Made available in DSpace on 2016-04-26T20:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Silvio Moura.pdf: 3104342 bytes, checksum: b7f112704d9906e75b491f46318f1c32 (MD5) Previous issue date: 2015-03-12 / The exchange rate is a major key due to its myriad consequences it waves on the economy such as: effect on monetary policy, effects on economic growth, effects on the trade balance, among many others. Using a time series sample from January / December 2000/2013 and the variables exchange rate, interest rates and foreign direct investment, econometric tests were modeled trying to build relationships using vector autoregression model (VAR) and co-integrated vectors (VEC). The Central Bank of Brazil and its relation with the agents in the economic has high power to influence the behavior of the exchange rate. Therefore, it is not only a matter of import and export of goods and services. The formation of the exchange rate is much more complex than simple commercial transactions. Due to the high value of the interest rate in Brazil, it is used as a form of arbitration so that the agents have the maximum profit on this issue, which makes targeting the exchange rate price an even more complex process. The results show a positive relationship between the three variables, both in the short and long term. Although the exchange rate showed a low (but positive) effect on foreign direct investment. It is expected, since this type of variable has a greater impact in the long than in the short term. The interest rate has an inverse behavior on the exchange that is when one goes up (down) the other falls (rises). This can be explained due to the different functions that the interest rate has on the economy, not limited only to control the exchange rate / Em termos gerais, taxa cambial representa um dos principais preços de uma economia em razão das várias consequências que provoca: efeitos na política monetária, efeitos sobre o crescimento econômico, efeitos sobre a balança comercial, entre outros. Tendo como base amostral o período de janeiro/2000 a dezembro/2013 e as variáveis câmbio, taxa de juros e investimento direto estrangeiro, foram estabelecidas relações econométricas via modelagem por vetores autorregressivos (VAR) e vetores cointegrados (VEC) para a série temporal em questão. O Banco Central do Brasil (BCB) e sua relação com os agentes econômicos tem alto poder para influenciar no comportamento da taxa de câmbio. Portanto, não se trata apenas de uma relação de importação e exportação de produtos e serviços. A formação da taxa de câmbio é muito mais complexa do que as simples transações comerciais. Como no Brasil a taxa de juros tem valor elevado, ela é utilizada como forma de arbitragem fazendo com que os agentes tenham o máximo de lucro nesta questão, o que torna o direcionamento da taxa de câmbio ainda mais impreciso. Os resultados apontam para uma relação positiva entre as três variáveis, tanto no curto quanto no longo prazo, embora o câmbio tenha apresentado um efeito baixo (mas positivo) no investimento direto estrangeiro. Isso é o que se espera, já que este tipo de variável tem um impacto maior no longo prazo. Já a taxa de juros mostra um comportamento inverso em relação à taxa de câmbio. O fato pode ser explicado em razão das diversas funções que a taxa de juros exerce sobre a economia, não se limitando apenas ao controle da taxa cambial

