Informal sanctions and conditional cooperation: : A natural experiment on voluntary contributions to a public good.

In a natural experiment, this paper studies the impact of an informal sanctioning mechanism on individuals’ voluntary contribution to a public good. Cross-country skiers’ actual cash contributions in two ski resorts, one with and one without an informal sanctioning system, are used. I find the contributing share to be higher in the informal sanctioning system (79 percent) than in the non-sanctioning system (36 percent). Previous studies in one-shot public good situations have found an increasing conditional contribution (CC) function, i.e. the relationship between expected average contributions of other group members and the individual’s own contribution. In contrast, the present results suggest that the CC-function in the non-sanctioning system is non-increasing at high perceived levels of others’ contribution. This relationship deserves further testing in lab.

Fitting conditional and simultaneous autoregressive spatial models in hglm

We present a new version (> 2.0) of the hglm package for fitting hierarchical generalized linear models (HGLMs) with spatially correlated random effects. CAR() and SAR() families for conditional and simultaneous autoregressive random effects were implemented. Eigen decomposition of the matrix describing the spatial structure (e.g., the neighborhood matrix) was used to transform the CAR/SAR random effects into an independent, but eteroscedastic, Gaussian random effect. A linear predictor is fitted for the random effect variance to estimate the parameters in the CAR and SAR models. This gives a computationally efficient algorithm for moderately sized problems.

APT versus modelo de fator de retorno esperado : a aplicação de duas ferramentas de previsão de retornos das ações na BOVESPA

Apesar da grande evolução, a questão da precificação de ativos encontra-se ainda cercada de incertezas e indefinições quanto à forma como esta deve ser feita. A incerteza por parte dos investidores em relação aos resultados a serem obtidos em suas aplicações no mercado financeiro gera forte demanda por modelos mais precisos quanto à capacidade de quantificação do retorno esperado. Este trabalho procura, em uma análise preliminar, estudar, utilizando o tratamento estatístico de regressão múltipla, os fatores explicativos dos retornos diferenciais das ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) no período de janeiro de 1995 a dezembro de 1999. Em seguida, visa-se analisar, através de um teste comparativo de desempenho envolvendo simulação de investimentos em portfolios de ações, a capacidade do Modelo de Fator de Retorno Esperado de Haugen e Baker (1996) e da APT (Arbitrage Pricing Theory) de Ross (1976) em prognosticar os retornos das 70 ações incluídas na amostra. Por fim, levanta-se o perfil de risco e liquidez dos portfolios selecionados pelos modelos a fim de verificar a relação risco-retorno. Os resultados apontaram sete fatores capazes de explicar o retorno diferencial mensal das ações. Contrapondo-se aos pressupostos teóricos, nenhum fator de risco inseriu-se no grupo de fatores selecionados. Já os fatores que apresentaram significância estatística em suas médias, dois inserem-se no grupo liquidez, três referem-se aos parâmetros de valor das ações e dois estão relacionados ao histórico de preços das ações. Comparando os resultados obtidos pelos modelos inseridos neste estudo, conclui-se que o Modelo de Fator de Retorno Esperado é mais eficiente na tarefa de predizer os retornos futuros das ações componentes da amostra. Este, além de ter alcançado uma média de retornos mensais superior, foi capaz de sustentar retorno acumulado superior ao da APT durante todo o período de teste (jan/2000 a dez/2002). Adicionalmente, o uso deste modelo permitiu selecionar portfolios com um perfil de menor risco.

Nonparametric specification tests for conditional duration models

This paper deals with the testing of autoregressive conditional duration (ACD) models by gauging the distance between the parametric density and hazard rate functions implied by the duration process and their non-parametric estimates. We derive the asymptotic justification using the functional delta method for fixed and gamma kernels, and then investigate the finite-sample properties through Monte Carlo simulations. Although our tests display some size distortion, bootstrapping suffices to correct the size without compromising their excellent power. We show the practical usefulness of such testing procedures for the estimation of intraday volatility patterns.

Arbitrage Pricing Theory (APT) e variáveis macroeconômicas: um estudo empírico sobre o mercado acionário brasileiro

Este trabalho utiliza retornos mensais de 10 portfólios de ações negociadas na Bovespa entre 1987 e 1997, a fim de testar a validade empírica do modelo APT. Foram criadas variáveis macroeconômicas como fatores de variância comum aos diversos portfólios. Além destes fatores serem estatisticamente significantes para explicar a relação entre os retornos dos diversos portfólios de uma maneira geral, foram encontradas evidências no sentido de validar o APT.

