Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1439.pdf: 2669525 bytes, checksum: 610b8a21f9390e878877d6a634cd8873 (MD5) Previous issue date: 2007-05-18 / This work involves a study of a regression model appropriated for situations which the response variable is measured in a continuous scale in the (0, 1) interval, as, for instance, taxes or proportions. The developed inferences were based on the Classic and Bayesian methodology. A discussion about the application of the beta regression model is presented. / Este trabalho compreende um estudo de um modelo de Regressão Beta adequado para situações em que a variável resposta é medida de forma contínua no intervalo (0, 1) como, por exemplo, dados de taxas ou proporções. As inferências desenvolvidas foram baseadas nas metodologias Clássica e Bayesiana. É apresentada uma discussão ampla sobre a aplicação do modelo de regressão beta a conjuntos de dados reais, o caso Charter Schools.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-07-26T12:10:38Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertação_final_cd_TT.pdf: 4588819 bytes, checksum: 5127176322bfc06990cbd3eaa1fc5687 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-26T12:10:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) dissertação_final_cd_TT.pdf: 4588819 bytes, checksum: 5127176322bfc06990cbd3eaa1fc5687 (MD5) Previous issue date: 2016-02-12 / CAPEs / A classe de modelos de regressão beta introduzida por Ferrari & Cribari-Neto (2004) é muito útil para modelar taxas e proporções. O modelo proposto pelos autores é baseado na suposição de que a variável resposta tem distribuição beta com uma parametrização que é indexada pela média e por um parâmetro de precisão. Após a construção de um modelo de regressão é de extrema importância realizar a análise de diagnóstico, objetivando verificar possíveis afastamentos das suposições feitas para o modelo apresentado, bem como detectar possíveis observações que causem influência desproporcional nas estimativas dos parâmetros. A análise de influência local introduzida por Cook (1986) é uma abordagem que objetiva avaliar a influência das observações. Com base no método de influência local, Zhu & Zhang (2004) propuseram um teste de hipóteses para detectar o grau de discrepância entre o modelo suposto e o modelo subjacente do qual dos dados são gerados. Nesse trabalho, foi densenvolvido esse teste para o modelo de regressão beta com dispersão fixa e variável, como também, foram propostos um melhoramento nesse teste baseados na metodologia bootstrap e um novo teste, também com base em influência local, mas considerando outro esquema de perturbação, a perturbação no parâmetro de precisão no modelo de regressão beta com dispersão fixa. O desempenho desses testes foram avaliados com base no tamanho e poder. Por fim, aplicamos a teoria desenvolvida a um conjunto de dados reais. / The class of beta regression models introduced by Ferrari & Cribari-Neto (2004) is very useful for modelling rates and proportions. The proposed model by the authors is based on the assumption that the response variable is beta distributed with indexed by mean and dispersion parameters. After fitting a regression model is very important to carry out the diagnostic analysis in sense that, verifying possible deviations of the model assumptions, as well as detect possible observations that cause disproportionate influence on the parameter estimates. The local influence analysis introduced by Cook (1986) is an approach that objective assess the influence of observations. Based on local influence method, Zhu & Zhang (2004) proposed a hypothesis test to detect the degree of discrepancy between the supposed model and the underlying model from which the data is generated. In this work, was developed this test for the beta regression model with fixed and varying dispersion, as well as, we proposed in addition, an improvement of this test based on bootstrap methodology and a new test, also based on local influence, but considering other perturbation scheme, the perturbation of the precision parameter in beta regression model with fixed dispersion. The performance of these tests were evaluated based on size and power. Finally, we applied the theory developed to a set of real data.