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2018-02-08T15:37:26Z No. of bitstreams: 1 Luciana Arenhart Menegat_.pdf: 2130171 bytes, checksum: 31939bf69f5ffaead6152b5d73c3171a (MD5) / Made available in DSpace on 2018-02-08T15:37:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Luciana Arenhart Menegat_.pdf: 2130171 bytes, checksum: 31939bf69f5ffaead6152b5d73c3171a (MD5) Previous issue date: 2017-12-19 / Nenhuma / Na literatura, ocorre divergência quanto ao tipo de relação existente entre os investimentos públicos e privados, havendo estudos que indicam uma relação de crowding in e outros de crowding out, identificando-se uma lacuna nesses estudos e a necessidade de novas investigações que determinem essa relação. Assim, defende-se a tese de que os investimentos públicos possuem impacto positivo sobre os investimentos privados, tendo-se como objetivo geral identificar se existe interdependência entre os investimentos público federal e privado no Brasil. Para esse intento, analisam-se dados trimestrais entre 2002 e 2015, por meio de um Modelo VAR e VEC, que permite estabelecer relações de curto e longo prazos entre as variáveis. Dentre os modelos testados, o melhor deles se mostrou o composto por investimento privado, investimento público, taxa de câmbio e utilização da capacidade instalada, que permite o reconhecimento de que, a cada aumento de 1% no investimento público, deve ampliar-se, em média, 0,44% o investimento privado. Destaca-se que a valorização da taxa de câmbio produz um efeito negativo significativo sobre o investimento privado, no curto prazo, mas, no longo prazo, essa relação torna-se não significativa. Os demais resultados mantiveram os mesmos sinais das elasticidades no curto e no longo prazos, resultados semelhantes aos observados na literatura. Dessa forma, confirmam as hipóteses de pesquisa fundamentadas na função Keynesiana em relação às expectativas, à renda e à taxa de juros, para explicar o comportamento do investimento público e do privado, de modo que essas hipóteses comprovam a tese fundamental desta pesquisa e permitem atingir o objetivo geral. Em síntese, foi possível determinar uma relação positiva entre investimentos público e privado, embora essa relação tenha baixa elasticidade. Ou seja, o investimento público é significante para explicar o nível do investimento privado, mas não é a variável de maior impacto, que foi a utilização da capacidade instalada (indicando as expectativas e o nível de atividade). Além disso, os investimentos privados e públicos apresentaram um movimento conjunto, não sendo possível determinar uma relação de causalidade pelo Teste de Granger entre os investimentos públicos e os privados, nesta pesquisa. Essas situações possuem embasamento teórico, o que indica que é uma relação ainda não definida e que se sugere como pesquisa futura, ou seja, trabalhos que tentem definir o sentido da causalidade entre os investimentos privados e públicos. / In the literature, there is a divergence between the type of relationship between public and private investments, with studies indicating crowding in and others crowding out, identifying a gap in these studies and the need for further investigations that determine this relationship . Thus, it is defended the thesis that public investments have a positive impact on private investments, with the general objective of identifying if there is interdependence between public and private investments in Brazil. For this purpose, quarterly data are analyzed between 2002 and 2015, using a VAR and VEC Model, which allows establishing short- and long-term relationships between variables. Among the models tested, the best of them was composed of private investment, public investment, exchange rate and utilization of installed capacity, which allows the recognition that, with each 1% increase in public investment, on average, 0.44% of private investment. It should be emphasized that the appreciation of the exchange rate has a significant negative effect on private investment in the short term, but in the long run this relationship becomes insignificant. The other results maintained the same signs of elasticities in the short and long terms, results similar to those observed in the literature. Thus, they confirm the hypotheses of research based on the Keynesian function in relation to expectations, income and interest rate, to explain the behavior of public and private investment, so that these hypotheses prove the fundamental thesis of this research and allow to reach the overall goal. In summary, it was possible to determine a positive relation between public and private investments, although this relation has low elasticity. That is, public investment is significant to explain the level of private investment, but it is not the variable with the greatest impact, which was the use of installed capacity (indicating expectations and level of activity). In addition, private and public investments presented a joint movement, and it is not possible to determine a causal relationship by the Granger Test between public and private investments in this research. These situations have a theoretical basis, which indicates that it is a relationship not yet defined and that is suggested as future research, that is, works that try to define the sense of causality between private and public investments.

