Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / The objective of this study was to evaluate the economic viability of feedlot finished steers and young steers, through the use of financial indicators evaluated together in order to facilitate decision making. Dissertations data were used, theses and scientific papers, conducted in the Beef Cattle Laboratory of UFSM. Was collected there maining period of data in feedlot, average daily gain,feed conversion, initial and slaughter weight, carcass weight and fat thickness. After collecting the data were tabulated and the mean with the help of spreadsheet, to make it possible to simulate a containment scenario, where the young steers remain in feedlot for 151 days and steers for 75 days. Were calculated diets according to the nutritional needs and feed conversion observed in the collected works, and from the cold carcass weight data and subcutaneous fat thickness categories were embedded in bônus categories were calculated, and the Young steers received about 7% the price paid for animal fat and steers received 8%. Fort he estimation of production costs and economic indicators we used the deterministic method, assuming fixed values (known) for the componentes of the costs and economic indicators. The higher implementation costs were the purchase of lean animal and food (forage + concentrate). The purchase of lean animal represented 73.26% of variable costs for the young category, since for young steers this item represented 48.33%, this decrease was due to the increase in the share of food costs in the latter category (24.91% of costs forage and 21.41% concentrate costs). The young steers slaughter category showed negative income (R$ -153.22 animal-1 for non-bonus and R$ -38.20 animal- 1 for bonus). Young steers had a positive income of R$ 56.16 and 215.59, respectively. Among economic indicators, the Net Present Value (NPV) shows that it is possible to recover the initial investment made for the young category, regardless of the bonus.Young steers the NPV is negative, regardless of the bonus. The Index Benefit Cost (IBC) was R$ 0.93 for the young steers not bonus and R$ 1.00 for the bonus. Young animals obtained IBC R$ 1.04 for non-bonus and R$ 1.14 for the bonus. The Additional Return on Investment (ROIA) was negative for young steers independently of the bonus, since for steers this indicator showed values of 1.45% for non-bonus and 4.42% for bonus. The Internal Rate of Return for the young steers was -2.61% for non-bonus and bonus to -0.37. For young steers the IRR was 3.76% for non-bonus and 13.01% for bonus. The use of these two indicators together shows that the slaughter of young steers is associated with the risk for this value're both Attractiveness Minimum rate (0.5965%) and, finally, the discounted payback presented higher values than the feedlot time of animals for both categories, indicating that the activity is high risk. / O objetivo deste estudo foi avaliar a viabilidade econômica da terminação em confinamento de novilhos superjovens e jovens, por meio do uso de indicadores financeiros avaliados em conjunto, visando facilitar a tomada de decisão. Foram utilizados dados de dissertações, teses e artigos científicos, realizados no Laboratório de Bovinocultura de Corte da UFSM. Foram coletados os dados de período de permanência em confinamento, ganho médio diário, conversão alimentar, peso inicial, de abate e da carcaça fria, e espessura de gordura subcutânea. Após a coleta os dados foram tabulados e calculadas as médias com auxílio de planilha eletrônica, para que fosse possível simular um cenário de confinamento, onde os animais superjovens permaneceriam em confinamento por 151 dias e os jovens por 75 dias. Foram calculadas as dietas de acordo com as necessidades nutricionais e conversão alimentar observada nos trabalhos coletados, e a partir dos dados de peso de carcaça fria e espessura de gordura subcutânea as categorias foram encaixadas em categorias de bonificação, sendo que os superjovens receberam 7% sobre o preço pago pelo animal gordo e os jovens receberam 8%. Para a estimação dos custos de produção e dos indicadores econômicos foi utilizado o método determinístico, assumindo valores fixos (conhecidos) para os componentes dos custos e indicadores econômicos. Os maiores custos de execução foram a compra do animal magro e alimentação (volumoso + concentrado). A compra do animal magro representou 73,26% dos custos variáveis para a categoria jovem, já para a superjovem este item representou 48,33%, esta diminuição ocorreu devido ao aumento da participação relativa dos custos com alimentação desta última categoria (24,91% de custos com volumoso e 21,41% de custos com concentrado). A categoria de abate superjovem apresentou Lucro negativo (R$ -153,22 animal-1 para os não bonificados e R$ -38,20 animal-1 para os bonificados). Os jovens apresentaram lucro positivo de R$ 56,16 e 215,59, respectivamente. Dentre os indicadores econômicos o Valor Presente Líquido (VPL) nos mostra que é possível recuperar o investimento inicial feito para a categoria jovem, independentemente da bonificação. Para os superjovens o VPL é negativo, independentemente da bonificação. O Índice Benefício Custo (IBC) foi de R$ 0,93 para os animais superjovens não bonificados e de R$ 1,00 para os bonificados. Os animais jovens obtiveram IBC de R$1,04 para os não bonificados e de R$1,14 para os bonificados. O Retorno Adicional sobre o Investimento (ROIA) foi negativo para os superjovens independentemente da bonificação, já para os jovens este indicador apresentou valores de 1,45% para os não bonificados e de 4,42% para os bonificados. A Taxa Interna de Retorno (TIR) para os superjovens foi de -2,61% para os não bonificados e de -0,37 para os bonificados. Para os jovens a TIR foi de 3,76% para os não bonificados e de 13,01% para os bonificados. O uso destes dois indicadores em conjunto nos mostra que o abate de animais superjovens está associado ao risco por este valor estar muito próximo da Taxa Mínima de Atratividade prosposta (0,5965%) e, por fim, o payback descontado apresentou valores maiores que o tempo de confinamento dos animais para ambas as categorias, indicando que a atividade é de alto risco.

