Tendências e ciclos comuns entre consumo e renda e a importância relativa dos choques permanentes e transitórios : uma análise dos dados agregados brasileiros

Neste trabalho buscamos evidências, para o caso brasileiro, da Hipótese da Renda Permanente. Primeiro, investigamos a existência de tendências e ciclos comuns entre as séries de consumo e renda per capita. Então, usando o resultado de co-movimentos entre as variáveis decompomos cada série em tendência e ciclo, através dos modelos de componentes não observados de Harvey (1989). Por fim, usando os modelos de vetores autorregressivos, decompomos a variância dos erros de previsão, seguindo a metodologia de Blanchard e Quah (1989), com o objetivo de avaliarmos a importância relativa dos choques permanentes e transitórios para as variações do consumo. Os resultados apontam que as inovações permanentes são responsáveis pela maior parte das variações no consumo. Este resultado embora rejeite a Hipótese da Renda Permanente, indica que o consumo responde pouco a variações transitórias na renda, ou seja, os choques temporários têm pouca importância para o consumo.

Volatility Triggered Range Forward (VTRF): an instrument for protection against volatility fluctuations in the BRL/USD pair

Este trabalho propõe um instrumento capaz de absorver choques no par BRL/USD, garantindo ao seu detentor a possibilidade de realizar a conversão entre essas moedas a uma taxa observada recentemente. O Volatility Triggered Range Forward assemelha-se a um instrumento forward comum, cujo preço de entrega não é conhecido inicialmente, mas definido no momento em que um nível de volatilidade pré-determinado for atingido na cotação das moedas ao longo da vida do instrumento. Seu cronograma de ajustes pode ser definido para um número qualquer de períodos. Seu apreçamento e controle de riscos é baseado em uma árvore trinomial ponderada entre dois possíveis regimes de volatilidade. Esses regimes são determinados após um estudo na série BRL/USD no período entre 2003 e 2009, basedo em um modelo Switching Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (SWARCH).

Análise do modelo de três fatores aplicado à BM&F Bovespa

O modelo de três fatores de Fama & French (1993) é uma extensão do modelo de precificação de ativos de Sharpe (1963), Lintner (1965) e Black (1972), o CAPM. Em Fama & French (1993), o valor de mercado e o valor contábil das empresas são adicionados como variáveis explicativas ao fator de risco de mercado β do CAPM. O objetivo deste trabalho é testar o poder explicativo do modelo de três fatores para o mercado acionário brasileiro. A inovação deste trabalho foi a utilização de um universo de ações móvel, no qual os títulos que são lançados na Bovespa no período de análise vão sendo incorporadas à base de dados conforme atingem os requisitos do modelo. Trata-se de uma abordagem inovadora, já que tradicionalmente o universo de ações que compõe a amostra é rígido do início ao fim do período de análise. Esta abordagem foi desenvolvida com o intuito de mitigar o problema de falta de dados do mercado acionário brasileiro. O período de análise foi de 2000 à 2011, e as ações utilizadas foram todas aquelas que possuíam um histórico confiável e apresentaram pelo menos um negócio à cada dois meses. A análise do Modelo de Três Fatores foi realizada utilizando a metodologia de séries temporais de Black, Jensen e Scholes (1972), da mesma forma que Fama & French (1993). Como variável dependente foram utilizadas 16 carteiras, oriundas do cruzamento das ações dividas em 4 percentis iguais pelos seus valores de mercado (ME), e 4 percentis iguais pela razão valor de mercado pelo valor contábil (ME/BE). Como variáveis independentes foram construídas duas séries de retorno que replicam os fatores de risco valor de mercado, SMB, e a razão valor de mercado pelo valor contábil, HML. Estas foram construídas pela diferença dos retornos das ações de maior ME e menor ME; e pela diferença do retorno das de maior ME/BE, pelas de menor ME/BE. O método de estimação dos coeficientes das regressões utilizado foi o dos mínimos quadrados ordinários. Os resultados do Modelo encontrados para a bolsa brasileira foram similares àqueles encontrados por Fama & French (1993). O Modelo apresentou maior poder explicativo para os retornos dos portfolios analisados que o CAPM, e mostrou-se estatisticamente significante para 15 das 16 carteiras. Os coeficientes das regressões relativos aos fatores de risco SMB e HML apresentaram, em sua maioria, os mesmo sinais que os encontrados por Fama & French (1993). Foi encontrada uma discrepância relativa ao sinal do fator HML para as carteiras de maior ME/BE, cuja explicação está atrelada ao momento da economia e mercados no período. Por fim, o Modelo e a discrepância foram reavaliados dividindo-se o período de análise em pré e pós-crise de 2008. O modelo mostrou maior poder explicativo para o período pós-crise que para o pré-crise. A mesma discrepância do sinal de HML foi encontrada no pré-crise, entretanto não foi verificada no pós-crise.

