MIGUEL MARIA CHARTERS DE OLIVEIRA BANDEIRA DA SILVA

MIGUEL MARIA CHARTERS DE OLIVEIRA BANDEIRA DA SILVA

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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
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.
Essays on Wages, Firmas and Labor Dynamics
(2022) Sousa, Mariana Orsini Machado de
No primeiro capítulo, esta tese avalia como a realocação de trabalhadores entre as firmas ao longo do ciclo econômico impacta a qualidade do match, sorting e, por fim, a produtividade agregada. O segundo e o terceiro capítulos, exploram o impacto da presença do mercado informal na rigidez de salários e seu papel nas oscilações de variáveis macroeconômicas como a taxa de desemprego. O Capítulo 1 utiliza a base de dados administrativos rica da RAIS para o Brasil, para estudar como a realocação de trabalhadores em recessões afeta o sorting, a qualidade do match e a produtividade agregada nos diferentes setores da economia. Minha primeira descoberta é que a porcentagem de novos trabalhadores que são melhores ranqueados aumenta em todos os setores, exceto na agricultura, durante as recessões. Portanto, en contro evidências de um efeito limpeza das recessões: novas contratações são melhores. A segunda conclusão, no entanto, é que a parcela de emprego gerada por firmas mais bem classificadas diminui durante as recessões, também para todos os setores. Assim, há adicionalmente um efeito adverso das recessões: os empregadores são piores. Em seguida, investigo a evolução da qualidade do sorting agregado e concluo que este melhora para todos os setores. Para finalizar, também examino como a realocação de trabalhadores, empregos e mudanças na qualidade do match afetam a produtividade agregada. Um ex ercício de decomposição mostra que a realocação durante as recessões impacta os setores de forma heterogênea. Uma análise contrafactual mostra que o setor de serviços, que de pende mais do trabalho, vê um impacto adverso maior nas recessões do efeito manchador, enquanto o efeito limpeza prevalece na manufatura. No Capítulo 2 (com Marco Bonomo e Miguel Bandeira), usamos dados brasileiros para investigar o efeito das transições de emprego dos trabalhadores de e para o setor informal na rigidez dos salários. Em primeiro lugar, nossa análise confirma fato bem estabelecido que os salários dos novos contratados são mais cíclicos do que os salários dos trabalhadores que não permanecem no emprego. Em segundo lugar, constatamos que a presença de um mercado de trabalho informal, não sujeito à regulamentação do emprego, aumenta a cicli cidade salarial proveniente das transições de emprego para emprego. Ou seja, uma vez que admitimos a existência de um mercado de trabalho informal, encontramos duas fontes de ciclicidade nos salários dos novos contratados: (i) mudanças de emprego dentro dos setores formal e informal ou de um setor para outro; (ii) novas contratações do desemprego para o setor formal. Depois de controlar esse efeito de composição, descobrimos que os salários de novas contratações de desemprego para empregos informais são tão cíclicos cíclicos quanto os salários dos trabalhadores que permanecem nas firmas. Demonstramos ainda a importância do mercado de trabalho informal para a ciclicidade salarial ao mostrar que nossos resultados são mais fortes em regiões com maior presença de informalidade, en quanto regiões brasileiras com menor informalidade apresentam menor ciclicidade salarial e maior volatilidade do desemprego. Finalmente, no capítulo 3 (com Marco Bonomo e Miguel Bandeira), investigamos como a presença da informalidade afeta as flutuações macroeconômicas por meio de seu impacto na rigidez salarial. Motivados pela evidência empírica de que a ciclicidade salar ial das transições de emprego para emprego é afetada pela existência do setor informal e pelas transições de emprego dentro do setor informal, desenvolvemos um modelo RBC com fricções de search e match e um setor informal capaz de replicar os fatos microe conômicos. Usamos este modelo para investigar como a informalidade afeta as respostas do desemprego e do produto a diferentes tipos de choque. Constatamos que a presença de um mercado de trabalho informal com salários relativamente mais flexíveis atenua o impacto de curto prazo da rigidez salarial sobre os salários gerais, preços e flutuações do emprego. Além disso, o modelo faz um bom trabalho ao replicar as evidências empíricas sobre as dinâmicas de emprego formal e informal em períodos de expansão. À medida que os salários informais se ajustam mais rapidamente, a criação de empregos nesse setor acaba sendo contracíclica.
Business cycles, 𝐂𝐎𝟐 emissions, and Pigouvian taxes
(2022) Kury, Felipe
This paper uses the Dynamic Stochastic General Equilibrium (DSGE) model featuring a variable that captures energy produced from fossil fuels, in an economy with carbon tax applied under two tax rules scenarios: Laissez-Faire and Pigouvian tax rules. An externality, representing the energy produced from fossil fuel, is introduced in the baseline Real Business Cycle (RBC) model. Because of the added externality, an inefficient allocation takes place, and a Pigouvian tax rule is implemented as policy tool to manage overall fossil fuel energy consumption and effects. The study also explores the influences on macroeconomic aggregates under the two tax regimes proposed. Furthermore, the study provides an analysis of outcomes for both scenarios under two different shocks: Total Factor Productivity (TFP) and Price of energy produced from fossil fuel – Prices of WTI Crude Oil (West Texas Intermediate – US base Crude Oil) were used as a proxy to simulate price shocks on fossil fuels. Finally, the study shades a light on climate policies influence on outcomes over the business cycle and types of shock that matters for policy preference, it concludes with insights about the Pigouvian Tax implementation.