Submitted by EDER FONZAR GRANATO null (eder1962granato@gmail.com) on 2016-07-18T15:30:51Z No. of bitstreams: 1 TESE EDER FONZAR GRANATO 1962 com ficha.pdf: 2663771 bytes, checksum: 91f29e8fd5aa752f16fc4d9ab7721195 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-07-19T20:46:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 granato_ef_dr_bot.pdf: 2663771 bytes, checksum: 91f29e8fd5aa752f16fc4d9ab7721195 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-19T20:46:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 granato_ef_dr_bot.pdf: 2663771 bytes, checksum: 91f29e8fd5aa752f16fc4d9ab7721195 (MD5) Previous issue date: 2016-05-25 / O Brasil produz anualmente 30 bilhões de litros de etanol de cana de açúcar com previsão do Ministério de Minas e Energia de atingir 36 bilhões de litros em 2024. A vinhaça é o resíduo líquido, rico em potássio e matéria orgânica que resulta da destilação do etanol, na proporção de 10 a 15 litros de vinhaça para cada litro de etanol. Disposto indevidamente, pode trazer sérios riscos para o ambiente devido ao alto potencial poluidor. Os estados de São Paulo, Paraná e Mato Grosso do Sul, possuem normas específicas sobre disposição desse resíduo, mas não atingem por completo o objetivo de controlar e mitigar os problemas, pois a disposição final da vinhaça se resume unicamente na fertirrigação sem qualquer outro tratamento. No presente trabalho, realizado no Laboratório de Biomassa do Departamento de Engenharia Rural da Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias da UNESP de Jaboticabal, analisou-se a biodigestão anaeróbia da vinhaça, caracterizando-se a produção de biogás e a redução do potencial poluidor. Para tanto, foram efetuados estudos de viabilidade técnica da biodigestão anaeróbia da vinhaça analisando os parâmetros: neutralização do pH da vinhaça, utilização do reciclo e estabilização da temperatura da vinhaça. Para os três parâmetros citados foram registrados e analisados dados referentes a: produção de biogás (m3), composição do biogás (% de CH4 e CO2) e redução do potencial poluidor da vinhaça após biodigestão anaeróbia (DQO). No que diz respeito a produção do biogás, os resultados considerados relevantes foram na correção do pH (aumento de 97,5%) e no aquecimento do afluente (aumento de 79%). Em relação a composição do biogás, obteve-se, aumento de 9% de metano redução de 3,6% de dióxido de carbono quando se aquece o afluente. Quando se utiliza reciclo a redução de DQO aumentou em 50% e o aquecimento do afluente permitiu aumentou a redução em 62%, demonstrando a viabilidade técnica do presente estudo. Para se determinar a viabilidade econômica foram efetuados estudos referentes a: Demonstração do Fluxo de Caixa, Valor Presente Liquido, Taxa Interna de Retorno e Payback Descontado. Em relação ao Valor Presente Liquido, o resultado obtido foi de R$ 2.179.331,76, maior que zero. A Taxa Interna de Retorno foi de 8%, maior que 7,5% (Taxa Atrativa Mínima). O retorno do investimento pelo cálculo do Payback Descontado será em 5,54 anos, provando assim que o projeto é viável economicamente. / The Brazil annually produces 30 billion liters of ethanol from sugar cane with the Ministry of Mines and Energy forecast to reach 36 billion liters in 2024. The stillage is the liquid waste, rich in potassium and organic matter resulting from the distillation of ethanol in the proportion of 10 to 15 liters of vinasse per liter of ethanol. Willing improperly, can pose serious risks to the environment due to the high pollution potential. The states of São Paulo, Paraná and Mato Grosso do Sul, have specific rules on disposal of this waste, but do not reach completely in order to control and mitigate the problems because the final disposal of vinasse comes down solely in fertigation without any other treatment . In this study, conducted at the Laboratory of Biomass Department of Rural Engineering of the Faculty of Agricultural and Veterinary Sciences of Jaboticabal UNESP, analyzed the anaerobic digestion of vinasse, characterizing the production of biogas and reduce the pollution potential. Therefore, technical feasibility studies of anaerobic digestion of vinasse were made by analyzing the parameters: pH neutralization of vinasse, use of recycling and stabilization of vinasse temperature. For the three mentioned parameters were recorded and analyzed data for: biogas production (m3), biogas composition (% CH4 and CO2) and reduced pollution potential of vinasse after anaerobic digestion (COD). As regards the production of biogas, the results were considered significant at pH correction (increase of 97.5%) and heating the influent (79% increase). For biogas composition was obtained, an increase of 9% methane 3.6% reduction of carbon dioxide when heated affluent. When COD reduction using recycled increased by 50% and heating affluent allowed increased the reduction by 62%, demonstrating the technical feasibility of this study. To determine the economic feasibility studies were made regarding: Cash Flow Statement, Net Present Value, Internal Rate of Return and Discounted Payback. Regarding the Net Present Value, the result was of R$ 2,179,331.76, greater than zero. The internal rate of return was 8%, higher than 7.5% (rate Attractive Minimum). The return on investment by calculating the Discounted Payback will be 5.54 years, thus proving that the project is economically viable.