Duas ou mais séries não estacionárias são cointegradas se existir uma relação de equilíbrio de longo prazo entre elas. Nas últimas décadas, o interesse na literatura sobre o tema cointegração aumentou de maneira expressiva. Os modelos tradicionais supõem que o vetor de cointegração não varia ao longo do tempo. Entretanto, existem evidências na literatura de que esta suposição pode ser considerada muito restritiva. Utilizando o conceito de ondaletas, propomos um modelo de correção de erros vetorial em que é permitido ao vetor de cointegração variar ao longo do tempo. Diferente de trabalhos similares, é permitido ao vetor de cointegração variar suave ou abruptamente, dependendo da família de ondaletas considerada. Experimentos de Monte Carlo foram utilizados para estudar os quantis e o poder do teste de razão de verossimilhanças entre as hipóteses de cointegração usual e a de cointegração variando com o tempo. Os experimentos sugerem que o teste possui poder contra alternativas que variam ao longo do tempo. Foi demonstrada a capacidade do modelo em lidar satisfatoriamente com séries cointegradas simuladas, que apresentavam mudança de regime para o vetor de cointegração. O modelo foi empregado ainda para testar a validade da hipótese de paridade de poder de compra entre Estados Unidos e doze países da Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD): Canadá, Japão e mais dez países europeus. Assim como em trabalhos similares, foram verificadas evidências de cointegração variando com o tempo entre os países. Foram utilizados valores-p bootstrap para verificar a significância da estatística do teste. / Two or more non-stationary time series are cointegrated if there is a long-run equilibrium relationship between them. In recent decades, interest in the literature on the subject of cointegration increased expressively. Traditional models that address this issue assume that the cointegration vector does not vary over time. However, there is evidence in the literature that this assumption can be considered very restrictive. Using the concept of wavelets, we propose a vector error correction model in which is allowed to the cointegration vector vary over time. Unlike similar works, the cointegration vector is allowed to vary smoothly or abruptly, depending on the considered family of wavelets. Monte Carlo experiments were used to study the quantiles and the power of the likelihood ratio test of the hypotheses of usual cointegration versus the time-varying cointegration. The experiments suggest that the test has power against alternatives that vary over time. It was demonstrated the ability of the model to deal satisfactorily with simulated cointegrated series, which presented regime change for the cointegration vector. The model was also used to test the validity of the Purchasing Power Parity hypothesis between United States and twelve countries of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD): Canada, Japan and ten other European countries. As in similar works, evidence of time-varying cointegration was verified among countries. Bootstrap p-values were used to verify the significance of the likelihood ratio of the test.

Duas ou mais séries não estacionárias são cointegradas se existir uma relação de equilíbrio de longo prazo entre elas. Nas últimas décadas, o interesse na literatura sobre o tema cointegração aumentou de maneira expressiva. Os modelos tradicionais supõem que o vetor de cointegração não varia ao longo do tempo. Entretanto, existem evidências na literatura de que esta suposição pode ser considerada muito restritiva. Utilizando o conceito de ondaletas, propomos um modelo de correção de erros vetorial em que é permitido ao vetor de cointegração variar ao longo do tempo. Diferente de trabalhos similares, é permitido ao vetor de cointegração variar suave ou abruptamente, dependendo da família de ondaletas considerada. Experimentos de Monte Carlo foram utilizados para estudar os quantis e o poder do teste de razão de verossimilhanças entre as hipóteses de cointegração usual e a de cointegração variando com o tempo. Os experimentos sugerem que o teste possui poder contra alternativas que variam ao longo do tempo. Foi demonstrada a capacidade do modelo em lidar satisfatoriamente com séries cointegradas simuladas, que apresentavam mudança de regime para o vetor de cointegração. O modelo foi empregado ainda para testar a validade da hipótese de paridade de poder de compra entre Estados Unidos e doze países da Organização para Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OECD): Canadá, Japão e mais dez países europeus. Assim como em trabalhos similares, foram verificadas evidências de cointegração variando com o tempo entre os países. Foram utilizados valores-p bootstrap para verificar a significância da estatística do teste. / Two or more non-stationary time series are cointegrated if there is a long-run equilibrium relationship between them. In recent decades, interest in the literature on the subject of cointegration increased expressively. Traditional models that address this issue assume that the cointegration vector does not vary over time. However, there is evidence in the literature that this assumption can be considered very restrictive. Using the concept of wavelets, we propose a vector error correction model in which is allowed to the cointegration vector vary over time. Unlike similar works, the cointegration vector is allowed to vary smoothly or abruptly, depending on the considered family of wavelets. Monte Carlo experiments were used to study the quantiles and the power of the likelihood ratio test of the hypotheses of usual cointegration versus the time-varying cointegration. The experiments suggest that the test has power against alternatives that vary over time. It was demonstrated the ability of the model to deal satisfactorily with simulated cointegrated series, which presented regime change for the cointegration vector. The model was also used to test the validity of the Purchasing Power Parity hypothesis between United States and twelve countries of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD): Canada, Japan and ten other European countries. As in similar works, evidence of time-varying cointegration was verified among countries. Bootstrap p-values were used to verify the significance of the likelihood ratio of the test.

