Este trabalho tem o intuito de investigar os efeitos de uma das principais barreiras atualmente impostas ao comércio internacional: o antidumping. Embora seja um instrumento legal de combate ao comércio desleal – o dumping –, a utilização do referido instrumento passou a ser mais intensa após a redução das barreiras tarifárias promovidas pelas sucessivas rodadas de negociações multilaterais e acordos preferenciais de comércio. Concomitantemente, a prática indiscriminada do antidumping passou a estar cada vez mais dissociada da existência do próprio dumping. Nesse sentido, este trabalho avalia os impactos do antidumping sob duas óticas. A primeira, ex-post, identifica os efeitos dos processos antidumping iniciados desde o início da década de 1990 pelos EUA sobre diversos produtos brasileiros, especialmente no que tange ao desempenho das importações daquele país. Para tanto, utiliza-se a metodologia de Mudança de Regime Markoviano, que permite avaliar as alterações ocorridas ao longo do tempo na série de importações, avaliando médias, variâncias e probabilidades de transição entre regimes. Os resultados encontrados indicam que as iniciações dos processos antidumping usualmente ocorrem após um longo período – entre dois e três anos – de regime de crescimento (2% a.m), passando para o regime de menor crescimento (entre -4% e -6% a.m.), entre a decisão preliminar e final do processo Em geral, pode-se dizer que os efeitos são negativos, embora não haja uma convergência para um estado absorvente de menor crescimento das importações na maioria dos casos analisados. Adicionalmente, realiza-se uma análise ex-ante, identificando possíveis impactos de uma reação antidumping por parte dos EUA sobre o Brasil, após a criação da Área de Livre Comércio das Américas (ALCA). As simulações supõem diferentes cenários, como a recomposição de tarifas (1) nos segmentos mais afetados em termos de crescimento de importações por parte dos EUA e (2) nos segmentos historicamente mais afetados pela prática antidumping por parte dos norte-americanos. A metodologia de equilíbrio geral, através do GTAP com modelo de concorrência perfeita, mostra que, em todos cenários, os benefícios totais de bem-estar são preservados. Conclui-se também que uma eventual “blitz” antidumping sobre setores que os EUA tradicionalmente aplicam o instrumento não deve afetar o Brasil tão fortemente quanto ações antidumping sobre setores cujas importações por parte dos norte-americanos cresceriam após a implementação da ALCA. / The objective of this thesis is to investigate one of the main barriers to international trade: antidumping. While a legal tool to defeat dumping, this instrument has been highly applied especially after the reduction of tariff barriers, an outcome of multilateral trade negotiations rounds and even preferential trade agreements during the last decades. Nevertheless, the indiscriminate practice of antidumping has become dissociate even from the existence of dumping itself. This study evaluates the antidumping impacts in two different instances. Firstly, it identifies the ex-post trading effects of the antidumping processes initiated since the early 90’s by USA over several Brazilian products. The methodology used is the Markov Switching Model that allows the evaluation of regime changes on USA imports from Brazil, assessing its mean, variance and transition probabilities. The results indicate that antidumping processes are initiated usually after a long time – about two or three years – of growth regime (2% monthly), changing to a lower growth regime (-2% to –6% monthly), between preliminary and final decisions. Generally, antidumping effects over Brazilian exports have been negative, even though there isn’t a convergence to an absorbent state of exports reduction in the majority of the products studied. Moreover, an ex ante evaluation is taken forward, identifying possible outcomes of an USA antidumping reaction after the Free Trade Area of the Americas (FTAA) has been created. The simulations suppose different scenarios like a surge in tariffs, offsetting the reduction carried over by the FTAA agreement. Two scenarios include the surge in tariffs (offsetting 5% and 25% of pre Alca tariffs) in sectors which imports have been raised after FTAA has been implemented; while the third one simulates a 50% tariff offset on sectors that USA usually applies antidumping measures. The general equilibrium methodology, through the application of the standard General Trade Applied Project (GTAP), demonstrates that in all scenarios the welfare benefits are persevered. The conclusion is that an antidumping blitz over sectors that traditionally are affected by USA measures shall not affect Brazil as strongly as antidumping actions over sector in which USA imports has risen after FTAA.