Diante das evidências registradas na literatura de que, de forma geral, os fundos ativos não têm sido bem-sucedidos na tarefa de bater seus benchmarks, os fundos passivos – que buscam reproduzir as características de risco e retorno de um índice de mercado definido – vem ganhando espaço como alternativa de investimento na carteira dos investidores. A estratégia de reproduzir um índice é chamada de index tracking. Nesse sentido, o objetivo deste trabalho consiste em introduzir a técnica LASSO como método endógeno de seleção e otimização de ativos para a execução de um index tracking no mercado brasileiro e compara-lo com a execução de um index tracking pela técnica de seleção por participação dos ativos no índice de referência (otimizado por cointegração). A utilização da técnica LASSO, tal como proposta, constitui uma novidade na aplicação para o mercado financeiro brasileiro. Os testes comparativos foram realizados com as ações do índice Ibovespa entre os anos de 2010 e 2016. Sabendo das limitações relativas ao período de análise, os resultados sugerem, entre outros pontos, que o método LASSO gera tracking errors mais voláteis do que o método ad hoc tradicional e, dessa forma, gera menor aderência da carteira de réplica ao benchmark ao longo do tempo. / Given the evidence in the literature that, in general, the active funds have not been successful in the task of hitting their benchmarks, the passive funds - which seek to reproduce the risk and return characteristics of a defined market index - come gaining space as an investment alternative in the investor portfolio. The strategy of reproducing an index is called index tracking. In this sense, the objective of this study is to introduce the LASSO technique as an endogenous method of selection and optimization of assets for the execution of an index tracking in the Brazilian market and to compare it with the performance of an index tracking by the technique of selection by participation in benchmark index (optimized by cointegration). The LASSO technique, as proposed, is innovative as application to the Brazilian financial market. The comparative tests were carried out with the stocks of the Ibovespa index between 2010 and 2016. Regarding the limitations related to the analysis period, the results suggest, among others, that the LASSO method generates more volatile tracking than the traditional ad hoc proceding, and thus, generates a portfolio that is less adhered to the benchmark over time.

A abordagem de regressão MIDAS (Mixed Data Sampling), proposta por Ghysels et al. (2004), permite relacionar diretamente variáveis em freqüências distintas. Esta característica é particularmente atraente quando se deseja utilizar os dados nas freqüências em que são disponibilizados, bem como quando o objetivo é calcular previsões multi-períodos à frente. Nesta tese, utiliza-se a abordagem de regressão MIDAS em três ensaios em que são realizadas aplicações empíricas nas áreas de finanças e macroeconomia. Os três ensaios são de caráter comparativo. Com aplicações em diferentes contextos de previsão, objetiva-se contribuir fornecendo evidências empíricas comparativas. No primeiro ensaio, são explorados resultados comparativos no contexto de previsão de volatilidade multi-períodos. Compara-se a abordagem MIDAS com dois métodos amplamente utilizados no cálculo de previsões multi-períodos à frente: as abordagens direta e iterada. Seus desempenhos relativos são investigados em um estudo de Monte Carlo e em um estudo empírico em que são computadas previsões de volatilidade para horizontes de até 60 dias à frente. Os resultados do estudo de Monte Carlo indicam que a abordagem MIDAS fornece as melhores previsões para os horizontes iguais ou superiores a 15 dias. Em contraste, as previsões geradas a partir da abordagem iterada são superiores nos horizontes de 5 e 10 dias à frente. No estudo empírico, utilizando-se retornos diários dos índices S&P 500 e NASDAQ, os resultados não são tão conclusivos, mas sugerem um melhor desempenho para a abordagem iterada. Todas as análises são fora da amostra. No segundo ensaio, são comparados diversos modelos de previsão de volatilidade multi-períodos, especificamente das famílias MIDAS e HAR. As comparações são realizadas em termos da acurácia das previsões de volatilidade fora da amostra. No segundo ensaio, são comparados diversos modelos de previsão de volatilidade multi-períodos, especificamente das famílias MIDAS e HAR. As comparações são realizadas em termos da acurácia das previsões de volatilidade fora da amostra. Combinações das previsões dos referidos modelos também são consideradas. São utilizados retornos intradiários do IBOVESPA no cálculo de medidas de volatilidade, tais como variância realizada, variação potente realizada e variação bipotente realizada, sendo estas medidas usadas como regressores em ambos os modelos. Adicionalmente, utiliza-se um procedimento não paramétrico na estimação das medidas de variabilidade dos componentes contínuo e de saltos do processo