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Política cambial com dívida indexada em moeda estrangeira no Brasil, 1995-2004Turolla, Frederico Araujo 20 September 2005 (has links)
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Previous issue date: 2005-09-20T00:00:00Z / This thesis discusses the Brazilian public sector’s currency-linked domestic debt between 1995 and 2004. It argues that the reasons of that debt are not to be found in the goals of optimal debt composition, but rather among the exchange rate policy objectives. The Mexican Tesobonos case offers insights for the Brazilian case, highlighting three major differences, namely the average term of the bonds; the stronger concentration of Mexican debt in international markets; and the importance of non-residents as holders. The Brazilian case was presented in historical perspective, starting with the introduction of the ORTN with dollar-indexation clause by the end of the 60’s. It attempted to follow the development of the Brazilian currency-linked domestic debt from the 60’s onwards. Taking into account that the objectives of that policy instrument are more related to exchange rate policy it was presented a brief survey of the literature on the short-term determinants of the exchange rate, starting with Meese and Rogoff (1983), which had introduced the idea that a random walk is a better forecast to exchange rate than any other model based on macroeconomic fundamentals. It is also presented a review of the literature on foreign exchange intervention, which offers plenty of works devoted on developed countries and scarce contributions on emerging countries. The offering of currency-linked domestic bonds is treated as foreign exchange intervention, in search for its effects on the exchange rate level and volatility. The econometric exercise built a database of the stock of currency-linked domestic on a daily basis, through aggregation of primary auctions of bonds and swaps over the period between 1991 and 2004. The exercise estimated the impact of such debt over foreign currency prices in two periods, namely the administered regime (1995-1999) and the floating period (1999-2004). It was used a Vector Error Correction Model (VECM). Estimated elasticities showed a possible simultaneity bias, which was detected through a Granger causality test. The latter provided evidence of a feedback-type bi-directional causality. Estimations are subject to heteroskedasticity, which was corrected through GARCH modeling. This test showed that the elasticity of the exchange rate with respect to intervention with currency-linked domestic debt was -0.17 in the administered regime and 2.15 in the floating regime. / Esta tese discute a dívida cambial doméstica do setor público brasileiro entre 1995 e 2004. Argumenta-se que a origem dessa dívida não está relacionada à busca de uma composição ótima da dívida pública, mas sim a objetivos de política cambial. O caso dos tesobonos mexicanos é analisado como precedente para o caso brasileiro, ressaltando-se três peculiaridades: o prazo médio dos títulos cambiais; a concentração da dívida pública mexicana no mercado internacional; e a importância dos não-residentes entre os detentores. O caso brasileiro foi apresentado a partir de uma perspectiva histórica, desde a introdução das ORTN com cláusula de correção cambial, no fim dos anos sessenta. Foi realizada uma tentativa de reconstrução da trajetória da dívida mobiliária cambial até o período recente. Levando-se em consideração que os objetivos desse instrumento estão concentrados na política cambial, foi feita uma breve resenha da literatura sobre os determinantes da taxa de câmbio, começando por Meese e Rogoff (1983), que introduziram a idéia de que um passeio aleatório é melhor previsor do câmbio que os modelos baseados em fundamentos macroeconômicos. É feita também uma breve revisão da literatura sobre intervenção no câmbio, que é farta em trabalhos para países desenvolvidos e escassa no que se refere aos países emergentes. A colocação de títulos indexados ao câmbio é tratada como intervenção, avaliando-se seus efeitos sobre a taxa de câmbio e sua volatilidade. No exercício econométrico, foi construída uma base de dados diários de endividamento cambial doméstico, através da agregação dos leilões primários de títulos e de swaps emitidos entre 1991 e 2004. O impacto da dívida cambial sobre o câmbio foi estimado, para os períodos de câmbio administrado (1995-1999) e de câmbio flutuante (1999-2004), através de um Modelo Vetorial de Correção de Erro (VECM). As elasticidades estimadas apresentaram uma possível ocorrência de simultaneidade, que foi detectada através de um teste de causalidade de Granger. Esse teste revelou uma causação bi-direcional de tipo feedback. As estimações estão sujeitas a heterocedasticidade, que foi corrigida através da estimação de um GARCH. Este revelou que a elasticidade do câmbio em relação à intervenção com dívida cambial é de -0,17 no câmbio administrado e de -2,15 no câmbio flutuante.
