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Determinantes macroeconômicos da estrutura a termo da taxa de jurosReis, Yuri Azevedo Pinto dos 28 January 2014 (has links)
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Att.
Suzi 3799-7876
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Previous issue date: 2014-01-28 / Este trabalho propõe a implementação de um modelo de três fatores em que os movimentos da Estrutura a Termo da Taxa de Juros são determinados por variáveis macroeconômicas observáveis. Desenvolvi o estudo com base na metodologia elaborada por Huse (2007), que propôs um novo modelo baseado nos estudos de Nelson e Siegel (1987) e Diebold e Li (2006). Os fatores utilizados foram: taxa de câmbio em reais por dólar, expectativa da taxa de inflação para daqui a doze meses, spread do Credit Default Swap com maturidade de cinco anos, taxa de desemprego, índice de commodities e expectativa da taxa SELIC para o final do ano corrente. O modelo foi capaz de explicar 94% das mudanças na estrutura a termo da taxa de juros. Aumentos na taxa de câmbio, na expectativa de taxa de inflação, no spread do Credit Default Swap, na taxa de desemprego e na expectativa da taxa SELIC estão diretamente relacionadas com aumento na curva de juros com zero cupom. Variações no preço das commodities estão inversamente relacionadas com variações na Estrutura a Termo da Taxa de Juros. / This paper proposes a three-factor model of the term structure whose dynamics is determined by observable macroeconomic variables. I developed the study based on the Huse (2007) methodology, who proposes a new model based on Nelson and Siegel (1987) and Diebold and Li (2006) studies. The macroeconomic factors used were: exchange rate in real per dollar, expected inflation rate for twelve months, the Credit Default Swap spread, unemployment rate, commodity index and expected SELIC rate for the end of the year. The model was able to explain 94% of the changes in the yield curve. Increases in exchange rate, in expected inflation rate, in Credit Default Swap spread, in unemployment rate and in the expected SELIC rate are directly related to an increase in the yield curve. However, positive changes in commodity prices are inversely related to increases in the term structure of interest rate.
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Análise de estilo e desempenho de fundos multimercado no BrasilLima, Paulo Tarso Fleury 26 February 2014 (has links)
Submitted by Paulo de Tarso Fleury de Lima (paulo.fleury@hotmail.com) on 2014-03-25T18:53:55Z
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Previous issue date: 2014-02-26 / O principal objetivo desta dissertação é avaliar se o modelo de Comer identifica adequadamente a composição das carteiras dos fundos multimercados brasileiros. Ao confirmar sua eficiência, o modelo foi utilizado para avaliar se os fundos estão seguindo a política de investimento de acordo com sua classificação ANBIMA. Comparou-se o resultado do modelo, a classificação dos fundos na ANBIMA, e a alocação efetiva dos gestores, através da divulgação das carteiras na CVM. A comparação destes três fatores nos permite inferir a qualidade do modelo e o enquadramento do fundo. A hipótese central da pesquisa consiste em verificar se o modelo multifatorial de análise de estilo baseado em retorno desenvolvido por Comer é eficiente em sua aplicação no mercado de fundos multimercados brasileiro. Verificar ainda se os fundos da amostra estão enquadrados de acordo com sua classificação perante a ANBIMA. Este estudo usou a base de dados da Economática para obter uma amostra de fundos de investimento multimercado e testar a hipótese colocada. As regressões foram estimadas semanalmente no período de julho de 2007 até junho de 2012. Os resultados geraram as seguintes conclusões: 1) O modelo de análise de estilo dos fundos com base em seus retornos para fundos multimercados é eficiente para o Brasil, passando pelos testes de robustez nele aplicado. Confirmando assim, esta técnica como mais uma ferramenta de suporte ao investidor para alocar seu dinheiro. 2) A relação entre modelo, classificação ANBIMA e ativos da carteira.
