Dissertação de Mestrado
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Dissertação PIX como catalisador para a Redução do Spread Bancário: Um Estudo sobre os Impactos no Mercado de Empréstimos Pessoal Não Consignados no Brasil(2025) Brandino, Luis Carlos SchunckO elevado custo do crédito no Brasil, impulsionado por spreads bancários persistentes e pela concentração do setor financeiro, representa um desafio relevante para consumidores e formuladores de políticas públicas. Iniciativas como a portabilidade de crédito têm buscado mitigar esse problema, mas com alcance limitado, especialmente no segmento de crédito pessoal não consignado. Neste contexto, o lançamento do PIX em 2020 surge como uma estratégia potencial para intensificar a concorrência bancária e reduzir os custos de mudança entre instituições financeiras. Este estudo investiga o impacto do PIX sobre a competitividade no mercado de crédito pessoal não consignado, com ênfase nos efeitos sobre a concentração bancária e os spreads. Utilizando modelos de Diferença-em-Diferenças (Dif-in-Dif) e dados do Banco Central do Brasil, a análise sugere que o PIX contribuiu para a redução da concentração (medida pelo índice HHI) e, de forma indireta, para a diminuição das taxas de juros. Desta forma, reforçando a importância de políticas públicas que promovam maior concorrência como mecanismo de aprimoramento das condições de crédito no país.Dissertação Risco de Crédito Soberano e Risco Cambial: Uma Análise Aplicada ao Brasil com Fatores dos EUA e da China(2026) Silva, Thiago Takeda Rodrigues daEsta dissertação analisa a dinâmica e a precificação da dívida soberana brasileira em moeda local, com foco na interação entre risco de crédito soberano e risco cambial. O estudo investiga como choques externos e domésticos afetam os spreads soberanos, a taxa de câmbio e a estrutura a termo das taxas de juros, buscando separar expectativas e prêmios de risco. Utiliza-se um modelo dinâmico de estrutura a termo afim, estimado em etapas, no qual a curva de juros é representada por fatores de nível e inclinação, combinados a variáveis macroeconômicas, cambiais e de crédito para Brasil, Estados Unidos e China. A dinâmica dos fatores é modelada por um modelo autoregressivo vetorial (VAR), e os prêmios de risco são estimados segundo a metodologia de Adrian, Crump e Moench (ACM). Os resultados indicam que, embora a dinâmica observada seja predominantemente doméstica, a formação dos prêmios de risco soberano brasileiros é fortemente condicionada por fatores globais. Evidencia-se ainda uma interação estatisticamente relevante entre risco cambial e risco de crédito soberano, contribuindo para a compreensão dos mecanismos de precificação da dívida soberana em economias emergentes.Dissertação Velocidade do financiamento Series A em fintechs: determinantes em economias emergentes e desenvolvidas sob a ótica de modelos de sobrevivência com riscos competitivos(2025) Sousa, Guilherme Silva deA velocidade do financiamento em estágio Series A tem se consolidado como um indicador relevante da trajetória de crescimento das fintechs. Este estudo analisa os determinantes do tempo até a captação dessa rodada, considerando diferenças entre economias emergentes e desenvolvidas. Utiliza se uma base internacional de fintechs fundada entre 2010 e 2024, combinada com indicadores institucionais, de inovação e de acesso financeiro em nível de país. A metodologia empregada baseia se em modelos de sobrevivência com riscos competitivos, permitindo considerar explicitamente eventos alternativos ao financiamento, como falência, fusões e aquisições ou abertura de capital. Os resultados indicam que fatores relacionados à capacidade inovativa e ao acesso financeiro influenciam a velocidade de financiamento, com efeitos heterogêneos conforme o nível de desenvolvimento econômico.Dissertação A informalidade no Brasil: impactos no multiplicador fiscal regional(2026) Silva, Ana Júlia CarvalhoEste trabalho investiga o papel da informalidade como fonte de heterogeneidade na determinação do multiplicador fiscal regional no Brasil. A literatura documenta variação na magnitude dos multiplicadores fiscais, atribuída tanto a diferenças metodológicas quanto a características estruturais das economias. No contexto brasileiro, caracterizado por elevados níveis de informalidade no mercado de trabalho e por disparidades regionais, análises em nível agregado podem não capturar plenamente assimetrias na transmissão da política fiscal. Para investigar esse mecanismo, combinam-se evidências microeconômicas, obtidas a partir da estimação da