[pt] Estimamos um modelo DSGE para a economia brasileira abrangendo a transição do regime de bandas cambiais para o regime de metas para a inflação ocorrida em 1999. Utilizamos um modelo novo keynesiano de pequena economia aberta no qual o Banco Central segue uma regra de política monetária estruturalmente distinta em cada regime. Encontramos diferenças significativas na dinâmica macroeconômica e nos mecanismos de transmissão dos choques estruturais, com destaque àqueles relacionados ao setor externo da economia. Realizamos experimentos contrafactuais onde simulamos o impacto de cenários alternativos para a transição de regime na trajetória das variáveis econômicas brasileiras. Entre outros resultados, as simulações sugerem que a manutenção do sistema de bandas cambiais seria insustentável enquanto a antecipação da implementação do regime de metas para a inflação para antes da crise da Rússia de 1998 poderia deixar a economia brasileira em situação mais favorável. Por fim, mostramos que um teste de quebra estrutural aplicado sobre todo o período amostral detecta com precisão a ocorrência da mudança de regime em 1999. / [en] We estimate a DSGE model of the brazilian economy taking into account the transition from the exchange rate band system to inflation targeting occurred in 1999. We use a new Keynesian small open economy model where the Central Bank follows structurally different monetary policy rules in each regime. By comparing the transmission channels of exogenous shocks we find significant differences across the regimes, specially on those shocks related to the foreign sector of the economy.We then perform counterfactual experiments where we simulate the response of key macro variables under alternative scenarios for the regime transition. Among other results our simulations suggest that the continuation of the exchange rate band system could have been unsustainable while anticipating the transition to inflation targeting before the Russian crisis of 1998 could have benefited the economy. Additionally, we show that a structural break test applied to the whole data sample correctly identifies the regime change in 1999.

[pt] A teoria moderna de carteiras estabelece que a alocação ótima de ativos é uma função da média-variância da distribuição dos retornos. Na prática, estes retornos são modelados por distribuições Gaussianas e seus parâmetros são estimados a partir dos dados históricos do mercado, utilizando técnicas descritivas da estatística Frequentista. A dinâmica atual dos mercados globalizados gera períodos aleatórios de alta e baixa volatilidade e/ou saltos nos retornos dos ativos, provocando mudanças de regime ou quebras estruturais na série temporal dos retornos, tornando-os não Gaussianos. Consequentemente, a teoria moderna de carteiras precisa ser adaptada para atender a estas novas condições do mercado. Para contornar o problema das mudanças de regime, propõe-se a substituição do mecanismo de otimização baseada no índice de Sharpe pela otimização baseada na medida Ômega. Isto porque a medida Ômega tem a vantagem de quantificar o risco-retorno de qualquer distribuição de probabilidade e não somente distribuições Gaussianas como acontece com o índice de Sharpe, ou seja, as distribuições de retornos não Gaussianos provocadas pelas mudanças de regime são tratadas naturalmente pela medida Ômega. Para contornar o problema das quebras estruturais, propõe-se a substituição do procedimento de estimação dos parâmetros da distribuição dos retornos, baseada em técnicas da estatística Frequentista por técnicas da estatística Bayesiana. Isto porque a estatística Bayesiana, tem a vantagem de combinar as informações públicas do mercado (dados históricos dos retornos) com informações privadas do investidor (visões prospectivas do mercado) permitindo corrigir a quebra estrutural e, na sequência, tratar o retorno não Gaussiano, utilizando o mecanismo de otimização baseada na medida Ômega. / [en] Modern portfolio theory states that the optimal asset allocation is a function of the mean-variance of the distribution of returns. In practice, these returns are modeled by Gaussian distributions and their parameters are estimated from historical market data, using descriptive techniques of Frequentist statistics. The current dynamics of globalized markets generate random periods of high and low volatility and/or jumps in asset returns, causing regime shifts or structural breaks in the time series of returns, making them non Gaussian. Consequently, modern portfolio theory needs to be adapted to meet these new market conditions. To circumvent the problem of regime shifts, it is proposed to replace the optimization mechanism based on the Sharpe index by the optimization based on the Omega measure. This is because the Omega measure has the advantage of quantifying the risk-return of any probability distribution and not only Gaussian distributions as with the Sharpe index, that is, non Gaussian returns distributions caused by regime shifts are treated naturally by the Omega measure. To circumvent the problem of structural breaks, it is proposed to replace the estimation procedure for the parameters of the distribution of returns, based on Frequentist statistics techniques, by Bayesian statistical techniques. This is because the Bayesian statistic has the advantage of combining public market information (historical return data) with private investor information (prospective market views) allowing to correct the structural break, and subsequently, treating the non Gaussian return using the optimization based on the Omega measure.