O presente trabalho busca identificar bull e bear markets para o mercado financeiro brasileiro, especificamente para o índice Ibovespa, através das principais metodologias existentes na literatura: regras não paramétricas e modelos de mudança de regime markoviano. A primeira abordagem foi utilizada como benchmark para comparação com melhor modelo econométrico estimado pela segunda abordagem, visto que trata-se de um método ex-post de identificação. No tange aos modelos de mudança de regime markoviano, constatou-se que permitir regimes distintos também para a variância da série contribui para a identificação dos mesmos. Desta forma, o melhor modelo obtido fora o MSARMA(2,1)-2 para a série de retornos semanais do índice Ibovespa. O modelo foi capaz de identificar os principais eventos que impactaram a economia e o mercado financeiro brasileiro no período. Além disto, o modelo se mostrou útil para a tomada de decisão, visto que a estratégia de investimento, baseada na previsão um passo à frente do estado do mercado, foi capaz de preservar o capital do investidor, gerando um melhor desempenho do que na estratégia buy-and-hold de longo prazo. / This paper seeks to identify bull and bear markets in the brazilian stock market, specifically to the time series of the Ibovespa index, through the main methodologies present in literature: identification based on rules and Markov switching models. The first method was used as a benchmark to compare with the best regime switching model, since it is an ex-post method of identification. Modelling a Markov switching model with two regimes also for the variance of the process resulted in a better identification of the markets. Thus, the best Markov switching model estimated was theMSARMA(2,1)-2 to the time series of the Ibovespa weekly returns. The model was able to identify the main events that have impacted the brazilian economy and also the stock market in the period. Furthermore, the model proved its value in decision making, since in a investment strategy, based on the models one step ahead forecast about the regime of the market, it was able to preserve investor capital, generating a better performance than the buy-and-hold strategy.

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.

Este trabalho tem o intuito de investigar os efeitos de uma das principais barreiras atualmente impostas ao comércio internacional: o antidumping. Embora seja um instrumento legal de combate ao comércio desleal – o dumping –, a utilização do referido instrumento passou a ser mais intensa após a redução das barreiras tarifárias promovidas pelas sucessivas rodadas de negociações multilaterais e acordos preferenciais de comércio. Concomitantemente, a prática indiscriminada do antidumping passou a estar cada vez mais dissociada da existência do próprio dumping. Nesse sentido, este trabalho avalia os impactos do antidumping sob duas óticas. A primeira, ex-post, identifica os efeitos dos processos antidumping iniciados desde o início da década de 1990 pelos EUA sobre diversos produtos brasileiros, especialmente no que tange ao desempenho das importações daquele país. Para tanto, utiliza-se a metodologia de Mudança de Regime Markoviano, que permite avaliar as alterações ocorridas ao longo do tempo na série de importações, avaliando médias, variâncias e probabilidades de transição entre regimes. Os resultados encontrados indicam que as iniciações dos processos antidumping usualmente ocorrem após um longo período – entre dois e três anos – de regime de crescimento (2% a.m), passando para o regime de menor crescimento (entre -4% e -6% a.m.), entre a decisão preliminar e final do processo Em geral, pode-se dizer que os efeitos são negativos, embora não haja uma convergência para um estado absorvente de menor crescimento das importações na maioria dos casos analisados. Adicionalmente, realiza-se uma análise ex-ante, identificando possíveis impactos de uma reação antidumping por parte dos EUA sobre o Brasil, após a criação da Área de Livre Comércio das Américas (ALCA). As simulações supõem diferentes cenários, como a recomposição de tarifas (1) nos segmentos mais afetados em termos de crescimento de importações por parte dos EUA e (2) nos segmentos historicamente mais afetados pela prática antidumping por parte dos norte-americanos. A metodologia de equilíbrio geral, através do GTAP com modelo de concorrência perfeita, mostra que, em todos cenários, os benefícios totais de bem-estar são preservados. Conclui-se também que uma eventual “blitz” antidumping sobre setores que os EUA tradicionalmente aplicam o instrumento não deve afetar o Brasil tão fortemente quanto ações antidumping sobre setores cujas importações por parte dos norte-americanos cresceriam após a implementação da ALCA. / The objective of this thesis is to investigate one of the main barriers to international trade: antidumping. While a legal tool to defeat dumping, this instrument has been highly applied especially after the reduction of tariff barriers, an outcome of multilateral trade negotiations rounds and even preferential trade agreements during the last decades. Nevertheless, the indiscriminate practice of antidumping has become dissociate even from the existence of dumping itself. This study evaluates the antidumping impacts in two different instances. Firstly, it identifies the ex-post trading effects of the antidumping processes initiated since the early 90’s by USA over several Brazilian products. The methodology used is the Markov Switching Model that allows the evaluation of regime changes on USA imports from Brazil, assessing its mean, variance and transition probabilities. The results indicate that antidumping processes are initiated usually after a long time – about two or three years – of growth regime (2% monthly), changing to a lower growth regime (-2% to –6% monthly), between preliminary and final decisions. Generally, antidumping effects over Brazilian exports have been negative, even though there isn’t a convergence to an absorbent state of exports reduction in the majority of the products studied. Moreover, an ex ante evaluation is taken forward, identifying possible outcomes of an USA antidumping reaction after the Free Trade Area of the Americas (FTAA) has been created. The simulations suppose different scenarios like a surge in tariffs, offsetting the reduction carried over by the FTAA agreement. Two scenarios include the surge in tariffs (offsetting 5% and 25% of pre Alca tariffs) in sectors which imports have been raised after FTAA has been implemented; while the third one simulates a 50% tariff offset on sectors that USA usually applies antidumping measures. The general equilibrium methodology, through the application of the standard General Trade Applied Project (GTAP), demonstrates that in all scenarios the welfare benefits are persevered. The conclusion is that an antidumping blitz over sectors that traditionally are affected by USA measures shall not affect Brazil as strongly as antidumping actions over sector in which USA imports has risen after FTAA.