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Modelando o prêmio pelo risco cambial no Brasil através de modelos GARCH-M: o mercado forward reflete a visão dos economistas?Iuamoto, Rogério Iwao 02 February 2009 (has links)
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Previous issue date: 2009-02-02T00:00:00Z / O presente estudo demonstra que o mercado brasileiro cambial de forward reflete adequadamente a visão dos economistas – obtida junto a pesquisas de mercado realizadas periodicamente pelo Banco Central do Brasil – quando se modela o prêmio pelo risco cambial através de modelos auto-regressivos condicionais generalizados de heteroscedasticidade na Média (GARCH-M).
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Alocação dinâmica ótima com momentos de ordem superior para a estratégia de carry tradeOliveira, Pablo Frisanco 30 January 2012 (has links)
Submitted by Pablo F. Oliveira (pablo.perque@gmail.com) on 2012-02-29T12:36:59Z
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Previous issue date: 2012-01-30 / The aim of the present work is verify if, when the higher moments (skewness and kurtosis) are taken in consideration for carry trade portfolio allocation optimization, an investor can be better off than the traditional allocation, which prioritizes only the first two moments (mean and variance). The hypothesis of the research is that a carry trade currency exhibits non-Normal returns distribution, and its higher moments have a dynamic which can be modeled by GARCH-type model, in this specific case IC-GARCHSK. This model consists of one equation to each of the independent components’ conditional moments, named the returns, variance, the skewness, and the kurtosis. Another hypothesis is that a CARA (constant absolute risk aversion) utility function investor can have its function approximated by 4th order Taylor expansion. The work’s strategy is modelling the dynamics of the daily log-returns series’ moments of some carry trade currencies using the model above and dynamically estimate the optimal allocation which maximizes the investor’s expected utility function. The results show that the investor can benefit from taking in consideration the series’ higher moments, once this portfolio exhibited smaller opportunity cost than one that uses only mean and variance as criteria. / O objetivo do presente trabalho é verificar se, ao levar-se em consideração momentos de ordem superior (assimetria e curtose) na alocação de uma carteira de carry trade, há ganhos em relação à alocação tradicional que prioriza somente os dois primeiros momentos (média e variância). A hipótese da pesquisa é que moedas de carry trade apresentam retornos com distribuição não-Normal, e os momentos de ordem superior desta têm uma dinâmica, a qual pode ser modelada através de um modelo da família GARCH, neste caso IC-GARCHSK. Este modelo consiste em uma equação para cada momento condicional dos componentes independentes, explicitamente: o retorno, a variância, a assimetria, e a curtose. Outra hipótese é que um investidor com uma função utilidade do tipo CARA (constant absolute risk aversion), pode tê-la aproximada por uma expansão de Taylor de 4ª ordem. A estratégia do trabalho é modelar a dinâmica dos momentos da série dos logartimos neperianos dos retornos diários de algumas moedas de carry trade através do modelo IC-GARCHSK, e estimar a alocação ótima da carteira dinamicamente, de tal forma que se maximize a função utilidade do investidor. Os resultados mostram que há ganhos sim, ao levar-se em consideração os momentos de ordem superior, uma vez que o custo de oportunidade desta foi menor que o de uma carteira construída somente utilizando como critérios média e variância.