Os modelos beta mistos são amplamente utilizados na análise de dados que apresentam uma estrutura hierárquica e que assumem valores em um intervalo restrito conhecido. Com o objetivo de propor um método de predição dos componentes aleatórios destes, os resultados previamente obtidos na literatura para o preditor de Bayes empírico foram estendidos aos modelos de regressão beta com intercepto aleatório normalmente distribuído. O denominado melhor preditor empírico (MPE) proposto tem aplicação em duas situações diferentes: quando se deseja fazer predição sobre os efeitos individuais de novos elementos de grupos que já fizeram parte da base de ajuste e quando os grupos não pertenceram à tal base. Estudos de simulação foram delineados e seus resultados indicaram que o desempenho do MPE foi eficiente e satisfatório em diversos cenários. Ao utilizar-se da proposta na análise de dois bancos de dados da área da saúde, observou-se os mesmos resultados obtidos nas simulações nos dois casos abordados. Tanto nas simulações, quanto nas análises de dados reais, foram observados bons desempenhos. Assim, a metodologia proposta se mostrou promissora para o uso em modelos beta mistos, nos quais se deseja fazer predições. / The mixed beta regression models are extensively used to analyse data with hierarquical structure and that take values in a restricted and known interval. In order to propose a prediction method for their random components, the results previously obtained in the literature for the empirical Bayes predictor were extended to beta regression models with random intercept normally distributed. The proposed predictor, called empirical best predictor (EBP), can be applied in two situations: when the interest is predict individuals effects for new elements of groups that were already analysed by the fitted model and, also, for elements of new groups. Simulation studies were designed and their results indicated that the performance of EBP was efficient and satisfatory in most of scenarios. Using the propose to analyse two health databases, the same results of simulations were observed in both two cases of application, and good performances were observed. So, the proposed method is promissing for the use in predictions for mixed beta regression models.

Os modelos beta mistos são amplamente utilizados na análise de dados que apresentam uma estrutura hierárquica e que assumem valores em um intervalo restrito conhecido. Com o objetivo de propor um método de predição dos componentes aleatórios destes, os resultados previamente obtidos na literatura para o preditor de Bayes empírico foram estendidos aos modelos de regressão beta com intercepto aleatório normalmente distribuído. O denominado melhor preditor empírico (MPE) proposto tem aplicação em duas situações diferentes: quando se deseja fazer predição sobre os efeitos individuais de novos elementos de grupos que já fizeram parte da base de ajuste e quando os grupos não pertenceram à tal base. Estudos de simulação foram delineados e seus resultados indicaram que o desempenho do MPE foi eficiente e satisfatório em diversos cenários. Ao utilizar-se da proposta na análise de dois bancos de dados da área da saúde, observou-se os mesmos resultados obtidos nas simulações nos dois casos abordados. Tanto nas simulações, quanto nas análises de dados reais, foram observados bons desempenhos. Assim, a metodologia proposta se mostrou promissora para o uso em modelos beta mistos, nos quais se deseja fazer predições. / The mixed beta regression models are extensively used to analyse data with hierarquical structure and that take values in a restricted and known interval. In order to propose a prediction method for their random components, the results previously obtained in the literature for the empirical Bayes predictor were extended to beta regression models with random intercept normally distributed. The proposed predictor, called empirical best predictor (EBP), can be applied in two situations: when the interest is predict individuals effects for new elements of groups that were already analysed by the fitted model and, also, for elements of new groups. Simulation studies were designed and their results indicated that the performance of EBP was efficient and satisfatory in most of scenarios. Using the propose to analyse two health databases, the same results of simulations were observed in both two cases of application, and good performances were observed. So, the proposed method is promissing for the use in predictions for mixed beta regression models.

A classe de modelos de regressão beta tem sido estudada amplamente. Porém, para esta classe de modelos existem poucos trabalhos sobre a inclusão de efeitos aleatórios e a flexibilização da distribuição dos efeitos aleatórios, além de métodos de predição e de diagnóstico no ponto de vista dos efeitos aleatórios. Neste trabalho são propostos modelos de regressão beta com efeitos aleatórios normais e não normais para dados longitudinais. Os métodos de estimação de parâmetros e de predição dos efeitos aleatórios usados no trabalho são o método de máxima verossimilhança e o método do melhor preditor de Bayes empírico. Para aproximar a função de verossimilhança foi utilizada a quadratura de Gauss-Hermite. Métodos de seleção de modelos e análise de resíduos também foram propostos. Foi implementado o pacote BLMM no R para a realização de todos os procedimentos. O processo de estimação os parâmetros dos modelos e a distribuição empírica dos resíduos propostos foram analisados por meio de estudos de simulação. Foram consideradas várias distribuições para os efeitos aleatórios, valores para o número de indivíduos, número de observações por indivíduo e estruturas de variância-covariância para os efeitos aleatórios. Os resultados dos estudos de simulação mostraram que o processo de estimação obtém melhores resultados quando o número de indivíduos e o número de observações por indivíduo aumenta. Estes estudos também mostraram que o resíduo quantil aleatorizado segue uma distribuição aproximadamente normal. A metodologia apresentada é uma ferramenta completa para analisar dados longitudinais contínuos que estão restritos ao intervalo limitado (0; 1). / The class of beta regression models has been studied extensively. However, there are few studies on the inclusion of random effects and models with flexible random effects distributions besides prediction and diagnostic methods. In this work we proposed a beta regression models with normal and not normal random effects for longitudinal data. The maximum likelihood method and the empirical Bayes approach are used to obtain the estimates and the best prediction. Also, the Gauss-Hermite quadrature is used to approximate the likelihood function. Model selection methods and residual analysis were also proposed.We implemented a BLMM package in R to perform all procedures. The estimation procedure and the empirical distribution of residuals were analyzed through simulation studies considering differents random effects distributions, values for the number of individuals, number of observations per individual and covariance structures for the random effects. The results of simulation studies showed that the estimation procedure obtain better results when the number of individuals and the number of observations per individual increase. These studies also showed that the empirical distribution of the quantile randomized residual follows a normal distribution. The methodolgy presented is a tool for analyzing longitudinal data restricted to a interval (0; 1).