de variação quadrática. Estas medidas são utilizadas como regressores separados em especificações MIDAS e HAR. Quanto às evidências empíricas, os resultados em termos de erro quadrático médio sugerem que regressores baseados em medidas de volatilidade robustas a saltos (i.e., variação bipotente realizada e variação potente realizada) são melhores em prever volatilidade futura. Entretanto, observa-se que, em geral, as previsões baseadas nestes regressores não são estatisticamente diferentes daquelas baseadas na variância realizada (o regressor benchmark). Além disso, observa-se que, de modo geral, o desempenho relativo das três abordagens de previsão (i.e., MIDAS, HAR e combinação de previsões) é estatisticamente equivalente. No terceiro ensaio, busca-se comparar os modelos MS-MIDAS (Markov-Switching MIDAS) e STMIDAS (Smooth Transition MIDAS) em termos de acurácia preditiva. Para tanto, realiza-se um exercício de previsão em tempo real em que são geradas previsões fora da amostra para o crescimento do PIB trimestral dos Estados Unidos com o uso de indicadores financeiros mensais. Neste exercício, também são considerados modelos lineares MIDAS e outros modelos de previsão (lineares e não-lineares) que incluem informação dos indicadores (via agregação temporal das observações mensais) para fins comparativos de desempenho preditivo. A partir dos resultados do estudo empírico, observa-se que, de modo geral, os modelos MS-MIDAS fornecem previsões mais acuradas que os modelos STMIDAS. / The Mixed Data Sampling (MIDAS) regression approach, proposed by Ghysels et al. (2004), allows us to directly relate variables at different frequencies. This characteristic is particularly attractive when one wishes to use the data at their original sampling frequencies, as well as when the objective is to calculate multi-period-ahead forecasts. In this thesis, we use the MIDAS regression approach in three papers in which we perform empirical applications in the areas of finance and macroeconomics. All papers are comparative studies. With applications in different forecasting contexts, we aim at contributing with empirical comparative evidence. In the first paper, we explore comparative results in the context of multi-period volatility forecasting. We compare the MIDAS approach with two widely used methods of producing multi-period forecasts: the direct and the iterated approaches. Their relative performances are investigated in a Monte Carlo study and in an empirical study in which we forecast volatility at horizons up to 60 days ahead. The results of the Monte Carlo study indicate that the MIDAS forecasts are the best ones at horizons of 15 days ahead and longer. In contrast, the iterated forecasts are superior for shorter horizons of 5 and 10 days ahead. In the empirical study, using daily returns of the S&P 500 and NASDAQ indexes, the results are not so conclusive, but suggest a better performance for the iterated forecasts. All analyses are out-of-sample. In the second paper, we compare several multi-period volatility forecasting models, specifically from MIDAS and HAR families. We perform our comparisons in terms of out-of-sample volatility forecasting accuracy. We also consider combinations of the models forecasts. Using intra-daily returns of the IBOVESPA, we calculate volatility measures such as realized variance, realized power variation, and realized bipower variation to be used as regressors in both models. Further, we use a nonparametric procedure for separately measuring the continuous sample path variation and the discontinuous jump part of the quadratic variation process. Thus, MIDAS and HAR specifications with the continuous sample path and jump variability measures as separate regressors are estimated. Our results in terms of mean squared error suggest that regressors involving volatility measures which are robust to jumps (i.e., realized bipower variation and realized power variation) are better at forecasting future volatility. However, we find that, in general, the forecasts based on these regressors are not statistically different from those based on realized variance (the benchmark regressor). Moreover, we find that, in general, the relative forecasting performances of the three approaches (i.e., MIDAS, HAR and forecast combinations) are statistically equivalent. In the third paper, we compare the Markov-Switching MIDAS (MS-MIDAS) and the Smooth Transition MIDAS (STMIDAS) models in terms of forecast accuracy. We perform a real time forecasting exercise in which out-of-sample forecasts for the quarterly U.S. output growth are generated using monthly financial indicators. In this exercise, we also consider linear MIDAS models, and other forecasting models (linear and nonlinear) that include information on the indicators (via temporal aggregation of the monthly observations) for comparative purposes. From the results of the empirical study, we observe that, in general, the MS-MIDAS models provide more accurate forecasts than do the STMIDAS models.

