O presente trabalho tem como objetivo analisar a volatilidade dos mercados de renda fixa e renda variável no Brasil, no período de março de 1986 até fevereiro de 2006, por meio do CDI (Certificado de Depósito Interfinanceiro) e IRF-M (Índice de Renda Fixa de Mercado), como indicadores do mercado de renda fixa, e o IBOVESPA (Índice da BOVESPA), como indicador de renda variável. Por meio da comparação da volatilidade destes ativos é possível observar se há coincidência temporal entre os dois mercados, em relação aos picos de volatilidade devido, principalmente, a influência de variáveis macroeconômicas. Tal análise é importante para que os gestores de portfólios, que tomam decisões de como alocar os investimentos, conheçam o histórico e o corrente relacionamento entre as volatilidades dos dois mercados. As volatilidades do mercado de renda fixa e do mercado de renda variável foram calculadas por meio do desvio padrão anual dos retornos mensais e por meio de um modelo GARCH(1,1). Os resultados mostram que, no Brasil, durante o período analisado, os dois mercados apresentaram: períodos coincidentes de picos de volatilidade, grande mudança no padrão comportamental das volatilidades após a implantação do Plano Real e pouca estabilidade na relação entre as volatilidades. / This work aims to study the volatility of the fixed income market and the stock market in Brazil, from March 1986 to February 2006, through CDI (Interbank Interest Rate), IRF-M (Fixed Income Index), as a fixed income market indicators, and IBOVESPA (BOVESPA index), as a stock market indicator. Through the comparison of the volatility of these assets it is possible to observe if there is time frame coincidence between the two markets, in relation to the peaks of volatility due to, mainly the influence of macroeconomics variables. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Those fixed income market and stock markets volatilities were calculated through the annual standard deviation of the monthly returns and from a GARCH(1,1) model. The results show that, in Brazil, during the studied period, both markets presents: coincident volatility peaks periods, high change in the behavioral pattern of volatility after the deployment of the Plano Real and little stability in the relationship between the volatility.

O presente trabalho tem como objetivo analisar a volatilidade dos mercados de renda fixa e renda variável no Brasil, no período de março de 1986 até fevereiro de 2006, por meio do CDI (Certificado de Depósito Interfinanceiro) e IRF-M (Índice de Renda Fixa de Mercado), como indicadores do mercado de renda fixa, e o IBOVESPA (Índice da BOVESPA), como indicador de renda variável. Por meio da comparação da volatilidade destes ativos é possível observar se há coincidência temporal entre os dois mercados, em relação aos picos de volatilidade devido, principalmente, a influência de variáveis macroeconômicas. Tal análise é importante para que os gestores de portfólios, que tomam decisões de como alocar os investimentos, conheçam o histórico e o corrente relacionamento entre as volatilidades dos dois mercados. As volatilidades do mercado de renda fixa e do mercado de renda variável foram calculadas por meio do desvio padrão anual dos retornos mensais e por meio de um modelo GARCH(1,1). Os resultados mostram que, no Brasil, durante o período analisado, os dois mercados apresentaram: períodos coincidentes de picos de volatilidade, grande mudança no padrão comportamental das volatilidades após a implantação do Plano Real e pouca estabilidade na relação entre as volatilidades. / This work aims to study the volatility of the fixed income market and the stock market in Brazil, from March 1986 to February 2006, through CDI (Interbank Interest Rate), IRF-M (Fixed Income Index), as a fixed income market indicators, and IBOVESPA (BOVESPA index), as a stock market indicator. Through the comparison of the volatility of these assets it is possible to observe if there is time frame coincidence between the two markets, in relation to the peaks of volatility due to, mainly the influence of macroeconomics variables. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Such analysis is important so that portfolio managers, responsible for decisions such investments allocation, know the history and the actual relationship between the markets volatility. Those fixed income market and stock markets volatilities were calculated through the annual standard deviation of the monthly returns and from a GARCH(1,1) model. The results show that, in Brazil, during the studied period, both markets presents: coincident volatility peaks periods, high change in the behavioral pattern of volatility after the deployment of the Plano Real and little stability in the relationship between the volatility.