A classe de modelos de regressão beta tem sido estudada amplamente. Porém, para esta classe de modelos existem poucos trabalhos sobre a inclusão de efeitos aleatórios e a flexibilização da distribuição dos efeitos aleatórios, além de métodos de predição e de diagnóstico no ponto de vista dos efeitos aleatórios. Neste trabalho são propostos modelos de regressão beta com efeitos aleatórios normais e não normais para dados longitudinais. Os métodos de estimação de parâmetros e de predição dos efeitos aleatórios usados no trabalho são o método de máxima verossimilhança e o método do melhor preditor de Bayes empírico. Para aproximar a função de verossimilhança foi utilizada a quadratura de Gauss-Hermite. Métodos de seleção de modelos e análise de resíduos também foram propostos. Foi implementado o pacote BLMM no R para a realização de todos os procedimentos. O processo de estimação os parâmetros dos modelos e a distribuição empírica dos resíduos propostos foram analisados por meio de estudos de simulação. Foram consideradas várias distribuições para os efeitos aleatórios, valores para o número de indivíduos, número de observações por indivíduo e estruturas de variância-covariância para os efeitos aleatórios. Os resultados dos estudos de simulação mostraram que o processo de estimação obtém melhores resultados quando o número de indivíduos e o número de observações por indivíduo aumenta. Estes estudos também mostraram que o resíduo quantil aleatorizado segue uma distribuição aproximadamente normal. A metodologia apresentada é uma ferramenta completa para analisar dados longitudinais contínuos que estão restritos ao intervalo limitado (0; 1). / The class of beta regression models has been studied extensively. However, there are few studies on the inclusion of random effects and models with flexible random effects distributions besides prediction and diagnostic methods. In this work we proposed a beta regression models with normal and not normal random effects for longitudinal data. The maximum likelihood method and the empirical Bayes approach are used to obtain the estimates and the best prediction. Also, the Gauss-Hermite quadrature is used to approximate the likelihood function. Model selection methods and residual analysis were also proposed.We implemented a BLMM package in R to perform all procedures. The estimation procedure and the empirical distribution of residuals were analyzed through simulation studies considering differents random effects distributions, values for the number of individuals, number of observations per individual and covariance structures for the random effects. The results of simulation studies showed that the estimation procedure obtain better results when the number of individuals and the number of observations per individual increase. These studies also showed that the empirical distribution of the quantile randomized residual follows a normal distribution. The methodolgy presented is a tool for analyzing longitudinal data restricted to a interval (0; 1).