O objetivo dessa dissertação é avaliar o desempenho do Ibovespa a partir de uma nova ponderação dos ativos utilizando estratégias Smart Beta baseadas no risco. Para obter essas carteiras, restritas para vendas a descoberto, foram utilizadas três matrizes de covariância diferentes: matriz de covariância amostral, matriz RiskMetrics e o método de encolhimento conforme Ledoit & Wolf (2004). As medidas de desempenho fora da amostra utilizadas indicam que as estratégias Smart Beta utilizadas proporcionam melhores resultados em termos de retorno anualizado e volatilidade em relação ao Ibovespa no período analisado. / The goal of this dissertation is to evaluate the performance of the Ibovespa from a re-weighting of assets using risk-based Smart Beta strategies. For these portfolios, long-only, three differents covariance matrix were used: sample covariance matrix, RiskMetrics and the Shrinkage method as Ledoit & Wolf (2004). The performance measures used indicates that Smart Beta strategies provide better results in terms of annualized returns and volatility in relation to the Ibovespa in the period analyzed.

A volatilidade implícita é um importante tema no campo das Finanças. Do ponto de vista acadêmico, é crescente o número de pesquisas sobre o conteúdo informacional embutido no preço dos ativos. Na visão do mercado, a volatilidade implícita pode ser negociada diretamente no mercado de derivativos como um ativo, permitindo o seu emprego para diversificação de riscos em carteiras de investimentos. No entanto, o mercado brasileiro carece de um índice de volatilidade oficial e os estudos sobre o tema no Brasil são bastante limitados, sendo urgente a proposta de métodos de obtenção deste índice coerentes com o cenário de liquidez. Assim, essa pesquisa tem como objetivo analisar o conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil. Para isso foi necessário estimar um índice de volatilidade implícita para o mercado brasileiro (“VIX Brasil”), investigar o impacto da liquidez na volatilidade implícita, analisar a capacidade preditiva da volatilidade implícita em relação à volatilidade realizada futura e verificar a sua eficiência na emissão de sinais de proximidade de eventos de stress. Foram utilizados dados diários sobre o mercado de opções sobre índice de 2002 a 2013. Os principais resultados sugerem que a liquidez das opções afeta a variabilidade da volatilidade implícita ao longo do tempo. Em relação ao conteúdo informacional da volatilidade implícita no Brasil, obteve-se indícios de que (i) há significativa relação com o retorno da bolsa, sendo esta uma relação assimétrica e concentrada nos extremos da distribuição; (ii) a volatilidade implícita brasileira possui informações sobre volatilidade futura realizada além daquela contida na volatilidade histórica, porém é um estimador viesado e ineficiente; (iii) o “VIX Brasil” possui capacidade sinalizadora da proximidade de eventos de stress, em especial quando utiliza-se o limiar de 10% sobre a sua média móvel de 90 dias como abordagem de emissão de sinal. / The Implied volatility is an important topic of research in Finance. From the academics point of view, there is a growing interest in the information embedded in asset prices. From the practitioners view, the implied volatility can be directly traded in the derivatives market as an asset, being a tool for risk diversification in investment portfolios. However, the Brazilian capital market lacks an official volatility index and studies on the subject in Brazil are very limited. Hence, models for volatilities indexes consistent with the liquidity scenario of the Brazilian market are an urgent issue. Thus, this research aims to analyse the information content of implied volatility in Brazil. For achieving this goal, it was necessary to estimate an implied volatility index for the Brazilian market ("VIX Brazil"), to investigate the impact of liquidity in implied volatility, to analyse the predictive power of implied volatility for the future realized volatility and to check its efficiency for issuing early warning signals (EWS) of stress events. Daily data on the options market index over 2002 to 2013 were used. The main results suggest that the liquidity of options affects the variability of implied volatility over time. Regarding the information content of implied volatility in Brazil, evidence was obtained that (i) there is significant relationship with the market return, which is an asymmetric relationship and concentrated at the tails of the probability distribution; (ii) the Brazilian implied volatility has information about the future realized volatility than that contained in the historical volatility, but it´s a biased and inefficient estimator; (iii) the "VIX Brazil" has signalling power concerning the proximity of stress events, especially when it is used the 10% threshold on its moving average 90 days as signal emission approach.

O objetivo dessa dissertação é avaliar o desempenho do Ibovespa a partir de uma nova ponderação dos ativos utilizando estratégias Smart Beta baseadas no risco. Para obter essas carteiras, restritas para vendas a descoberto, foram utilizadas três matrizes de covariância diferentes: matriz de covariância amostral, matriz RiskMetrics e o método de encolhimento conforme Ledoit & Wolf (2004). As medidas de desempenho fora da amostra utilizadas indicam que as estratégias Smart Beta utilizadas proporcionam melhores resultados em termos de retorno anualizado e volatilidade em relação ao Ibovespa no período analisado. / The goal of this dissertation is to evaluate the performance of the Ibovespa from a re-weighting of assets using risk-based Smart Beta strategies. For these portfolios, long-only, three differents covariance matrix were used: sample covariance matrix, RiskMetrics and the Shrinkage method as Ledoit & Wolf (2004). The performance measures used indicates that Smart Beta strategies provide better results in terms of annualized returns and volatility in relation to the Ibovespa in the period analyzed.