O presente trabalho analisou as volatilidades dos mercados de renda fixa e variável de onze países, sendo eles: Brasil, Rússia, Índia, China, África do Sul (neste país apenas renda fixa), Argentina, Chile, México, Estados Unidos, Alemanha e Japão no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2011. Os indicadores utilizados para representar cada mercado foram os índices dos mercados de ações e as taxas de juros interbancárias. Para tanto, o estudo se utilizou de modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH, verificando quais destes processos eram mais eficientes para modelagem da volatilidade dos mercados dos países da amostra. Esta pesquisa também verificou qual dos modelos (ARIMA ou modelos GARCH e suas extensões) conseguiria prever melhor as séries de tempo analisadas. Além disso, por meio dos índices de correlação, covariância e causalidade Granger, foram comparados os retornos e a volatilidade do mercado de ações entre os países BRIC, entre os países latinos americanos e entre os países desenvolvidos e o Brasil. Os resultados sugerem que a volatilidade, tanto do mercado de renda fixa quanto do mercado de renda variável, é mais bem modelada por processos GARCH assimétricos (EGARCH e TGARCH), demonstrando efeitos de alavancagem nas séries estudadas. Quanto aos modelos de previsão, os modelos ARIMA, também para os dois mercados, mostrou-se mais eficiente que os modelos GARCH e suas extensões. Além disso, as volatilidades dos mercados de ações entre os países analisados parecem ser mais correlacionadas e possuir maior causalidade Granger do que os retornos destes países. Entre os dois mercados, renda fixa e variável dentro de cada país, as correlações dos retornos e da volatilidade são muito baixas, em algumas vezes negativa, e há pouca relação de causalidade Granger. / This study analyzed the volatility of fixed income and stocks markets for eleven countries, namely: Brazil, Russia, India, China, South Africa (just fixed income), Argentina, Chile, Mexico, United States, Germany and Japan from January 2000 to December 2011, using interbank interest rate as a fixed income market indicator and stock index to each country, as a stock market indicator. Therefore, the study used models of autoregressive conditional heteroscedasticity: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH to verify which of these processes were more effective for in volatility modeling in each country. This research also found that the models (ARIMA or GARCH models and their extensions) could be used as the best forecast models. Moreover, by means of correlation coefficients, covariance and Granger causality, were used to compare the returns and volatility of the stock market among the BRIC countries, among the Latin American countries and between developed countries and Brazil. The results suggest that the volatility of both the fixed income market as the stock market is best modeled by processes asymmetric GARCH (EGARCH and TGARCH) demonstrating leverage effects in the time series. Regarding prediction ARIMA models was more efficient for both markets than GARCH models and extensions. In addition, the volatility of stock markets across countries analyzed seem to be more correlated and have higher Granger causality than returns these countries. Between the two markets, for each country, the correlations of returns and volatility are very low, if not positive, and there is low Granger causality.

