Mestrado Profissional em Economia
URI permanente para esta coleçãohttps://repositorio.insper.edu.br/handle/11224/3240
Navegar
43 resultados
Resultados da Pesquisa
Dissertação Impacto das características pessoais dos CEOs no desempenho das empresas de Alto Crescimento na NASDAQ(2024) Di Gianni, Daniel Silvério.Este trabalho analisa a influência das características pessoais dos CEOs na taxa de crescimento das receitas de empresas de alto crescimento listadas na NASDAQ. Com um modelo de regressão em painel com efeitos aleatórios, contemplando 894 empresas no período de 1991 a 2023, foram analisadas as variáveis idade, gênero e nível educacional (MBA, Mestrado e Doutorado), além de variáveis de controle incluindo indicadores macroeconômicos e financeiros, nível de listagem e setoriais. Os resultados sugerem que gênero e idade não apresentam relação estatisticamente significativa com a taxa de crescimento das receitas das empresas, indicando que a baixa representatividade feminina em cargos de liderança não pode ser atribuída a diferenças de desempenho. Quanto as variáveis educacionais, MBA e Mestrado não apresentaram associações significativas, enquanto o Doutorado apresentou uma relação negativa com a taxa de crescimento, sugerindo que CEOs com PhD podem adotar estratégias mais focadas em eficiência operacional do que em expansão de receitas para melhorar a performance das empresas.Dissertação Relação do Conhecimento de Mercado e Influências Sociais nas Escolhas de Investimento Pessoal no Brasil no período entre 2018 e 2023(2024) Urban, Bernardo MachadoEste estudo investiga a relação entre conhecimento de mercado e influências sociais nas decisões de investimento pessoal no Brasil, com base nos dados do estudo “Raio X do Investidor Brasileiro”, realizado pela ANBIMA em parceria com o Datafolha no período de 2018 a 2023. A pesquisa analisa 26.428 indivíduos, abrangendo diferentes faixas etárias, níveis de escolaridade, rendas e regiões do país. O objetivo é compreender como o nível de familiaridade com produtos financeiros e o acesso a diferentes fontes de informação influenciam a decisão de investir, considerando a complexidade dos produtos escolhidos. Para isso, foi utilizado um modelo de regressão logística, adequado para estimar a probabilidade de investimento a partir dessas variáveis, controlando fatores demográficos e socioeconômicos. Os resultados indicam que investidores com maior conhecimento de mercado apresentam maior propensão a diversificar seus portfólios e a acessar produtos de maior complexidade. Além disso, as fontes de informação exercem impactos distintos: o suporte profissional se mostra relevante para investimentos de baixa e média complexidade, enquanto a busca autônoma está associada a investimentos mais sofisticados. Fontes informais, como amigos e familiares, ajudam na introdução ao mercado financeiro, mas podem limitar a diversificação dos investidores menos experientes. O estudo também aponta que gênero, renda e escolaridade influenciam significativamente as escolhas de investimento, sendo que homens e indivíduos com maior nível educacional e renda tendem a investir mais em ativos de risco. Como contribuições, o estudo sugere pesquisas futuras sobre o impacto das redes sociais e influenciadores financeiros, além de investigações sobre vieses comportamentais e seus efeitos na tomada de decisão. A pesquisa reforça a importância da educação financeira e do acesso a informações confiáveis, destacando a necessidade de políticas públicas e estratégias institucionais que promovam um mercado de investimentos mais acessível e informado.Dissertação A relação entre o desempenho ESG e o custo de dívida das empresas brasileiras não financeiras de capital aberto(2024) Botezelli, Vinicius Francisco SamartinEste estudo investiga a relação entre práticas ESG (Ambiental, Social e Governança) e o custo da dívida (CoD) de empresas brasileiras não financeiras de capital aberto no período de 2014 a 2023. A pesquisa utiliza dados de 261 empresas e aplica modelos de regressão em painel com efeitos entre grupos e aleatórios, incorporando variáveis de controle como tamanho da empresa, alavancagem e rentabilidade. Os resultados corroboram as hipóteses levantadas, mostrando que a inclusão em escores ESG está significativamente associada a reduções nos custos de dívida, com a governança apresentando o impacto mais substancial, indicando que práticas robustas