Previsão de volatilidade: uma comparação entre volatilidade implícita e realizada

Com origem no setor imobiliário americano, a crise de crédito de 2008 gerou grandes perdas nos mercados ao redor do mundo. O mês de outubro do mesmo ano concentrou a maior parte da turbulência, apresentando também uma explosão na volatilidade. Em meados de 2006 e 2007, o VIX, um índice de volatilidade implícita das opções do S&P500, registrou uma elevação de patamar, sinalizando o possível desequilíbrio existente no mercado americano. Esta dissertação analisa se o consenso de que a volatilidade implícita é a melhor previsora da volatilidade futura permanece durante o período de crise. Os resultados indicam que o VIX perde poder explicativo ao se passar do período sem crise para o de crise, sendo ultrapassado pela volatilidade realizada.

Testando o poder preditivo do VIX: uma aplicação do modelo de erro multiplicativo

O VIX Volatility Index surgiu como uma alternativa no cálculo da volatilidade implícita, visando mitigar alguns problemas encontrados em modelos da família Black-Scholes. Este tipo de volatilidade é tida como a melhor previsora da volatilidade futura, dado que as expectativas dos operadores de opções se encontram embutidas em seus valores. O objetivo deste trabalho é testar se o VIX apresenta maior poder preditivo e informações relevantes não presentes em modelos de séries temporais para variáveis não-negativas, tratadas através do modelo de erro multiplicativo. Os resultados indicam que o VIX apresenta maior poder preditivo em períodos de estabilidade econômica, mas não contém informação relevante frente à real volatilidade. Em períodos de crise econômica o resultado se altera, com o VIX apresentando o mesmo poder explicativo, mas contém informações relevantes no curto prazo.

Canal de crédito para o Brasil : uma avaliação empírica

O problema da identificação de equações de oferta e demanda de crédito para verificação da existência do canal de crédito tem sido sendo bastante discutido nas últimas décadas. Este trabalho avalia a estratégia de identificação via estimação de um modelo de um Modelo Vetorial de Correção de Erros para determinar a relevância do canal de crédito no Brasil. Foram utilizados dados agregados mensais compreendendo o período de 2001 até 2010.

CAPM estendido para momentos superiores : um teste empírico

A inclusão de momentos superiores no apreçamento de ativos do modelo CAPM vem sendo bastante discutido nas últimas décadas. Esse trabalho realiza um teste empírico para o modelo CAPM estendido para os 3o e 4o momentos, no qual as assimetrias e curtoses dos ativos também são apreçadas. O teste foi realizado utilizando o Método Generalizado dos Momentos (MGM), em que todas as condições de momento derivam do modelo teórico. Os dados utilizados foram os retornos diários das ações mais negociadas na Bovespa entre 2004 e 2006.

The impact of OFDI on economic growth countries. An econometric approach using panel data and time-series evidence

The thesis at hand adds to the existing literature by investigating the relationship between economic growth and outward foreign direct investments (OFDI) on a set of 16 emerging countries. Two different econometric techniques are employed: a panel data regression analysis and a time-series causality analysis. Results from the regression analysis indicate a positive and significant correlation between OFDI and economic growth. Additionally, the coefficient for the OFDI variable is robust in the sense specified by the Extreme Bound Analysis (EBA). On the other hand, the findings of the causality analysis are particularly heterogeneous. The vector autoregression (VAR) and the vector error correction model (VECM) approaches identify unidirectional Granger causality running either from OFDI to GDP or from GDP to OFDI in six countries. In four economies causality among the two variables is bidirectional, whereas in five countries no causality relationship between OFDI and GDP seems to be present.

