997 resultados para Juros, taxas


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Este trabalho objetiva estimar uma série trimestral para a taxa de juros real neutra brasileira via modelo de Equilíbrio Geral Dinâmico Estocástico (DSGE), para o período compreendido entre o primeiro trimestre de 2000 e o último de 2011. O modelo representa uma economia fechada, com famílias maximizando utilidade do tipo CRRA, firmas maximizando lucro em um mercado de concorrência imperfeita e um governo com política fiscal de orçamento equilibrado e regra de política monetária à la Taylor, em um contexto de rigidez de preços. Neste arcabouço, a taxa de juros real neutra foi calculada com base nos choques de produtividade e de gastos de governo, que foram considerados os mais relevantes para a economia brasileira. Adicionalmente, analisou-se o impacto dos choques de produtividade e gastos do governo sobre a taxa neutra, assim como seu comportamento ao longo do período estimado e sua sensibilidade a calibragens alternativas. Por fim, ao comparar o comportamento do hiato de taxa de juros vis-à-vis à inflação, encontramos correlações negativas de 56% e 83% para todo o período estimado e para uma amostra mais recente (do primeiro trimestre de 2006 até o último de 2011), respectivamente, indicando certa consistência na série obtida.

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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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A identificação das principais variáveis que influenciam a volatilidade implícita das opções de juros (IDI) pode ser de grande valia para os agentes do mercado financeiro. Sendo assim, o presente trabalho procura determinar quais divulgações econômicas - dentre elas, as alterações das taxas de juros da economia brasileira pelo COPOM (Comitê de Política Monetária onde são tomadas as decisões sobre a nova taxa de juros básica), a divulgação de seus documentos oficiais de comunicação (Ata e Relatório Trimestral de Inflação), e até as surpresas de dados macroeconômicos, como a variação do PIB, a variação da produção industrial e das vendas no varejo - alteram de forma significativa a variável de estudo. Para isso, foi utilizado um teste de evento, considerando-se o período de análise de agosto de 2007 a maio de 2012, analisando as opções com vencimento em 126, 189 e 252 dias úteis, possuindo deltas de 25%, 50% e 75%. De todas as variáveis analisadas, a principal variável de destaque é a decisão do COPOM, que altera de forma significativa a volatilidade implícita dessas opções de juros.

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Neste trabalho são abordados empiricamente dois temas bastante atuais no âmbito da política monetária: a estimativa de uma Regra de Taylor aumentada com a inclusão de um vetor de preços de ativos financeiros e a hipótese de não-linearidade da Regra de Taylor. Os principais resultados encontrados sugerem que o Banco Central do Brasil não segue uma Regra de Taylor aumentada na condução da política monetária e que há evidências de não-linearidade de sua função de reação. Além disso, encontramos evidência de recuo da taxa de juros real de equilíbrio (ou neutra) da economia brasileira.

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Neste estudo foi estimada a taxa de juros neutra da economia brasileira no período compreendido entre o quarto trimestre de 2001 e o segundo trimestre de 2012 através de três diferentes modelos econométricos. Foram comparados os resultados obtidos, analisou-se se havia evidências de uma tendência de redução recente na taxa de juros neutra e a partir dos resultados obtidos avaliou-se como tem sido a condução da política monetária por parte do Banco Central do Brasil, verificando se houve períodos onde as taxas de juros reais praticadas ficaram sistematicamente abaixo/acima das taxas de juros neutras. A seqüência do texto é a seguinte. Inicialmente são apresentadas uma síntese contendo as principais definições e conceitos econômicos envolvidos, além da motivação para se abordar o tema e uma revisão bibliográfica mostrando os principais resultados obtidos para outras economias e para o Brasil. Em seguida é feito um sumário dos principais métodos de estimação utilizados e os dados utilizados, além de serem descritos e discutidos os resultados das estimações. No final um capítulo de conclusão com um resumo dos desenvolvimentos é apresentado.