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Estimação de volatilidade em séries financeiras : modelos aditivos semi-paramétricos e GARCHSantos, Douglas Gomes dos January 2008 (has links)
A estimação e previsão da volatilidade de ativos são de suma importância para os mercados financeiros. Temas como risco e incerteza na teoria econômica moderna incentivaram a procura por métodos capazes de modelar uma variância condicional que evolui ao longo do tempo. O objetivo principal desta dissertação é comparar alguns métodos de regressão global e local quanto à extração da volatilidade dos índices Ibovespa e Standard and Poor´s 500. Para isto, são realizadas estimações e previsões com os modelos GARCH paramétricos e com os modelos aditivos semi-paramétricos. Os primeiros, tradicionalmente utilizados na estimação de segundos momentos condicionais, têm sua capacidade sugerida em diversos artigos. Os segundos provêm alta flexibilidade e descrições visualmente informativas das relações entre as variáveis, tais como assimetrias e não linearidades. Sendo assim, testar o desempenho dos últimos frente às estruturas paramétricas consagradas apresenta-se como uma investigação apropriada. A realização das comparações ocorre em períodos selecionados de alta volatilidade no mercado financeiro internacional (crises), sendo a performance dos modelos medida dentro e fora da amostra. Os resultados encontrados sugerem a capacidade dos modelos semi-paramétricos em estimar e prever a volatilidade dos retornos dos índices nos momentos analisados. / Volatility estimation and forecasting are very important matters for the financial markets. Themes like risk and uncertainty in modern economic theory have encouraged the search for methods that allow for the modeling of time varying variances. The main objective of this dissertation is to compare global and local regressions in terms of their capacity to extract the volatility of Ibovespa and Standard and Poor 500 indexes. To achieve this aim, parametric GARCH and semiparametric additive models estimation and forecasting are performed. The first ones, traditionally applied in the estimation of conditional second moments, have their capacity suggested in many papers. The second ones provide high flexibility and visually informative descriptions of the relationships between the variables, like asymmetries and nonlinearities. Therefore, testing the last ones´ performance against the acknowledged parametric structures is an appropriate investigation. Comparisons are made in selected periods of high volatility in the international financial market (crisis), measuring the models´ performance inside and outside sample. The results that were found suggest the capacity of semiparametric models to estimate and forecast the Indexes returns´ volatility at the analyzed moments.
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Ensaios em modelagem de dependência em séries financeiras multivariadas utilizando cópulasTófoli, Paula Virgínia January 2013 (has links)
O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.
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Estimação de volatilidade em séries financeiras : modelos aditivos semi-paramétricos e GARCHSantos, Douglas Gomes dos January 2008 (has links)
A estimação e previsão da volatilidade de ativos são de suma importância para os mercados financeiros. Temas como risco e incerteza na teoria econômica moderna incentivaram a procura por métodos capazes de modelar uma variância condicional que evolui ao longo do tempo. O objetivo principal desta dissertação é comparar alguns métodos de regressão global e local quanto à extração da volatilidade dos índices Ibovespa e Standard and Poor´s 500. Para isto, são realizadas estimações e previsões com os modelos GARCH paramétricos e com os modelos aditivos semi-paramétricos. Os primeiros, tradicionalmente utilizados na estimação de segundos momentos condicionais, têm sua capacidade sugerida em diversos artigos. Os segundos provêm alta flexibilidade e descrições visualmente informativas das relações entre as variáveis, tais como assimetrias e não linearidades. Sendo assim, testar o desempenho dos últimos frente às estruturas paramétricas consagradas apresenta-se como uma investigação apropriada. A realização das comparações ocorre em períodos selecionados de alta volatilidade no mercado financeiro internacional (crises), sendo a performance dos modelos medida dentro e fora da amostra. Os resultados encontrados sugerem a capacidade dos modelos semi-paramétricos em estimar e prever a volatilidade dos retornos dos índices nos momentos analisados. / Volatility estimation and forecasting are very important matters for the financial markets. Themes like risk and uncertainty in modern economic theory have encouraged the search for methods that allow for the modeling of time varying variances. The main objective of this dissertation is to compare global and local regressions in terms of their capacity to extract the volatility of Ibovespa and Standard and Poor 500 indexes. To achieve this aim, parametric GARCH and semiparametric additive models estimation and forecasting are performed. The first ones, traditionally applied in the estimation of conditional second moments, have their capacity suggested in many papers. The second ones provide high flexibility and visually informative descriptions of the relationships between the variables, like asymmetries and nonlinearities. Therefore, testing the last ones´ performance against the acknowledged parametric structures is an appropriate investigation. Comparisons are made in selected periods of high volatility in the international financial market (crisis), measuring the models´ performance inside and outside sample. The results that were found suggest the capacity of semiparametric models to estimate and forecast the Indexes returns´ volatility at the analyzed moments.