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.

O presente trabalho busca identificar bull e bear markets para o mercado financeiro brasileiro, especificamente para o índice Ibovespa, através das principais metodologias existentes na literatura: regras não paramétricas e modelos de mudança de regime markoviano. A primeira abordagem foi utilizada como benchmark para comparação com melhor modelo econométrico estimado pela segunda abordagem, visto que trata-se de um método ex-post de identificação. No tange aos modelos de mudança de regime markoviano, constatou-se que permitir regimes distintos também para a variância da série contribui para a identificação dos mesmos. Desta forma, o melhor modelo obtido fora o MSARMA(2,1)-2 para a série de retornos semanais do índice Ibovespa. O modelo foi capaz de identificar os principais eventos que impactaram a economia e o mercado financeiro brasileiro no período. Além disto, o modelo se mostrou útil para a tomada de decisão, visto que a estratégia de investimento, baseada na previsão um passo à frente do estado do mercado, foi capaz de preservar o capital do investidor, gerando um melhor desempenho do que na estratégia buy-and-hold de longo prazo. / This paper seeks to identify bull and bear markets in the brazilian stock market, specifically to the time series of the Ibovespa index, through the main methodologies present in literature: identification based on rules and Markov switching models. The first method was used as a benchmark to compare with the best regime switching model, since it is an ex-post method of identification. Modelling a Markov switching model with two regimes also for the variance of the process resulted in a better identification of the markets. Thus, the best Markov switching model estimated was theMSARMA(2,1)-2 to the time series of the Ibovespa weekly returns. The model was able to identify the main events that have impacted the brazilian economy and also the stock market in the period. Furthermore, the model proved its value in decision making, since in a investment strategy, based on the models one step ahead forecast about the regime of the market, it was able to preserve investor capital, generating a better performance than the buy-and-hold strategy.