A abordagem de regressão MIDAS (Mixed Data Sampling), proposta por Ghysels et al. (2004), permite relacionar diretamente variáveis em freqüências distintas. Esta característica é particularmente atraente quando se deseja utilizar os dados nas freqüências em que são disponibilizados, bem como quando o objetivo é calcular previsões multi-períodos à frente. Nesta tese, utiliza-se a abordagem de regressão MIDAS em três ensaios em que são realizadas aplicações empíricas nas áreas de finanças e macroeconomia. Os três ensaios são de caráter comparativo. Com aplicações em diferentes contextos de previsão, objetiva-se contribuir fornecendo evidências empíricas comparativas. No primeiro ensaio, são explorados resultados comparativos no contexto de previsão de volatilidade multi-períodos. Compara-se a abordagem MIDAS com dois métodos amplamente utilizados no cálculo de previsões multi-períodos à frente: as abordagens direta e iterada. Seus desempenhos relativos são investigados em um estudo de Monte Carlo e em um estudo empírico em que são computadas previsões de volatilidade para horizontes de até 60 dias à frente. Os resultados do estudo de Monte Carlo indicam que a abordagem MIDAS fornece as melhores previsões para os horizontes iguais ou superiores a 15 dias. Em contraste, as previsões geradas a partir da abordagem iterada são superiores nos horizontes de 5 e 10 dias à frente. No estudo empírico, utilizando-se retornos diários dos índices S&P 500 e NASDAQ, os resultados não são tão conclusivos, mas sugerem um melhor desempenho para a abordagem iterada. Todas as análises são fora da amostra. No segundo ensaio, são comparados diversos modelos de previsão de volatilidade multi-períodos, especificamente das famílias MIDAS e HAR. As comparações são realizadas em termos da acurácia das previsões de volatilidade fora da amostra. No segundo ensaio, são comparados diversos modelos de previsão de volatilidade multi-períodos, especificamente das famílias MIDAS e HAR. As comparações são realizadas em termos da acurácia das previsões de volatilidade fora da amostra. Combinações das previsões dos referidos modelos também são consideradas. São utilizados retornos intradiários do IBOVESPA no cálculo de medidas de volatilidade, tais como variância realizada, variação potente realizada e variação bipotente realizada, sendo estas medidas usadas como regressores em ambos os modelos. Adicionalmente, utiliza-se um procedimento não paramétrico na estimação das medidas de variabilidade dos componentes contínuo e de saltos do processo de variação quadrática. Estas medidas são utilizadas como regressores separados em especificações MIDAS e HAR. Quanto às evidências empíricas, os resultados em termos de erro quadrático médio sugerem que regressores baseados em medidas de volatilidade robustas a saltos (i.e., variação bipotente realizada e variação potente realizada) são melhores em prever volatilidade futura. Entretanto, observa-se que, em geral, as previsões baseadas nestes regressores não são estatisticamente diferentes daquelas baseadas na variância realizada (o regressor benchmark). Além disso, observa-se que, de modo geral, o desempenho relativo das três abordagens de previsão (i.e., MIDAS, HAR e combinação de previsões) é estatisticamente equivalente. No terceiro ensaio, busca-se comparar os modelos MS-MIDAS (Markov-Switching MIDAS) e STMIDAS (Smooth Transition MIDAS) em termos de acurácia preditiva. Para tanto, realiza-se um exercício de previsão em tempo real em que são geradas previsões fora da amostra para o crescimento do PIB trimestral dos Estados Unidos com o uso de indicadores financeiros mensais. Neste exercício, também são considerados modelos lineares MIDAS e outros modelos de previsão (lineares e não-lineares) que incluem informação dos indicadores (via agregação temporal das observações mensais) para fins comparativos de desempenho preditivo. A partir dos resultados do estudo empírico, observa-se que, de modo geral, os modelos MS-MIDAS fornecem previsões mais acuradas que os modelos STMIDAS. / The Mixed Data Sampling (MIDAS) regression approach, proposed by Ghysels et al. (2004), allows us to directly relate variables at different frequencies. This characteristic is particularly attractive when one wishes to use the data at their original sampling frequencies, as well as when the objective is to calculate multi-period-ahead forecasts. In this thesis, we use the MIDAS regression approach in three papers in which we perform empirical applications in the areas of finance and macroeconomics. All papers are comparative studies. With applications in different forecasting contexts, we aim at contributing with empirical comparative evidence. In the first paper, we explore comparative results in the context of multi-period volatility forecasting. We compare the MIDAS approach with two widely used methods of producing multi-period forecasts: the direct and the iterated approaches. Their relative performances are investigated in a Monte Carlo study and in an empirical study in which we forecast volatility at horizons up to 60 days ahead. The results of the Monte Carlo study indicate that the MIDAS forecasts are the best ones at horizons of 15 days ahead and longer. In contrast, the iterated forecasts are superior for shorter horizons of 5 and 10 days ahead. In the empirical study, using daily returns of the S&P 500 and NASDAQ indexes, the results are not so conclusive, but suggest a better performance for the iterated forecasts. All analyses are out-of-sample. In the second paper, we compare several multi-period volatility forecasting models, specifically from MIDAS and HAR families. We perform our