Mestrado Profissional em Economia

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Inteligência artificial e a dinâmica da estrutura organizacional em startups: Um estudo exploratório
(2024) Faria, Douglas Mac Cord de
Este estudo examina a influência da Inteligência Artificial (IA) nas estruturas organizacionais de startups, fornecendo uma análise detalhada das mudanças na configuração das funções e competências. Através de um estudo qualitativo e exploratório com base em entrevistas semiestruturadas com 16 empreendedores que fundaram pelo menos uma startup antes e pelo menos uma após o lançamento da ferramenta de IA ChatGPT, exploramos como a IA modifica práticas de gestão, processos de tomada de decisão e a hierarquia dentro dessas organizações. Os resultados mostram uma tendência para a autonomização dos empreendedores, permitindo-lhes manter estruturas organizacionais mais enxutas e flexíveis. A pesquisa revela também que enquanto a expertise técnica específica diminui em prioridade, habilidades comportamentais avançadas e a capacidade de interagir eficazmente com ferramentas de IA se tornam mais relevantes. Este estudo contribui para a teoria e a prática ao elucidar o impacto da IA nas estruturas organizacionais de startups, enfatizando a transição para um modelo onde a adaptabilidade, inovação contínua e competências comportamentais se destacam como fatores-chave para o sucesso no ecossistema de startups contemporâneo. O estudo oferece insights valiosos para acadêmicos e profissionais sobre a evolução necessária nas estratégias de desenvolvimento organizacional e de recursos humanos face à crescente presença da IA no mundo dos negócios empreendedores.
Proposição de um modelo de nowcasting de inflação para o Brasil
(2024) Victória Santos Jorge
Lidar com grandes e complexos conjuntos de dados ainda é um desafio enfrentado pelos macroeconomistas envolvidos em análise e processamento das observações em tempo real. Além disso, o grande volume de informações dificulta a seleção de variáveis que sejam relevantes para a tomada de decisões, por isso, trazemos uma abordagem de machine learning que busca selecionar as varáveis mais informativas para explicar a inflação brasileira corrente, aproveitando também que temos uma vasta gama de indicadores disponíveis que medem o nível de preços, com frequências e abrangências diversas. Usando a modelagem e bibliografia baseada nas usadas para nowcasting de atividade econômica e pelo FED de Cleveland para a inflação norte-americana, buscamos desse modo, uma forma de mensurar a inflação com base nos dados que temos em alta frequência e em tempo real, a fim de assegurar a tomada de decisão dos agentes e do Banco Central, permitindo uma compreensão mais imediata das condições econômicas atuais em um ambiente dinâmico, onde as condições podem mudar rapidamente.
Explorando a Integração de Técnicas de Aprendizado de Máquina e Modelos Estatísticos na Previsão da Curva de Preços Futuros de Petróleo
(2024) Faucz, Raphael Nunes Xavier
Compreender as dinâmicas do mercado futuro de petróleo é de extrema importância para a economia global, pois afeta produtores, investidores, formuladores de políticas econômicas e acadêmicos. Neste contexto, o presente estudo abordou a modelagem da estrutura a termo dos preços futuros do petróleo, questão vital para o mercado global de energia, para a macroeconomia, para empresas e para investidores, concentrando-se no petróleo tipos Brent e West Texas Intermediate (WTI). O objetivo deste estudo foi explorar a eficácia de uma combinação de diferentes técnicas de modelagem na projeção da curva de preços do petróleo, o que envolveu: (1) a decomposição da estrutura a termo em fatores distintos; e (2) a aplicação de diversas metodologias na modelagem, desde as mais tradicionais até as técnicas de fronteira, para estes fatores que são cruciais para determinar o nível e a forma da curva. O foco central foi aplicar e comparar uma variedade de modelos em relação à sua eficácia da modelagem e à projeção de preços na curva, buscando identificar a técnica mais eficiente, com base em sua precisão e menor erro em previsões fora da amostra. As abordagens foram desde as técnicas econométricas tradicionais, como Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) e Vector Autoregression (VAR), até métodos avançados de aprendizado de máquina e deep learning, incluindo Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO), Random Forest, Extreme Gradient Boosting (XGBoost) e, especialmente, o modelo Long Short-Term Memory (LSTM). O estudo foi conduzido, principalmente, com a metodologia de Dynamic Nelson-Siegel (DNS) e, para decompor a curva de preços, seguimos o modelo apresentado por Barunik e Malinska (2016). Os resultados ressaltaram a superioridade do LSTM em projeções fora da amostra dos parâmetros obtidos pelo DNS, demonstrando sua eficácia na reconstrução das curvas de preços dos petróleos tipos Brent e WTI. Esta capacidade do LSTM de capturar complexidades temporais e dinâmicas nos dados financeiros é particularmente relevante no mercado de petróleo, que é influenciado por uma variedade de fatores econômicos e geopolíticos. Assim sendo, espera-se que este estudo contribua significativamente tanto com a Academia quanto com o Mercado, no que tange à modelagem de preços de petróleo, marcando um avanço na análise financeira, ao oferecer insights valiosos para investidores, analistas e formuladores de políticas econômicas; aprimorando a compreensão das dinâmicas de preços do petróleo; e combinando técnicas de fronteira na modelagem de preços futuros do petróleo.