Esta tese apresenta três ensaios sobre política monetária e fiscal dentro do atual regime de metas de inflação. O primeiro ensaio buscou estudar uma possível integração monetária-fiscal ao determinar uma regra ótima de política monetária com restrição fiscal, analisando os efeitos de diversas preferências sobre a regra ótima em função da alteração dos pesos dados para os desvios da razão superávit primário/PIB em relação à sua meta pré-estabelecida. Os resultados mostraram que a regra ótima obtida apresenta uma resposta negativa das taxas de juros aos choques na relação dívida/PIB. Ainda, superávits primários/PIB maiores permitiriam reduções maiores nas taxas de juros e proporcionais aos pesos que essa variávelobjetivo teria na função de perda social. Do ponto de vista tradicional do mecanismo de transmissão da política monetária, a resposta positiva das taxas de juros a uma desvalorização real do câmbio e a uma elevação do prêmio de risco seria mantida. Portanto, os resultados sugerem que a adoção de uma meta explícita para o superávit primário/PIB tem conseqüências positivas sobre a regra ótima de política monetária e para a redução da taxa de juros, bem como na eficiência do atual instrumento de política monetária. O segundo ensaio buscou analisar a relação risco default através do modelo de regressão beta, bem como os impactos que os superávits primários podem trazer sobre o prêmio de risco e, consequentemente, sobre o câmbio. Do ponto de vista da relação default risk, ancorada no modelo de Blanchard (2004/2005), as estimativas baseadas no modelo de regressão beta para as quatro relações propostas neste ensaio apresentaram sinais estatisticamente significativos e compatíveis com a teoria. O fato interessante nos resultados referente ao período do regime de metas de inflação é que as estimativas indicaram uma relação direta e forte entre o superávit primário/PIB e a probabilidade de default; evidências que destacam a importância dos efeitos indiretos que o superávit pode gerar sobre o juro doméstico. O terceiro ensaio analisou a dinâmica discreta da taxa de juros SELIC-meta definida nas reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM). Dois métodos foram utilizados para estudar a possibilidade de o COPOM reduzir/manter/aumentar a taxa de juros básica: probit binomial e probit multinomial. Os resultados mostraram que os desvios de inflação e o hiato do produto são variáveis relevantes para explicar as decisões do COPOM. O modelo probit binomial aplicado para os casos de aumento e redução da taxa SELIC-meta mostraram que a inclusão da variável fiscal gerou melhores resultados. Para o caso agregado, método probit multinomial, os resultados indicaram que a inclusão da variável fiscal combinada com a expectativa de inflação gerou os melhores resultados relativamente aos demais casos. Assim, a resposta do COPOM a resultados fiscais bem como às expectativas do mercado quanto à inflação demonstraram ser os sinais que devem ser observados pelo mercado. / This thesis presents three essays on monetary and fiscal policy of the current regimen of inflation targeting. The first essay searched to study an integration monetary-fiscal when determining an optimal rule of monetary policy with fiscal restriction, analyzing the effect of diverse preferences on the optimal rule in function of the alteration of the weights given for the deviations of the surplus primary as a fraction of GDP in relation to its established targets. The results show that the gotten optimal rule presents a negative reply of the interest rates to the shocks in the debtto- GDP ratio. Primary surplus still bigger would allow bigger reductions in the interest rates and proportional to the weights that this variable-objective would have in the function of social loss. Of the traditional point of view of the mechanism of transmission of the monetary policy, the positive reply of the interest rates to a real depreciation of the exchange and to a rise of the risk premium it would be kept. Therefore, the results suggest that the adoption of explicit targets for the primary surplus in percentage of the GDP has positive consequences on the optimal rule of monetary policy and for the reduction of the interest rates, as well as in the efficiency of the current instrument of monetary policy. The second essay searched to analyze the relation default risk through of the beta regression model, as well as the impacts that primary surplus can bring on the risk premium and, consequently, on the exchange rate. Of the point of view of the relation default risk, anchored in the model of Blanchard (2004/2005), the estimates based on the beta regression model for the four relations proposals in the study had presented significant and compatible signals with the theory. The interesting fact in the results referring to the period of the regimen of inflation targeting is that the estimates had indicated a negative and strong relation between the primary surplus/GDP and the probability of default, evidences that detaching the importance of the positive and indirect impact of the surplus in relation to the interests rate domestic. The third analyzes the discrete dynamics of the SELIC interest rates-target defined in the meetings of the Brazilian Monetary Policy Council (COPOM). Two methods were applied in order to study the possibility of COPOM to reduce/maintain/increase the interest rates: probit model and multinomial probit. It was verified that the deviations of inflation and the GDP gap must be considered importants variables to explain the COPOM’s decisions. The probit model was applied to the cases of the increases probabilies and reduces probabilities showing that the inclusion of a fiscal variable generates better results. To the aggregated case, multinominal probit method, the results indicates that the inclusion of a fiscal variables combined with the inflation expectations generates better results than other possibilities. So, the responses of COPOM to the fiscal results as well as inflation expectations were the reals signs to be considered for the market.