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Análise de performance de fundos de investimento multimercado no BrasilBragança, Maria Manuela de Orleans e 25 May 2015 (has links)
Submitted by Maria Manuela de Orleans e Bragança (manubraganca@gmail.com) on 2015-07-22T20:40:40Z
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Previous issue date: 2015-05-25 / This work aims to verify if brazilian Hedge Funds generate significant positive alphas, that is, if managers have skill and contribute positively to the return of their funds during the period 2003 through 2013. To find the alphas, we estimate a sevenfactor model based, mainly, on the work of Edwards and Caglayan (2001), including an iliquidity factor to the model. We found that, on average, these funds earn negative alphas. However, despite the fact that the percentage of funds with positive alpha is low, their magnitude is significant. The results differ widely by Anbima classification and by sample. We also verify if there is performance persistence over time by using a non-parametric model based on contingency tables. We did not find evidence of persistence, not even when the funds were separated by classification. / O objetivo deste trabalho é verificar se os fundos de investimento Multimercado no Brasil geram alphas significativamente positivos, ou seja, se os gestores possuem habilidade e contribuem positivamente para o retorno de seus fundos. Para calcular o alpha dos fundos, foi utilizado um modelo com sete fatores, baseado, principalmente, em Edwards e Caglayan (2001), com a inclusão do fator de iliquidez de uma ação. O período analisado vai de 2003 a 2013. Encontramos que, em média, os fundos multimercado geram alpha negativo. Porém, apesar de o percentual dos que geram interceptos positivos ser baixo, a magnitude dos mesmos é expressiva. Os resultados diferem bastante por classificação Anbima e por base de dados utilizada. Verifica-se também se a performance desses fundos é persistente através de um modelo não-paramétrico baseado em tabelas de contingência. Não encontramos evidências de persistência, nem quando separamos os fundos por classificação.
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[en] FORECASTING IN HIGH-DIMENSION: INFLATION AND OTHER ECONOMIC VARIABLES / [pt] PREVISÃO EM ALTA DIMENSÃO: INFLAÇÃO E OUTRAS VARIÁVEIS ECONÔMICASGABRIEL FILIPE RODRIGUES VASCONCELOS 26 September 2018 (has links)
[pt] Esta tese é composta de quatro artigos e um pacote de R. Todos os artigos têm como foco previsão de variáveis econômicas em alta dimensão. O primeiro artigo mostra que modelos LASSO são muito precisos para prever a inflação brasileira em horizontes curtos de previsão. O segundo artigo utiliza vários métodos de Machine Learning para prever um grupo de variáveis macroeconomicas americanas. Os resultados mostram que uma adaptação no LASSO melhora as previsões com um alto custo computacional. O terceiro artigo também trata da previsão da inflação brasileira, mas em tempo real. Os principais resultados mostram que uma combinação de modelos de Machine Learning é mais precisa do que a previsão do especialista (FOCUS). Finalmente, o último artigo trata da previsão da inflação americana utilizando um grande conjunto de modelos. O modelo vencedor é o Random Forest, que levanta a questão da não-linearidade na inflação americana. Os resultados mostram que tanto a não-linearidade quanto a seleção de variáveis são importantes para os bons resultados do Random Forest. / [en] This thesis is made of four articles and an R package. The articles are all focused on forecasting economic variables on high-dimension. The first article shows that LASSO models are very accurate to forecast the Brazilian inflation in small horizons. The second article uses several Machine Learning models to forecast a set o US macroeconomic variables. The results show that a small adaptation in the LASSO improves the forecasts but with high computational costs. The third article is also on forecasting the Brazilian inflation, but in real-time. The main results show that a combination of Machine Learning models is more accurate than the FOCUS specialist forecasts. Finally, the last article is about forecasting the US inflation using a very large set of models. The winning model is the Random Forest, which opens the discussion of nonlinearity in the US inflation. The results show that both nonlinearity and variable selection are important features for the
Random Forest performance.