Um estudo sobre o prêmio de variância no mercado brasileiro
(2024) Soares, Samuel Ferreira
Este trabalho estuda o prêmio de variância no mercado de ações Brasileiro através da avaliação da performance das estratégias de venda de volatilidade via variance swaps. O estudo considera as versões em moeda local e em dólares utilizando o Índice Bovespa e o ETF EWZ respectivamente. Observamos a sensibilidade na escolha de parâmetros: cap de volatilidade, alocação de capital em risco, volatilidade e maturidade, sendo a volatilidade precificada no variance swap a mais relevante entre elas. Levando em consideração variações que consideram ou não o skewness, onde o modelo com skewness possui uma melhor performance em função do nível de volatilidade mais elevada que o modelo que não o considera.O resultado mostra um prêmio de variância positiva tanto para o modelo em moeda local (IBOV) quanto em dólares (EWZ), sendo o primeiro de maior magnitude. Por fim concluímos que alem da existência do prêmio de variância no mercado de ações Brasileiro ele é crescente na maturidade para ambos os casos
Prêmio de risco de inflação e seus determinantes
(2024) Costa, Rafael Marques Moreira da
A inflação implícita pode ser decomposta em um termo de expectativa de inflação e um termo de prêmio de risco de inflação. Nesse estudo, eu construo uma série de prêmio de risco de inflação utilizando dados de projeções de inflação do IPCA oriundas do Focus, um levantamento de expectativas feito semanalmente pelo Banco Central do Brasil, e dados de inflação implícita obtidos da Anbima. Mostro que parece haver persistência positiva nos erros de projeção da inflação mensal obtidos do levantamento da plataforma Bloomberg (analistas tendem a sistematicamente subestimar a inflação) quando agregados ao longo do tempo (12 meses), e essa variável parece possuir relevância estatística mas pouca relevância econômica em explicar os prêmios de risco de inflação depois das próprias defasagens de um mês dos prêmios em si. As demais variáveis analisadas apresentaram baixa relevância estatística e/ou econômica em explicarem os prêmios
Determinantes da continuidade de investimento pós series a: evidências de economias emergentes
(2024) Queiroga, Pedro Bosco
As startups oferecem diversos benefícios econômicos para a sociedade como geração de empregos e fomento à inovação. Como essas empresas enfrentam restrição de capital nos seus anos iniciais, é através de rodadas de investimento que essas empresas conseguem obter recursos para concretizar tais benefícios, tornando a recorrência destes financiamentos sua fonte de sobrevivência. Nós analisamos quais os determinantes de um novo aporte de capital pós Series A, utilizando uma amostra de 3.830 rodadas de investimento provenientes de 16 economias emergentes, realizadas no período de 2016 a 2020. Encontramos que o número de fundadores e investidores impactam positivamente a probabilidade de um novo aporte pós Series A. Testamos a classificação de economia emergente do FTSE para avaliar se o grau de desenvolvimento do país importa, porém não encontramos significância. Além disso, os resultados indicam que rodadas anunciadas em um trimestre com P/L acima da média dos últimos quatro períodos também tem maior probabilidade de receberem um próximo aporte de capital. Estudar o ecossistema do venture capital contribui para que empreendedores, investidores e formuladores de políticas públicas tomem decisões que o levam para o sucesso, cooperando com a prosperidade de seus benefícios econômicos
O uso de derivativos para gestão de riscos reduz o custo de capital próprio das empresas? Uma análise para o mercado brasileiro durante o período de 2014 a 2023
(2024) Coiro, Rafael Soares
