O seguro garantia no contexto da nova realidade da construção naval brasileira

Vivemos um momento de grande crescimento da construção naval no mundo, que é impulsionado pelo crescimento do comércio entre as nações, em um mundo cada vez mais globalizado. O mesmo se repete no Brasil. O principal objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para o cálculo objetivo do valor a ser garantido ao cliente da indústria naval, de modo a criar os incentivos econômicos corretos para os artífices da relação principal-agente. Inicialmente descreverei a Tecnologia da Construção Naval e os problemas econômicos que encontramos, passando a seguir a expor o Mercado Naval, estando aí incluídos o lado consumidor e os produtores de navios, sendo eles nacionais ou internacionais. Finalmente passaremos ao detalhamento da solução de seguro proposta, com a formalização do tipo de seguro, nível de cobertura e monitoramento. Para tal utilizaremos a metodologia de Vector-Autorregression combinada a uma simulação de Monte Carlo. Os resultados encontrados são checados e apontamos os caminhos para aperfeiçoar a metodologia e possíveis usos alternativos para ela.

Avaliando questionários de risco e o comportamento do investidor sobre a ótica de behavioral finance

Tolerância ao risco é fundamental quando se tomam decisões financeiras. No entanto, a avaliação da tolerância ao risco tem se baseado ao longo dos anos em diferentes metodologias, tais como julgamentos heurísticos e a teoria da utilidade esperada que tem como base a hipótese dos mercados eficientes. Foi dentro desta ótica que este trabalho se desenvolveu. O objetivo é analisar três diferentes questionários de avaliação ao risco que são na prática amplamente utilizados por consultores financeiros. Foi assumido para isso que os investidores são considerados racionais, conhecem e ordenam de forma lógica suas preferências, buscam maximizar a "utilidade" de suas escolhas, e conseguem atribuir com precisão probabilidades aos eventos futuros, quando submetidos a escolhas que envolvam incertezas. No entanto, em uma análise preliminar dos questionários, estes poderiam estar utilizando conceitos de behavioral finance para avaliarem a tolerância ao risco, ao invés de utilizarem somente a metodologia tradicional da teoria da utilidade esperada. Dessa forma tornou-se necessário o estudo dos conceitos de behavioral finance. O primeiro capítulo então trata dos aspectos psicológicos do investidor, procurando entender como este se comporta e como este forma suas preferências. Apesar do estudo assumir racionalidade nas decisões, se a teoria de behavioral estiver correta e os investidores apresentarem desvios a racionalidade, como a teoria prospectiva afirma, o questionário poderia ser o veículo ideal para identificar tais desvios, sendo possível então educar e orientar o indivíduo em suas escolhas financeiras, afim de maximizá-las. O capitulo dois coloca a análise dos questionários inserida no contexto da teoria moderna de finanças, falando das escolhas de portfólio para investidores de longo prazo. O capítulo mostra de forma bem resumida e simplificada como o investidor maximiza a sua utilidade da riqueza. A idéia desse capítulo é entender como alguns julgamentos heurísticos assumidos na prática por consultores financeiros afetam as escolhas de portfólio e em quais condições esses julgamentos heurísticos são verdadeiros. Isso se torna importante pois os questionários mesclam medidas de risco com horizonte de investimentos do investidor. Estes questionários são utilizados para traçar uma política de investimentos completa para o investidor. Para cada perfil de risco encontrado a instituição traça um modelo de alocação de portfólio. O capítulo três trata da avaliação dos questionários em si tendo como base a teoria da utilidade esperada, os conceitos de behaviral finance e as lições tiradas das escolhas de portfólio para investidores de longo prazo.

Avaliação do risco de crédito agregado: aplicação do creditrisk+ em instituições brasileiras não-financeiras

A Avaliação do risco de crédito agregado é um grande desafio para as empresas em todo mundo. O dinamismo do mercado e o desenvolvimento dos derivativos de crédito tornaram a gestão do risco de crédito fundamental para o negócio das instituições financeiras. Nas instituições não-financeiras, o foco na gestão do risco de crédito agregado ainda é pequeno, mas os benefícios e a necessidade de uma visão agregada da carteira já são identificados. No caso brasileiro, esse trabalho é dificultado devido à carência de base de dados e ao mercado financeiro pouco desenvolvido. Diante desse desafio, o objetivo do trabalho é apresentar um modelo para avaliação do risco de crédito agregado que seja aplicável em empresas brasileiras não-financeiras, onde o CreditRisk+ foi escolhido pela facilidade de cálculo e baixa dependência de informações de mercado. Entretanto, para adequá-lo ao caso brasileiro são necessárias algumas flexibilizações, que serão apresentadas a seguir no modelo adaptado para o caso brasileiro. Por fim, para testar a aderência do modelo, foi utilizada uma amostra da carteira de crédito da Companhia Vale do Rio Doce (CVRD), que nos fornece resultados conclusivos sobre a performance da metodologia escolhida ao final do trabalho.

Exposição cambial como proteção para investidores de longo prazo na economia brasileira: uma aplicação da teoria de escolha estratégica de portfólio

O viés de investimento em ativos doméstico é um fenômeno intrigante e ocorre tanto com ações, quanto com títulos de renda fixa. O pensamento convencional sugere que investidores conservadores devem evitar exposição a moedas estrangeiras, mantendo em suas carteiras de investimento apenas títulos de curto prazo extremamente líquidos e com o menor risco possível, como depósitos em moedas domésticas. Todavia, títulos de curto prazo são arriscados para o indivíduo que deseja investir para o longo prazo, pois ele será obrigado a rolar os títulos a taxas de juros incertas. Esse risco pode ser hedgeado através da exposição a moedas estrangeiras. Isso porque, de acordo com a paridade descoberta de juros, uma depreciação das oportunidades de investimento é compensada por uma desvalorização da moeda nacional com relação às moedas estrangeiras. Esse trabalho busca verificar como o aumento de aversão ao risco afeta a alocação de longo prazo de um investidor brasileiro que pode investir em depósitos na moeda brasileira e em moedas estrangeiras.

Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

The welfare cost of macroeconomic uncertainty in the post-war period

Lucas (1987) has shown the surprising result that the welfare cost of business cycles is quite small. Using standard assumptions on preferences and a fully-áedged econometric model we computed the welfare costs of macroeconomic uncertainty for the post-WWII era using the multivariate Beveridge-Nelson decomposition for trends and cycles, which considers not only business-cycle uncertainty but also uncertainty from the stochastic trend in consumption. The post-WWII period is relatively quiet, with the welfare costs of uncertainty being about 0:9% of per-capita consumption. Although changing the decomposition method changed substantially initial results, the welfare cost of uncertainty is qualitatively small in the post-WWII era - about $175.00 a year per-capita in the U.S. We also computed the marginal welfare cost of macroeconomic uncertainty using this same technique. It is about twice as large as the welfare cost ñ$350.00 a year per-capita.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise based upon data from a well known survey is also presented. Overall, theoretical and empirical results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular it delivers a zero-limiting mean-squared error if the number of forecasts and the number of post-sample time periods is sufficiently large. We also develop a zero-mean test for the average bias. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of this new technique in finite samples. An empirical exercise, based upon data from well known surveys is also presented. Overall, these results show promise for the bias-corrected average forecast.

Aspectos dinâmicos de um sistema de metas sociais

Neri e Xerez (2003) discutem a racionalidade econômica para o desenvolvimento de um sistema de metas sociais a partir de variantes estáticas do modelo agente-principal. Este sistema atua como forma do governo federal aumentar a eficiência na utilização dos recursos sociais transferidos para os municípios. O presente trabalho desenvolve algumas extensões deste modelo com diferentes possibilidades de renegociação ao longo do tempo assim como a presença de choques. Demonstramos num contexto dinâmico com contratos completos que a melhor forma de aumentar a eficiência alocativa dos fundos transferidos seria criar mecanismos institucionais garantindo a impossibilidade de renegociações bilaterais. Esse contrato ótimo reproduz a seqüência de metas e transferências de vários períodos encontrada na solução do modelo estático. Entretanto, esse resultado desaparece quando incorporamos contratos incompletos. Nesse caso, as ineficiências ex-ante criadas pela possibilidade de renegociação devem ser comparadas com as ineficiências expost criadas por não se usar a informação nova revelada ao longo do processo. Na segunda parte do artigo incorporamos a incidência de choques aleatórios. Mostramos que, quando os resultados sociais não dependem somente dos investimentos realizados pelo município, mas também de fatores estocásticos, o contrato estabelecido entre governo federal e municípios, deve estipular metas mais altas de forma a prevenir a ocorrência de estados ruins da natureza. Além disso, contratos lineares nesse tipo de situação são pró-cíclicos, reduzindo as transferências governamentais justamente quando o município sofre um choque negativo. Para evitar esse tipo de situação, mostramos que o estabelecimento de contratos que utilizam mecanismos de comparação de performance entre os municípios elimina o efeito pró-cíclico, garantindo aos municípios uma transferência fixa quando eles investem na área social.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise, based upon data from a well known survey is also presented. Overall, these results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

Impactos da Nova Lei de Pisos Salariais Estaduais

Em 2000, o governo federal fixou uma lei que permitia as Unidades Federativas fixarem pisos salariais acima do salário mínimo, representando uma oportunidade privilegiada de avaliação dos seus impactos. A nova lei oferece uma fonte de variabilidade potencialmente exógena além de isolar os efeitos de mudanças do salário mínimo sobre a demanda de trabalho dos impactos fiscais exercidos no contexto brasileiro. Inicialmente, testamos a efetividade da lei, utilizando logits multinomiais aplicados a PNAD/IBGE a fim de calcular a probabilidade de acumulação de massa de salários abaixo, igual e acima dos pisos estaduais. Posteriormente, aplicamos regressões quantílicas para diferenças de salários e de ocupação antes e depois da aplicação da lei comparando grupos de tratamento e controle através de dados longitudinais da PME/IBGE. Os resultados demonstram uma baixa efetividade e um alto descumprimento da lei nos estados aonde foi aplicada.

Um estudo sobre os efeitos da heterogeneidade dos indivíduos na estimação de modelos com dados agregados

Esta tese é composta por três artigos, cada um deles correspondendo a um capítulo. Embora cada capítulo verse sobre assuntos distintos, existe a mesma preocupação em todos eles com a correta construção de modelos econométricos agregados a partir de modelos de decisão individual. Em outras palavras, o tema unificador é a preocupação em, ao usar dados agregados, levar em consideração a heterogeneidade dos indivíduos no processo de agregação dos mesmos.

Risco soberano e probabilidade de default implícita em swaps de crédito

Este trabalho propõe um modelo de forma reduzida livre de arbitragem para a extração de probabilidades de default a partir de spreads de Swaps de Crédito e aplica-o realizando uma análise da percepção de risco da dívida soberana brasileira confrontando dois momentos com contextos econômicos distintos. É utilizada uma modelagem paramétrica da estrutura temporal das probabilidades condicionais de default para a qual se testa duas formas funcionais distintas: Constante por Partes e Linear por Partes. Os resultados fornecem evidências que corroboram a aplicabilidade do modelo e indicam uma clara vantagem da modelagem Linear por Partes, por se ajustar melhor aos dados e possuir implicações convenientes na estrutura a termo das taxas de juros ajustadas ao risco de default.