967 resultados para Séries temporelles
Resumo:
The paper quantifies the effects on violence and police activity of the Pacifying Police Unit program (UPP) in Rio de Janeiro and the possible geographical spillovers caused by this policy. This program consists of taking selected shantytowns controlled by criminals organizations back to the State. The strategy of the policy is to dislodge the criminals and then settle a permanent community-oriented police station in the slum. The installation of police units in these slums can generate geographical spillover effects to other regions of the State of Rio de Janeiro. We use the interrupted time series approach proposed by Gonzalez-Navarro (2013) to address effects of a police when there is contagion of the control group and we find that criminal outcomes decrease in areas of UPP and in areas near treated regions. Furthermore, we build a model which allows to perform counterfactuals of this policy and to estimate causal effects in other areas of the State of Rio de Janeiro outside the city.
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A crise financeira internacional de 2008 afetou tanto a economia dos Estados Unidos quanto a economia mundial. Assim, discutiu-se as origens da crise do “subprime”, em uma contextualização histórica e entendeu-se a repercussão dessa crise, com foco nas medidas anticíclicas brasileiras adotadas em nível setorial. Através de estudos econométricos que visavam avaliar a eficácia dessas medidas de políticas fiscal, monetária e creditícia, direcionadas aos setores automotivo, de construção civil e de móveis e eletrodomésticos, buscou-se entender a eficácia das medidas anticíclicas tanto como incentivo econômico, quanto na manutenção do nível de emprego, dois dos principais focos das políticas anticíclicas brasileiras. A análise empírica revelou, no lado do incentivo dos setores, que a política monetária expansionista não teve o efeito esperado em nenhum dos três setores testados, enquanto que as políticas creditícia e fiscal, também expansionistas, tiveram efeitos positivos sobre os setores em estudo. Pelo lado da eficácia na manutenção do emprego, as políticas fiscal e monetária foram eficazes para os três setores analisados, o que nos permite concluir que as medidas do governo tiveram alguma forma de eficácia. É importante ressaltar que se assumiu a premissa para as séries de IPI sobre o setor de móveis e eletrodomésticos e a série de desemprego, que não estavam disponíveis de forma específica, constituindo uma limitação ao trabalho.
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Essa dissertação apresenta um conjunto de índices de preços de infraestrutura desenvolvidos com o propósito de fornecer indicadores específicos para este setor de atividades no Brasil. Foi realizado um levantamento dos principais índices dessa natureza produzidos no Brasil e no mundo. As principais referências internacionais foram os países membros da Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico – OCDE e da União Europeia. A partir dessa análise, foram identificadas três questões fundamentais para o desenvolvimento do trabalho: i) qual é o conjunto de obras de infraestrutura a ser representado pelos índices e como delimitar esse conjunto?; ii) os índices de preços produzidos atualmente no Brasil representam parcial ou totalmente esse conjunto?; e iii) como desenvolver um conjunto de índices, construídos sobre a mesma base metodológica, de abrangência nacional, capazes de representar adequadamente tal conjunto de obras? Como resultado do trabalho, foi desenvolvido um conjunto dez índices de preços de infraestrutura, que contempla todos os requisitos listados acima. Além da base metodológica para construção dos índices, foram calculadas suas respectivas séries históricas para o período de dezembro/2000 (base = 100) a fevereiro/2015, a partir das quais os índices são analisados sob diversos aspectos como, por exemplo, através de análise comparativa dos dez índices entre si e análise do comportamento dos índices ao longo do tempo, considerando o contexto macroeconômico através da observação de indicadores selecionados.