Este estudo investiga o impacto do uso de derivativos no custo de capital próprio de empresas brasileiras não financeiras, no período de 2014 a 2023. Motivado pelo crescimento do mercado de derivativos no Brasil e pela relevância das políticas de gestão de riscos, o trabalho busca avaliar se a prática de hedging, amplamente adotada em mercados globais, também proporciona redução do custo de capital no contexto brasileiro. Com base em uma amostra de 197 empresas e utilizando uma abordagem econométrica de painel dinâmico via GMM, o estudo não encontra evidências estatisticamente significativas de que o uso de derivativos diminua o custo de capital próprio no Brasil. Essa conclusão contrasta com os resultados observados em economias desenvolvidas, sugerindo que, em mercados emergentes caracterizados por alta volatilidade macroeconômica e financeira, os derivativos podem não ser suficientemente eficazes para mitigar os riscos percebidos pelos investidores. No Brasil, fatores como a percepção elevada de risco, alimentada por incertezas políticas e econômicas, e a falta de padronização na divulgação de informações sobre políticas de hedge podem limitar os benefícios dessa prática na redução do prêmio de risco exigido pelos investidores. Além disso, a pesquisa corrobora estudos realizados em outros mercados emergentes, como Malásia e África do Sul, destacando possíveis diferenças estruturais nos benefícios do hedging entre economias desenvolvidas e emergentes, onde o contexto econômico e institucional pode desempenhar um papel determinante na efetividade das estratégias de gestão de risco.
Impactos do Programa Bolsa Família no Crédito
(2024) Gomes, Bruna Rebellato
Durante décadas, vem sendo crescente o interesse em entender os impactos das transferências de rendas regionais como parte das políticas públicas que visam à diminuição da pobreza. Neste contexto, a presente dissertação analisou o impacto das transferências de renda por meio do Programa Bolsa Família (PBF) no Brasil, no nível municipal, sobre o mercado de crédito de cada município brasileiro, no período de janeiro de 2007 até dezembro de 2011. Destaca-se que, em 2009, as regras para receber essas transferências sofreram mudanças, o que afetou a vida da população que já recebia determinado benefício. Assim sendo, o objetivo deste estudo foi identificar o impacto no crédito dada a essa alteração da regra no cálculo de cotas do Programa Bolsa Família e comparar como teria sido a distribuição das cotas caso essa regra não tivesse sido alterada. Para entender o impacto no crédito e explorar a variação que a alteração de regras no programa causou ao mercado de crédito dos municípios, foi utilizado o método Difference-in-Differences (DID). Para capturar o efeito no mercado de crédito, foram utilizadas as variáveis disponíveis na base Estatística Bancária Mensal (ESTBAN), por município, e os dados municipais coletados a partir da base da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) e do Censo Demográfico. Ao analisar o impacto das transferências de renda por meio da alteração do cálculo das cotas do PBF, foi possível constatar que a alteração das regras das cotas do Programa Bolsa Família, teve um impacto positivo de 1,7% nos municípios que, por sua vez, tiveram uma alteração maior das suas cotas no período analisado. Desta forma, este estudo contribuiu com o Mercado, ao concluir que existe um impacto no crédito causado pela transferência de renda e essa evidência é condizente com os efeitos multiplicativos da renda na economia local, gerados pela transferência de renda. Ademais, o presente estudo também contribuiu com a Academia, ao ampliar a literatura sobre os multiplicadores, que aponta que os efeitos da transferência de renda do governo para as famílias podem ter um impacto maior se a propensão ao consumo dos beneficiários for maior que a propensão à poupança, como é o caso dos participantes do PBF. Assim sendo, o impacto positivo no crédito, mesmo sendo pequeno, afeta não só as famílias que recebem o benefício como também a economia local dos municípios.
