Séries Temporais, Econometria e Finanças

Nas teorias de inspiração keynesiana, baseadas na idéia de ‘demand led growth’, o modelo de Thirlwall é considerado um clássico na literatura de Balance of Payments Constraint – BPC. Neste modelo, também conhecido como Lei de Thirlwall, a autor conclui que a taxa de crescimento de um país pode ser estimada através da razão entre a taxa de crescimento das exportações e a elasticidade renda das importações. Após esse clássico, vários estudos têm buscado testar a validade dessa lei para os países. Outros, no entanto, numa perspectiva mais teórica, têm feito extensões ao modelo, incorporando inclusive algumas críticas. Uma crítica atribuída ao modelo de BPC está relacionada à sua aplicação numa abordagem setorial, como enfatizado por Kaldor. Neste sentido, o objetivo deste artigo é testar a validade da Lei de Thirlwall para o caso brasileiro para as funções exportação e importação desagregadas por setores.

Esse estudo analisa a relação de equilíbrio de longo prazo e a causalidade entre crescimento econômico e gastos públicos no Brasil no período 1980-2008. Os resultados empíricos do teste de causalidade de Granger em estrutura multivariada evidenciaram a importância dos investimentos públicos não apenas para enfrentar os efeitos adversos da crise financeira internacional, mas também em estimular o crescimento econômico. Os resultados também indicam a necessidade de se controlar a trajetória crescente das demais despesas correntes, despesas previdenciárias e dívida pública.

A suposição de normalidade dos dados de produtividade agrícola é usualmente aceita pelo mercado segurador na quantificação e precificação do risco. No entanto, a distribuição normal é incapaz de captar assimetrias e bimodalidades que possam estar presentes nos dados (FERNANDEZ, 2003). A forma da distribuição é particularmente importante no contexto de estudos de seguros de cultura, porque ele reflete o risco (probabilidade de perda) do produtor. Em outras palavras, quando se trata da modelagem agrícola da produção deve-se olhar a massa concentrada na cauda esquerda da distribuição (Ozaki et al., 2008). Com base nessas informações, o objetivo do trabalho será utilizar a teoria dos valores extremos para modelar a cauda esquerda da distribuição de probabilidade da produtividade agrícola dos dez maiores municípios produtores de soja do estado do Paraná.

Este trabalho investiga a probabilidade de rejeitar a hipótese nula, H_0: I(1), quando o teste de Dickey-Fuller (DF) é aplicado em processos autorregressivos (AR) na presença de outliers aditivos. Em particular, o teste de Dickey-Fuller, baseado nos postos (ranks), é sugerido como metodologia alternativa para testar raízes unitárias em séries temporais com outliers do tipo aditivo. Os resultados empíricos e teóricos dão suporte do uso da metodologia proposta para aplicação prática. A série do número de moscas, analisadas em Wei (1994), é considerada neste estudo para explicar o uso do teste proposto

Este trabalho tem como objetivo testar a modelagem Auto- Regressiva Integrada de Médias Móveis (ARIMA) nos dados de recolhimento da Taxa de Saúde Suplementar, informados pelas Operadoras de Planos Privados de Assistência à Saúde.

O objetivo deste trabalho é realizar previsões de saques futuros em caixas eletrônicos e definir valores ótimos de abastecimento, de forma que esses valores atendam a demanda e ao mesmo tempo, minimizem os riscos decorrentes da desvalorização do dinheiro ou de possíveis roubos. Para tanto, modelamos as séries diárias do total de saques em terminais de agências bancárias utilizando os modelos de Séries Temporais Financeiras univariados e multivariados, que se traduzem nos modelos AR, VAR, GARCH e MGARCH. Os dados trabalhados representam 5 perfis diferentes do conjunto de agências de uma instituição financeira localizadas no Estado de São Paulo. Para definir os valores ótimos de abastecimento recorremos à simulação dos modelos ajustados a cada uma das séries para ter uma estimativa mais confiável dos valores padrões indicados pelo trabalho. A utilização de metodologias de séries temporais financeiras para a previsão de saques em caixas eletrônicos demonstrou ser uma alternativa viável e uma ferramenta útil para a tomada de decisões.

Elevados índices de poluição atosférica têm piorado continuamente a vida das populações das grandes cidades. Sendo assim faz-se necessário um rigoroso controle destas variáveis. Esta dissertação visa modelar os eventos extremos de séries de poluentes atmosféricos em São Paulo. Para isto é utilizada a metodologia de valores extremos aplicada a séries temporais e independentes. Os parâmetros da Distribuição Generalizada de Valores Extremos são estimados via étodo da Máxima Verossimilhança, cuja solução do sistema de equações de verossimilhança é dada por métodos iterativos de solução. A adequabilidade do modelo é testada pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. Uma vez ajustado o modelo, este, bem como as estimativas de seus parâmetros são utilizados para o cálculo do VaR, Valor ao Risco, que é uma medida de risco muito utilizada no mercado financeiro. Esta aplicação pode dizer se o VaR é útil na monitoração destas variáveis atmosféricas.