Submitted by Pedro Nielsen Rotta (pedro.rotta@gvmail.br) on 2013-01-17T01:23:43Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_MPE_Pedro_Nielsen_Rotta.pdf: 1289831 bytes, checksum: e326f8c88be4c40b8581a8dd53dc83a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Eliene Soares da Silva (eliene.silva@fgv.br) on 2013-01-17T15:46:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_MPE_Pedro_Nielsen_Rotta.pdf: 1289831 bytes, checksum: e326f8c88be4c40b8581a8dd53dc83a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-17T16:11:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_MPE_Pedro_Nielsen_Rotta.pdf: 1289831 bytes, checksum: e326f8c88be4c40b8581a8dd53dc83a3 (MD5) Previous issue date: 2012-12-18 / Nas últimas décadas, a análise dos padrões de propagação internacional de eventos financeiros se tornou o tema de grande parte dos estudos acadêmicos focados em modelos de volatilidade multivariados. Diante deste contexto, objetivo central do presente estudo é avaliar o fenômeno de contágio financeiro entre retornos de índices de Bolsas de Valores de diferentes países a partir de uma abordagem econométrica, apresentada originalmente em Pelletier (2006), sobre a denominação de Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). Tal metodologia envolve a combinação do Modelo de Correlação Condicional Constante (CCC) proposto por Bollerslev (1990) com o Modelo de Mudança de Regime de Markov sugerido por Hamilton e Susmel (1994). Foi feita uma modificação no modelo original RSDC, a introdução do modelo GJR-GARCH formulado em Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), na equação das variâncias condicionais individuais das séries para permitir capturar os efeitos assimétricos na volatilidade. A base de dados foi construída com as séries diárias de fechamento dos índices das Bolsas de Valores dos Estados Unidos (SP500), Reino Unido (FTSE100), Brasil (IBOVESPA) e Coréia do Sul (KOSPI) para o período de 02/01/2003 até 20/09/2012. Ao longo do trabalho a metodologia utilizada foi confrontada com outras mais difundidos na literatura, e o modelo RSDC com dois regimes foi definido como o mais apropriado para a amostra selecionada. O conjunto de resultados encontrados fornecem evidências a favor da existência de contágio financeiro entre os mercados dos quatro países considerando a definição de contágio financeiro do Banco Mundial denominada de 'muito restritiva'. Tal conclusão deve ser avaliada com cautela considerando a extensa diversidade de definições de contágio existentes na literatura. / Over the last decades, the analysis of the transmissions of international financial events has become the subject of many academic studies focused on multivariate volatility models volatility. The goal of this study is to evaluate the financial contagion between stock market returns. The econometric approach employed was originally presented by Pelletier (2006), named Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). This methodology involves the combination of Constant Conditional Correlation Model (CCC) proposed by Bollerslev (1990) with Markov Regime Switching Model suggested by Hamilton and Susmel (1994). A modification was made in the original model RSDC, the introduction of the GJR-GARCH Glosten model formulated in Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), on the equation of the conditional univariate variances to allow asymmetric effects in volatility be captured. The database was built with the series of daily closing stock market indices in the United States (SP500), United Kingdom (FTSE100), Brazil (IBOVESPA) and South Korea (KOSPI) for the period from 02/01/2003 to 20/09/2012. Throughout the work the methodology was compared with others most widespread in the literature, and the model RSDC with two regimes was defined as the most appropriate for the selected sample. The set of results provide evidence for the existence of financial contagion between markets of the four countries considering the definition of financial contagion from the World Bank called 'very restrictive'. Such a conclusion should be evaluated carefully considering the wide diversity of definitions of contagion in the literature.

The valuation of weather derivatives is greatly dependent on accurate modeling and forecasting of the underlying temperature indices. The complexity and uncertainty in such modeling has led to several temperature processes being developed for the Monte Carlo simulation of daily average temperatures. In this report, we aim to compare the results of two recently developed models by Gyamerah et al. (2018) and Evarest, Berntsson, Singull, and Yang (2018). The paper gives a thorough introduction to option theory, Lévy and Wiener processes, and generalized hyperbolic distributions frequently used in temperature modeling. Implementations of maximum likelihood estimation and the expectation-maximization algorithm with Kim's smoothed transition probabilities are used to fit the Lévy process distributions and both models' parameters, respectively. Later, the use of both models is considered for the pricing of European HDD and CDD options by Monte Carlo simulation. The evaluation shows a tendency toward the shifted temperature regime over the base regime, in contrast to the two articles, when evaluated for three data sets. Simulation is successfully demonstrated for the model of Evarest, however Gyamerah's model was unable to be replicated. This is concluded to be due to the two articles containing several incorrect derivations, why the thesis is left unanswered and the articles' conclusions are questioned. We end by proposing further validation of the two models and summarize the alterations required for a correct implementation.

