Submitted by Irene Nascimento (irene.kessia@ufpe.br) on 2016-10-03T18:05:38Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese - Álvaro Furtado - Doutorado em Economia - 2015 .pdf: 7465178 bytes, checksum: 392ded6aa77b9a39c8feaabe6e515406 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-03T18:05:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese - Álvaro Furtado - Doutorado em Economia - 2015 .pdf: 7465178 bytes, checksum: 392ded6aa77b9a39c8feaabe6e515406 (MD5) Previous issue date: 2015-11-19 / CAPES / Motivado pelo forte aumento dos preços dos imóveis das cidades brasileiras verificado durante os anos 2000 e a partir do caso específico da cidade do Recife, esta tese objetiva analisar a dinâmica de preço das residências na referida cidade entre 2000 e 2012. Tal proposta é levada a efeito a partir de duas investigações específicas. Primeira, o trabalho constrói um índice de preços para o valor das residências a partir não só de pareamento nas características de variáveis estruturais, como também, de forma inédita na literatura, nas variáveis de amenidades locais para o nível de cidade (no caso a Cidade do Recife). Essa construção é aplicada à subdivisão geográfica da cidade (as regiões políticas administrativas (RPAs)) algo, na verdade, inexistente. Segunda, no sentido de obter evidências a respeito dos determinantes da variação destes preços, o trabalho aplica uma decomposição, devido a Firpo et al. (2006, 2007, 2009 e 2011), que permite mensurar a contribuição de variáveis estruturais e de amenidades locais ao nível de quantil da distribuição dos preços, aplicação inédita no estudo do diferencial dos preços no mercado de imóveis. Para tal, são utilizados dados do ITBI e de shapefiles de amenidades do período de 2000 a 2012. Os resultados obtidos, quanto ao índice de preços, indicam que a dinâmica de preço dos imóveis varia de acordo com a RPA analisada, indicando que inferências sobre o mercado de imóveis com base em preços médios dos imóveis (ou medidas de tendência central) podem não refletir a realidade analisada. Já quanto à decomposição, constata-se que o efeito preço e o efeito dotação, resultantes da decomposição, tem dinâmicas diferentes na mesma variável apenas alterando-se o quantil. O comportamento aos extremos da distribuição (quantil 0,10 e 0,90) é fortemente influenciado pelas características dos imóveis, em especial as intrínsecas, já entre os quantis 0,20 e 0,80 o ambiente por si só é que é o protagonista do diferencial de preço e neste caso as características dos imóveis contribuem para que o diferencial de preço não seja ainda maior, com destaque para a variável área privada. Tais evidências revelam que o comportamento médio da cidade não pode ser generalizado ao nível de RPA e nem muito menos pode ser generalizado para todas as estratificações da distribuição de preço. / Motivated by the strong increase in property prices occurred in Brazilian cities during the 2000s and from the specific case of the city of Recife, this thesis aims to analyze the dynamics of house price in that city between 2000 and 2012. This proposal is carried out from two specific investigations. First, the work builds a price index for the value of dwellings from not only matching the characteristics of structural variables, but also in an unprecedented way in the literature, the variables of local amenities for the city level (in this case the Recife City). This construction is applied to the official geographical subdivision of the city, the RPAs (the Administrative Policy Areas) something actually non-existent. Second, to obtain evidence about the determinants of variation of prices, this work applies a decomposition due to Firpo et al. (2006, 2007, 2009 and 2011), it allows to measure the contribution of structural variables and local amenities over distribution of prices for the level of quantile, it's a unprecedented application in the differential study of prices in the real estate market. To this end, we use the ITBI data from 2000 through 2012 and the shapefiles of amenities. The results obtained as to the price index, show that the dynamic of price of properties varies according to the analyzed RPA, indicating that inferences about the real estate market based on average prices of dwellings (or central tendency statistics) may not reflect the analyzed reality. In respect the results of the decomposition, it is found that the coefficient and endowment effects have different dynamics in the same variable only by changing the quantile. The behavior at the extremes of the price distribution (quantile 0.10 and 0.90) is strongly influenced by the characteristics of the property, especially the intrinsic characteristics. For the quantiles from 0.20 through 0.80 the environment it's who is the protagonist of the price differences. In this case the real estate features contribute to the price differential do not be high, especially the private area variable. Such evidences show that the average behavior of the city may not be generalized to the level of RPA and much less may be generalized to all stratifications of the price distribution.