Esta tese apresenta três ensaios sobre política monetária e fiscal dentro do atual regime de metas de inflação. O primeiro ensaio buscou estudar uma possível integração monetária-fiscal ao determinar uma regra ótima de política monetária com restrição fiscal, analisando os efeitos de diversas preferências sobre a regra ótima em função da alteração dos pesos dados para os desvios da razão superávit primário/PIB em relação à sua meta pré-estabelecida. Os resultados mostraram que a regra ótima obtida apresenta uma resposta negativa das taxas de juros aos choques na relação dívida/PIB. Ainda, superávits primários/PIB maiores permitiriam reduções maiores nas taxas de juros e proporcionais aos pesos que essa variávelobjetivo teria na função de perda social. Do ponto de vista tradicional do mecanismo de transmissão da política monetária, a resposta positiva das taxas de juros a uma desvalorização real do câmbio e a uma elevação do prêmio de risco seria mantida. Portanto, os resultados sugerem que a adoção de uma meta explícita para o superávit primário/PIB tem conseqüências positivas sobre a regra ótima de política monetária e para a redução da taxa de juros, bem como na eficiência do atual instrumento de política monetária. O segundo ensaio buscou analisar a relação risco default através do modelo de regressão beta, bem como os impactos que os superávits primários podem trazer sobre o prêmio de risco e, consequentemente, sobre o câmbio. Do ponto de vista da relação default risk, ancorada no modelo de Blanchard (2004/2005), as estimativas baseadas no modelo de regressão beta para as quatro relações propostas neste ensaio apresentaram sinais estatisticamente significativos e compatíveis com a teoria. O fato interessante nos resultados referente ao período do regime de metas de inflação é que as estimativas indicaram uma relação direta e forte entre o superávit primário/PIB e a probabilidade de default; evidências que destacam a importância dos efeitos indiretos que o superávit pode gerar sobre o juro doméstico. O terceiro ensaio analisou a dinâmica discreta da taxa de juros SELIC-meta definida nas reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM). Dois métodos foram utilizados para estudar a possibilidade de o COPOM reduzir/manter/aumentar a taxa de juros básica: probit binomial e probit multinomial. Os resultados mostraram que os desvios de inflação e o hiato do produto são variáveis relevantes para explicar as decisões do COPOM. O modelo probit binomial aplicado para os casos de aumento e redução da taxa SELIC-meta mostraram que a inclusão da variável fiscal gerou melhores resultados. Para o caso agregado, método probit multinomial, os resultados indicaram que a inclusão da variável fiscal combinada com a expectativa de inflação gerou os melhores resultados relativamente aos demais casos. Assim, a resposta do COPOM a resultados fiscais bem como às expectativas do mercado quanto à inflação demonstraram ser os sinais que devem ser observados pelo mercado. / This thesis presents three essays on monetary and fiscal policy of the current regimen of inflation targeting. The first essay searched to study an integration monetary-fiscal when determining an optimal rule of monetary policy with fiscal restriction, analyzing the effect of diverse preferences on the optimal rule in function of the alteration of the weights given for the deviations of the surplus primary as a fraction of GDP in relation to its established targets. The results show that the gotten optimal rule presents a negative reply of the interest rates to the shocks in the debtto- GDP ratio. Primary surplus still bigger would allow bigger reductions in the interest rates and proportional to the weights that this variable-objective would have in the function of social loss. Of the traditional point of view of the mechanism of transmission of the monetary policy, the positive reply of the interest rates to a real depreciation of the exchange and to a rise of the risk premium it would be kept. Therefore, the results suggest that the adoption of explicit targets for the primary surplus in percentage of the GDP has positive consequences on the optimal rule of monetary policy and for the reduction of the interest rates, as well as in the efficiency of the current instrument of monetary policy. The second essay searched to analyze the relation default risk through of the beta regression model, as well as the impacts that primary surplus can bring on the risk premium and, consequently, on the exchange rate. Of the point of view of the relation default risk, anchored in the model of Blanchard (2004/2005), the estimates based on the beta regression model for the four relations proposals in the study had presented significant and compatible signals with the theory. The interesting fact in the results referring to the period of the regimen of inflation targeting is that the estimates had indicated a negative and strong relation between the primary surplus/GDP and the probability of default, evidences that detaching the importance of the positive and indirect impact of the surplus in relation to the interests rate domestic. The third analyzes the discrete dynamics of the SELIC interest rates-target defined in the meetings of the Brazilian Monetary Policy Council (COPOM). Two methods were applied in order to study the possibility of COPOM to reduce/maintain/increase the interest rates: probit model and multinomial probit. It was verified that the deviations of inflation and the GDP gap must be considered importants variables to explain the COPOM’s decisions. The probit model was applied to the cases of the increases probabilies and reduces probabilities showing that the inclusion of a fiscal variable generates better results. To the aggregated case, multinominal probit method, the results indicates that the inclusion of a fiscal variables combined with the inflation expectations generates better results than other possibilities. So, the responses of COPOM to the fiscal results as well as inflation expectations were the reals signs to be considered for the market.