This research studies the relationships in Electric Energy Consumption, Carbon Dioxide Emission and Theil Index in Brazil. The period of analysis includes annual data from 1980 to 2011 in a total of 31 observations. The series presented order of integration equal one with the presence of cointegration thus to measure these influences we used a vector error correction model (VEC). By Function Impulse Response (FIR) and Variance Decomposition Analysis (ADV) we observed how each variable behaves to an abrupt change. To analyze the behavior of variables, methods of vector autoregressive (VAR) and residues control charts were used. The VAR modeling revealed that there is a significant interrelationship among the variables under study, thus showing that there is a short-term relationship between these variables. As for the residues control chart to individual measures, a problem in the original variables was avoided tha were the the autocorrelation, and showed that all variables had a period of instability and also enabled the identification of this period. The emission of carbon dioxide and Theil Index are determining factors in the explanation of environmental impacts as well as the development of the country. The variance decomposition indicates that the carbon dioxide emission is primarily responsible for mainly caused damage to the environment. / Esta pesquisa estudou as relações existentes no Consumo de Energia Elétrica, Emissão de Dióxido de Carbono e Índice de Theil no Brasil. O período de análise se refere a dados anuais de 1980 a 2011 perfazendo um total de 31 observações do Brasil. As séries apresentaram ordem de integração igual a um com a presença de cointegração, assim, para mensurar essas influências foi utilizado um modelo de Vetor de Correção de Erros (VEC). Por meio da Função Impulso Resposta (FIR) e Análise de Decomposição da Variância (ADV) foi possível verificar como cada variável se comporta a uma mudança abrupta. Para analisar o comportamento das variáveis, foram utilizadas as metodologias de vetores auto regressivos (VAR) e gráficos de controle de resíduos. Já a modelagem VAR revelou que há um inter-relacionamento significativo entre as variáveis em estudo, mostrando assim que há uma relação de curto prazo entre estas variáveis. Quanto aos gráficos de controle de medidas individuais aos resíduos, contornou-se um problema presente nas variáveis originais que era o de autocorrelação, e mostrou-se que todas as variáveis apresentaram um período de instabilidade o que também possibilitou a identificação deste período. A Emissão de Dióxido de Carbono e o Índice de Theil são fatores determinantes na explicação dos impactos ambientais, assim como no desenvolvimento do país. A decomposição da variância indica que a Emissão de Dióxido de Carbono é o principal responsável pelos danos causados principalmente ao meio ambiente.

O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais. / The main goal of this work is to present the Vector Autoregressive Model (VAR) and one of its variations, the Vector Error Correction Model (VEC), according to a Bayesian variant, considering regional components that will be inserted in the models presented through prior information, which takes in consideration the data localization. To form such prior information, spatial econometrics is used, as for example the contiguity relations and the implications that these bring to the modeling. As illustrative example, the model in question will be applied to a regional data set, collected for Brazilian states. This data set consists of industrial production for eight states, in the period between January 1991 and September 2006. The central question is to uncover whether the incorporation of these prior informations in the Bayesian VEC Model is coherent when we use models that consider contiguity information.

O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais. / The main goal of this work is to present the Vector Autoregressive Model (VAR) and one of its variations, the Vector Error Correction Model (VEC), according to a Bayesian variant, considering regional components that will be inserted in the models presented through prior information, which takes in consideration the data localization. To form such prior information, spatial econometrics is used, as for example the contiguity relations and the implications that these bring to the modeling. As illustrative example, the model in question will be applied to a regional data set, collected for Brazilian states. This data set consists of industrial production for eight states, in the period between January 1991 and September 2006. The central question is to uncover whether the incorporation of these prior informations in the Bayesian VEC Model is coherent when we use models that consider contiguity information.