Interação entre a predominância de empregos públicos e a competição política em municípios brasileiros: práticas de patronagem e implicações
(2024) Barros, Eduardo Inojosa Gonçalves de
O presente estudo explorou a competição política nos municípios brasileiros onde a proporção de empregos públicos em relação aos privados é notavelmente elevada, frequentemente, interligada às práticas de patronagem. Nestes municípios, o mercado formal de empregos, frequentemente, é dominado pelo setor público e os cargos são usados como recompensa pelo apoio político (Weingrod, 1968). A união desses dois fatores leva a desafios únicos para a competição política, implicando em consequências significativas na dinâmica da democracia local. Neste contexto, o objetivo principal do presente estudo foi investigar a relação entre a predominância de empregos públicos e a competição política nos municípios brasileiros, com particular atenção às práticas de patronagem e suas implicações na governança e na democracia local. Para tanto, adotou-se a metodologia econométrica. A utilização de variáveis dummies possibilitou uma categorização efetiva dos municípios, com base na proporção de empregos públicos, aprimorando a precisão analítica dos modelos. A análise destas dinâmicas sugeriu uma relação intrínseca entre o controle dos empregos públicos em municípios com mercados privados pouco desenvolvidos e a limitação da competição política, mostrando que uma maior proporção de cargos discricionários, comissionados e temporários em relação ao número total de empregos formais aumenta a probabilidade de reeleição de um partido ou de um candidato ao executivo municipal, mas, aparentemente, não influencia o número de candidatos ou a concentração de votos.
Alterações contábeis em arrendamentos mercantis e implicações econômico-financeiras: análise sobre possíveis efeitos no custo de capital de terceiros
(2024) Colossal, Guilherme de Assis
O Accounting Standards Codification número 842 (ASC 842) e o International Financial Reporting Standard número 16 (IFRS 16), publicados em janeiro de 2016 pelo Financial Accounting Standards Board (FASB) e pelo International Accounting Standards Board (IASB), respectivamente, ambos pronunciamentos com vigência a partir dos exercícios sociais iniciados em janeiro de 2019, alteraram o tratamento contábil das operações de arrendamento mercantil, especificamente aquelas antes categorizadas como arrendamento mercantil operacional. Neste ensejo, os tratamentos contábeis das operações de arrendamento, advindos destes dois novos pronunciamentos, influenciam no sentido de aumentar os ativos e o endividamento financeiro registrados e divulgados nas demonstrações contábeis das companhias. Simultaneamente, o EBITDA – indicador amplamente utilizado em análises financeiras e entendido como um importante sinalizador da capacidade de geração de caixa – também tende a ser positivamente afetado com a introdução do IFRS 16, diferentemente do ASC 842, que aponta para efeitos imperceptíveis (ou nulos) sobre o mesmo indicador. Este estudo tem como objetivo primordial identificar e mensurar potenciais efeitos econômicos sobre o custo de capital de terceiros, após a efetividade dos novos tratamentos dispensados às operações de arrendamentos mercantis. Também por ocasião destes novos pronunciamentos contábeis, o presente estudo, auxiliarmente, se propõe a perceber e quantificar a magnitude das (prováveis) oscilações de saldos contábeis e indicadores financeiros derivados, que, por sua vez, compõem uma carga informacional capaz de explicar parcialmente os mencionados efeitos (caso existam) sobre o custo de capital de terceiros. As análises foram elaboradas a partir de dados financeiros trimestrais dos anos de 2018 (anteriormente à efetividade da intervenção) e 2019 (posteriormente à efetividade da intervenção), para uma amostra de pouco mais de 2,5 mil empresas distribuídas em 19 países. Recorreu-se à técnica econométrica conhecida como Diferença-em-Diferenças aplicada às variáveis de interesse provenientes dos dados amostrais, e os resultados apontaram para variações no custo de capital de terceiros, atribuídas, ao que se indica, às referidas mudanças de práticas contábeis. No que tange aos impactos sobre saldos contábeis e seus indicadores associados, causados pela alteração de tratamento contábil dispensado aos arrendamentos mercantis, os resultados também corroboram os prognósticos de uma profusão de trabalhos anteriores centrados no tema dos arrendamentos.