Os efeitos disponibilidade e momento no mercado acionário brasileiro : um estudo empírico

O objetivo deste trabalho foi testar a presença de dois efeitos no mercado acionário brasileiro: disponibilidade e momento, amplamente estudados para o mercado norte-americano em publicações anteriores. Utilizando uma amostra de 70 empresas foram analisadas séries temporais de retornos mensais do período de ago/2006 a jan/2011, cujos resultados não foram suficientes para rejeitar a hipótese de não eficiência do mercado brasileiro. No teste do efeito disponibilidade, apenas uma das quatro estratégias testadas com a utilização do indicador de retorno do mês anterior da ação gerou retornos positivos (2,27% ao mês), e os indicadores de volume anormal e “presença na mídia” geraram retornos negativos nas estratégias testadas. No caso do efeito momento, das 16 estratégias estudadas, a única que proporcionou retorno positivo estatisticamente significativo foi a que considerou o período de três meses de formação e manutenção das carteiras (2,01% ao mês).

Previsão da inadimplência bancária no Brasil através dos métodos FAVAR e FAVECM

O objetivo do presente trabalho é utilizar modelos econométricos de séries de tempo para previsão do comportamento da inadimplência agregada utilizando um conjunto amplo de informação, através dos métodos FAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregressive) de Bernanke, Boivin e Eliasz (2005) e FAVECM (Factor-augmented Error Correction Models) de Baneerjee e Marcellino (2008). A partir disso, foram construídas previsões fora da amostra de modo a comparar a eficácia de projeção dos modelos contra modelos univariados mais simples - ARIMA - modelo auto-regressivo integrado de média móvel e SARIMA - modelo sazonal auto-regressivo integrado de média móvel. Para avaliação da eficácia preditiva foi utilizada a metodologia MCS (Model Confidence Set) de Hansen, Lunde e James (2011) Essa metodologia permite comparar a superioridade de modelos temporais vis-à-vis a outros modelos.

Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos?: um estudo empírico

O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.

Estimativa de provisões de IBNR utilizando espaço de estados e filtro de Kalman : um caso brasileiro

Esta dissertação pretende discutir a provisão de sinistros do tipo IBNR, bem como qual a melhor forma de estimar estas provisões. Para tanto, serão utilizados dados reais de uma grande seguradora Brasileira para um produto de seguro de um ramo Não Vida. Serão utilizados no cálculo o clássico método Chain Ladder e em contrapartida um modelo de Espaço de Estados e Filtro de Kalman, discutindo as flexibilidades, vantagens e desvantagens de se utilizar tal metodologia.

Determinantes das vendas de fertilizantes para a soja no Brasil de 1988 a 2012

Nas últimas décadas, o agronegócio brasileiro tem ganhado cada vez mais relevância para a economia nacional, apresentando significativos ganhos de produtividade. Estes ganhos ocorreram devido a maior absorção de tecnologia pelos produtores agrícolas, incluindo o uso de insumos, dentre os quais se destacam os fertilizantes. As vendas de fertilizantes no Brasil cresceram 5,9% entre 1991 e 2012, atingindo 29,5 milhões de toneladas em 2012. Apesar disso, no Brasil, poucos trabalhos tratam dos fatores que afetam as suas vendas. Justifica-se, assim o presente estudo que tem como objetivo analisar os principais fatores que afetam as vendas brasileiras de fertilizantes para a soja. A metodologia utilizada é a de séries temporais e o período da análise é o de 1988 a 2012. Para atingir o objetivo uma função de vendas foi estimada considerando as propriedades de integração e cointegração das séries temporais. O modelo proposto para explicar as vendas de fertilizantes para a soja incluíam as seguintes variáveis exógenas: área plantada de soja; preço dos fertilizantes para a soja; produtividade da soja e preço da soja. A variável preço da soja apresentou uma alta multicolinearidade com a área plantada de soja, e por isto não foi incluída no modelo final. Os resultados encontrados no estudo mostram que a área plantada é o fator que exerce maior influência sobre as vendas de fertilizantes para a soja, sendo que um choque positivo de 1% sobre o crescimento da área plantada tem efeito positivo de 1,8% sobre as vendas de fertilizantes para a soja. O preço dos fertilizantes para a soja resultou em um coeficiente negativo conforme era esperado. A produtividade da soja foi utilizada como uma proxy para a capitalização do produtor agrícola, e, assim como a área plantada, ela apresentou sinal positivo, embora de menor magnitude e não estatisticamente significativo.