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Dentro de um cenário de recessão econômica é razoável existir uma preocupação maior com o risco de crédito. Algumas variáveis macroeconômicas, como taxa de desemprego, taxa de juros e inflação, são apontadas como responsáveis por choques no sistema financeiro. Esses choques podem provocar efeitos adversos como aumento da inadimplência, provisionamentos de crédito e, num caso extremo, quebra de instituições financeiras. Este trabalho contribuiu na linha da economia comportamental e do risco de crédito, analisando uma possível reação da taxa de inadimplência sob um efeito de variações da taxa de desemprego brasileira. Os dados utilizados foram de inadimplência e taxa de desemprego de pessoas físicas de seis regiões metropolitanas do Brasil. Construímos modelos estatísticos em painel utilizando efeitos fixos. Realizamos também uma breve análise dos dados utilizando conceitos de séries temporais, aplicando funções de impulso resposta. E, no intuito de tornar o estudo mais robusto, analisamos também o efeito do choque da taxa de desemprego nas variáveis de inadimplência e atraso curto prazo do BACEN de forma comparativa. Nas metodologias aplicadas, os resultados nos mostraram uma baixa significância estatística ao utilizarmos a taxa de desemprego para responder a inadimplência. Já para explicar o atraso curto prazo, encontramos significância estatística.
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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.
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This dissertation investigates how credit institutions’ market power limits the effects of creditor protection rules on the interest rate and the spread of bank loans. We use the Brazilian Bankruptcy Reform of June/2005 (BBR) as a legal event affecting the institutional environment of the Brazilian credit market. The law augments creditor protection and aims to improve the access of firms to the credit market and to reduce the cost of borrowing. Either access to credit or the credit cost are also determined by bank industry competition and the market power of suppliers of credit. We derive a simple economic model to study the effect of market power interacting with cost of lending. Using an accounting and operations dataset from July/2004 to December/2007 provided by the Brazilian Central Bank, we estimate that the lack of competition in the bank lending industry hinders the potential reducing effect of the BBR on the interest rate of corporate loans by approximately 30% and on the spread by approximately 23%. We also find no statistical evidence that the BBR affected the concentration level of the Brazilian credit market. We present a brief report on bankruptcy reforms around the world, the changes in the Brazilian legislation and on some recent related articles in our introductory chapter. The second chapter presents the economic model and the testable hypothesis on how the lack of competition in the lending market limits the effects of improved creditor protection. In this chapter, we introduce our empirical strategy using a differences-in-differences model and we estimate the limiting effect of market power on the BBR’s potential to reduce interest rates and on the spread of bank loans. We use the BBR as an exogenous event that affects collateralized corporate loans (treatment group) but that does not affect clean consumer loans (control group) to identify these effects, using different concentration measures. In Chapter 3, we propose a two-stage empirical strategy to handle the H–Statistics proposed by Panzar and Rosse as a measure of market competition. We estimate the limiting effects of the lack of competition in replacing the concentration statistics by the H–Statistics. Chapter 4 presents a structural break test of the concentration index and checks if the BBR affects the dynamic evolution of the concentration index.
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Este trabalho procura identificar quais variáveis são as mais relevantes para previsão da taxa de câmbio real do Brasil e analisar a robustez dessas previsões. Para isso foram realizados testes de cointegração de Johansen em 13 variáveis macroeconômicas. O banco de dados utilizado são séries trimestrais e compreende o período de 1970 a 2014 e os testes foram realizados sobre as séries combinadas dois a dois, três a três e quatro a quatro. Por meio desse método, encontramos nove grupos que cointegram entre si. Utilizando esses grupos, são feitas previsões fora da amostra com a partir das últimas 60 observações. A qualidade das previsões foi avaliada por meio dos testes de Erro Quadrático Médio, teste de Diebold-Mariano e, além disso, foi utilizado um modelo de passeio aleatório do câmbio real como benchmark para o procedimento de Hansen. Todos os testes mostram que, à medida que se aumenta o horizonte de projeção, o passeio aleatório perde poder preditivo e a maioria dos modelos são mais informativos sobre o futuro da o câmbio real efetivo. O horizonte é de três a quatro anos à frente. No caso do teste de Hansen, o passeio aleatório é completamente eliminado do grupo final de modelos, mostrando que é possível fazer previsões superiores ao passeio aleatório.