Esta tese apresenta três ensaios sobre política monetária e fiscal dentro do atual regime de metas de inflação. O primeiro ensaio buscou estudar uma possível integração monetária-fiscal ao determinar uma regra ótima de política monetária com restrição fiscal, analisando os efeitos de diversas preferências sobre a regra ótima em função da alteração dos pesos dados para os desvios da razão superávit primário/PIB em relação à sua meta pré-estabelecida. Os resultados mostraram que a regra ótima obtida apresenta uma resposta negativa das taxas de juros aos choques na relação dívida/PIB. Ainda, superávits primários/PIB maiores permitiriam reduções maiores nas taxas de juros e proporcionais aos pesos que essa variávelobjetivo teria na função de perda social. Do ponto de vista tradicional do mecanismo de transmissão da política monetária, a resposta positiva das taxas de juros a uma desvalorização real do câmbio e a uma elevação do prêmio de risco seria mantida. Portanto, os resultados sugerem que a adoção de uma meta explícita para o superávit primário/PIB tem conseqüências positivas sobre a regra ótima de política monetária e para a redução da taxa de juros, bem como na eficiência do atual instrumento de política monetária. O segundo ensaio buscou analisar a relação risco default através do modelo de regressão beta, bem como os impactos que os superávits primários podem trazer sobre o prêmio de risco e, consequentemente, sobre o câmbio. Do ponto de vista da relação default risk, ancorada no modelo de Blanchard (2004/2005), as estimativas baseadas no modelo de regressão beta para as quatro relações propostas neste ensaio apresentaram sinais estatisticamente significativos e compatíveis com a teoria. O fato interessante nos resultados referente ao período do regime de metas de inflação é que as estimativas indicaram uma relação direta e forte entre o superávit primário/PIB e a probabilidade de default; evidências que destacam a importância dos efeitos indiretos que o superávit pode gerar sobre o juro doméstico. O terceiro ensaio analisou a dinâmica discreta da taxa de juros SELIC-meta definida nas reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM). Dois métodos foram utilizados para estudar a possibilidade de o COPOM reduzir/manter/aumentar a taxa de juros básica: probit binomial e probit multinomial. Os resultados mostraram que os desvios de inflação e o hiato do produto são variáveis relevantes para explicar as decisões do COPOM. O modelo probit binomial aplicado para os casos de aumento e redução da taxa SELIC-meta mostraram que a inclusão da variável fiscal gerou melhores resultados. Para o caso agregado, método probit multinomial, os resultados indicaram que a inclusão da variável fiscal combinada com a expectativa de inflação gerou os melhores resultados relativamente aos demais casos. Assim, a resposta do COPOM a resultados fiscais bem como às expectativas do mercado quanto à inflação demonstraram ser os sinais que devem ser observados pelo mercado. / This thesis presents three essays on monetary and fiscal policy of the current regimen of inflation targeting. The first essay searched to study an integration monetary-fiscal when determining an optimal rule of monetary policy with fiscal restriction, analyzing the effect of diverse preferences on the optimal rule in function of the alteration of the weights given for the deviations of the surplus primary as a fraction of GDP in relation to its established targets. The results show that the gotten optimal rule presents a negative reply of the interest rates to the shocks in the debtto- GDP ratio. Primary surplus still bigger would allow bigger reductions in the interest rates and proportional to the weights that this variable-objective would have in the function of social loss. Of the traditional point of view of the mechanism of transmission of the monetary policy, the positive reply of the interest rates to a real depreciation of the exchange and to a rise of the risk premium it would be kept. Therefore, the results suggest that the adoption of explicit targets for the primary surplus in percentage of the GDP has positive consequences on the optimal rule of monetary policy and for the reduction of the interest rates, as well as in the efficiency of the current instrument of monetary policy. The second essay searched to analyze the relation default risk through of the beta regression model, as well as the impacts that primary surplus can bring on the risk premium and, consequently, on the exchange rate. Of the point of view of the relation default risk, anchored in the model of Blanchard (2004/2005), the estimates based on the beta regression model for the four relations proposals in the study had presented significant and compatible