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[en] CONTRIBUTIONS TO THE ECONOMETRICS OF COUNTERFACTUAL ANALYSIS / [pt] CONTRIBUIÇÕES PARA A ECONOMETRIA DE ANÁLISE CONTRAFACTUALRICARDO PEREIRA MASINI 10 July 2017 (has links)
[pt] Esta tese é composta por três capítulos que abordam a econometria de análise contrafactual. No primeiro capítulo, propomos uma nova metodologia para estimar efeitos causais de uma intervenção que ocorre em apenas uma unidade e não há um grupo de controle disponível. Esta metodologia, a qual chamamos de contrafactual artificial (ArCo na sigla em inglês), consiste em dois estágios: no primeiro um contrafactual é estimado através de conjuntos de alta dimensão de variáveis das unidades não tratadas, usando métodos de regularização como LASSO. No segundo estágio, estimamos o efeito médio da intervenção através de um estimador consistente e assintoticamente normal. Além disso, nossos resultados são válidos uniformemente para um grande classe the distribuições. Como uma ilustração empírica da metodologia proposta, avaliamos o efeito de um programa antievasão fiscal. No segundo capítulo, investigamos as consequências de aplicar análises contrafactuais quando a amostra é gerada por processos integrados de ordem um. Concluímos que, na ausência de uma relação de cointegração (caso espúrio), o estimador da intervenção diverge, resultando na rejeição da hipótese de efeito nulo em ambos os casos, ou seja, com ou sem intervenção. Já no caso onde ao menos uma relação de cointegração exista, obtivemos um estimador consistente, embora, com uma distribuição limite não usual. Como recomendação final, sugerimos trabalhar com os dados em primeira diferença para evitar resultados espúrios sempre que haja possibilidade de processos integrados. Finalmente, no último capítulo, estendemos a metodologia ArCo para o caso de estimação de efeitos quantílicos condicionais. Derivamos uma estatística de teste assintoticamente normal para inferência, além de um teste distribucional. O procedimento é, então, adotado em um exercício empírico com o intuito de investigar os efeitos do retorno de ações após uma mudança do regime de governança corporativa. / [en] This thesis is composed of three chapters concerning the econometrics of counterfactual analysis. In the first one, we consider a new, exible and easy-to-implement methodology to estimate causal effects of an intervention on a single treated unit when no control group is readily available, which we called Artificial Counterfactual (ArCo). We propose a two-step approach where in the first stage a counterfactual is estimated from a largedimensional set of variables from a pool of untreated units using shrinkage methods, such as the Least Absolute Shrinkage Operator (LASSO). In the second stage, we estimate the average intervention effect on a vector of variables, which is consistent and asymptotically normal. Moreover, our results are valid uniformly over a wide class of probability laws. As an empirical illustration of the proposed methodology, we evaluate the effects on in ation of an anti tax evasion program. In the second chapter, we investigate the consequences of applying counterfactual analysis when the data are formed by integrated processes of order one. We find that without a cointegration relation (spurious case) the intervention estimator diverges, resulting in the rejection of the hypothesis of no intervention effect regardless of its existence. Whereas, for the case when at least one cointegration relation exists, we have a square root T-consistent estimator for the intervention effect albeit with a non-standard distribution. As a final recommendation we suggest to work in first-differences to avoid spurious results. Finally, in the last chapter we extend the ArCo methodology by considering the estimation of conditional quantile counterfactuals. We derive an asymptotically normal test statistics for the quantile intervention effect including a distributional test. The procedure is then applied in an empirical exercise to investigate the effects on stock returns after a change in corporate governance regime.
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Dinâmica da produtividade: uma abordagem por meio de modelo de fatores dinâmicosOliveira, Marcel Ferreira de 11 June 2015 (has links)
Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-01-09T16:22:37Z
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Previous issue date: 2015-06-11 / O objetivo desta dissertação é estudar a dinâmica da produtividade total dos fatores (PTF) através de um modelo de fatores dinâmicos e verificar a importância do catch up e outros determinantes da PTF por meio do estimador do GMM Sistêmico, utilizando dados da Penn World Table 9.0 entre 1970 e 2014. Devido à existência de transbordamentos tecnológicos e comércio internacional, é esperado que existam variações comuns entre as produtividades de diferente países. Sendo assim, estimamos um modelo de fatores dinâmicos para as PTFs de um conjunto de países tecnologicamente avançados para capturar esses efeitos. Dessa estimativa fomos capazes de extrair seu fator comum e usá-la como proxy para PTF mundial. Isso nos permite incluir a tendência comum na regressão da PTF e estimar seus efeitos sobre a PTF. Nosso fator comum estimado reflete bem aos principais choques de produtividade que ocorreram no período e a sensibilidade de cada país com relação ao fator comum parece estar negativamente relacionada com o nível de desenvolvimento de cada país – essa correlação parece estar de acordo com o argumento de que há um efeito de catch up na produtividade: países mais distantes da fronteira têm crescimento maior por absorverem mais da tecnologia mundial. Além disso, nossas estimativas para o painel dinâmico estimado utilizando este fator estimado reforça esse resultado. / The purpose of this dissertation is to study the global dynamics of total factor productivity (TFP) through a dynamic factors model and verify the importance of the catch up effect and other determinants of TFP through the System GMM estimator, using data from the Penn World Table 9.0 from 1970 to 2014. Because there’re technological spillovers and international trade, it would be expected to see the existence of common variations in the productivity of different countries. Therefore, we apply a dynamic factor model to these productivities and its growth rates in order to capture these effects. These estimates allow us to extract the common factor and use it as a proxy for the world TFP. It allows us to include the common trend in the dynamic equation in the TFP regression in order to estimate its effects on the TFP. Our estimated common factor captures well the main productivity shocks that occurred in the period, and the sensibility of each country to the common factor seems to be negatively related to its country level of technological development – this correlation is in accordance with the argument that there’s a catch up effect in productivity: countries more distant from the frontier have higher growth rates because there is more room to absorb from the global technology. Moreover, our estimates for the dynamic panel using this estimated factor reinforces this result.