propensão marginal a consumir com dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares, com evidências macroeconômicas baseadas em dados estaduais para o período de 2000 a 2022. Metodologicamente, o trabalho emprega regressões com efeitos fixos e um modelo de local projections com variáveis instrumentais, utilizando as transferências do Fundo de Participação dos Estados (FPE) como fonte de variação exógena da despesa pública. A informalidade é mensurada por duas métricas: a taxa de informalidade da PNAD e a razão entre o número de auditores fiscais do trabalho ponderado pela força de trabalho estadual. Os resultados sugerem que domicílios inseridos no setor informal apresentam maior propensão marginal a consumir. No plano regional, os multiplicadores fiscais estimados são mais elevados em estados com maior grau de informalidade, especialmente nos horizontes de médio prazo. Esses resultados sugerem que a informalidade está associada à heterogeneidade regional observada na transmissão da política fiscal no Brasil, podendo ter implicações relevantes para o desenho e a efetividade de políticas públicas.Dissertação Impacto de surpresas em dados de inflação na Inflação Implícita Brasileira(2025) Rodrigues, Alexandre FradeO trabalho analisa os efeitos de surpresas nos dados de inflação sobre a inflação implícita brasileira, calculada pela diferença entre taxas nominais e reais dos títulos públicos. A hipótese é que os preços desses ativos incorporam rapidamente informações inesperadas, ajustando expectativas do mercado. A metodologia adapta Andersen et al. (2003) ao contexto brasileiro, usando dados da B3 e ANBIMA para estimar inflação implícita em janelas próximas à divulgação do IPCA. Surpresa inflacionária é a diferença entre o índice realizado e a mediana das projeções da Pesquisa Focus. O impacto é estimado por regressões lineares com defasagens e pelo método de Local Projections (Jordà, 2005), que avalia respostas em diferentes horizontes. Como controles, incluem-se taxa Selic, desemprego e indicador para a pandemia. Os resultados mostram reação imediata e significativa da inflação implícita às surpresas, com efeitos que se dissipam ao longo do tempo. Testes de robustez confirmam consistência das estimativas. O estudo evidencia a agilidade da inflação implícita em captar novas informações, reforçando seu papel como indicador complementar às projeções da Focus para política monetária e gestão de ativos.Dissertação Construção de Intervalos Dinâmicos de Previsão para a Inflação Norte-Americana via Random Forest e Predição Conformal(2026) Monetti, João Victor Aprile Tayar LoboA predição da inflação é uma tarefa central para a condução da política monetária, mas a literatura recente, embora bem-sucedida em melhorar as predições pontuais com Machine Learning, ainda carece de métodos robustos para a quantificação da incerteza em tempo real. Este trabalho propõe uma metodologia para construir intervalos de predição para a inflação norte-americana, combinando a acurácia do modelo Random Forest com a robustez do algoritmo de Predição Conformal Adaptativa via Agregação Dinâmica (DtACI). Utilizando a base de dados FRED-MD, a análise é conduzida em um esquema de janela rolante cobrindo o período de 1990 a 2025. Os resultados demonstram que o modelo preditivo reduz o erro quadrático médio em aproximadamente 30% em relação ao benchmark. Na quantificação de incerteza, evidencia-se que métodos com parâmetros fixos falham diante de mudanças de regime, resultando em falhas de cobertura ou volatilidade excessiva. O método DtACI soluciona este dilema ao arbitrar autonomamente entre especialistas conservadores e reativos. A abordagem gera intervalos que respeitam a cobertura nominal de 90% e atuam como um termômetro de risco, expandindo-se rapidamente durante choques exógenos como a crise de 2008 e a pandemia de 2020, mantendo-se estatisticamente robustos onde métodos estáticos falham.Dissertação Modelagem e precificação de risco de pré-pagamento no Brasil via HJM multifatorial e Monte Carlo(2025) Vetori, Arthur Tsuyoshi SakanoEsta dissertação analisa o prêmio de pré-pagamento embutido em contratos de taxa fixa no Brasil, comparando-o com o observado nos Estados Unidos. Para isso, integra-se um modelo de taxa a termo do tipo Heath–Jarrow–Morton (HJM) multifatorial, calibrado por Análise de Componentes Principais, a funções de pré-pagamento racional e parcialmente racional inspirada em Stanton (1995). Em cada cenário, determina-se o exercício da opção de liquidação antecipada de um título bullet de 5 anos, condicionado ao custo de transação e