910 resultados para Vetor Auto-Regressivo Multivariado


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Nesta dissertação pretendemos analisar os relacionamentos dos retornos e das volatilidades do mercado acionário brasileiro com os maiores mercados mundiais. Para isso serão utilizadas amostras diárias do período de janeiro de 2006 a dezembro de 2009. Além disso, é analisada também a natureza da volatilidade e sua tendência. Para isso, são usados GARCH univariado e Vetor Auto-Regressivo Multivariado. Os resultados buscam evidenciar a existência de uma relação entre os retornos e as volatilidades do mercado brasileiro com os retornos e volatilidades dos mercados de capitais dos países: Alemanha, Austrália, China, Estados Unidos da América, Japão e Reino Unido. Dentre um dos resultados obtidos neste trabalho destaca-se a direção do fluxo de informações, verificada no mercado financeiro entre o Ocidente para o Oriente, mais precisamente, o dia útil financeiro se inicia na Europa, seguindo para EUA, Brasil e em seguida China, Austrália e demais países do Oriente. Além disso, temos evidência de um cenário macroeconômico no qual a Alemanha desempenha um papel de grande influência nos demais países e a China com uma nação economicamente independente das demais.

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Neste artigo investigamos a sustentabilidade fiscal no Brasil através de um modelo Quantílico Auto-Regressivo (QAR). Esta metodologia nos permite caracterizar a dinâmica da dívida pública e construir uma medida limite de endividamento, compatível com a sustentabilidade fiscal. Tal limite de endividamento constitui-se um indicador de grande importância para guiar os gestores da dívida pública, de forma a mantê-la sustentável no longo prazo, evitando uma austeridade fiscal excessiva. Nossos resultados indicam que a dívida pública (federal e interna) brasileira é globalmente sustentável a 10% de significância, apesar de ter ultrapassado o limite de endividamento por inúmeras vezes nos dois últimos anos. Por fim, sugerimos uma redução de 5% na razão dívida/PIB até o final de 2006, de forma a garantir a sustentabilidade fiscal do Brasil no longo prazo. Desta forma, apresentamos um arcabouço teórico consistente, e sua respectiva aplicação prática, com o intuito de contribuir para o planejamento estratégico e a gestão da dívida pública no Brasil.

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The 1988 constitution makes an life is a supreme good when increased health as the fundamental condition requiring that all ill patient has the right to be treated in a public hospital (CF, art. 196). In this sense, the goal of this work is to generate a weekly forecast of hospital care by means of an advanced prediction model. It is expected that the model of self-regressivas seasonal moving averages SARIMA generate reliable and adherent to issue forecasts analyzed, thus enabling better resource allocation and more efficient hospital management

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The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast

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The 1988 constitution makes an life is a supreme good when increased health as the fundamental condition requiring that all ill patient has the right to be treated in a public hospital (CF, art. 196). In this sense, the goal of this work is to generate a weekly forecast of hospital care by means of an advanced prediction model. It is expected that the model of self-regressivas seasonal moving averages SARIMA generate reliable and adherent to issue forecasts analyzed, thus enabling better resource allocation and more efficient hospital management

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The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast

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Esta dissertação analisa a conexão existente entre o mercado de dívida pública e a política monetária no Brasil. Com base em um Vetor Auto-Regressivo (VAR), foram utilizadas duas proxies alternativas de risco inflacionário para mostrar que choques positivos no risco inflacionário elevam tanto as expectativas de inflação do mercado quanto os juros futuros do Swap Pré x DI. Em seguida, com base em modelo de inconsistência dinâmica de Blanchard e Missale (1994) e utilizando a metodologia de Johansen, constatou-se que um aumento nos juros futuros diminui a maturidade da dívida pública, no longo prazo. Os resultados levam a duas conclusões: o risco inflacionário 1) dificulta a colocação de títulos nominais (não-indexados) no mercado pelo governo, gerando um perfil de dívida menos longo do que o ideal e 2) torna a política monetária mais custosa.