Submitted by Enzo Mori (enzomori@outlook.com) on 2015-03-03T22:08:40Z No. of bitstreams: 1 Dissertação EM Final.pdf: 854171 bytes, checksum: 5250facfe55868589ae48a190365b8a2 (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Enzo, Para que possamos aceitar seu trabalho, será necessário realizar alguns ajustes. Estou encaminhando por e-mail. Pode ficar tranquilo que assim que você fizer as alterações e submeter novamente o trabalho na biblioteca, darei prioridade em aprova-lo para você seguir com os próximos passos. Att Renata on 2015-03-04T16:37:38Z (GMT) / Submitted by Enzo Mori (enzomori@outlook.com) on 2015-03-04T18:37:59Z No. of bitstreams: 1 Dissertação EM Final.pdf: 886965 bytes, checksum: 2e84871c77bfed329826296586634d25 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-03-04T18:42:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação EM Final.pdf: 886965 bytes, checksum: 2e84871c77bfed329826296586634d25 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T18:44:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação EM Final.pdf: 886965 bytes, checksum: 2e84871c77bfed329826296586634d25 (MD5) Previous issue date: 2015-02-03 / This work seeks to find out which model (CAPM and Grinold and Kroner) is the best to estimate the return of the Bovespa index, ex-ante. The full index was not used, but a simplified version of the index using the top 25 positions of the index over all quarters from 2000 to 2013. This group has represented more than 60% of the index. In the end, it was observed that the CAPM model was able to present the best explanatory power in both the observed and expected return ratio, as the absolute error measures. The only model that Grinold and Kroner had a better outcome was the mean absolute percentage error. / Este trabalho busca descobrir qual modelo (CAPM e Grinold e Kroner) é o melhor para estimar o futuro retorno do índice Bovespa, ex-ante. Não foi utilizado o índice completo, mas uma versão simplificada do índice utilizando as 25 maiores posições do índice ao longo de todos os trimestres desde 2000 até 2013. Este grupo já representava mais de 60% do índice. No final foi observado que o modelo CAPM conseguiu apresentar o melhor poder de explicação tanto na relação retorno observado e esperado, quanto nas medidas de erro absoluto. O único modelo que o Grinold e Kroner apresentaram um melhor resultado foi no erro percentual absoluto médio.

O presente trabalho analisou as volatilidades dos mercados de renda fixa e variável de onze países, sendo eles: Brasil, Rússia, Índia, China, África do Sul (neste país apenas renda fixa), Argentina, Chile, México, Estados Unidos, Alemanha e Japão no período de janeiro de 2000 a dezembro de 2011. Os indicadores utilizados para representar cada mercado foram os índices dos mercados de ações e as taxas de juros interbancárias. Para tanto, o estudo se utilizou de modelos de heterocedasticidade condicional auto-regressiva: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH, verificando quais destes processos eram mais eficientes para modelagem da volatilidade dos mercados dos países da amostra. Esta pesquisa também verificou qual dos modelos (ARIMA ou modelos GARCH e suas extensões) conseguiria prever melhor as séries de tempo analisadas. Além disso, por meio dos índices de correlação, covariância e causalidade Granger, foram comparados os retornos e a volatilidade do mercado de ações entre os países BRIC, entre os países latinos americanos e entre os países desenvolvidos e o Brasil. Os resultados sugerem que a volatilidade, tanto do mercado de renda fixa quanto do mercado de renda variável, é mais bem modelada por processos GARCH assimétricos (EGARCH e TGARCH), demonstrando efeitos de alavancagem nas séries estudadas. Quanto aos modelos de previsão, os modelos ARIMA, também para os dois mercados, mostrou-se mais eficiente que os modelos GARCH e suas extensões. Além disso, as volatilidades dos mercados de ações entre os países analisados parecem ser mais correlacionadas e possuir maior causalidade Granger do que os retornos destes países. Entre os dois mercados, renda fixa e variável dentro de cada país, as correlações dos retornos e da volatilidade são muito baixas, em algumas vezes negativa, e há pouca relação de causalidade Granger. / This study analyzed the volatility of fixed income and stocks markets for eleven countries, namely: Brazil, Russia, India, China, South Africa (just fixed income), Argentina, Chile, Mexico, United States, Germany and Japan from January 2000 to December 2011, using interbank interest rate as a fixed income market indicator and stock index to each country, as a stock market indicator. Therefore, the study used models of autoregressive conditional heteroscedasticity: ARCH, GARCH, EGARCH, TGARCH e PGARCH to verify which of these processes were more effective for in volatility modeling in each country. This research also found that the models (ARIMA or GARCH models and their extensions) could be used as the best forecast models. Moreover, by means of correlation coefficients, covariance and Granger causality, were used to compare the returns and volatility of the stock market among the BRIC countries, among the Latin American countries and between developed countries and Brazil. The results suggest that the volatility of both the fixed income market as the stock market is best modeled by processes asymmetric GARCH (EGARCH and TGARCH) demonstrating leverage effects in the time series. Regarding prediction ARIMA models was more efficient for both markets than GARCH models and extensions. In addition, the volatility of stock markets across countries analyzed seem to be more correlated and have higher Granger causality than returns these countries. Between the two markets, for each country, the correlations of returns and volatility are very low, if not positive, and there is low Granger causality.