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[en] FACTOR MODELS WITH TIME-VARYING BETAS / [pt] MODELOS DE FATORES COM BETAS VARIANTES NO TEMPOFRANCES FISCHBERG BLANK 12 May 2015 (has links)
[pt] Diversos estudos envolvendo modelos de fatores para apreçamento de ativos contestam a validade do CAPM. Ao longo do tempo, para explicar as chamadas anomalias dos retornos das ações, os trabalhos se voltaram tanto para a busca de novos fatores de risco – os modelos multifatores – bem como para o tratamento dinâmico das sensibilidades relacionadas aos fatores de risco – os modelos condicionais de apreçamento de ativos. Os modelos condicionais, de um ou mais fatores, explicitam o valor esperado do retorno de um ativo de forma condicional a um conjunto de informação disponível no período anterior. As sensibilidades aos fatores de risco, os betas, são estimados como parâmetros dinâmicos a partir de diferentes abordagens na literatura. Nesta tese, o objetivo é o estudo de modelos condicionais na forma espaço-estado, em que os betas seguem processos estocásticos e são estimados a partir do filtro de Kalman, de forma a verificar o ganho na capacidade explicativa dos modelos. Dois estudos empíricos são realizados, um para o CAPM condicional no mercado brasileiro e outro para o modelo de três fatores condicional de Fama e French no mercado norte-americano. De modo geral, os resultados ao se considerar a variação temporal das sensibilidades aos fatores são melhores do que os obtidos a partir dos modelos incondicionais correspondentes, tanto no que se refere ao ajuste aos dados quanto à redução proporcionada nos erros de apreçamento. / [en] The validity of CAPM is contested by several studies based on factor models. During the last decades, aiming to explain the known financial anomalies of stock returns, two major lines of research emerged: the use of asset pricing models that allow for multiple sources of risk – the multifactor models – as well as the dynamic approach to model the sensitivities of returns in respect to the risk factors – the conditional models. The conditional models, based on one or more risk factors, explicit the expected return conditional to the information set available in the previous period. The factor sensitivities, or the betas, are estimated as dynamic parameters according to different approaches in the literature. The main objective in this thesis is to study conditional pricing models based on state-space approach. The betas dynamics are described as stochastic processes and estimated through the Kalman filter in order to verify the models ability to explain the returns and related financial anomalies, such as size and value effects. Two empirical applications are presented: one for Conditional CAPM in the Brazilian stock market and another for Conditional Fama and French (1993) three-factor model in the American stock market. In both cases, time-varying sensitivities treatment provides better model adjustment as well as smaller pricing errors compared to correspondent unconditional models.
