Submitted by Luis Lellis (luislellis@gmail.com) on 2015-12-16T08:26:29Z No. of bitstreams: 1 O IMPACTO DA POLÍTICA MONETÁRIA NÃO CONVENCIONAL AMERICANA SOBRE O PREÇO DOS ATIVOS FINANCEIROS BRASILEIROS.pdf: 932868 bytes, checksum: 3f85c3ea92ee9a2a52647220f067a572 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2016-01-25T17:49:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 O IMPACTO DA POLÍTICA MONETÁRIA NÃO CONVENCIONAL AMERICANA SOBRE O PREÇO DOS ATIVOS FINANCEIROS BRASILEIROS.pdf: 932868 bytes, checksum: 3f85c3ea92ee9a2a52647220f067a572 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-01-27T17:43:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 O IMPACTO DA POLÍTICA MONETÁRIA NÃO CONVENCIONAL AMERICANA SOBRE O PREÇO DOS ATIVOS FINANCEIROS BRASILEIROS.pdf: 932868 bytes, checksum: 3f85c3ea92ee9a2a52647220f067a572 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-27T17:43:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 O IMPACTO DA POLÍTICA MONETÁRIA NÃO CONVENCIONAL AMERICANA SOBRE O PREÇO DOS ATIVOS FINANCEIROS BRASILEIROS.pdf: 932868 bytes, checksum: 3f85c3ea92ee9a2a52647220f067a572 (MD5) Previous issue date: 2015-05-26 / Aplicando uma metodologia de testes de eventos, este estudo avalia o impacto dos anúncios de implementação e retirada dos estímulos monetários pelo Banco Central americano (FED) entre 2008 a 2013 sobre a curva de juros, a taxa de câmbio e a bolsa brasileira. Os resultados mostram que os anúncios de política monetária americana impactaram o preço dos ativos brasileiros significativamente principalmente durante o QE1 e o Tapering. Para os demais QEs, Operação Twist e eventos de postergação da retirada de estímulos, o não Tapering, ainda que os resultados encontrados estivessem dentro do esperado, eles tiveram baixa significância. Concluímos que a política monetária americana não convencional foi eficaz em impactar o preço dos ativos brasileiros, em especial os eventos não esperados. Ao incluirmos defasagens nos testes aplicados concluímos que em alguns casos houve 'atraso' na incorporação das novas informações no preço dos ativos.

Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2117.pdf: 990773 bytes, checksum: a7b62936541ab91d8ae3424f62aa0f40 (MD5) Previous issue date: 2008-08-22 / In the financial market usually notices are taken of the shares sequentially over the time in order to characterize them a time series. However, the major interest is to forecast the behavior of these shares. Motivated by this fact, a lot of models were created based on the past information considering constant averages and variance over time. Although, in financial series a feature often presented is called volatility, which can be noticed by the variance to vary in time. In order to catch this characteristic were developed the models of the family GARCH, that model the conditional variance through known information. These models were well used and have passed by many formulation modifications to be able to catch different effects, such as the effect leverage EGARCH. Thus, the goal is to estimate volatility patterns obeying the specifications of the family GARCH verifying which ones of them describe better the data inside and outside the sample. / No mercado financeiro costuma-se fazer observações sobre as carteiras sequencialmente ao longo do tempo, caracterizando uma série temporal. Contudo, o maior interesse está em prever o comportamento destas carteiras. Motivado por este fato, foram criados muitos modelos de previsão baseando-se em observações passadas considerando a média e variância constantes no tempo. Porém, nas séries financeiras uma característica muito presente é a chamada volatilidade, que pode ser observada pela variância não constante no tempo. A fim de captar esta característica, desenvolveram-se os modelos da família GARCH, que modelam a variância condicional através de informações passadas. Estes modelos foram muito utilizados e sofreram muitas modificações nas formulações para poderem captar diferentes efeitos, como o efeito de leverage (EGARCH). Assim, deseja-se estimar modelos de volatilidade obedecendo às especificações da família GARCH, verificando quais deles descrevem melhor os dados dentro e fora da amostra.