Made available in DSpace on 2016-04-25T16:45:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Bolivar Godinho.pdf: 862228 bytes, checksum: ac96392dabbde54c61ec358b59f5f80a (MD5) Previous issue date: 2001-03-30 / This work comprehends relevant aspects of investment funds in Brasil and develops information about investment funds in the United States, which determines the trends of the sector The research was made with seventeen Asset Management Companies in Brasil of several sizes, with the purpose to discover the minimum amount of money necessary to administer a company. The break-even-point analysis demonstrated that there may be several company levels, according to the market segments and cost conformation. The productivity in the companies denotes economic scales in the sector that make the activity an important profit center for the big banks / O presente trabalho abrange os aspectos relevantes dos fundos de investimento no Brasil e apresenta informações sobre os fundos nos Estados Unidos, cujo mercado determina as tendências para o setor. A pesquisa envolveu dezessete administradores de fundos brasileiros de diversos tamanhos, com a finalidade de obter o volume mínimo administrado para viabilizar uma empresa de Asset Management. Através da análise do ponto de equilíbrio, constatou-se que existem diversos tamanhos de empresas economicamente viáveis, dependendo do segmento de mercado em que atuam e estrutura de custos. A produtividade nas empresas pesquisadas indicou a presença de economias de escala no setor, o que torna a atividade um importante centro de lucro para os bancos de grande porte.

Submitted by Gustavo Moraes (gusmoraes@ig.com.br) on 2011-08-29T22:27:01Z No. of bitstreams: 1 Dissertação MFEE-EPGE - Gustavo de Paula Moraes.pdf: 288790 bytes, checksum: 75b700ba628f559aaf81308e4aaf88c8 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza (vitor.souza@fgv.br) on 2011-08-30T13:06:29Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação MFEE-EPGE - Gustavo de Paula Moraes.pdf: 288790 bytes, checksum: 75b700ba628f559aaf81308e4aaf88c8 (MD5) / Made available in DSpace on 2011-09-20T20:34:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação MFEE-EPGE - Gustavo de Paula Moraes.pdf: 288790 bytes, checksum: 75b700ba628f559aaf81308e4aaf88c8 (MD5) Previous issue date: 2011-05-20 / Este trabalho estuda o diferencial de retorno entre fundos de ações com benchmark em índices de renda fixa e fundos de ações com benchmark em índices de renda variável. A escolha de um índice de renda fixa como benchmark para um FIA, em média tende a ser pior para o cotista, pois gera um potencial de ganho financeiro para o gestor não associado ao real valor por ele criado. Portanto, como a remuneração dos gestores através da taxa de performance depende em parte do benchmark escolhido, fundos com benchmark em renda fixa deveriam apresentar melhores desempenhos a fim de compensarem seus cotistas por este custo. Os resultados encontrados sugerem que os gestores de fundos com benchmark em renda fixa obtêm um retorno líquido de taxas de performance e administração superior para seus cotistas e também apresentam uma menor correlação com o Índice Bovespa. / This paper analyses the difference between returns of equities funds that have fixed-income index as benchmark and equities funds that have stocks index as benchmark. The choice of a fixed-income index as benchmark for an equities fund on average tends to be worst for the investor as it creates a potential financial recompense for the fund manager that is not associated with its performance. So, as fund managers performance-fee remuneration depends on the chosen benchmark, funds with fixed-income benchmark should feature better performances to compensate their investors for this cost. The results suggests that fixed-income benchmark funds managers shows better liquid of taxes returns and lower correlation with Bovespa Index.