signals with the theory. The interesting fact in the results referring to the period of the regimen of inflation targeting is that the estimates had indicated a negative and strong relation between the primary surplus/GDP and the probability of default, evidences that detaching the importance of the positive and indirect impact of the surplus in relation to the interests rate domestic. The third analyzes the discrete dynamics of the SELIC interest rates-target defined in the meetings of the Brazilian Monetary Policy Council (COPOM). Two methods were applied in order to study the possibility of COPOM to reduce/maintain/increase the interest rates: probit model and multinomial probit. It was verified that the deviations of inflation and the GDP gap must be considered importants variables to explain the COPOM’s decisions. The probit model was applied to the cases of the increases probabilies and reduces probabilities showing that the inclusion of a fiscal variable generates better results. To the aggregated case, multinominal probit method, the results indicates that the inclusion of a fiscal variables combined with the inflation expectations generates better results than other possibilities. So, the responses of COPOM to the fiscal results as well as inflation expectations were the reals signs to be considered for the market.

As instituições financeiras que pretendem utilizar a IRB (Internal Ratings Based) avançada precisam desenvolver métodos para estimar a componente de risco LGD (Loss Given Default). Desde a década de 1950 são apresentadas propostas para modelagem da PD (Probability of default), em contrapartida, a previsão da LGD somente recebeu maior atenção após a publicação do Acordo Basileia II. A LGD possui ainda uma literatura pequena, se comparada a PD, e não há um método eficiente em termos de acurácia e interpretação como é a regressão logística para a PD. Modelos de regressão para LGD desempenham um papel fundamental na gestão de risco das instituições financeiras. Devido sua importância este trabalho propõe uma metodologia para quantificar a componente de risco LGD. Considerando as características relatadas sobre a distribuição da LGD e na forma flexível que a distribuição beta pode assumir, propomos uma metodologia de estimação da LGD por meio do modelo de regressão beta bimodal inflacionado em zero. Desenvolvemos a distribuição beta bimodal inflacionada em zero, apresentamos algumas propriedades, incluindo momentos, definimos estimadores via máxima verossimilhança e construímos o modelo de regressão para este modelo probabilístico, apresentamos intervalos de confiança assintóticos e teste de hipóteses para este modelo, bem como critérios para seleção de modelos, realizamos um estudo de simulação para avaliar o desempenho dos estimadores de máxima verossimilhança para os parâmetros da distribuição beta bimodal inflacionada em zero. Para comparação com nossa proposta selecionamos os modelos de regressão beta e regressão beta inflacionada, que são abordagens mais usuais, e o algoritmo SVR , devido a significativa superioridade relatada em outros trabalhos. / Financial institutions willing to use the advanced Internal Ratings Based (IRB) need to develop methods to estimate the LGD (Loss Given Default) risk component. Proposals for PD (Probability of default) modeling have been presented since the 1950s, in contrast, LGDs forecast has received more attention only after the publication of the Basel II Accord. LGD also has a small literature, compared to PD, and there is no efficient method in terms of accuracy and interpretation such as logistic regression for PD. Regression models for LGD play a key role in the risk management of financial institutions, due to their importance this work proposes a methodology to quantify the LGD risk component. Considering the characteristics reported on the distribution of LGD and in the flexible form that the beta distribution may assume, we propose a methodology for estimation of LGD using the zero inflated bimodal beta regression model. We developed the zero inflated bimodal beta distribution, presented some properties, including moments, defined estimators via maximum likelihood and constructed the regression model for this probabilistic model, presented asymptotic confidence intervals and hypothesis test for this model, as well as selection criteria of models, we performed a simulation study to evaluate the performance of the maximum likelihood estimators for the parameters of the zero inflated bimodal beta distribution. For comparison with our proposal we selected the beta regression models and inflated beta regression, which are more usual approaches, and the SVR algorithm, due to the significant superiority reported in other studies.