Choques de política monetária: uma aplicação de Romer e Romer (2004) ao caso brasileiro
(2024) Ruhmke, Edivan
Este trabalho tem por objetivo analisar os efeitos que a política monetária possui sobre a inflação e o produto na economia brasileira. Para tanto, foi adotada a abordagem de Romer e Romer (2004), que tem como ponto de partida a elaboração de uma regressão cuja variável dependente é a mudança na taxa de juros e como explicativas as projeções internas da autoridade monetária. O resíduo desta regressão é o que os autores consideram como choque de política monetária, uma vez que reflete o componente exógeno da decisão. Para obter as projeções internas do Copom, se fez necessário coletar as informações das apresentações técnicas da entidade. Neste trabalho, foram coletadas as projeções de inflação, crescimento do PIB (Produto Interno Bruto), de variação de preços administrados e do resultado em conta corrente para o período compreendido entre 2002 e 2018. Além de elaborar uma medida de choque de política monetária que refletisse o mais próximo possível o trabalho original de Romer e Romer (2004), foram elaboradas ainda medidas que combinassem as projeções internas do Copom com as obtidas a partir da pesquisa Focus. Neste trabalho, a estimativa do efeito sobre o produto e a inflação foi feito através das funções de Impulso-Resposta tal como obtidas pelo método de projeções locais. Os resultados indicam que um choque contracionista na política monetária tem efeitos negativos na atividade econômica e no nível de preços, diferindo de estudos anteriores. Por fim, também é feita uma comparação com outros trabalhos que buscam identificar os choques de política monetária no Brasil.
Retorno e risco de investimentos em Startups de base tecnológica: uma visão empírica do mercado brasileiro
(2023) Mendes, Gustavo Adolfo dos Santos
A avaliação de risco e retorno de Startups mostra-se um desafio por falta de divulgação de valores de suas ações ou cotas, dado que o valuation destas é observado apenas quando há um evento de liquidez, causando efeito de stale-price. Ainda, quando o valuation é divulgado, a informação é geralmente autodeclarada e relativa às Startups com desempenhos significativamente superiores comparados às demais, causando um viés de seleção. A metodologia econométrica proposta pelo presente artigo trata o problema de atemporalidade da divulgação dos valuations, a fim de possibilitar análise de risco e retorno por meio de métodos de regressão linear, e aplica procedimento de Heckman para correção do viés de seleção. Nossos resultados mostraram-se consistentes para avaliar o comportamento do risco desses ativos e, com dados de Startups brasileiras, podemos observar tendência delas se comportarem como empresas growth stock, quando aplicado a regressão com os fatores de Fama e French.
Misvalutation e economia comportamental: empresas brasileiras pré e pós pandemia Covid - 19
(2023) Giovanelli, Leonardo Gandur
Este estudo tem como principal objetivo avaliar como a pandemia gerada pelo Covid 19 afetou a precificação de ativos brasileiros. Para isto são utilizados conceitos da economia clássica e da economia comportamental. A economia clássica considera que os preços dos ativos refletem toda informação pública e privada disponível. Além desta premissa, também considera que os agentes econômicos possuem tempo e recursos de forma que isto não seja um fator limitante na utilização da informação em benefício próprio ou para otimizar a gestão de uma carteira de investimentos. Desta forma anomalias no preço de ativos, como observadas em 2000 com a crise da internet ou em 2008 com a crise do subprime não deveriam ocorrer, pois os ativos estariam bem precificados, todavia, além das crises citadas, outras anomalias também ocorreram. Neste cenário que a economia comportamental passa a ser estudada de forma a complementar modelos tradicionais. A pandemia causada pelo Covid-19 iniciada em 2020 além da crise sanitária, também causou stress financeiro. Tendo o período pré-pandemia representado por 2019 e pós pandemia representado por 2021, este estudo compara a precificação de ações brasileiras dos setores de aviação, financeiro e varejo. A hipótese inicial é que o stress causado pela pandemia geraria pessimismo no mercado financeiro e ações passariam a ser precificadas com tendência de subavaliação. O resultado obtido confirma a hipótese inicial, uma vez que ações supervalorizadas passaram a ser bem precificadas ou subavaliadas.
