Econometria Temporal Multivariada

Projetando Juros e Câmbio a partir de Modelos Monetários e Vetores-Auto Regressivos VAR e BVAR

Luciano D´Agostini

2011 — 1ª edição

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Sobre o Livro

ISBN: 9788580390674
Páginas: 334
Formato: 20,5x28 cm
Ano de Publicação: 2011
Peso: 0.913 kg

Conteúdo

1. INTRODUÇÃO

2. REFERENCIAL TEÓRICO
2.1 O VAR e o BVAR para previsão de variáveis macroeconômicas
2.2 Modelagens para previsão de juros e câmbio 
2.2.1 Modelo para juros 
2.2.1.1 O modelo básico da Regra de Taylor
2.2.1.2 O modelo básico da Regra de Taylor estendida pela taxa de câmbio e pela dívida líquida do setor público em relação pib na economia brasileira
2.2.1.2.1 A dívida líquida do setor público/pib na Regra de Taylor Estendida 
2.2.1.2.2 A taxa de câmbio na Regra de Taylor Estendida 
2.2.2 Modelos para câmbio 
2.2.2.1 Modelo de determinação do câmbio pela paridade do poder de compra - purchasing power parity (PPP) 
2.2.2.2 Modelos de determinação do câmbio pela paridade da taxa de juros a descoberto - uncovered interest rate parity
(UIP) e coberto - covered interest rate parity (CIP)
2.2.2.3 As raízes monetárias da determinação da taxa de câmbio - mundell-fleming 
2.2.2.4 Determinação da taxa de câmbio pela abordagem monetária do balanço de pagamentos - monetary approach to the balance of payments (MABP)
2.2.2.4.1 Modelo de determinação da taxa de câmbio pela abordagem da conta corrente - current account monetarist approach (CAMA)
2.2.2.4.2 A determinação da taxa de câmbio pela abordagem monetarista da conta capital, capital account monetarist approach (KAMA)
2.2.2.4.3 Modelo de determinação de câmbio pela abordagem monetária flex-price monetary approach (FLMA) 
2.2.2.4.4 Modelo de determinação de câmbio pela abordagem monetária sticky price monetary approach (SPMA) 
2.2.2.5 Modelo de determinação de câmbio pela abordagem de ajuste de carteira - balance portfolio approach (BPA)

3. METODOLOGIA VAR E BVAR
3.1 Derivação do processo de vetoreauto-Regressivos (VAR) 
3.1.1 Propriedades básicas e hipóteses de estabilidade do processo VAR
3.1.2 A representação de média móvel em um processo VAR
3.1.3 Processos estacionários
3.1.4 Cálculo auto-covariâncias de um processo VAR(p) estável
3.1.5 Cálculo das auto-correlações de um processo VAR(p) estável
3.2 Previsão pelo VAR(p) estável
3.2.1 A Função de Perda
3.2.2 Previsão no Ponto
3.2.3 Preditor EQM mínimo linear
3.3 Métodos de estimação do processo VAR
3.3.1 Estimação por mínimos quadrados multivariados
3.3.1.1 Propriedades assintóticas do estimador de mínimos quadrados 
3.3.1.2 Propriedades do estimador da matriz de covariâncias do ruído branco
3.3.2 Estimação por mínimos quadrados quando o processo de médias é conhecido 
3.3.3 Estimação do processo de médias
3.3.4 Estimação com processo de média não conhecido
3.3.5 O estimador de Yule-Walker 
3.3.6 Estimador de máxima verossimilhança
3.3.6.1 Propriedades do estimador de máxima verossimilhança 
3.3.6.2 Previsão com modelos estimados
3.3.6.3 A aproximação da matriz eqme de informação Ω(h)
3.4 Testes para seleção da ordem de defasagem do var
3.4.1 O impacto da ordem do varna previsão da matriz EQM 
3.4.2 Testes de wald, razão de verossimilhança (likelihood ratio) e multiplicador de lagrange (LM)
3.4.2.1 O plano para testar e determinar a ordem do VAR
3.4.3 Critérios de seleção de ordem do VAR
3.4.3.1 Minimizando a previsão do EQM
3.5 Teste para resíduos e a verificação de ruído branco 
3.5.1 A distribuição assintótica das auto-covariâncias e auto-correlações de um processo ruído branco de um VAR(p).
3.5.2 Testes de Portmanteau para auto-correlação residual do modelo VAR(p)
3.5.3 Teste multiplicadores de Lagrange
3.5.3.1 Teste LM de Breusch-Godfrey
3.5.3.2 Teste LM de Edgerton-Shukur para auto-correlação residual
3.5.4 Testes para não normalidade dos resíduos do VAR(p)
3.5.4.1 Teste de normalidade de Jarque-Bera para o VAR
3.5.4.2 Teste de não normalidade de Lutkepohl
3.5.4.3 Teste de não normalidade de Doornik-Hansen
3.6 Testes para quebra ou variação estrutural
3.6.1 Testes de Chow
3.6.1.1 Extensões do teste de Chow
3.6.1.1.1 Teste de Chow de quebra no ponto ou break point 
3.6.1.1.2 Teste de Chow para amostras divididas ou sample split 
3.6.1.1.3 Teste de previsão Chow ou forecast chow
3.6.2 Teste de estabilidade dos parâmetros recursivos 
3.6.3 Teste de estabilidade dos resíduos recursivos
3.6.4 Teste de estabilidade de Cusum
3.7 Modelo de Vetores Auto-Regressivos Bayesianos (BVAR)
3.7.1.1 A econometria bayesiana
3.7.1.2 Normal priors
3.7.1.3 Litterman ou Minnesota priors
3.7.1.4 Previsão combinada