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Com base em uma metodologia desenvolvida por Frankel e Lown (1994), que surge para aperfeiçoar o arcabouço utilizado por Mishkin (1990a,1990b) ao permitir, em contraposição a este, a variação ao longo do tempo da taxa de juros real de longo prazo de uma economia, o presente trabalho se propõe a verificar o existência, para dados brasileiros, de evidências empíricas que suportem a aceitação da hipótese de que a estrutura a termo da curva de juros possui informações que auxiliam na previsão da trajetória futura da inflação, característica já encontrada em dados de algumas economias desenvolvidas, como Estados Unidos e Alemanha. A modificação marginal implementada por Frankel e Lown é importante porque permite que os resultados finais sejam interpretados dentro de um contexto teórico mais próximo da realidade, isto é, onde as decisões de política monetária são capazes de influenciar a variável acima mencionada. Analisa-se, para o período de janeiro de 2003 a janeiro de 2013, o poder explicativo que diversas medidas de inclinação da curva de juros local têm sobre a variação futura do índice de preços ao consumidor ampliado (IPCA), o mais importante da economia brasileira. Em linhas gerais, encontramos que, em consonância com a experiência internacional, independente de tratarmos os dados na forma com ou sem ajustes sazonais, ou de tratar as variáveis relativas à taxa de juros como logaritmo de um fator mais suas taxas ou de apresentá-las em seu próprio nível, existem evidências empíricas que indicam a existência de poder preditivo desta variável explicativa sobre a referida variável dependente, ou ao menos tornam difícil rejeitar, em um primeiro momento, esta hipótese inicial.

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Com o objetivo de precificar derivativos de taxas de juros no mercado brasileiro, este trabalho foca na implementação do modelo de Heath, Jarrow e Morton (1992) em sua forma discreta e multifatorial através de uma abordagem numérica, e, que possibilita uma grande flexibilidade na estimativa da taxa forward sob uma estrutura de volatilidade baseada em fatores ortogonais, facilitando assim a simulação de sua evolução por Monte Carlo, como conseqüência da independência destes fatores. A estrutura de volatilidade foi construída de maneira a ser totalmente não paramétrica baseada em vértices sintéticos que foram obtidos por interpolação dos dados históricos de cotações do DI Futuro negociado na BM&FBOVESPA, sendo o período analisado entre 02/01/2003 a 28/12/2012. Para possibilitar esta abordagem foi introduzida uma modificação no modelo HJM desenvolvida por Brace e Musiela (1994).

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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.

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Estudos sobre os determinantes da estrutura a termo de taxa de juros brasileira são recentes. Um melhor entendimento sobre os determinantes da mesma é importante, entre outras razões, para política econômica. Existem duas visões extremas sobre estrutura a termo. A primeira argumenta que as taxas de longo é igual a uma média ponderada das taxas de curto mais um prêmio por maturidade devido a agentes que arbitrassem tal diferença. A segunda visão argumenta que os agentes não teriam incentivos para arbitrar a curva de juros pois teria preferência por maturidades específicas e logo a curva de longo e curto estariam desconectadas. O presente trabalho testa as proposições Greenwood e Vayanos (2008) obtidas a partir de um modelo em que as duas visões acima são reconciliadas. No modelo de Greenwood e Vayanos (2008) a alteração da maturidade da dívida do governo afeta toda a estrutura a termo e tal efeito é mais intenso para títulos mais longos. Com esse intuito, testou-se se, para dados brasileiros, o prazo médio dos títulos afetava tanto o excesso de retorno como os spreads na curva. Os resultados indicaram que o prazo médio afeta o spread e o excesso de retorno, com efeito mais intenso no segundo.

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Este trabalho observa como as variáveis macroeconômicas (expectativa de inflação, juro real, hiato do produto e a variação cambial) influenciam a dinâmica da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ). Esta dinâmica foi verificada introduzindo a teoria de Análise de Componentes Principais (ACP) para capturar o efeito das componentes mais relevantes na ETTJ (nível, inclinação e curvatura). Utilizando-se as estimativas por mínimos quadrados ordinários e pelo método generalizado dos momentos, foi verificado que existe uma relação estatisticamente significante entre as variáveis macroeconômicas e as componentes principais da ETTJ.

