[pt] O forward premium puzzle é um dos puzzles mais notáveis no mercado cambial. Seus estudos tiveram início na primeira metade da década de 1980 e desde então diversas metodologias, ao longo dos anos, foram elaboradas e utilizadas para tentar explicar a sua ocorrência. Entretanto, apesar dos esforços dos pesquisadores, ainda não há uma solução inequívoca. O objetivo desta dissertação é analisar esta anomalia no contexto macroeconômico dos países emergentes, considerando-se a abordagem das expectativas não-racionais dos agentes. Para isso, foram aplicadas técnicas de aprendizado econométrico, conforme as metodologias propostas por Chakraborty e Evans (2008) e Reed (2019). Segundo estas, as expectativas dos agentes acerca da taxa de câmbio spot futura, são modeladas de acordo com algoritmos de aprendizado e se mantêm próximas à solução de expectativas racionais, porém com desvios gerados por erros de previsão passados. Os resultados alcançados corroboram aqueles encontrados na literatura relacionada, demonstrando que o aprendizado econométrico pode fornecer uma explicação para o forward premium puzzle também quando se considera a taxa cambial das moedas dos países emergentes frente ao Dólar americano, tanto para o modelo com um único estado quanto para o modelo com dois estados. As simulações realizadas reproduzem as principais características empíricas encontradas na amostra analisada e exprimem a importância da persistência dos fundamentos monetários para explicar o viés negativo no coeficiente do forward premium. / [en] The forward premium puzzle is one of the most notable puzzles in the foreign exchange market. Seminal studies in the field began in the first half of the 1980s. Since then, several methodologies have been proposed and tested, aiming to explain the occurrence of forward premium puzzle. However, despite the researchers efforts, no unequivocal solution has been fund. The objective of this dissertation is to analyze this anomaly in the macroeconomic context of emerging countries considering the approach of the non-rational expectations. To that end, adaptive learning techniques were applied, following the methodologies proposed by Chakraborty and Evans (2008) and Reed (2019), where the modeling of agents expectations about the future spot exchange rate is conducted using learning algorithms and remain close to the rational expectations solution, but with deviations generated from past forecast errors. The results corroborate those found in the current body of literature, suggesting that adaptive learning can provide an explanation for the forward premium puzzle also when considering the exchange rate of emerging market currencies against the US dollar, both for the single-state model and for the two-state model. The simulations results reproduce the main empirical features found in the analyzed sample and express the importance of the monetary fundamentals persistence to explain the negative bias in the forward premium coefficient.

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