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O objetivo desse trabalho é apresentar revisão da literatura empírica sobre a racionalidade das expectativas e eficiência do mercado de câmbio e aplicar essa revisão sobre o mercado de câmbio brasileiro entre 2002 e 2007 em três horizontes distintos de tempo, utilizando-se (i) de dados da pesquisa Focus do Banco Central do Brasil para podermos identificar se o viés de predição do forward é devido ao prêmio de risco cambial ou a formação das expectativas e (ii) dos métodos dos mínimos quadrados ordinários e do vetor auto-regressivo. No curto prazo o mercado é eficiente e irracional, enquanto que, no longo prazo, o forward não está relacionado com o câmbio à vista. Além disso, constatamos que a heterogeneidade dos agentes nesse mercado influencia a variação cambial no curto prazo, e as expectativas possuem uma persistência após um choque estrutural.

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Esta dissertação analisa a conexão existente entre o mercado de dívida pública e a política monetária no Brasil. Com base em um Vetor Auto-Regressivo (VAR), foram utilizadas duas proxies alternativas de risco inflacionário para mostrar que choques positivos no risco inflacionário elevam tanto as expectativas de inflação do mercado quanto os juros futuros do Swap Pré x DI. Em seguida, com base em modelo de inconsistência dinâmica de Blanchard e Missale (1994) e utilizando a metodologia de Johansen, constatou-se que um aumento nos juros futuros diminui a maturidade da dívida pública, no longo prazo. Os resultados levam a duas conclusões: o risco inflacionário 1) dificulta a colocação de títulos nominais (não-indexados) no mercado pelo governo, gerando um perfil de dívida menos longo do que o ideal e 2) torna a política monetária mais custosa.

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Na última década, a economia brasileira apresentou-se estável adquirindo maior credibilidade mundial. Dentre as opções de investimento, estão os mercados de ações e de títulos públicos. O portfolio de investimento dos agentes é determinado de acordo com os retornos dos ativos e/ou aversão ao risco, e a diversificação é importante para mitigar risco. Dessa forma, o objetivo principal do presente trabalho é estudar a inter-relação entre os mercados de títulos públicos e ações, avaliando aspectos de liquidez e quais variáveis representariam melhor esta relação, verificando também como respondem a um choque (surpresa econômica), pois a percepção de alteração do cenário econômico, ou variações de fluxo financeiro, pode alterar/inverter as relações entre esses mercados. Para isso, estimou-se modelos de vetores auto-regressivos - VAR, com variáveis de retorno, volatilidade e volume negociado para cada um dos mercados em combinações diferentes das variáveis representativas, visando encontrar o(s) modelo(s) mais descritivo(s) das inter-relações entre os mercados, dado a amostra utilizada, para aplicar a dummy de surpresa econômica. Em estudo semelhante Chordia, Sarkar e Subrahmanyam (2005) concluiram que choques de liquidez e volatilidade são positivamente correlacionado nos mercados de ações e títulos públicos em horizontes diários, indicando que os choques de liquidez e volatilidade são muitas vezes de natureza sistêmica. O mesmo não foi observado para a proxy de liquidez utilizada na amostra brasileira. Um resultado interessante a ser ressaltado deve-se as séries SMLL11 (índice Small Caps) e IDkAs (índice de duração constante ANBIMA) não possuírem relação de causalidade de Granger com as demais séries, mas os retornos dos IDkAs Granger causam os retornos do índice SMLL11. Por fim, o choque de surpresa econômica não se mostra explicativo sobre qualquer alteração nas inter-relações entre os mercados de títulos públicos e ações.

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O presente trabalho visa propor uma metodologia de cálculo de estresse para cumprir as exigências regulatórias do Bank for International Settlements (BIS) e Comissão de Supervisão Bancária. A metodologia abordada utiliza as variáveis macroeconômicas para se determinar o comportamento da inadimplência de uma determinada carteira de crédito de uma instituição financeira. Para isso, foi dividida em dois estágios: o primeiro modelo responde como seria a inadimplência dada as variáveis macroeconômicas; o segundo modelo equilibra e correlaciona, proporcionalmente, as variáveis macroeconômicas entre si e suas respostas a um choque econômico. Com os dois modelos alinhados é possível simular cenários positivos e negativos e saber os pontos de máximo da inadimplência. Assim, as instituições financeiras podem determinar melhor suas políticas de gestão de risco e retorno.