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Grau de investimento em economias emergentes e suas consequências sobre a volatilidade em bolsa de valores : os casos do México, Chile, Rússia, Índia e Coréia do SulCavalcante, Bruno Maia January 2009 (has links)
A elevação de economias emergentes ao status de Grau de Investimento (GI) atesta que o país premiado seja seguro para o investimento, ou seja, que a disposição e capacidade do governo central de honrar os seus compromissos financeiros são elevadas. O objetivo central desta pesquisa é o de testar a hipótese de que a elevação de economias emergentes a Grau de Investimento, por agências de avaliação de rating, tem como consequência a mitigação de volatilidade em bolsa de valores no médio e no longo prazo. Para tanto, foi selecionado um grupo representativo de economias emergentes que já receberam o status de GI – México, Chile, Rússia, Índia e Coréia do Sul – e foram modeladas as séries de retornos dos principais índices de bolsa de valores das economias amostradas, fazendo uso de modelos da família GARCH. Desta forma, foi possível avaliar o comportamento da volatilidade condicional dos retornos de cada índice no médio e longo prazo. Os resultados obtidos validam em parte a hipótese levantada. Ou seja, foi verificado que todas as cinco economias amostradas apresentaram mitigação da volatilidade em bolsa de valores, no médio prazo, após a primeira elevação a GI. No longo prazo, no entanto, apenas o México, o Chile e a Rússia apresentaram persistência de mitigação de volatilidade em bolsa. Na Índia e na Coréia do Sul, por outro lado, houve reversão do movimento de mitigação de volatilidade, observado no médio prazo, havendo aumento no longo prazo. Ao avaliar o histórico de rating soberano dos países estudados, foi constatado que aqueles que tiveram rebaixamento de nota após o primeiro registro de GI – Índia e Coréia do Sul – somente apresentaram mitigação de volatilidade em bolsa no médio prazo, não tendo esse movimento se prolongado no longo prazo. / The upgrade of emerging markets to the status of Investment Grade country attest that the upgraded country is safe for investment, which means that the willingness and capacity of central government to honor its financial obligations are high. The main objective of this research is to test the hypothesis that emerging countries that have their sovereign rating upgraded to Investment Grade, by rating agencies, have as consequence mitigations of stock marker volatility in the medium and long run. A set of five representative emerging countries that received Investment Grade status in the past was selected – Mexico, Chile, Russia, India and South Korea – and, using GARCH family models, their main sock market index returns were modeled. So it was possible to asses the medium and long run behavior of conditional volatility of returns for every country selected. The result was that all the five economies had volatility mitigation in the medium run after the first Investment Grade status was granted. However, only Mexico, Chile and Russia had stock market volatility mitigation in the long run. India and Korea reverted volatility mitigation movement and showed gain of volatility in the long run. Assessing the sovereign rating historic of the five countries it was noticed that the countries that suffered rating downgrade after the first Investment Grade elevation – India and Korea – had stock market volatility growth in the long run.
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Ensaios em modelagem de dependência em séries financeiras multivariadas utilizando cópulasTófoli, Paula Virgínia January 2013 (has links)
O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.
