[pt] O objetivo principal desta tese introduzir um modelo estruturado por árvores que combina aspectos de duas metodologias: CART (Classification and Regression Tree) e STR (Smooth Transition Regression). O modelo aqui denominado STR-Tree. A idéia especificar um modelo não-linear paramétrico através da estrutura de uma árvore de decisão binária. O modelo resultante pode ser analisado como uma regressão com transição suave entre múltiplos regimes. As decisões sobre as divisões dos nós são inteiramente baseadas em testes do tipo Multiplicadores de Lagrange. Uma especificação alternativa baseada em validação cruzada também utilizada. Um experimento de Monte Carlo utilizado para avaliar o desempenho da metodologia proposta comparando-a com outras técnicas comumente utilizadas. Como resultado verifica-se que o modelo STR- Tree supera o tradicional CART quando seleciona a arquitetura de árvores simuladas. Além do mais, utilizar testes do tipo Multiplicadores de Lagrange gera resultados melhores do que procedimentos de validação cruzada. Quando foram utilizadas bases de dados reais, o modelo STR-Tree demonstrou habilidade preditiva superior ao CART. Através de uma aplicação, extende-se a metodologia para a análise de séries temporais. Neste caso, o modelo denominado STAR- Tree, sendo obtido através de uma árvore de decisão binária que ajusta modelos autoregressivos de primeira ordem nos regimes. A série de retornos da taxa de câmbio Euro/Dólar foi modelada e a capacidade preditiva e o desempenho financeiro do modelo foi comparado com metodologias padrões como previsões ingênuas e modelos ARMA. Como resultado obtido um modelo parcimonioso que apresenta desempenho estatístico equivalente às estratégias convencionais, porém obtendo resultados financeiros superiores. / [en] He main goal of this Thesis is to introduce a tree- structured model that combines aspects from two methodologies: CART (Classification and Regression Trees) and STR (Smooth Transition Regression). The model is called STR-Tree, The idea is to specify a nonlinear parametric model through the structure of a binary decision tree. The resulting modelo can be analyzed as a smooth transition regression model with multiple regimes. The decisions for splitting the nodes of the tree are entirely based on Lagrange Multipliers tests. An alternative specification that uses cross- validation is also tried. A Monte Carlo Experiment is used to evaluate the performance of the proposed methodology and to compare with other techniques that are commonly used. The results showed that the STRTree model outperformed the traditional CART when specifying the architecture of a simulated tree. Moreover, the use of Lagrange Multipliers tests gave better results than a cross-validation procedure. After applying the model to real datasets, it could be seen that STR-Tree showed superior predictive ability when compared to CART. The idea was extended to time series analysis through an application. In this situation, we call the model as STAR- Tree which is obtained through a binary decision tree that fits first-order autoregressive models for different regimes. The model was fitted to the returns of Euro/Dolar exchange rate time series and then evaluated statistically and financially. Comparing with the naive approach and ARMA methodology, the STAR-Tree was parsimonious and presented statistical performance equivalent to others. The financial results were better than the others.

[pt] Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais- Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não- lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de especialistas lineares, e são discutidos extensivamente aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade, identificabilidade do modelo, existência, consistência e normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros. Considera-se também uma estratégia de construção do modelo e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação, apresentando uma solução para o cálculo de valores iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na literatura de modelos não lineares. / [en] In this thesis, the Local Global Neural Networks model is proposed within the context of time series models. This formulation encompasses some already existing nonlinear models and also admits the Mixture of Experts approach. We place emphasis on the linear expert case and extensively discuss the theoretical aspects of the model: stationary conditions, existence, consistency and asymptotic normality of the parameter estimates, and model identifiability. A model building strategy is also considered and the whole procedure is illustrated with two real time-series.

[pt] Os mercados de commodities tornaram-se uma nova alternativa para investidores nos últimos quinze anos, em um processo conhecido como financeirização dos mercados de commodities. Vários estudos têm explicado as razões deste fenômeno, porém esta é uma questão ainda pouco estudada na literatura de economia agrícola e energética no Brasil. Como a financeirização do mercado de commodities mudou a dinâmica dos preços ao longo dos anos? Esta tese aplica modelos não lineares para entender se a especulação causou os movimentos de preços nos mercados de commodities agrícolas, bem como para investigar a descoberta de preços no mercado brasileiro ao se testar os mecanismos de transmissão dos preços internacionais de energia e commdities agrícolas aos preços brasileiros de etanol e gasolina. Procuramos investigar com os mesmos modelos não lineares os efeitos de transbordamento dos mercados globais de futuros para os preços à vista locais. Por fim, analisa-se o aumento da liquidez nos mercados de commodities, desenvolvemos para tanto uma nova medida para compreender o grau de ambiguidade dos preços de 12 commodities agrícolas. Apesar dos testes econométricos, os resultados foram inconclusivos sobre o papel da especulação no impacto dos retornos dos preços das commodities. Existe um nexo entre os preços internacionais do petróleo e do etanol brasileiro, e os preços globais das commodities aumentaram os efeitos de contágio nos mercados spot brasileiros. Finalmente, a financeirização dos mercados de commodities aumentou a liquidez do mercado medida pelo grau de ambiguidade. Esta tese contribui para o campo ao aplicar abordagens econométricas robustas e inovadoras, bem como ao evidenciar como o price discovery e o risk-sharing afetam a dinâmica dos preços das commodities. / [en] Commodity markets have become a new investment alternative for portfolio investors over the last fifteen years, in a process known as the financialization of commodity markets. Several studies have explained the reasons for this phenomenon (e.g., speculation and increase in biofuels production), leading to a question largely understudied in agricultural and energy economics literature. How has the financialization of the commodities market changed the price dynamic over the years? This thesis applies nonlinear models to understand whether the speculation caused the price movements in the agricultural commodity markets; investigates the price discovery in the Brazilian market by analyzing the transmission of international energy and feedstocks prices to Brazilian ethanol and gasoline prices; and investigates the spillover effects from global futures markets to local spot prices. In addition, it analyzes the increased liquidity in the commodity markets by developing a new measurement to gauge the degree of ambiguity for 12 agricultural commodities prices. Despite the robust econometric tests performed, the findings were inconclusive on the role of speculation in impacting the price returns of commodities. It also found that there exists a nexus between international oil and Brazilian ethanol prices, and global commodities prices have increased the spillover effects on the Brazilian spot markets. Finally, the financialization of commodity markets has increased the liquidity in the market as measured by the degree of ambiguity. This thesis contributes to the field not only by applying more robust, novel econometric approaches but also by evidencing how information discovery and risk-sharing affect the commodity price dynamics.

[pt] O objetivo desta dissertação é comparar através de um estudo de simulação diferentes estimadores de modelos não-lineares. Nós consideramos neste trabalho o estimador não-linear de mínimos quadrados em dois estágios (NL2SLS), o estimador não-linear de máxima verossimilhança de informação limitada (LIML) e o estimador com função controle (CF). Os resultados mostram que os estimadores CF e LIML possuem em geral uma performance superior ao do NL2SLS para os modelos selecionados. O trabalho considera uma aplicação de uma Curva de Phillips não-linear para a Economia Brasileira. / [en] The aim of this dissertation is to compare, in a simulation study, different nonlinear estimators for selected models. We consider the two-stage nonlinear least-squares (NL2SLS), the nonlinear limited information maximum likelihood (LIML), and the control function (CF) estimator. Our results show that usually either CF or LIML estimators perform better than the NL2SLS estimator for the selected models. In an application with real data, we consider the estimation a nonlinear Phillips Curve for Brazilian economy.