A family of autoregressive conditional duration models

This paper develops a family of autoregressive conditional duration (ACD) models that encompasses most specifications in the literature. The nesting relies on a Box-Cox transformation with shape parameter λ to the conditional duration process and a possibly asymmetric shocks impact curve. We establish conditions for the existence of higher-order moments, strict stationarity, geometric ergodicity and β-mixing property with exponential decay. We next derive moment recursion relations and the autocovariance function of the power λ of the duration process. Finally, we assess the practical usefulness of our family of ACD models using NYSE transactions data, with special attention to IBM price durations. The results warrant the extra flexibility provided either by the Box-Cox transformation or by the asymmetric response to shocks.

Arbitrage pricing theory (APT) : uma aplicação na Bolsa de Valores de São Paulo

O presente trabalho tem como objetivos explicar os retornos do índice da Bolsa de valores de São Paulo, o IBOVESPA, no período após a implantação do Plano Real, iniciando-se por janeiro de 1995 e tínanzando-se em agosto de 1998, através de variáveis macroeconômicas, utilizando-se do ferramental proposto pelo "Arbitrage Pricing Theory", considerando trabalhos realizados no mundo, bem como as especificidades do mercado brasileiro e divulgar a teoria, suas premissas e vantagens à comunidade e ao mercado, a fim de estimular sua utilização, através do uso de variáveis de fácil acesso aos analistas.

Estudo da teoria de preços por arbitragem : "the arbitrage pricing theory (APT)"

Trata da explicação da teoria do APT, abarcando o estudo de suas fontes de referência, pressupostos, modelo matemático, testes empíricos e estudos de aplicação prática de suas medidas de risco. Ressalta os aportes da teoria ao estudo do risco de preços da Teoria Financeira, descrevendo os trabalhos que identificaram vantagens do APT em relação ao CAPM, relativas ao conteúdo econômico de sua equação de equilíbrio e compravaçãu empírica. Inclue um levantamento das críticas realizadas à teoria, destacando os argumentos de resposta fornecidos pelos defensores do APT. Também explica a: metccoloçias de estimativa e teste do modelo, ilustrando a forma em que são mensurados os fatores econórnicc, de risco de preços

DCE: the dynamic conditional execution in a multipath control independent architecture

This thesis presents DCE, or Dynamic Conditional Execution, as an alternative to reduce the cost of mispredicted branches. The basic idea is to fetch all paths produced by a branch that obey certain restrictions regarding complexity and size. As a result, a smaller number of predictions is performed, and therefore, a lesser number of branches are mispredicted. DCE fetches through selected branches avoiding disruptions in the fetch flow when these branches are fetched. Both paths of selected branches are executed but only the correct path commits. In this thesis we propose an architecture to execute multiple paths of selected branches. Branches are selected based on the size and other conditions. Simple and complex branches can be dynamically predicated without requiring a special instruction set nor special compiler optimizations. Furthermore, a technique to reduce part of the overhead generated by the execution of multiple paths is proposed. The performance achieved reaches levels of up to 12% when comparing a Local predictor used in DCE against a Global predictor used in the reference machine. When both machines use a Local predictor, the speedup is increased by an average of 3-3.5%.

A family of autoregressive conditional duration models

This paper develops a family of autoregressive conditional duration (ACD) models that encompasses most specifications in the literature. The nesting relies on a Box-Cox transformation with shape parameter λ to the conditional duration process and a possibly asymmetric shocks impact curve. We establish conditions for the existence of higher-order moments, strict stationarity, geometric ergodicity and β-mixing property with exponential decay. We next derive moment recursion relations and the autocovariance function of the power λ of the duration process. Finally, we assess the practical usefulness of our family of ACD models using NYSE price duration data on the IBM stock. The results warrant the extra flexibility provided either by the Box-Cox transformation or by the asymmetric response to shocks.

Reusing values in a dynamic conditional execution architecture

A Execução Condicional Dinâmica (DCE) é uma alternativa para redução dos custos relacionados a desvios previstos incorretamente. A idéia básica é buscar todos os fluxos produzidos por um desvio que obedecem algumas restrições relativas à complexidade e tamanho. Como conseqüência, um número menor de previsões é executado, e assim, um número mais baixo de desvios é incorretamente previsto. Contudo, tal como outras soluções multi-fluxo, o DCE requer uma estrutura de controle mais complexa. Na arquitetura DCE, é observado que várias réplicas da mesma instrução são despachadas para as unidades funcionais, bloqueando recursos que poderiam ser utilizados por outras instruções. Essas réplicas são geradas após o ponto de convergência dos diversos fluxos em execução e são necessárias para garantir a semântica correta entre instruções dependentes de dados. Além disso, o DCE continua produzindo réplicas até que o desvio que gerou os fluxos seja resolvido. Assim, uma seção completa do código pode ser replicado, reduzindo o desempenho. Uma alternativa natural para esse problema é reusar essas seções (ou traços) que são replicadas. O objetivo desse trabalho é analisar e avaliar a efetividade do reuso de valores na arquitetura DCE. Como será apresentado, o princípio do reuso, em diferentes granularidades, pode reduzir efetivamente o problema das réplicas e levar a aumentos de desempenho.