de governança são decisivas na percepção de menor risco pelos credores. Os resultados também revelam que maiores escores de ESG estão relacionados a custos de dívida menores, refletindo uma percepção de menor risco financeiro. O componente ambiental, embora marginalmente significativo, sugere uma influência positiva, enquanto o componente social não mostrou significância estatística, uma descoberta que sugere que este aspecto do ESG pode ser menos valorizado pelos credores no contexto estudado. Entre as limitações, destaca-se a ausência de padronização nos escores ESG e a restrição da amostra a empresas listadas. Este estudo contribui para a literatura ao explorar um mercado emergente e oferece insights práticos para gestores e credores que buscam integrar critérios ESG na avaliação de risco financeiro.Dissertação Impactos do Programa Bolsa Família no Crédito(2024) Gomes, Bruna RebellatoDurante 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.Dissertação Avaliação da Capacidade de Geração de Alfa dos Fundos Multimercado Macro da Indústria Brasileira(2023) Montini, Giuliana MendesO mercado de fundos de investimento no Brasil é bastante amplo e o principal desafio dos gestores é gerar alfa para seus investidores. Este trabalho procura avaliar o desempenho de 42 fundos multimercado macro brasileiros, de gestão ativa, no período de 2018 até 2022. A geração de alfa foi estimada seguindo o modelo multifatorial de Sharpe (1992) e considerando carteiras agregadas dos fundos multimercado macro ativos. Foi possível observar que os gestores de forma agregada, não conseguem gerar retorno em excesso positivo. Olhando de forma individual, 6 fundos conseguiram gerar alfa significativamente positivo nesse período. Adicionalmente, o trabalho avaliou o posicionamento dos gestores nesse período onde na maior parte do tempo tiveram um viés comprado em quase todos os mercados avaliados sendo apenas na Treasury que se posicionaram com um viés short. E por fim, avaliar se os fundos que foram mais ativos, ou seja, variaram mais os betas ao longo dos 5 anos tiveram uma capacidade maior de geração de alfa. Através de um estudo de correlação, comparando a relação entre grau de dinamismo do gestor e geração de alfa, foi possível identificar correlação positiva entre os dois fatores.Dissertação Os efeitos da covid-19 nos empréstimos não performados dos mercados emergentes e das economias em desenvolvimento(2023) Tavares, Ismael FabianoNas últimas décadas, os empréstimos não performados (Non-Performing Loans – NPLs) se tornaram alvo de grande interesse para a literatura por estarem negativamente relacionados com a economia e a atividade bancária. Durante as crises financeiras espera-se que haja um aumento nos níveis dos NPLs que, se não tratados adequadamente podem aprofundar e perdurar ainda mais os períodos de crise. Este efeito prejudicial é ainda maior nos mercados emergentes e nas economias em desenvolvimento, pois estes sofrem com a fuga dos investimentos dos credores mundiais que têm de repatriar seus investimentos para regularizar os balanços de suas instituições financeiras durante as crises. A crise gerada pela COVID-19, foi intitulada pelo FMI como a maior crise financeira desde a última grande depressão. Esta dissertação analisa os impactos que a COVID-19 teve nos índices de NPLs nos mercados emergentes e nas economias em desenvolvimento, utilizando dados macroeconômicos como o PIB, o desemprego, a inflação e a taxa de juros em um painel, buscando entender as alterações nos níveis dos créditos não performados. Esperava-se encontrar uma relação positiva entre a crise e os índices de NPL, porém o resultado obtido foi uma leve redução dos níveis de NPL, contrariando o que as expectativas.Dissertação Determinantes da continuidade de investimento pós series a: evidências de economias emergentes(2024) Queiroga, Pedro BoscoAs 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 econômicosDissertação 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 SoaresEste 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.Dissertação 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 XavierCompreender 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.- Estudo do IVol-BR como preditor de retornos futuros do Ibovespa entre 2011 e 2022: uma abordagem utilizando vetores autorregressivos(2023) Orsoni, Tiago BarbosaA 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.