4. ANÁLISE DOS RESULTADOS
4.1 Resultados dos modelos para juros
4.2 Resultados dos modelos para câmbio 
4.2.1 Paridade do poder de compra - purchasing power parity (PPP) 
4.2.2 Paridade da taxa de juros a descoberto - uncovered interest rate parity (UIP) e coberto covered interest rate parity (CIP)
4.2.3 Abordagem monetária conta corrente, current account monetarist approach (CAMA)
4.2.4 A abordagem monetária pela conta capital, capital account monetarist approach (KAMA) sob preços flexíveis, flex-price monetary approach (FLMA)
4.2.5 A abordagem monetária pela conta capital, capital account monetarist approach (kama) sob preços rígidos, stick-price monetary approach (SPMA)
4.2.6 O modelo pela abordagem da carteira, balance portfolio approach (BPA)
4.2.7 A comparação das previsões da taxa de câmbio dos modelos monetários com o as instituições Top Five de Boletim Focus, modelo AR e Câmbio observado

5. CONCLUSÃO
REFERÊNCIAS
ANEXOS
 

Sinopse

Econometria Temporal Multivariada é destinado a macroeconometristas interessados em saber como modelos monetários e métodos numéricos multivariados de Vetores Auto-Regressivos (VAR) com e sem restrição paramétrica, da estatística clássica, e Vetores Auto-Regressivos Bayesianos (BVAR), da linha bayesiana, são usados para previsões. Além da introdução (Capítulo 1), apresentamos, no Capítulo 2, o uso metodológico VAR e BVAR, referências nacionais e internacionais sobre o tema e modelagens monetárias para previsão. No Capítulo 3, expõe-se 3 metodologias multivariadas para estimação de parâmetro: Vetores Auto-Regressivos clássicos (VAR), com restrição paramétrica (VAR*) e bayesianos (BVAR). Apresentamos testes estatísticos de defasagem, estabilidade, resíduos, quebra estrutural e processos de orientação às estimações.

O Capítulo 4 mostra o trabalho empírico, o processo de conduzir a pesquisa de previsão, a arte de escolher variáveis, especificações e a busca pela "receita melhor possível", "passo-apasso", através da experiência de prever juros e taxa de câmbio, com uso de séries temporais do Brasil e EUA. Por fim, o Capítulo 5, descreve considerações à futuras pesquisas.

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