Velocidade da moeda, inflação e ciclos de negócios no Brasil, 1900-2013

A presente tese é composta por três ensaios. O primeiro ensaio estuda os ciclos de negócios brasileiro no período dos anos 1900 até 2012. Uma série trimestral do PIB real é elaborada, utilizando um modelo estrutural de séries de tempo. A partir disso, um modelo com mudança Markoviana é proposto para que seja construída uma cronologia de ciclo de negócios. O modelo selecionado possui dois regimes distintos, cenários de expansão e de recessão, a datação obtida é comparada com outros estudos sobre o tema e são propostas caracterizações das fases de crescimento que podem apoiar estudos sobre a história econômica do Brasil. O segundo ensaio estuda o comportamento da velocidade da moeda no ciclo de negócios brasileiro de 1900 até 2013. Os resultados a partir das estimativas dos modelos de séries temporais, MS e GARCH, são utilizados para suportar esse estudo. Em termos gerais a velocidade da moeda no Brasil apresentou queda até a segunda Guerra Mundial, cresceu até meados dos anos 1990 e a partir disso segue em tendência de queda. A experiência inflacionária brasileira é capítulo importante de nossa história econômica. O objetivo do terceiro ensaio é estudar a volatilidade da inflação brasileira ao longo do tempo no período de 1939 até 2013, buscando descrever sua relação com a taxa de inflação, adotando como referência uma datação de ciclos de negócios. Para realizar essa descrição serão utilizados os resultados obtidos nas estimações de modelos econométricos das classes GARCH, BSM e MS. No caso brasileiro a indicação é que a taxa de inflação impacta positivamente sua volatilidade.

Ensaios em econometria aplicada

Este tese é composta por quatro ensaios sobre aplicações econométricas em tópicos econômicos relevantes. Os estudos versam sobre consumo de bens não-duráveis e preços de imóveis, capital humano e crescimento econômico, demanda residencial de energia elétrica e, por fim, periodicidade de variáveis fiscais de Estados e Municípios brasileiros. No primeiro artigo, "Non-Durable Consumption and Real-Estate Prices in Brazil: Panel-Data Analysis at the State Level", é investigada a relação entre variação do preço de imóveis e variação no consumo de bens não-duráveis. Os dados coletados permitem a formação de um painel com sete estados brasileiros observados entre 2008- 2012. Os resultados são obtidos a partir da estimação de uma forma reduzida obtida em Campbell e Cocco (2007) que aproxima um modelo estrutural. As estimativas para o caso brasileiro são inferiores as de Campbell e Cocco (2007), que, por sua vez, utilizaram microdados britânicos. O segundo artigo, "Uma medida alternativa de capital humano para o estudo empírico do crescimento", propõe uma forma de mensuração do estoque de capital humano que reflita diretamente preços de mercado, através do valor presente do fluxo de renda real futura. Os impactos dessa medida alternativa são avaliados a partir da estimação da função de produção tradicional dos modelos de crescimento neoclássico. Os dados compõem um painel de 25 países observados entre 1970 e 2010. Um exercício de robustez é realizado para avaliar a estabilidade dos coeficientes estimados diante de variações em variáveis exógenas do modelo. Por sua vez, o terceiro artigo "Household Electricity Demand in Brazil: a microdata approach", parte de dados da Pesquisa de Orçamento Familiar (POF) para mensurar a elasticidade preço da demanda residencial brasileira por energia elétrica. O uso de microdados permite adotar abordagens que levem em consideração a seleção amostral. Seu efeito sobre a demanda de eletricidade é relevante, uma vez que esta demanda é derivada da demanda por estoque de bens duráveis. Nesse contexto, a escolha prévia do estoque de bens duráveis (e consequentemente, a escolha pela intensidade de energia desse estoque) condiciona a demanda por eletricidade dos domicílios. Finalmente, o quarto trabalho, "Interpolação de Variáveis Fiscais Brasileiras usando Representação de Espaço de Estados" procurou sanar o problema de baixa periodicidade da divulgação de séries fiscais de Estados e Municípios brasileiros. Através de técnica de interpolação baseada no Filtro de Kalman, as séries mensais não observadas são projetadas a partir de séries bimestrais parcialmente observadas e covariáveis mensais selecionadas.