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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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Objetivo. O objetivo deste artigo é aferir causalidade entre a ação preferencial da Petrobrás (PETR4) com o mercado futuro de commodities de petróleo (contratos com primeiro vencimento CL1) e o índice futuro do S&P 500 (contratos com primeiro vencimento, SP1). Metodologia. Utilizamos o vetor auto-regressivo (VAR) e o vetor de correção de erros (VEC)para descrever a estrutura de interdependência entre as variáveis. Achados. Os testes de causalidade indicaram que a commodity de petróleo e o índice de ações norte-americano Granger causam PETR4. Verificamos que um modelo VAR(1) é o mais adequado para capturar o efeito cruzado entre as variáveis. Por fim, os testes indicaram que o modelo do tipo VEC melhora as previsões para as variáveis PETR4 e CL1. Limitações. Apesar de utilizar um grande volume de informações intradiárias, os dados referem-se à apenas seis meses de observações, o que pode viesar os resultados obtidos. Originalidade/Valor. O estudo é pioneiro (ao menos no conhecimento dos autores) em averiguar relações entre esses ativos.

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A análise das séries temporais de valores inteiros tornou-se, nos últimos anos, uma área de investigação importante, não só devido à sua aplicação a dados de contagem provenientes de diversos campos da ciência, mas também pelo facto de ser uma área pouco explorada, em contraste com a análise séries temporais de valores contínuos. Uma classe que tem obtido especial relevo é a dos modelos baseados no operador binomial thinning, da qual se destaca o modelo auto-regressivo de valores inteiros de ordem p. Esta classe é muito vasta, pelo que este trabalho tem como objectivo dar um contributo para a análise estatística de processos de contagem que lhe pertencem. Esta análise é realizada do ponto de vista da predição de acontecimentos, aos quais estão associados mecanismos de alarme, e também da introdução de novos modelos que se baseiam no referido operador. Em muitos fenómenos descritos por processos estocásticos a implementação de um sistema de alarmes pode ser fundamental para prever a ocorrência de um acontecimento futuro. Neste trabalho abordam-se, nas perspectivas clássica e bayesiana, os sistemas de alarme óptimos para processos de contagem, cujos parâmetros dependem de covariáveis de interesse e que variam no tempo, mais concretamente para o modelo auto-regressivo de valores inteiros não negativos com coeficientes estocásticos, DSINAR(1). A introdução de novos modelos que pertencem à classe dos modelos baseados no operador binomial thinning é feita quando se propõem os modelos PINAR(1)T e o modelo SETINAR(2;1). O modelo PINAR(1)T tem estrutura periódica, cujas inovações são uma sucessão periódica de variáveis aleatórias independentes com distribuição de Poisson, o qual foi estudado com detalhe ao nível das suas propriedades probabilísticas, métodos de estimação e previsão. O modelo SETINAR(2;1) é um processo auto-regressivo de valores inteiros, definido por limiares auto-induzidos e cujas inovações formam uma sucessão de variáveis independentes e identicamente distribuídas com distribuição de Poisson. Para este modelo estudam-se as suas propriedades probabilísticas e métodos para estimar os seus parâmetros. Para cada modelo introduzido, foram realizados estudos de simulação para comparar os métodos de estimação que foram usados.

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Verifica-se a existência de forte componente auto-regressivo ao se decompor o impacto dos principais componentes na determinação do volume de crédito no Brasil. Tal fato é indicativo de que a política bancária é muito relevante para determinação do volume de crédito no Brasil. Variáveis controladas pelo governo - como taxa básica de juros e depósitos compulsórios - não mostraram grande impacto no total de crédito. A grande proporção de créditos direcionados na economia brasileira, com a contrapartida de ser positiva na formulação de políticas públicas, traz conseqüências negativas como: (i) maior taxa de juros nos empréstimos livre; (ii) dificuldade de construir mercado de empréstimos para prazos mais longos, especialmente para empresas; e (iii) maior inércia à política monetária.