This doctoral dissertation proposes methodologies which, from a linear or a non-linear approach, accommodate to the information flow and can deal with a large amount of data. The empirical application of the proposed methodologies contributes to answer some of the questions that have emerged or that it has potentiated after the 2008 global crisis. Thus, essential aspects of the macroeconomic analysis are studied, like the identification and forecast of business cycles turning points, the business cycles interactions between countries or the development of tools able to forecast the evolution of key economic indicators based on new data sources, like those which emerge from search engines.

Partant du constat d’une faible connaissance et d’une utilisation encore limitée des données climatiques en économie du développement, cette thèse propose une exploitation originale à la fois macroéconomique et microéconomique des données climatiques. Elle répond à un double objectif consistant d’une part, à enrichir les connaissances concernant les données climatiques en fournissant une nouvelle base de données mondiale directement exploitable par les économistes, d’autre part, à en proposer des exploitations variées et à différentes échelles de l’économie. La première partie propose une utilisation macroéconomique des données climatiques. Elle doit permettre une meilleure appréhension des données climatiques mondiales, afin d’améliorer des connaissances sur les caractéristiques du changement climatique d’un point de vue économique. Le chapitre 1 produit une base de données climatiques disponible pour près de 200 pays au niveau mensuel pour la période 1900-2008. S’appuyant sur ce premier travail, le chapitre 2 propose une utilisation originale de la base en construisant un indicateur de vulnérabilité physique au changement climatique pouvant servir d’outil pour guider l’allocation de l’aide à l’adaptation au changement climatique. La seconde partie de cette thèse est constituée de deux études microéconomiques dont le but est d’analyser les réactions des agents face à un choc climatique. Dans ces deux chapitres, les données pluviométriques pallient le manque de données concernant la production agricole. Au niveau du ménage agricole d’abord, le chapitre 3 s’intéresse aux conséquences d’un épisode de baisse de la pluviométrie sur l’état nutritionnel des enfants de moins de cinq ans et révèle que les ménages ruraux n’ont pas la capacité d’assurer ou d’absorber ces chocs climatiques. Au niveau d’un marché céréalier ensuite, le chapitre 4 s’attache à étudier la réaction des prix face à un choc pluviométrique et met en évidence la présence d’une spéculation, particulièrement sur des marchés mal intégrés et de petite taille. / Acknowledging a limited knowledge and use of climate data in development economics, this thesis proposes a new perspective on the use of both macroeconomic and microeconomic climate data. This thesis has a two-Fold objective: to deepen knowledge on climate data through the production of a new global database directly exploitable by economists, and to propose several applications of this database at different economic scales. The first part focuses on the macroeconomic aspect of the climate data. Its aim is to empower researchers with a deeper understanding of global climate data and to increase economic knowledge on the characteristics of climate change. Chapter 1 contains a climate database available monthly over the 1900-2008 period for nearly 200 countries. Based on this initial work, Chapter 2 proposes an original use of the database with the construction of a physical indicator of vulnerability to climate change, a tool which can be used as a basis for the allocation of aid for climate change adaptation. The second part of this thesis is composed of two microeconomic studies whose aim is to analyse the behaviour of agents facing a rainfall shock. In those two chapters, rainfall data is used to compensate for the lack of data on agricultural production. At the household level, Chapter 3 focuses on the implications of an episode of reduced rainfall on the nutritional status of children under five years old. It shows that rural households do not have the capacity to provide for or absorb climate shocks. At the grain market level, Chapter 4 studies the response of prices to a shock front rainfall. It reveals the presence of speculation, especially in small and poorly integrated markets.