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Esta tese é composta de três artigos que analisam a estrutura a termo das taxas de juros usando diferentes bases de dados e modelos. O capítulo 1 propõe um modelo paramétrico de taxas de juros que permite a segmentação e choques locais na estrutura a termo. Adotando dados do tesouro americano, duas versões desse modelo segmentado são implementadas. Baseado em uma sequência de 142 experimentos de previsão, os modelos propostos são comparados à benchmarks e concluí-se que eles performam melhor nos resultados das previsões fora da amostra, especialmente para as maturidades curtas e para o horizonte de previsão de 12 meses. O capítulo 2 acrescenta restrições de não arbitragem ao estimar um modelo polinomial gaussiano dinâmico de estrutura a termo para o mercado de taxas de juros brasileiro. Esse artigo propõe uma importante aproximação para a série temporal dos fatores de risco da estrutura a termo, que permite a extração do prêmio de risco das taxas de juros sem a necessidade de otimização de um modelo dinâmico completo. Essa metodologia tem a vantagem de ser facilmente implementada e obtém uma boa aproximação para o prêmio de risco da estrutura a termo, que pode ser usada em diferentes aplicações. O capítulo 3 modela a dinâmica conjunta das taxas nominais e reais usando um modelo afim de não arbitagem com variáveis macroeconômicas para a estrutura a termo, afim de decompor a diferença entre as taxas nominais e reais em prêmio de risco de inflação e expectativa de inflação no mercado americano. Uma versão sem variáveis macroeconômicas e uma versão com essas variáveis são implementadas e os prêmios de risco de inflação obtidos são pequenos e estáveis no período analisado, porém possuem diferenças na comparação dos dois modelos analisados.

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Este trabalho tem o objetivo de testar a qualidade preditiva do Modelo Vasicek de dois fatores acoplado ao Filtro de Kalman. Aplicado a uma estratégia de investimento, incluímos um critério de Stop Loss nos períodos que o modelo não responde de forma satisfatória ao movimento das taxas de juros. Utilizando contratos futuros de DI disponíveis na BMFBovespa entre 01 de março de 2007 a 30 de maio de 2014, as simulações foram realizadas em diferentes momentos de mercado, verificando qual a melhor janela para obtenção dos parâmetros dos modelos, e por quanto tempo esses parâmetros estimam de maneira ótima o comportamento das taxas de juros. Os resultados foram comparados com os obtidos pelo Modelo Vetor-auto regressivo de ordem 1, e constatou-se que o Filtro de Kalman aplicado ao Modelo Vasicek de dois fatores não é o mais indicado para estudos relacionados a previsão das taxas de juros. As limitações desse modelo o restringe em conseguir estimar toda a curva de juros de uma só vez denegrindo seus resultados.

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A tradicional representação da estrutura a termo das taxas de juros em três fatores latentes (nível, inclinação e curvatura) teve sua formulação original desenvolvida por Charles R. Nelson e Andrew F. Siegel em 1987. Desde então, diversas aplicações vêm sendo desenvolvidas por acadêmicos e profissionais de mercado tendo como base esta classe de modelos, sobretudo com a intenção de antecipar movimentos nas curvas de juros. Ao mesmo tempo, estudos recentes como os de Diebold, Piazzesi e Rudebusch (2010), Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), Pooter, Ravazallo e van Dijk (2010) e Li, Niu e Zeng (2012) sugerem que a incorporação de informação macroeconômica aos modelos da ETTJ pode proporcionar um maior poder preditivo. Neste trabalho, a versão dinâmica do modelo Nelson-Siegel, conforme proposta por Diebold e Li (2006), foi comparada a um modelo análogo, em que são incluídas variáveis exógenas macroeconômicas. Em paralelo, foram testados dois métodos diferentes para a estimação dos parâmetros: a tradicional abordagem em dois passos (Two-Step DNS), e a estimação com o Filtro de Kalman Estendido, que permite que os parâmetros sejam estimados recursivamente, a cada vez que uma nova informação é adicionada ao sistema. Em relação aos modelos testados, os resultados encontrados mostram-se pouco conclusivos, apontando uma melhora apenas marginal nas estimativas dentro e fora da amostra quando as variáveis exógenas são incluídas. Já a utilização do Filtro de Kalman Estendido mostrou resultados mais consistentes quando comparados ao método em dois passos para praticamente todos os horizontes de tempo estudados.

