geração de previsões mensais fora da amostra de janeiro de 2000 até março de 2014. Assim como o critério adotado por Galimberti e Moura (2012), focamos em países que adotaram o regime de câmbio flutuante e metas de inflação, porém escolhemos moedas de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Os resultados da nossa pesquisa corroboram o estudo de Rogoff e Stavrakeva (2008), ao constatar que a conclusão da previsibilidade da taxa de câmbio depende do teste estatístico adotado, sendo necessária a adoção de testes robustos e rigorosos para adequada avaliação do modelo. Após constatar não ser possível afirmar que o modelo implementado provém previsões mais precisas do que as de um passeio aleatório, avaliamos se, pelo menos, o modelo é capaz de gerar previsões “racionais”, ou “consistentes”. Para isso, usamos o arcabouço teórico e instrumental definido e implementado por Cheung e Chinn (1998) e concluímos que as previsões oriundas do modelo de regra de Taylor são “inconsistentes”. Finalmente, realizamos testes de causalidade de Granger com o intuito de verificar se os valores defasados dos retornos previstos pelo modelo estrutural explicam os valores contemporâneos observados. Apuramos que o modelo fundamental é incapaz de antecipar os retornos realizados.