Submitted by André Furtado Braz (andre.braz@fgv.br) on 2012-05-11T18:14:39Z No. of bitstreams: 1 Versão Final_André Braz.pdf: 728822 bytes, checksum: eb3a9ee3323bce96ed76b7dbb7ed3a48 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2012-05-11T18:15:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Versão Final_André Braz.pdf: 728822 bytes, checksum: eb3a9ee3323bce96ed76b7dbb7ed3a48 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-17T20:16:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Versão Final_André Braz.pdf: 728822 bytes, checksum: eb3a9ee3323bce96ed76b7dbb7ed3a48 (MD5) Previous issue date: 2011-12-16 / Desde a implantação do sistema de metas de inflação em julho de 1999, o Banco Central (BC) tem utilizado para monitorar a política monetária um número crescente de indicadores, dentre os quais, incluem-se as medidas de núcleo de inflação. O objetivo é obter uma informação mais precisa sobre o curso da inflação no país e, consequentemente, sobre o futuro da política monetária. Além do Banco Central, muitas instituições financeiras utilizam medidas de núcleo para orientar suas estimativas em relação ao comportamento da inflação no país. Deste modo, esta dissertação faz uma avaliação dos núcleos de inflação utilizando os principais testes estatísticos e econométricos sugeridos pela literatura econômica e propõe ainda novos indicadores para o Brasil. / Since the implementation of inflation targeting system in July 1999, the Central Bank (BC) is used to monitor the monetary policy of a growing number of indicators, among which include measures of core inflation. The goal is to obtain more precise information about the course of inflation in the country and hence on the future of monetary policy. In addition to the Central Bank, many financial institutions use core measures to guide their expectations regarding the behavior of inflation in the country. Thus, this paper makes an assessment of core inflation using the main statistical and econometric tests suggested in the literature and proposes new economic indicators for Brazil.

A importância de se considerar os volumes na análise dos movimentos de preços de ações pode ser considerada uma prática bastante aceita na área financeira. No entanto, quando se olha para a produção científica realizada neste campo, ainda não é possível encontrar um modelo unificado que inclua os volumes e as variações de preços para fins de análise de preços de ações. Neste trabalho é apresentado um modelo computacional que pode preencher esta lacuna, propondo um novo índice para analisar o preço das ações com base em seus históricos de preços e volumes negociados. O objetivo do modelo é o de estimar as atuais proporções do volume total de papéis negociados no mercado de uma ação (free float) distribuídos de acordo com os seus respectivos preços passados de compra. Para atingir esse objetivo, foi feito uso da modelagem dinâmica financeira aplicada a dados reais da bolsa de valores de São Paulo (Bovespa) e também a dados simulados por meio de um modelo de livro de ordens (order book). O valor do índice varia de acordo com a diferença entre a atual porcentagem do total de papéis existentes no mercado que foram comprados no passado a um preço maior do que o preço atual da ação e a sua respectiva contrapartida, que seria a atual porcentagem de papéis existentes no mercado que foram comprados no passado a um preço menor do que o preço atual da ação. Apesar de o modelo poder ser considerado matematicamente bastante simples, o mesmo foi capaz de melhorar significativamente a performance financeira de agentes operando com dados do mercado real e com dados simulados, o que contribui para demonstrar a sua racionalidade e a sua aplicabilidade. Baseados nos resultados obtidos, e também na lógica bastante intuitiva que está por trás deste modelo, acredita-se que o índice aqui proposto pode ser bastante útil na tarefa de ajudar os investidores a definir intervalos ideais para compra e venda de ações no mercado financeiro. / The importance of considering the volumes to analyze stock prices movements can be considered as a well-accepted practice in the financial area. However, when we look at the scientific production in this field, we still cannot find a unified model that includes volume and price variations for stock prices assessment purposes. In this paper we present a computer model that could fulfill this gap, proposing a new index to evaluate stock prices based on their historical prices and volumes traded. The aim of the model is to estimate the current proportions of the total volume of shares available in the market from a stock distributed according with their respective prices traded in the past. In order to do so, we made use of dynamic financial modeling and applied it to real financial data from the Sao Paulo Stock Exchange (Bovespa) and also to simulated data which was generated trough an order book model. The value of our index varies based on the difference between the current proportion of shares traded in the past for a price above the current price of the stock and its respective counterpart, which would be the proportion of shares traded in the past for a price below the current price of the stock. Besides the model can be considered mathematically very simple, it was able to improve significantly the financial performance of agents operating with real market data and with simulated data, which contributes to demonstrate its rationale and its applicability. Based on the results obtained, and also on the very intuitive logic of our model, we believe that the index proposed here can be very useful to help investors on the activity of determining ideal price ranges for buying and selling stocks in the financial market.