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Os efeitos da dinâmica cambial sobre os ganhos de arbitragem com ACCs e ativos domésticosBasile, Piero Bernardo January 2006 (has links)
A verificação de uma trajetória de valorização do câmbio ao longo de 2004 e 2005, que diminui a competitividade do produto brasileiro e a rentabilidade do setor exportador, ressaltou a importância das operações com adiantamentos de contratos de câmbio (ACCs) como meio de driblar os percalços de um câmbio adverso e manter a atratividade, em termos de lucratividade, da atividade exportadora. Este trabalho, então, busca aumentar o conjunto de informações dos exportadores que vislumbram a possibilidade de realizar operações de arbitragem com ACCs, analisando mais detalhadamente os fatores que determinam os resultados das operações com ACCs e verificando o papel da dinâmica cambial sobre esses ganhos. Para tal, são utilizados modelos econométricos de variância condicionada auto-regressiva (ARCH), cujos resultados sinalizam uma relação significativa e positiva entre volatilidade do câmbio e maiores margens de retorno na arbitragem com ACCs. / The appreciation path described by the exchange rate along 2004 and 2005, which reduced the Brazilian product competitiveness and the exportations profitability, showed the anticipation of exchange rate contracts (ACCs) importance as a way to overcome an adverse exchange rate and maintain the attractiveness of the exportation activity. Afterward, we try to increase the set of information of the exporters that look forward an ACC arbitrage operation possibility, analyzing more carefully the issues that determine their results and verifying the exchange rate dynamics role in those gains. Indeed, employing auto regressive conditioned heteroscedasticity (ARCH) econometric models, the results point out a significant and positive relationship between exchange rate volatility and larger ACC arbitrage returns.
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Grau de investimento em economias emergentes e suas consequências sobre a volatilidade em bolsa de valores : os casos do México, Chile, Rússia, Índia e Coréia do SulCavalcante, Bruno Maia January 2009 (has links)
A elevação de economias emergentes ao status de Grau de Investimento (GI) atesta que o país premiado seja seguro para o investimento, ou seja, que a disposição e capacidade do governo central de honrar os seus compromissos financeiros são elevadas. O objetivo central desta pesquisa é o de testar a hipótese de que a elevação de economias emergentes a Grau de Investimento, por agências de avaliação de rating, tem como consequência a mitigação de volatilidade em bolsa de valores no médio e no longo prazo. Para tanto, foi selecionado um grupo representativo de economias emergentes que já receberam o status de GI – México, Chile, Rússia, Índia e Coréia do Sul – e foram modeladas as séries de retornos dos principais índices de bolsa de valores das economias amostradas, fazendo uso de modelos da família GARCH. Desta forma, foi possível avaliar o comportamento da volatilidade condicional dos retornos de cada índice no médio e longo prazo. Os resultados obtidos validam em parte a hipótese levantada. Ou seja, foi verificado que todas as cinco economias amostradas apresentaram mitigação da volatilidade em bolsa de valores, no médio prazo, após a primeira elevação a GI. No longo prazo, no entanto, apenas o México, o Chile e a Rússia apresentaram persistência de mitigação de volatilidade em bolsa. Na Índia e na Coréia do Sul, por outro lado, houve reversão do movimento de mitigação de volatilidade, observado no médio prazo, havendo aumento no longo prazo. Ao avaliar o histórico de rating soberano dos países estudados, foi constatado que aqueles que tiveram rebaixamento de nota após o primeiro registro de GI – Índia e Coréia do Sul – somente apresentaram mitigação de volatilidade em bolsa no médio prazo, não tendo esse movimento se prolongado no longo prazo. / The upgrade of emerging markets to the status of Investment Grade country attest that the upgraded country is safe for investment, which means that the willingness and capacity of central government to honor its financial obligations are high. The main objective of this research is to test the hypothesis that emerging countries that have their sovereign rating upgraded to Investment Grade, by rating agencies, have as consequence mitigations of stock marker volatility in the medium and long run. A set of five representative emerging countries that received Investment Grade status in the past was selected – Mexico, Chile, Russia, India and South Korea – and, using GARCH family models, their main sock market index returns were modeled. So it was possible to asses the medium and long run behavior of conditional volatility of returns for every country selected. The result was that all the five economies had volatility mitigation in the medium run after the first Investment Grade status was granted. However, only Mexico, Chile and Russia had stock market volatility mitigation in the long run. India and Korea reverted volatility mitigation movement and showed gain of volatility in the long run. Assessing the sovereign rating historic of the five countries it was noticed that the countries that suffered rating downgrade after the first Investment Grade elevation – India and Korea – had stock market volatility growth in the long run.
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