quinta-feira, julho 02, 2009

Escola de Séries Temporais e Econometria

Boas notícias hoje. Dois artigos aceitos para apresentação oral e um para pôster na 13 Escola de Séries Temporais e Econometria (ESTE). A ESTE foi o primeiro congresso que tive um artigo aprovado, e desde lá sempre tive excelentes comentários e contatos, e por isso é meu congresso favorito. Sempre aprendi muito, e nesse ano em especial acho que mandei artigos bem completos.


Artigo nº 6
Categoria Apresentação Oral
Autores
Laurini, Márcio Poletti
Ibmec São Paulo e Imecc- Unicamp.
Hotta, Luiz Koodi
Unicamp /IMECC / Dept. de Estatística
Título INFERÊNCIA INDIRETA EM MODELOS FRACIONÁRIOS DE TAXAS DE JUR
Resumo Neste artigo discutimos a estimação de modelos de taxas de juros em tempo contínuo, quando o processo de choques é dirigido por um Movimento Browniano Fracionário (fBm). Na presença de um Movimento Browniano Fracionário as técnicas usuais de estimação de modelos em tempo contínuo usando dados discretos não são aplicáveis, já que o em geral fBM não é um semimartingale, nem um processo de Markov. Neste contexto discutimos a estimação usando o princípio de Inferência Indireta (Gourieroux and Monforte - Journal of Applied Econometrics (1993)).


Artigo nº 22
Categoria Apresentação Oral
Autores
Laurini, Márcio Poletti
Ibmec São Paulo e Imecc-Unicamp.
Hotta, Luiz Koodi
Unicamp/ Imecc /Dept. de Estatística
Título Modelos de Fatores Latentes Generalizados para Curvas de Juros em Múltiplos Mercados
Resumo Neste artigo propomos modelos de fatores latentes para realizar a modelagem de curvas de juros em múltiplos mercados, generalizando diversos modelos existentes na literatura de estimação da estruturaa termo de taxas de juros. Os modelos propostos não precisam assumir as restrições usuais de estimação e identificação, e possibilitam o uso de estruturas mais flexíveis com a incorporação de fatores atentes
adicionais, volatilidade estocástica e a imposição de consistência com não-arbitragem.
A eliminação destas restrições é possível através da metodologia de estimação Bayesiana através de Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Esta metodologia permite obter intervalos de credibilidade exatos para parâmetros, fatores latentes e previsões, e permite tratar problemas de identificação e dimensionalidade existentes na estimação de modelos multimercados. Realizamos uma aplicação com a modelagem conjunta de curvas de Cupom Cambial e Eurodólares, realizando um procedimento extensivo de comparação de modelos e mostrando o potencial preditivo e prático dos modelos propostos



Artigo nº 113
Categoria Sessão Pôster
Autores
Laurini, Márcio Poletti
Insper Insituto de Ensino e Pesquisa
Monteiro, Rogério Da Costa
Insper Instituto de Ensino e Pesquisa
Sanvicente, Antônio Zoratto
Insper Instituto de Ensino e Pesquisa
Título Testes Generalizados de Desempenho de Fundos de Investimento
Resumo Neste artigo discutimos o uso de metodologias estatísticas para realizar a comparação de indicadores de desempenho de fundos de investimento. O artigo utiliza uma comparação baseada nas estatísticas robustas propostas por Ledoit e Wolf (Journal of Empirical Finance, 2008) para comparação par-a-par entre fundos e duas generalizações para a comparação de desempenho conjunto de múltiplos fundos de investimento.
Os testes de desempenho conjunto utilizam estatísticas Wald e LR baseadas na estimação pelo Método de Momentos Generalizados (MMG). Para corrigir os problemas de poder do teste existentes na estimação por MMG no caso de um número grande de condições de momentos, a distribuição dos testes é obtida por procedimentos de bootstrap em bloco.