comparisons in terms of out-of-sample volatility forecasting accuracy. We also consider combinations of the models forecasts. Using intra-daily returns of the IBOVESPA, we calculate volatility measures such as realized variance, realized power variation, and realized bipower variation to be used as regressors in both models. Further, we use a nonparametric procedure for separately measuring the continuous sample path variation and the discontinuous jump part of the quadratic variation process. Thus, MIDAS and HAR specifications with the continuous sample path and jump variability measures as separate regressors are estimated. Our results in terms of mean squared error suggest that regressors involving volatility measures which are robust to jumps (i.e., realized bipower variation and realized power variation) are better at forecasting future volatility. However, we find that, in general, the forecasts based on these regressors are not statistically different from those based on realized variance (the benchmark regressor). Moreover, we find that, in general, the relative forecasting performances of the three approaches (i.e., MIDAS, HAR and forecast combinations) are statistically equivalent. In the third paper, we compare the Markov-Switching MIDAS (MS-MIDAS) and the Smooth Transition MIDAS (STMIDAS) models in terms of forecast accuracy. We perform a real time forecasting exercise in which out-of-sample forecasts for the quarterly U.S. output growth are generated using monthly financial indicators. In this exercise, we also consider linear MIDAS models, and other forecasting models (linear and nonlinear) that include information on the indicators (via temporal aggregation of the monthly observations) for comparative purposes. From the results of the empirical study, we observe that, in general, the MS-MIDAS models provide more accurate forecasts than do the STMIDAS models.

Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-03-17T18:29:00Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MAXLEIDE NASCIMENTO CASTRO PPG CC 03 2015.pdf: 3151352 bytes, checksum: e428d847c100ea1df803e99a8d40c59f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-17T18:29:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MAXLEIDE NASCIMENTO CASTRO PPG CC 03 2015.pdf: 3151352 bytes, checksum: e428d847c100ea1df803e99a8d40c59f (MD5) Previous issue date: 2015-03-09 / Desde 2009, há uma discussão em âmbito internacional acerca do pensamento corporativo integrado, que tem por finalidade integrar informações financeiras e não financeiras em um único relatório, que é denominado “Relato Integrado”. E para este estudo o objetivo foi verificar quais os níveis de aderência das empresas brasileiras aos indicadores-chave de desempenho dos capitais não financeiros expostos na parte complementar do draft da Estrutura Conceitual do “Relato Integrado”. Tais capitais se restringem ao Capital Natural, Capital Humano, Capital Social e de Relacionamento e Capital Intelectual, sendo excluídos os capitais Financeiro e Manufaturado. Esta pesquisa se caracteriza exploratória-descritiva a partir de dados secundários, e utilizou-se como estratégia a pesquisa documental, como também a técnica de análise de conteúdo e estatística inferencial para complementar os resultados. A população consiste em 128 empresas listadas no segmento do Novo Mercado da BM&FBOVESPA, que divulgaram relatórios com informações não financeiras em 2012. Após a coleta dos dados, que compreendeu o período dos meses de setembro a outubro de 2014, somente 49% da população apresentaram alguma divulgação com informações não financeiras, assim amostra foi composta por 63 empresas. Para alcançar o objetivo proposto foi utilizado na analise dos relatórios um checklist composto por 34 indicadores-chave (KPIs), que resultou em um Índice de Divulgação de Capital por empresa e em seguida agrupado por setor, com a finalidade de verificar os níveis de aderências das empresas/setores aos indicadores-chave de capital não financeiro. De forma geral, observou-se que os níveis de aderência foram baixos, pois somente 6,3% das empresas obtiveram um nível Alto (nível 1), enquanto 39,7 % no nível 3 (moderado baixo) e 23,8% no nível 4 (baixo), somando 63,5% de aderência com força para baixo (0,50). Nesse sentido, verifica-se que o capital mais aderente foi o “Capital Natural”, com a maioria das empresas (38,1%) classificadas no Nível 2 de aderência, seguido de 14,3% classificadas no Nível 1, totalizando 52,4% de aderência. E o Capital Intelectual foi o menos aderente, apresentou a menor participação nos níveis elevados de aderência, pois a maioria das empresas (44,4%) encontra-se classificada como Nível 4 (baixo), e somente 6,3% (4) se classificam como Nível 1(alto). E ainda observou-se os índices de divulgação por setor no geral, destacou-se que somente três setores ficaram acima de 0,50: os setores “Utilidade pública” (0,64), “Telecomunicação” (0,62) e “Materiais básicos” (0,50). Enquanto que os setores de baixa aderência foram: “Financeiros e outros” (0,28) e “Consumo cíclico” (0,34). Para complementar o estudo, analisou-se o conteúdo dos indicadores quanto às características e às classificações, e, no geral, observou-se que 61% dos indicadores apresentam características “quantitativa não monetária”, e 58% apresentam classificação “Neutra”. Quanto às possíveis associações existentes, sugeriu-se, através da estatística, que, para a distribuição não normal, obteve-se associação significativamente positiva com a característica monetária (rho=0,033) e a classificação “Ruim” (rho=0,532); e na distribuição normal, a associação foi significativamente negativa com a característica “declarativa” (rho=- 0,312) e a classificação Neutra (rho=- 0,267). Esta pesquisa corrobora para o avanço dos estudos nesta temática, pois até 2014 há uma lacuna de trabalhos empíricos ligados ao “Relato Integrado”. / Since 2009, there is an internationally discussion of integrated corporate thinking, which aims to integrate financial and non-financial information in a single report, which is called "Integrated Reporting". And for this study the objective was to verify that the grip levels of the Brazilian companies to key performance indicators of non-financial capital exposed in the part complementary, of the Framework of the draft "Integrated Reporting". Such capital is restricted to Natural Capital, Human Capital, Social Capital and Relationship and intellectual capital, and excluding Financial and manufactured capital. This research is characterized exploratory and descriptive based on secondary data, and used a strategy of documentary research, as well as the technique if content analysis and inferential statistics to complement the results. The population consists of 128 companies listed on the Novo Mercado segment of BM&FBOVESPA, which released reports with non-financial information in 2012. After collecting the data, which covered the period from September to October 2014, only 49% of the population had some disclosure with non-financial information and sample consisted of 63 companies. To achieve the proposed objective was used in the reports analysis, a checklist consisting of 34 key indicators (KPIs), which resulted in a Capital Disclosure Index by company and then grouped by sector, in order to check the levels adhesions from companies/sectors to non-financial capital key indicators. Overall, it was observed that the grip levels were low, as only 6.3% of companies achieved a high level (level 1), while 39.7% at level 3 (moderately bass) and 23.8% in level 4 (low), totaling 63.5% of adhesion for down (0.50). In this sense, it appears that the most adherent capital was the "Natural Capital", with most companies (38.1%) classified as Level 2 of adhesion, followed by 14.3% classified at Level 1, totaling 52, 4% adhesion. And the Intellectual Capital was the least adherent, has the lowest participation in high levels adhesion, because most companies (44.4%) is classified as Level 4 (low), and only 6.3% (4) are classified as Level 1 (high). And yet It was observed that the disclosure indexes by sector in general, it was highlighted that only three sectors were above 0.50: sectors "public utility" (0.64) "Telecommunications" (0.62) and "basic materials "(0.50). While the low-grip sectors were: "financial and other" (0.28) and "cyclical consumption" (0.34). To complement the study, we analyzed the content of the indicators concerning the characteristics and classifications, and overall, it was observed that 61% of the indicators have "non-monetary quantitative" characteristics, and 58% are rated "Neutral”. As for the possible associations, it is suggested by statistics, that for the non-normal distribution, we obtained significantly positive association with monetary characteristics (rho = 0.033) and a rating of "Poor" (rho = 0.532); and normal distribution, the association was significantly negative with the "declarative" feature (rho = - 0.312) and the classification Neutral (rho = - 0.267). This research supports the advance the studies on this topic, until 2014 there is a lack of empirical work related to the "Integrated Reporting".

Submitted by Saulo De Barros Bruno (saulobbruno@gmail.com) on 2018-08-22T18:33:50Z No. of bitstreams: 1 dissertacao-mfee_final.pdf: 806604 bytes, checksum: d71bf06711bea4eb9c0f465f6588f2b8 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2018-09-11T14:34:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao-mfee_final.pdf: 806604 bytes, checksum: d71bf06711bea4eb9c0f465f6588f2b8 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-27T12:47:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao-mfee_final.pdf: 806604 bytes, checksum: d71bf06711bea4eb9c0f465f6588f2b8 (MD5) Previous issue date: 2018-05-10 / O objetivo deste trabalho é examinar métodos de estimação do VaR (Value At Risk) avaliando a performance de cada um em carteiras formadas por ativos expostos à fatores de risco comumente encontrados em portfólios de instituições financeiras brasileiras. Com isso é possível constatar sob quais circunstâncias é preferível a utilização de certo método em detrimento dos demais. Para isso foram criados diversos portfólios aleatoriamente e calculado o VaR de 1 dia utilizando os principais métodos de estimação disponíveis na literatura. A performance de cada VaR estimado foi avaliada em todas as amostras. Os resultados indicam que o VaR histórico com ajuste de volatilidade estimada por GARCH tem melhor desempenho para níveis de confiança usuais e se é disponível um grande histórico de preços. / The purpose of this paper is to examine VaR (Value At Risk) estimation methods by evaluating the performance of each method in portfolios composed by assets exposed to risk factors commonly found in Brazilian financial institutions. With this it is possible to verify under which circumstances it is preferable to use one method to the detriment of others. For this, several portfolios were randomly created and the 1-day VaR calculated using the main estimation methods available in the literature. The performance of each estimated VaR was evaluated in all samples. The results indicate that the historical VaR with volatility adjustment estimated with a GARCH model performs better at the usual confidence levels and if a large price history is available.