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Este trabalho procura identificar quais variáveis são as mais relevantes para previsão da taxa de câmbio real do Brasil e analisar a robustez dessas previsões. Para isso foram realizados testes de cointegração de Johansen em 13 variáveis macroeconômicas. O banco de dados utilizado são séries trimestrais e compreende o período de 1970 a 2014 e os testes foram realizados sobre as séries combinadas dois a dois, três a três e quatro a quatro. Por meio desse método, encontramos nove grupos que cointegram entre si. Utilizando esses grupos, são feitas previsões fora da amostra com a partir das últimas 60 observações. A qualidade das previsões foi avaliada por meio dos testes de Erro Quadrático Médio, teste de Diebold-Mariano e, além disso, foi utilizado um modelo de passeio aleatório do câmbio real como benchmark para o procedimento de Hansen. Todos os testes mostram que, à medida que se aumenta o horizonte de projeção, o passeio aleatório perde poder preditivo e a maioria dos modelos são mais informativos sobre o futuro da o câmbio real efetivo. O horizonte é de três a quatro anos à frente. No caso do teste de Hansen, o passeio aleatório é completamente eliminado do grupo final de modelos, mostrando que é possível fazer previsões superiores ao passeio aleatório.
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A partir da disseminação do conhecimento sobre voto econômico no meio político, o incremento da renda real criado pelo Bolsa Família pode criar incentivos para que os governantes aumentem o valor dos repasses ou ampliem a base de famílias cadastradas com intuito de aumentar suas chances de reeleição. A hipótese testada nesse trabalho foi de que o governo influencia os gastos do Programa Bolsa Família e os aumentam anormalmente em períodos pré-eleitorais. Para testar essa hipótese, foram usadas as séries temporais de gastos mensais com o programa e de número de famílias beneficiárias desde janeiro de 2004 até dezembro de 2014. Para isso foram utilizados modelos estatísticos para identificar se estes gastos aumentam anormalmente em períodos que antecedem eleições, controlados por outros fatores que podem influenciar os gastos do programa, tais como PIB Nacional, Receitas e Despesas do Tesouro Nacional, Inflação e Desemprego. Os resultados sugerem a ocorrência de ciclos eleitorais nas eleições presidenciais, nos quais há uma aceleração no número de famílias inscritas no Bolsa Família nos três meses anteriores à campanha com a consequente aceleração dos gastos do programa no mesmo período, porém não há redução no número de famílias inscritas após as eleições e, por fim, que não existem efeitos no período das eleições locais.
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Esse estudo busca analisar os impactos causados pelo Ciclo Monetário, o Ciclo Econômico, o Nível da Indústria e a Condição do Mercado de Ações nas variáveis do CAPM para portfólios de ações de diferentes setores da indústria no Brasil. O banco de dados utilizado compreende séries temporais mensais, do retorno de ações de 17 setores da economia, no período de Janeiro de 2008 à Dezembro de 2014. Foi observado que existem relações estatisticamente relevantes entre variáveis macroeconômicas e o excesso de retorno dos portfólios de ações analisados. Além disso, foi possível notar que essas relações tem efeitos distintos sobre os riscos sistemáticos e idiossincráticos dos portfólios. A maior parte dos resultados obtidos não se mostraram estatisticamente relevantes, o que sugere que existem outras variáveis explicativas que se relacionam com as variáveis dependentes de forma mais robusta, assim como já apontado pela literatura existente, no caso do Brasil. No entanto, foi possível observar que há efeitos indiretos das variáveis macroeconômicas sobre o retorno dos ativos através do canal de retorno do mercado.
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Este estudo avalia os impactos das políticas de hard accountability sobre a gestão das escolas estaduais das redes públicas brasileiras. Para isto, foi elaborado um indicador de gestão com base nas informações da Prova Brasil dos anos de 2007 e 2013. Posteriormente, através da metodologia diferenças-em-diferenças, foi estimada a relação entre os programas de incentivo via bonificação e a gestão, isolando-se os efeitos distintos entre escolas por meio de variáveis de controles desenhadas para captar o ambiente escolar. Os resultados sugerem que a hard accountability é estatisticamente significativa sobre a gestão das escolas e seu efeito é negativo. Resultados nessa linha também foram encontrados ao segmentar estas escolas de acordo com a experiência dos diretores e nível de proficiência. Adicionalmente, os impactos da hard accountability e gestão foram estudados tendo a proficiência como variável dependente. A hard accountability apresentou efeito positivo sobre a proficiência do 9º ano em Matemática. O indicador de gestão, por sua vez, mostrou relação positiva com as notas médias de todas as séries e disciplinas avaliadas.