Desvios alocativos na gestão de fundos de pensão: análise do programa de auditoria contra a corrupção
(2023) Fernandes Junior, Sergio Luiz Rossi
As auditorias por sorteio da CGU permitiram que vários estudos analisassem os efeitos da corrupção nos municípios auditados. Como complemento, este trabalho analisou os efeitos destas auditorias na alocação de recursos dos fundos de Regime Próprio de Previdência Social. Dentre as variáveis de interesse, a quantidade de ativos existentes nos fundos, antes e depois das auditorias, apresentou uma redução para os grupos auditados em outubro de 2011 e fevereiro de 2015, indicando que para alguns grupos auditados, houve uma tendência dos fundos RPPS reduzirem na média em 0,7 a quantidade de ativos investidos em seu portfólio após o sorteio. Porém, esse valor não se mostrou economicamente relevante e, de modo geral, não há evidências de mudanças alocativas nos fundos RPPS, uma vez que o município tenha sido sorteado.
Fatores macroeconômicos e a taxa de falência agregada das FinTechs
(2023) Diz, Patrícia Hirano
FinTechs são startups que buscam soluções tecnológicas que favoreçam a eficiência e a redução de custos para os produtos da indústria financeira. As inovações propiciadas pelas FinTechs estão se consolidando como principal agente transformador dos serviços financeiros, pois a tecnologia proporcionada por tais negócios promove a ampliação do acesso aos diversos produtos deste segmento, estimula o emprego, a renda e o crescimento econômico. Por esta razão, as FinTechs têm atraído a atenção de investidores e acadêmicos nos últimos anos. Mas, ainda que tais startups estejam interessadas no sucesso de seus negócios, muitas falham e tornam-se insolventes. Perante esta realidade de elevado nível de falência, compreender os fatores que contribuem para a mortalidade destas organizações, pode ser uma questão importante para fundadores, instituições financiadoras ou formuladores de políticas públicas, visto que antecipar uma situação de risco é fundamental para desencadear ações preventivas ou alternativas que reduzam, em última instância, o custo de uma inevitável insolvência. Diante do contexto apresentado, este estudo analisou por meio de um modelo de regressão com dados em painel dinâmico, a relação entre os fatores macroeconômicos e a taxa agregada de falência das FinTechs dos dez maiores países em número total de startups segundo o site Startup Ranking (2022): Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Austrália, Índia, Alemanha, França, Brasil, Espanha e Indonésia, para o período compreendido entre 2010 e 2020. A amostra é composta por 9.970 FinTechs que declararam falência e 137.993 FinTechs ativas, totalizando 147.963 FinTechs. Os resultados demonstraram que as atividades do mercado de ações, a taxa de desemprego, a taxa de abertura de novas FinTechs, o índice de percepção da corrupção e a qualidade das regulamentações são determinantes da falência agregada das FinTechs e sugerem que fatores macroeconômicos podem influenciar o nível de insolvência dos países desenvolvidos de forma diferente dos países emergentes.
Fintechs: determinantes do financiamento de venture capital no Brasil em diferentes estágios
(2023) Silva, Dean Ribeiro da
Fintechs são agentes precursores dos avanços tecnológicos no mercado financeiro e desempenham papel importante na inclusão financeira, especialmente em países emergentes. O sucesso de fintechs está condicionado à sua sobrevivência em ambientes muitas vezes desfavoráveis à iniciativa empreendedora, razão pela qual se faz necessário compreender os fatores econômicos e relacionados à fundação da fintech que impactam a incidência de eventos de captação de recursos em estágios iniciais da sua existência. Para entender os efeitos de variáveis econômicas, setores específicos de serviço prestado e outras características de cada fintech brasileira sobre a incidência de eventos de captação específicos de estágios iniciais das startups, este estudo aplicou o modelo de sobrevivência para riscos competitivos proposto por Fine e Gray (1999) e observou que a localização geográfica, o total investido no Brasil nas modalidades de private equity e venture capital, a captação de recursos do tipo seed e setores específicos de serviços contribuem para a incidência de captações do tipo pre-seed, seed e series A.
