940 resultados para Finanças - Modelos econométricos
Resumo:
El aseguramiento de portafolio trae consigo unos costos de transacción asociados que son reconocidos por la teoría financiera pero que no han sido objeto de estudio de muchas aproximaciones empíricas. Mediante modelos econométricos de series de tiempo se puede pronosticar el número de rebalanceos necesarios para mantener un portafolio asegurado, así como el tiempo que debe transcurrir entre cada uno de estos. Para tal fin se usan modelos de Datos de Cuenta de Poisson Autorregresivos (ACP) modificados para captar las características de la serie y modelos de Duración Autorregresivos (ACD). Los modelos capturan la autocorrelación de las series y pronostican adecuadamente el costo de transacción asociado a los rebalanceos.
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A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010).
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Técnico Estadístico
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"[…].As decisões económicas envolvem, muitas vezes, uma perspetiva do futuro, o que motiva a inclusão, nos modelos, de expectativas referentes ao valor futuro de alguma(s) variável(veis). Os modelos neste contexto são designados por «REFV models», sendo de referir que a sigla REFV deriva do inglês «RE Models with Expectation of Future Variables». […] Dado que podem ocorrer acontecimentos inesperados, os resultados respeitantes a previsões futuras nem sempre são fiáveis, isto é, a previsão macroeconómica não é perfeita. No que se refere a eventuais acontecimentos inesperados, salienta-se que, por exemplo, a política económica pode ser diferente daquela que os previsores esperavam quando fizeram as suas previsões, o preço do petróleo pode baixar ou aumentar inesperadamente. Assim, nesta era da informação e da imagem, a inclusão das expectativas racionais em modelos e políticas macroeconómicas (modelos com expectativas racionais de variáveis futuras) é, sem dúvida, uma mais-valia."
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A teoria tradicional de Tobin (1958) sugere que todos os investidores possuem o mesmo portfólio de ativos arriscados, chamado de portfólio de mercado. A proporção entre esse ativo arriscado e o livre de risco dentro de cada portfólio dependeria apenas do grau de aversão a risco de cada agente. No entanto, as imperfeições existentes no mercado de capitais, permitem que a heterogeneidade dos agentes econômicos influencie nas suas alocações de portfólio. Este trabalho avalia o efeito de características econômicas e sócio-demográficas dos investidores de fundos administrados pelo BNY Mellon Serviços Financeiros em sua inclinação a tomar posições em fundos agressivos. Através da análise do conjunto de resultados observados através de três diferentes modelos econométricos, concluiu-se que a evidência empírica para a realidade brasileira, vai, em boa parte, ao encontro da teoria econômica sobre a alocação ótima de portfólio.
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O presente estudo investiga a existência de contágio financeiro entre os países do G20, com base em uma análise sobre os retornos dos principais índices de ações, abrangendo o período de 2000 a 2012. A abordagem utilizada consiste na utilização de modelos multivariados de volatilidade da família DCC-GARCH, na versão proposta por Engle e Sheppard (2001). Com base nos testes efetuados, conclui-se que houve mudanças estruturais nas séries analisadas em praticamente todos os 14 países analisados, sendo que os resultados obtidos demonstram evidências favoráveis para a hipótese de contágio financeiro entre países do G20. Verificou-se também que dentre as diversas crises financeiras ocorridas durante o período analisado, a Crise do Subprime destaca-se das demais crises, devido a sua magnitude e velocidade com que se propagou, afetando tanto países desenvolvidos como países emergentes.
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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.
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O objetivo dessa dissertação é analisar o impacto dos movimentos inesperados de variáveis macroeconômicas nos retornos das ações de empresas de diferentes setores. As variáveis macroeconômicas estudadas serão: produto, juros, inflação e preço de commodities. Estudam-se alguns modelos através de diferentes técnicas de regressão para se chegar àquele que tem a melhor especificação. Com o objetivo de melhorar o poder de explicação dos modelos são utilizados os três fatores de Fama e French como variáveis explicativas e outro modelo que além dos fatores de Fama e French incluiu também momentum. Procura-se analisar a magnitude do impacto dos movimentos inesperados das variáveis macroeconômicas e suas relevâncias estatísticas a cada setor.
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Mandelbrot (1971) demonstrou a importância de considerar dependências de longo prazo na precificação de ativos - o método tradicional para mensurá-las, encontrado em Hurst (1951), faz uso da estatística R/S. Paralelamente a isso, Box e Jenkins (1976; edição original de 1970) apresentaram sua famosa metodologia para determinação da ordem dos parâmetros de modelos desenvolvidos no contexto de processos com memória de curto prazo, conhecidos por ARIMA (acrônimo do inglês Autoregressive Integrated Moving Average). Estimulados pela percepção de que um modelo que pretenda representar fielmente o processo gerador de dados deva explicar tanto a dinâmica de curto prazo quanto a de longo prazo, Granger e Joyeux (1980) e Hosking (1981) introduziram os modelos ARFIMA (de onde o F adicionado vem de Fractionally), uma generalização da classe ARIMA, nos quais a dependência de longo prazo estimada é relacionada ao valor do parâmetro de integração. Pode-se dizer que a partir de então processos com alto grau de persistência passaram a atrair cada vez mais o interesse de pesquisadores, o que resultou no desenvolvimento de outros métodos para estimá-la, porém sem que algum tenha se sobressaído claramente – e é neste ponto que o presente trabalho se insere. Por meio de simulações, buscou-se: (1) classificar diversos estimadores quanto a sua precisão, o que nos obrigou a; (2) determinar parametrizações razoáveis desses, entendidas aqui como aquelas que minimizam o viés, o erro quadrático médio e o desvio-padrão. Após rever a literatura sobre o tema, abordar estes pontos se mostrou necessário para o objetivo principal: elaborar estratégias de negociação baseadas em projeções feitas a partir da caracterização de dependências em dados intradiários, minuto a minuto, de ações e índices de ações. Foram analisadas as séries de retornos da ação Petrobras PN e do Índice Bovespa, com dados de 01/04/2013 a 31/03/2014. Os softwares usados foram o S-Plus e o R.
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Revendo a definição e determinação de bolhas especulativas no contexto de contágio, este estudo analisa a bolha do DotCom nos mercados acionistas americanos e europeus usando o modelo de correlação condicional dinâmica (DCC) proposto por Engle e Sheppard (2001) como uma explicação econométrica e, por outro lado, as finanças comportamentais como uma explicação psicológica. Contágio é definido, neste contexto, como a quebra estatística nos DCC’s estimados, medidos através das alterações das suas médias e medianas. Surpreendentemente, o contágio é menor durante bolhas de preços, sendo que o resultado principal indica a presença de contágio entre os diferentes índices dos dois continentes e demonstra a presença de alterações estruturais durante a crise financeira.
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Reviewing the de nition and measurement of speculative bubbles in context of contagion, this paper analyses the DotCom bubble in American and European equity markets using the dynamic conditional correlation (DCC) model proposed by (Engle and Sheppard 2001) as on one hand as an econometrics explanation and on the other hand the behavioral nance as an psychological explanation. Contagion is de ned in this context as the statistical break in the computed DCCs as measured by the shifts in their means and medians. Even it is astonishing, that the contagion is lower during price bubbles, the main nding indicates the presence of contagion in the di¤erent indices among those two continents and proves the presence of structural changes during nancial crisis