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O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.
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Esse estudo busca analisar o desempenho de um portfólio de investimento constituído através da contribuição equânime do risco de seus ativos para o risco total do portfólio, ou seja, a chamada estratégia de risk parity, utilizando uma amostra composta de dados diários de cotações de fechamento de 27 ações pertencentes ao mercado brasileiro de ações entre janeiro de 2004 e dezembro de 2014. O estudo compara tal portfólio com outros três portfólios constituídos através de abordagens tradicionais: o portfólio baseado na estratégia por média-variância, o portfólio baseado na estratégia por mínima variância e o portfólio igualmente ponderado, também conhecido como portfólio ingênuo (naive). Ao mesmo tempo, o estudo analisa o desempenho do portfólio comparado a dois indicadores importantes do mercado de capitais brasileiro: o IBOVESPA e o CDI. Foram construídas séries temporais com rebalanceamento trimestral dos portfólios para o desenvolvimento do estudo, como efetuado em Maillard et al. (2010). Os resultados demonstram que o portfólio constituído através da contribuição equânime ao risco não apresentou desempenho superior quando comparado aos portfólios por média-variância e por mínima variância, em termos de retorno e risco. Por outro lado, quando comparado ao portfólio ingênuo, ao IBOVESPA e ao CDI, o desempenho obtido foi superior, tendo também apresentado resultados similares aos exibidos em Maillard et al. (2010). O estudo conclui que a construção de carteiras por risk parity é uma alternativa viável para a composição de carteiras que buscam estabilidade na alocação de risco e nos pesos dos ativos no longo prazo, diante de diferentes cenários macroeconômicos.
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O estudo busca identificar quais variáveis são as mais relevantes para previsão da taxa de câmbio real efetiva e analisar a robustez dessas previsões. Foram realizados testes de cointegração de Johansen em 13 variáveis macroeconômicas. O banco de dados utilizado são séries trimestrais e os testes foram realizados sobre as séries combinadas dois a dois, três a três e quatro a quatro. Utilizando esse método, encontramos modelos que cointegravam entre si, para os países analisados. A partir desses modelos, foram feitas previsões fora da amostra a partir das últimas 60 observações. A qualidade das previsões foi avaliada por meio dos testes de Erro Quadrático Médio (EQM) e Modelo do Conjunto de Confiança de Hansen (MCS) utilizando um modelo de passeio aleatório do câmbio real como benchmark. Todos os testes mostram que, à medida que se aumenta o horizonte de projeção, o passeio aleatório perde poder preditivo e a maioria dos modelos são mais informativos sobre o futuro da taxa de câmbio real efetivo.
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Os estudos sobre as expectativas de inflação no Brasil rejeitam a hipótese de racionalidade. Essa rejeição se dá por meio de testes estatísticos que identificam a existência de um viés sistemático quando comparamos a expectativa de inflação e a inflação realizada. Atualizamos alguns destes testes com o tamanho de amostra disponível atualmente. No presente trabalho, realizamos um experimento de Monte Carlo que simula o comportamento da inflação e da sua expectativa em um modelo DSGE. Esse modelo inclui uma regra monetária sujeita a choques transitórios e permanentes (que representam uma mudança de regime). A partir das séries simuladas com esses modelos, realizamos testes estatísticos para verificar se os resultados são semelhantes aos observados na prática. O exercício de simulação realizado não foi capaz de gerar séries com essas mesmas características, não trazendo evidência que esse mecanismo de aprendizado possa explicar o viés encontrado nas expectativas de inflação.