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São dois os objetivos deste artigo. O primeiro constitui-se em formalizar e formatar a resposta à questão acerca de como se comporta a volatilidade dos preços de titulos, futuros e derivativos de forma geral ao loogo do tempo. Com isto mostra-se que a abordagem empírica tradicional usada para analisar-se o comportamento estatístico de uma série de futuros não é apropriada para economias "instáveis" onde os prazos são curtos (ou para qualquer economia onde haja liquidez nos contratos próximos da maturidade, caso até hoje do Brasil). O segundo objetivo é analisar o mercado futuro de depósitos intemnanceiros (DIfuturo)-- um dos mais importantes mercados financeiros da economia brasileira. Provar-se-á que, do ponto de vista de apreçamento de ativos, este mercado COI'J1>Orta-se exatamente da mesma forma que um mercado à vista detitulos, ao invés de futuro de juros. Analisam-se as implicações empíricas desta constatação no que diz respeito à estrutura a termo da volatilidade, tema da primeira parte do artigo. É um artigo exclusivamente teóric.o, sobre qual deve ser a abordagem empírica correta para mercados de juros e futuros. Na verdade, ele faz parte de um artigo mais amplo, que incorpora, dentre outras análises, urna aplicação empírica.; São dois os sentidos em que esta versão é ampliada no trabalho original (embora esteja-se com o commtário a seguir fugindo do escopo do artigo ora apresentado, julgase tal comentário pertinente para que o leitor especializado possa situar melhor o trabalho na literatura e requisitar o trabalho original caso se interesse). O primeiro tem como objetivo provar que a hipótese de Samuelson -de que a volatilidade dos futuros aumenta a medida que se aproxima de sua maturida~ inconsistente com a ausência de arbitragem em mercados completos (no entanto, como esta é uma hipótese relevante na prática., propêie-se urna forma de fonnalizá-la através de Modelos de Deformação do Tempo). O segundo consiste na aplicação empirica propriamente dita. Discute-se um trabalho empírico (Milooas( 1986) que testa a hipótes de Samuelson para diversos mercados futuros americanos~ e adapta-o para o mercado futuro de Dl.

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As diretrizes de política monetária são definidas com base em resultados dos indicadores macroeconômicos divulgados ao mercado periodicamente. Os agentes deste mercado respondem rapidamente às alterações de cenário, com o objetivo de obter lucro ou evitar perdas financeiras expressivas. Com este motivacional, a proposta deste trabalho é avaliar como reage o mercado futuro de juros diante da divulgação de surpresas em determinados indicadores macroeconômicos, propondo um indicador de surpresa agregado para prever os impactos causados. Através dos dados extraídos da Bloomberg e da BM&F Bovespa, foi construída uma base de dados simplificada pela adoção de premissas para mensuração do impacto das surpresas divulgadas no preço do DI Futuro. A padronização dos parâmetros, a realização dos testes de média e as regressões otimizadas pelo método OLS possibilitaram ponderar os indicadores econômicos de acordo com a oscilação que os mesmos causam a este mercado. Por fim, o teste de comparação mostrou que o indicador de surpresa proposto foi mais eficiente nas previsões da reação do mercado do que um indicador que pondere de forma igualitária todos os indicadores macroeconômicos.