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Aplicação de alocação de risco em fatores (Risk Factor Budgeting) ao mercado brasileiro de açõesWatari, Yugo 21 August 2017 (has links)
Submitted by Yugo Watari (ywatari@gmail.com) on 2017-09-19T16:23:48Z
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Previous issue date: 2017-08-21 / We approach portfolio construction with risk based allocation, using volatility as the measure of risk, and applying to the stock markets. We start by obtaining generic risk factors based on the approach of Fama&French; and them we decompose the volatility in risk contributions of those generic risk factors. Differing from previous works, instead of allocating in indexes that represent the generic risk factors, we allocate at the asset level, in hopes that this will lead to reproducing the effects of inveting on those indexes, which brings additional complexity to the problem. This was motivated by investors not always having access to invest in theses indexes. Finally, for the purpose of illustration, we apply the metodology to the brazilian stock markets, selecting as risk factors, the five Fama&French risk factors. We obtain portfolios with the desired risk contributions, but as we look in to the weights of each risk factor, there is alocations of weights in the risk factors not related to those of Fama&French, even though the risk contributions are neutralized. We argue that these allocations are preventing from obtaining exposures to the distinct characteristics of each Fama&French risk factor. / A construção de portfólios, ou seja, a definição da composição de uma carteira de ativos, é abordada, nesse trabalho, pela ótica da alocação baseada em contribuições do risco, medida via volatilidade, aplicada a uma carteira de ações. O objetivo é a construção de portfolios, via as contribuições de riscos; para isto construímos fatores de riscos genéricos baseados na abordagem de Fama&French; na sequência aplicamos uma metodologia para distribuir a volatilidade como contribuições de risco destes fatores genéricos. Diferentemente de outros trabalhos, ao invés de alocar em índices que representem estes fatores de riscos genéricos, alocamos diretamente nos ativos na expectativa de conseguirmos reproduzir o efeito de investir nestes índices, o que traz uma complexidade adicional. Esta abordagem foi motivada por nem sempre termos acesso à investir nesses índices. Finalmente, a título de ilustração, a metodologia foi aplicada ao mercado brasileiro de ações, em particular utilizando os fatores do modelo Fama&French de 5 fatores. Obtivemos portfolios com as contribuições de riscos desejadas em relação aos fatores de Fama&French, mas ao se analisar a alocação dos pesos dos fatores de riscos sobre os portfolios obtidos, verificamos que são alocados pesos a fatores que não estão relacionados aos de Fama&French, apesar das contribuições de risco destas estarem neutralizadas. E por fim argumentamos que estas alocações evitam a captura das características distintas de cada fator que gostaríamos de reproduzir.
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Prevendo a taxa de juros no Brasil: uma abordagem combinada entre o modelo de correção de erros e o modelo de fatoresMaeda Junior, Tomoharu 14 August 2012 (has links)
Submitted by Tomoharu Maeda Junior (tomoharu.maeda@gmail.com) on 2012-09-11T19:06:07Z
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Foi alterado o título da dissertação, porém não informado em Ata é necessário seu orientador informar.
Título anterior:
PREVISÃO DA ESTRUTURA A TERMO DE TAXA DE JUROS DO BRASIL UTILIZANDO MODELO DE FATORES COM CORREÇÃO DE ERROS
Att.
Suzi 3799-7876 on 2012-09-11T19:48:31Z (GMT) / Submitted by Tomoharu Maeda Junior (tomoharu.maeda@gmail.com) on 2012-09-12T13:14:24Z
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Previous issue date: 2012-08-14 / O objetivo do presente trabalho é verificar se o modelo que combina correção de erros e fatores extraídos de grandes conjuntos de dados macroeconômicos produz previsões mais precisas das taxas de juros do Brasil em relação aos modelos VAR, VECM e FAVAR. Para realizar esta análise, foi utilizado o modelo sugerido por Banerjee e Marcellino (2009), o FAVECM, que consiste em agregar o mecanismo de correção de erros ao modelo proposto por Bernanke, Boivin e Eliasz (2005), o FAVAR. A hipótese é que o FAVECM possuiu uma formulação teórica mais geral. Os resultados mostram que para o mercado brasileiro o FAVECM apresentou ganhos significativos de previsão para as taxas mais longas e horizontes de previsão maiores. / The objective of the present work is to examine if the model that combines error correction and factors extracted from large macoeconomic data sets offers a higher forecasting accuracy of the interest rate in Brazil when compared to VAR, VECM and FAVAR. In order to conduct this analysis it was used the econometric methodology introduced by Banerjee and Marcellino (2009), the FAVECM, which allows for the inclusion of error correction terms in the model introduced by Bernanke, Boivin and Eliasz (2005), the FAVAR. The hypothesis is that the FAVECM has several conceptual advantages given it is a nesting (or has a more general) specification. The results show that, for the Brazilian market, the FAVECM presented significant gains in forecasts for longer maturity rates and for longer prevision horizons.
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