Submitted by Tomoharu Maeda Junior (tomoharu.maeda@gmail.com) on 2012-09-11T19:06:07Z No. of bitstreams: 1 DissertacaoMPFE-TMJ.pdf: 2327119 bytes, checksum: e86dad879e97ba7ee62edb2eafde4556 (MD5) / Rejected by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br), reason: Prezado Tomoharu, 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 No. of bitstreams: 1 DissertacaoMPFE-TMJ.pdf: 2327119 bytes, checksum: e86dad879e97ba7ee62edb2eafde4556 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-09-12T13:31:49Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissertacaoMPFE-TMJ.pdf: 2327119 bytes, checksum: e86dad879e97ba7ee62edb2eafde4556 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-09-12T13:37:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissertacaoMPFE-TMJ.pdf: 2327119 bytes, checksum: e86dad879e97ba7ee62edb2eafde4556 (MD5) 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.

Esta tesis es un compendio de tres artículos que exploran las complejas dinámicas de los mercados de vivienda y la inflación. El denominador común de la tesis es el uso de técnicas macroeconométricas aplicadas, que son herramientas esenciales para evaluar una variedad de aspectos relacionados con las fluctuaciones macroeconómicas, tanto existentes como futuras. El primer capítulo confronta empíricamente dos canales diferentes que impulsan el auge y la caída de los años 2000 y la reciente fuerte apreciación de los precios de la vivienda en Europa. El primer canal, la visión fundamental, se caracteriza por los ingresos y el crédito, mientras que la visión de las expectativas se basa en las expectativas de los hogares y las empresas constructoras. Propongo un modelo Panel FAVAR que puede determinar la importancia de estas visiones. Primero, los resultados muestran que las expectativas juegan un papel significativo en las fluctuaciones a corto y mediano plazo de los precios de la vivienda, explicando un 30% y un 20% respectivamente. Segundo, el efecto de un choque en las creencias de los hogares sobre los precios de la vivienda depende del nivel de liberalización del crédito hipotecario. Específicamente, en países con condiciones de crédito más laxas, las creencias de los hogares impactan significativamente los precios de la vivienda, mientras que en países con condiciones de crédito más estrictas, el impacto no es significativo. En general, el artículo subraya la importancia de considerar tanto los factores fundamentales como las expectativas de los agentes para comprender los movimientos de los precios de la vivienda, incorporando datos de encuestas y un enfoque de modelización integral. El estudio proporciona valiosos conocimientos sobre las complejas dinámicas de los mercados de vivienda, en particular, cuando se tienen en cuenta las dinámicas conjuntas de las condiciones de crédito y las expectativas de los hogares. El segundo capítulo analiza por qué la inflación en la zona euro ha alcanzado un máximo de 40 años después de la reapertura económica tras la COVID-19. Para ello, el capítulo introduce un marco novedoso que captura en una única configuración: 1. La anatomía de una economía, caracterizada por variables a largo plazo y del ciclo económico (por ejemplo, PIB potencial, tendencia de la inflación y brecha de producción, brecha de inflación). 2. Volatilidades variables en el tiempo, que se incorporan específicamente para acomodar observaciones extremas que pueden tener una fuerte influencia en las estimaciones de los parámetros. 3. Diagnosticar los choques estructurales en juego, centrándose en su naturaleza (transitorios y permanentes) y canales (globales y domésticos -desde el lado de la oferta y la demanda-, y choques de oferta de energía). Los resultados muestran que en 2022, la tendencia de la inflación ha aumentado drásticamente al 3-4% debido a una reducción en la capacidad de producción -choques negativos de oferta desde el lado global y doméstico. La brecha de inflación (parte transitoria) está en el 6-7%, explicando alrededor del 85% del aumento total en la inflación general, impulsada principalmente por choques de oferta de energía y demanda global y doméstica. Con estos resultados, a corto plazo, se espera que la inflación general de la zona euro disminuya rápidamente; mientras que, a mediano plazo, se anticipa que se mantendrá por encima del objetivo de inflación del BCE. En general, este artículo ofrece nuevos conocimientos sobre los impulsores de la inflación en la zona euro después del COVID-19. El tercer capítulo utiliza técnicas de series temporales para estimar la importancia de varios canales que podrían estar impulsando el comportamiento exuberante de los precios de la vivienda en EE.UU. Las técnicas estándar para detectar episodios de exuberancia se limitan a identificar sus puntos de inicio y fin, careciendo del potencial para estimar y comprender los impulsores estructurales de estos períodos de exuberancia. Abordamos esta cuestión utilizando la metodología de prueba de raíz unitaria recursiva (cola derecha) propuesta por \cite{phillips2015testinga, phillips2015testing}, sobre un VAR estructural bayesiano de parámetros variables en el tiempo con volatilidad estocástica para monitorizar el comportamiento exuberante de los precios de la vivienda. Este nuevo enfoque nos permite monitorizar el comportamiento de los precios de la vivienda condicionado a factores fundamentales o de expectativas. Si bien la detección de la exuberancia a menudo se atribuye a factores no fundamentales, nuestros hallazgos indican que los episodios de comportamiento exuberante también pueden ocurrir cuando los precios de la vivienda están impulsados únicamente por factores fundamentales, como choques de demanda o oferta de crédito. Además, nuestro enfoque revela nuevos períodos de exuberancia que emergen cuando los precios de la vivienda están condicionados por choques estructurales. Estos períodos no se detectan al analizar solo la serie principal de precios de la vivienda.