Choques Fiscais ou Notícias Fiscais? Evidências a partir de Expectativas Fiscais Diárias
(2024) Gun, David
A pesquisa investiga como mudanças esperadas e inesperadas na política fiscal afetam a macroeconomia. Utilizando um desenho de identificação inovador, explorando a abundância de eventos fiscais no Brasil e a disponibilidade de expectativas diárias de superávit primário, identificamos quatro choques fiscais: um choque de gastos do governo, um choque de notícias sobre gastos do governo, um choque de impostos e um choque de notícias sobre impostos. Nossa análise resulta em três descobertas principais: (i) controlar as notícias fiscais amplifica os efeitos dinâmicos estimados dos choques de gastos do governo e de impostos; (ii) notícias sobre gastos do governo têm efeitos maiores do que choques de gastos do governo, enquanto notícias sobre impostos têm efeitos menores do que choques de impostos e (iii) notícias fiscais respondem por uma parcela maior das flutuações econômicas do que os choques fiscais.
Essays in bayesian financial econometrics
(2024) Martins, Igor Ferreira Batista
Essa tese é composta de três artigos. Emtodos os capítulos, prioris capazes de gerar esparsidade possuem um papel central. O primeiro capítulo expande modelos de volatilidade estocástica intradiária ao propor ummétodo baseado em dados para selecionar os eventos macroeconômicos mais prováveis de impactar a volatilidade e reconecta-los com fundamentos macroeconômicos. O modelo proposta possui desempenho superior ao demais na previsão de volatilidade realizada e em exercícios de alocação de portfólios. O segundo capítulo usa as propriedades da priori do tipo Horseshoe para permitir a inclusão de um grande número de variáveis exógenas em um modelo de cópula dinâmica. Emuma aplicação empírica, a abordagem proposta identifica fontes de informação sobre futuros valores do parâmetro da cópula e, ao usar tais valores, desempenha melhor em problemas de alocação de portfólios. O terceiro capítulo expande modelos de volatilidade estocástica ao considerar assimetria variante no tempo sem a necessidade de impo-la. Apesar da assimetria dinâmica poder capturar a provável direção de retornos futuros, ela leva ao risco de overparameterization. A abordagem proposta mitiga esse risco ao usar prioris geradoras de esparsidade capazes de automaticamente selecionar o parâmetro da assimetria como dinâmico, estático ou zero. O capítulo destaca a flexibilidade da metodologia proposta em apliações de juros e moedas.
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.
Eventos Fiscais e Notícias Fiscais: uma assistência de pesquisa
(2024) Mugnol, Júlio César Ballen
Fiscal Shocks or Fiscal News? Evidence from Daily Fiscal Expectations
(2024) Oliveira, Lucas Pereira de
Este artigo descreve a participação do autor no paper “Fiscal Shocks or Fiscal News? Evidence from Daily Fiscal Expectations” que estuda como mudanças na política fiscal, tanto antecipadas quanto não antecipadas, afetam a macroeconomia. Utilizando um desenho de identificação inovador, aproveitando a abundância de eventos fiscais no Brasil e a disponibilidade de expectativas diárias de superávit primário, identificamos quatro choques fiscais: um choque de gastos do governo, um choque de notícias de gastos do governo, um choque tributário e um choque de notícias tributárias. A análise resulta em três descobertas principais: (i) controlando as notícias fiscais amplifica os efeitos dinâmicos estimados de choques nos gastos do governo e tributários; (ii) notícias de gastos do governo têm efeitos maiores do que choques nos gastos do governo, enquanto notícias tributárias têm efeitos menores do que choques tributários e (iii) notícias fiscais respondem por uma parcela maior das flutuações econômicas do que choques fiscais.
Forecasting Inflation Using Deep Learning: An Application of Convolutional LSTM Networks and Variational Autoencoders
(2021) Theoharidis, Alexandre Fernandes
Esse trabalho apresenta um modelo inovador baseado em deep learning para previsão de inflação, um problema desafiador e, até o momento, sem solução na Macroeconomia moderna. Os desafios emergem devido ao comportamento não linear e não estacionário exibido pela inflação na prática, divergindo da dinâmica esperada a partir da Curva de Phillips Neokeynesiana. Consequentemente, modelos econométricos convencionais se mostram incapazes de produzir previsões críveis e consistentes, pois não possuem a flexibilidade necessária para capturar essas complexidades. Nesse contexto, deep learning se apresenta como uma abordagem promissora, dado o seu sucesso no tratamento de dados não lineares e abundantes (big data). Exemplos ilustrativos são encontratos nos campos de reconhecimento de fala, interpretação textual, processamento de imagens e modelagem de séries temporais financeiras, entre outros. Surpreendentemente, apesar de seu potencial, não há aplicações de deep learning ao problema descrito para investigar se há a possibilidade de aprimorar previsões de inflação através dessa técnica. Portanto, como contribuição à literatura, esse estudo propõe um modelo de deep learning híbrido que combina Autoencoders Variacionais com Redes LSTM Convolucionais para ampliar a acurácia das previsões de inflação. O procedimento de estimação do modelo emprega técnicas do estado-da-arte para reduzir a probabilidade de overfitting, tais como a adição de camadas de dropout e batch normalization à arquitetura do modelo. Através de um banco de dados macroeconômicos públicos composto por 134 séries temporais mensais da economia estadunidense, o modelo proposto é comparado contra populares benchmarks econométricos e de machine learning, incluindo a regressão Ridge, a regressão LASSO, Random Forests, métodos Bayesianos, VECM, e o perceptron de múltiplas camadas. Usando observações coletadas no período que se estende de janeiro de 1978 até dezembro de 2019, a análise empírica corrobora a superioridade do modelo em termos de consistência e desempenho fora da amostra. A robustez das conclusões é confirmada mediante cross-validation e simulações usando diferentes amostras de treino, validação e teste.