Aplicação do Isolation Forest como modelo não supervisionado para identificação de potenciais manipulações de preços no mercado de ações brasileiro
(2023) Martinez, Carlos Henrique Bordignon
Nos últimos anos, quando a taxa Selic chegou a níveis de 2,0%, o mercado financeiro se tornou uma alternativa atrativa para investidores pessoa física que buscavam rendimentos superiores a produtos atrelados a essa taxa. O assunto foi impulsionado pela mídia, por influenciadores em redes sociais e por parte de participantes do mercado que buscavam atrair o maior número de pessoas para investir no mercado financeiro. A alta visibilidade e vultuosos rendimentos prometidos, atraíram criminosos para prática de atividades ilícitas, que vão desde pirâmides financeiras até organização de grupos para manipulação de preços de ativos negociados em ambientes eletrônicos como a bolsa de valores. Esse contexto trouxe à tona a necessidade do aprimoramento de técnicas para identificação de manipulação de preço no ambiente de negociação eletrônica em todo o mundo, a fim de garantir a integridade e transparência para aqueles que utilizam o mercado financeiro como meio de investimento. Esse trabalho investiga a capacidade para identificação de potenciais manipulações, por meio da aplicação do Isolation Forest como um método não supervisionado de detecção de anomalias.
Modelo de previsão de preço futuro de petróleo bruto nos Estados Unidos
(2023) Guelman, Beatriz
A indústria do petróleo ocupa um lugar de importância na economia mundial; segundo a Statistical Review of World Energy, publicada em 2021, mais de 80% da energia consumida no mundo é fruto de combustível fóssil. Dentro da indústria do petróleo, a economia americana e, consequentemente, o dólar ocupam um lugar de importância na indústria do petróleo principalmente após o ano de 1974. O entendimento do comportamento do petróleo e como ele se relaciona com o mercado financeiro é importante não apenas para empresas produtoras de mercadorias ou commodities, que são afetadas diretamente pela variação dos preços, mas também para investidores da bolsa, gerentes de portifólio e especuladores em geral; o petróleo é chave para a construção de portifólios bem diversificados e para decisões financeiras que maximizam retornos e otimizam as decisões de risco. O principal objetivo deste trabalho é examinar diferentes modelos de previsão para os preços futuros do petróleo nos Estados Unidos. Três modelos são examinados para identificar empiricamente o modelo com maior precisão e melhores resultados preditivos. Foram feitas previsões sob os modelos Autorregressivo e de Médias Móveis Integrado (ARIMA), Vetor Autorregressivo (VAR) e de Random Forest para os períodos de 01 de janeiro de 2019 a 01 de dezembro de 2019 e 01 de julho de 2021 a 01 de junho de 2022. O modelo VAR, se comparado aos três modelos selecionados e com os parâmetros utilizados, conseguiu descrever melhor o cenário econômico e o petróleo como um agente econômico e financeiro, levando em consideração seus componentes e relação com outros fatores. Contudo, o modelo de Random Forest tem maior sensibilidade em capturar as movimentações e os choques no preço, demonstrando quedas e altas ao longo do tempo.
Estudo do IVol-BR como preditor de retornos futuros do Ibovespa entre 2011 e 2022: uma abordagem utilizando vetores autorregressivos
(2023) Orsoni, Tiago Barbosa
A previsão de retornos futuros é desafio frequente para os agentes do mercado financeiro. Uma das variáveis utilizadas para previsão é o índice de volatilidade implícita do mercado acionário. O objetivo deste estudo é avaliar o poder preditivo do IVol-BR sobre diferentes períodos de retorno futuro do Ibovespa com a adição de variáveis macroeconômicas como preditoras e utilizando como metodologia a estimação de vetores autorregressivos, o teste de causalidade de Granger e as funções de resposta ao impulso. Os resultados obtidos mostram que o IVol-BR possui capacidade preditiva, mas com baixo impacto nos retornos futuros. Adicionalmente, confirma-se a capacidade preditiva do risco-país e das relações entre os diferentes períodos de retorno futuro entre si.
How car rental companies affect car prices?
(2023) Molero, Lucas Sena
The car rental sector increased relevance for Brazilian automakers has raised questions on the trade-offs born out of this relationship. Using the covid-19 pandemic as a natural experiment setup and the differences in differences methodology we find that car models that are often sold to car rental companies faced higher depreciation relative to retail-oriented car models during the pandemic. We also find that new car prices behaved similarly for both groups. These results suggests that the trade-off for car manufacturers is limited.

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