FundaÃÃo de Amparo à Pesquisa do Estado do Cearà / A taxa de cÃmbio, a taxa de juros e a renda mundial sÃo algumas das variÃveis mais importantes de uma economia, pois, alÃm de intermediarem as relaÃÃes comerciais e financeiras de um paÃs com o resto do mundo, podem servir como incentivo de investimento no setor produtivo, gerando impacto direto sobre as exportaÃÃes. Com efeito, este trabalho propÃe-se testar a possÃvel existÃncia de uma relaÃÃo de longo prazo, bem como o grau de influÃncia das variÃveis taxa de cÃmbio, taxa de juros e renda mundial sobre o desempenho das exportaÃÃes do mel natural brasileiro no perÃodo compreendido entre os anos 2000 e 2011. A estratÃgia empÃrica adotada nesta anÃlise de sÃries temporais foi o uso de um modelo VAR mais completo, denominado modelo vetor de correÃÃo de erros (VECM). Esse modelo reveste-se de significaÃÃo econÃmica, porquanto, em razÃo da dinÃmica comum em seus dados, apresentam componentes de curto e longo prazo. Os resultados mostraram, com suporte na anÃlise da relaÃÃo de longo prazo, que as variÃveis taxa de cÃmbio, taxa de juros e renda mundial sÃo deveras relevantes para explicar as oscilaÃÃes ocorridas ao longo do tempo na variÃvel dependente exportaÃÃo de mel. Jà a anÃlise de curto prazo demonstrou que existe certa defasagem de tempo para que os desequilÃbrios ocorridos no curto prazo sejam corrigidos no longo prazo. Os mesmos resultados tambÃm puderam ser comprovados consoantes os grÃficos das funÃÃes de impulso-resposta e dos relatÃrios gerados no processo de decomposiÃÃo da variÃncia do erro. Quanto à relevÃncia de fatores que poderiam causar quebras estruturais no modelo, constatou-se que apenas o choque na taxa de cÃmbio, decorrido das incertezas do processo eleitoral no Brasil em 2002, e nÃo o choque sobre a renda mundial proveniente da crise econÃmico-financeira em 2008/2009 se mostrou significativo, justificando a inclusÃo de uma dummy no modelo em anÃlise / The exchange rate, interest rate and world income are some of the most important variables of an economy, because in addition to mediate commercial and financial relations of a country with the rest of the world, can serve as an incentive for investment in the productive sector generating direct impact on exports. Thus, the present study proposes to test the possible existence of a long-term relationship, and the degree of influence of variables exchange rate, interest rate and world income on the export performance of Brazilian honey in the period the years 2000 and 2011. The empirical strategy adopted in this time series analysis was the use of a VAR model more complete model called vector error correction (VECM). This model is of economic significance, considering that, given the common dynamic in their data components have short term and long term. The results showed, from the analysis of long-term relationship, the variables exchange rate, interest rate and world income are extremely relevant to explain the oscillations occurred over time in the dependent variable export of honey. As for short-term analysis demonstrated that there is some lag time for imbalances occurring in the short term will be corrected in the long run. The same results also could be seen from the graphs of the impulse response functions and the reports generated in the decomposition process of the error variance. The relevance of factors that could cause structural breaks in the model, it was found that only the shock on the exchange rate, after the uncertainties of the electoral process in Brazil in 2002, and not the shock on income from the global economic and financial crisis in 2008/2009, was significant justifying the inclusion of a dummy in the model analysis. This model is of economic significance, considering that, given the common dynamic in their data components have short term and long term

O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais. / The main goal of this work is to present the Vector Autoregressive Model (VAR) and one of its variations, the Vector Error Correction Model (VEC), according to a Bayesian variant, considering regional components that will be inserted in the models presented through prior information, which takes in consideration the data localization. To form such prior information, spatial econometrics is used, as for example the contiguity relations and the implications that these bring to the modeling. As illustrative example, the model in question will be applied to a regional data set, collected for Brazilian states. This data set consists of industrial production for eight states, in the period between January 1991 and September 2006. The central question is to uncover whether the incorporation of these prior informations in the Bayesian VEC Model is coherent when we use models that consider contiguity information.

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