A importância de se considerar os volumes na análise dos movimentos de preços de ações pode ser considerada uma prática bastante aceita na área financeira. No entanto, quando se olha para a produção científica realizada neste campo, ainda não é possível encontrar um modelo unificado que inclua os volumes e as variações de preços para fins de análise de preços de ações. Neste trabalho é apresentado um modelo computacional que pode preencher esta lacuna, propondo um novo índice para analisar o preço das ações com base em seus históricos de preços e volumes negociados. O objetivo do modelo é o de estimar as atuais proporções do volume total de papéis negociados no mercado de uma ação (free float) distribuídos de acordo com os seus respectivos preços passados de compra. Para atingir esse objetivo, foi feito uso da modelagem dinâmica financeira aplicada a dados reais da bolsa de valores de São Paulo (Bovespa) e também a dados simulados por meio de um modelo de livro de ordens (order book). O valor do índice varia de acordo com a diferença entre a atual porcentagem do total de papéis existentes no mercado que foram comprados no passado a um preço maior do que o preço atual da ação e a sua respectiva contrapartida, que seria a atual porcentagem de papéis existentes no mercado que foram comprados no passado a um preço menor do que o preço atual da ação. Apesar de o modelo poder ser considerado matematicamente bastante simples, o mesmo foi capaz de melhorar significativamente a performance financeira de agentes operando com dados do mercado real e com dados simulados, o que contribui para demonstrar a sua racionalidade e a sua aplicabilidade. Baseados nos resultados obtidos, e também na lógica bastante intuitiva que está por trás deste modelo, acredita-se que o índice aqui proposto pode ser bastante útil na tarefa de ajudar os investidores a definir intervalos ideais para compra e venda de ações no mercado financeiro. / The importance of considering the volumes to analyze stock prices movements can be considered as a well-accepted practice in the financial area. However, when we look at the scientific production in this field, we still cannot find a unified model that includes volume and price variations for stock prices assessment purposes. In this paper we present a computer model that could fulfill this gap, proposing a new index to evaluate stock prices based on their historical prices and volumes traded. The aim of the model is to estimate the current proportions of the total volume of shares available in the market from a stock distributed according with their respective prices traded in the past. In order to do so, we made use of dynamic financial modeling and applied it to real financial data from the Sao Paulo Stock Exchange (Bovespa) and also to simulated data which was generated trough an order book model. The value of our index varies based on the difference between the current proportion of shares traded in the past for a price above the current price of the stock and its respective counterpart, which would be the proportion of shares traded in the past for a price below the current price of the stock. Besides the model can be considered mathematically very simple, it was able to improve significantly the financial performance of agents operating with real market data and with simulated data, which contributes to demonstrate its rationale and its applicability. Based on the results obtained, and also on the very intuitive logic of our model, we believe that the index proposed here can be very useful to help investors on the activity of determining ideal price ranges for buying and selling stocks in the financial market.