à regra de pré-pagamento adotada. Os resultados indicam que, sob pré-pagamento estritamente racional, o prêmio ótimo é de aproximadamente 4.84% no Brasil (custo de transação em torno de 350 p.b.) e de 2.09% nos Estados Unidos (custo de cerca de 110 p.b.). No caso parcialmente racional, com probabilidades distintas de exercício em regiões ótima e subótima, os prêmios caem para 1.27% e 0.59%, respectivamente. Em ambas as especificações os prêmios ficam abaixo dos níveis observados no mercado, indicando que os prêmios do mercado incorporam componentes adicionais não capturados pelo modelo. Exercícios contrafactuais, nos quais se trocam apenas as superfícies de volatilidade entre os países, e regressões da variação do prêmio contra choques padronizados de nível de taxa e volatilidade mostram que a maior parte da diferença entre os prêmios decorre da maior volatilidade da estrutura a termo brasileira, enquanto o nível de taxa exerce papel claramente secundário.Dissertação Existência de Post Earnings Announcement Drift em Fundos de Investimento Imobiliários(2025) Massaro, Diogo FeresinEsta dissertação analisa a hipótese de que o principal fator de precificação para investidores de Fundos de Investimento Imobiliário (FIIs) são os dividendos anunciados e que existe um impacto significativo no valor das cotas de FIIs decorrente da variação de curto prazo desta métrica, aumentando a volatilidade da classe de ativos. A análise aproveita a distribuição de rendimento recorrente dos fundos como medida de resultado e avalia a variação desta como explicação do resultado do ativo, baseado no estudo de Ball e Brown (1968) que demonstra a existência de Post Earnings Announcement Drift.Dissertação Forecasting do PIB e da Inflação do Brasil: usando técnicas de machine learning(2025) Braga, Isis Aparecida DrezzaEste estudo explora o uso de técnicas modernas de machine learning para aprimorar as previsões do PIB e da inflação no Brasil. A análise utiliza um conjunto abrangente de indicadores macroeconômicos, incluindo variáveis nacionais, fornecidas pelo Banco Central do Brasil, e internacionais. Modelos como Random Forest, Lasso e CatBoost são implementados, sendo avaliados em comparação com métodos tradicionais, como modelos autoregressivos (AR) e Random Walk. Além disso, o impacto das expectativas do Boletim Focus na precisão preditiva é investigado, utilizando métricas como o erro médio quadrático raiz (RMSE) e o Teste Diebold Mariano para identificar diferenças estatisticamente significativas entre os modelos. Adicionalmente, a análise de importância das variáveis permite avaliar a contribuição das expectativas para o desempenho preditivo. O estudo busca não apenas quantificar os benefícios das técnicas modernas de machine learning, mas também compreender como a incorporação de variáveis prospectivas pode enriquecer as previsões econômicas em cenários complexos e dinâmicos como o do Brasil.Dissertação Perfis de Investimento e Comportamento dos Participantes: Uma Análise da Migração em Fundos de Pensão no Brasil(2025) Maciel, Rodrigo Cesar de CardosoEste estudo analisa fatores de influência na migração entre perfis de investimento, destacando como esse comportamento pode comprometer a acumulação de patrimônio no longo prazo. Analisamos a teoria microeconômica da preferência revelada, bem como conceitos da economia comportamental, incluindo a teoria do prospecto, o viés de excesso de confiança e a heurística da representatividade. O estudo quantitativo se divide em duas etapas. Na primeira aplica-se o modelo econométrico de regressão linear em painel desbalanceado, que busca investigar a probabilidade de mudança de perfil pelos participantes com base em variáveis comportamentais, institucionais e socioeconômicas. Na segunda etapa, utiliza-se o modelo econométrico de regressão linear em corte transversal, para analisar se mudanças de perfil de Investimentos prejudicam a acumulação de patrimônio. Foram analisados dados de 116.636 participantes de quatro fundos de pensão ao longo de três anos, incluindo informações como gênero, idade, performance passada dos perfis, frequência de migrações e volatilidade. Adicionalmente, explorou-se o impacto das políticas de troca de perfis na decisão dos participantes. A análise identificou padrões comportamentais, nas migrações de perfil, que comprometem os objetivos de longo prazo dos investidores. Os resultados oferecem subsídios práticos para uma compreensão mais aprofundada do comportamento dos participantes, aspecto essencial para o contínuo aprimoramento do sistema de previdência complementar no Brasil.