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- DissertaçãoCombinações de negócios criam valor ? : um estudo sobre sinergiasGomes, Thomas Ghion (2019-08-06)
Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)
Espera-se que processos de combinações de negócios (CN) gerem sinergia. Essa expectativa é refletida no preço das ações das empresas participantes adquirente e adquirida em torno do anúncio do evento. Entre as teorias que identificam motivos para a criação de valor em CNs destaca-se a de market power que prevê que o efeito de oligopolização decorrente da CN gera vantagens, tais como ganho de escala, aumento do poder de barganha da empresa frente aos seus fornecedores e clientes, além de possibilitar a otimização de investimentos. Por sua vez, a teoria de debt co-insurance prevê que a unificação dos fluxos de caixa das empresas envolvidas numa CN finda por reduzir seu risco de insolvência, aumentando sua capacidade de endividamento e facilitando a obtenção de crédito. Entretanto, a maioria dos estudos que verificam a criação de valor nas CNs não apontam a origem dessa sinergia que pode ser operacional ou de economia obtida via redução de investimento, ou ainda financeira - se decorrente de benefícios tributários. Assim, esse estudo tem por objetivo mensurar a eventual existência de sinergia, resultante de processos de CNs, bem como identificar seu tipo se operacional ou financeira. Essas verificações ocorrem por meio de um teste de diferença de médias, entre o valor presente do fluxo de caixa de capital ou capital cash flow (CCF) projetados individuais das empresas A e T antes da CN com o da empresa combinada (AT) após esse evento. Após a realização dos testes, não identificou sinergia total, operacional ou financeira estatisticamente significante. Contudo, ao analisar sinergia operacional identifica-se o aumento de margem de 8,19% e o aumento de investimento de 3,14% com 5% e 10% de significância respectivamente. Posteriormente, é feito um estudo de evento com identificação dos valores de retorno anormal ou abnormal return (AR) e retorno anormal acumulado ou cumulative abnormal return (CAR). O AR apresenta mediana de +0,14% na combinada (A+T) com 10% de significância, sendo AR de 0,43% da adquirida (T) e 0,20% da adquirente (A) com 1% de significância e não significante respectivamente. Já o CAR apresenta resultado de 7,15% para combinada (A+T) com 5% de significância, sendo CAR de 15,18% na adquirida (A) e 10,54% na adquirente (T), com 1% de significância e 10% de significância respectivamente. A amostra conta com 14 CNs realizadas entre empresas de países emergentes - excetuando as não financeiras e utilities - que realizam CNs entre 2008 e 2018. A fonte de dados utilizada é da Bloomberg. - TeseModelos de projeção de câmbio: uma investigação múltipla com séries de tempo, modelos estruturais e model selectionGenin, Camila de Souza Vasconcelos (2023-02-09)
Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)
O objetivo deste trabalho aplicado é o de investigar o poder preditivo de modelos de projeção de taxas de câmbio, utilizando análise de séries de tempo. A relevância desta temática está associada às atividades profissionais que se utilizam de arbitragem ao compor suas carteiras com ativos de moeda; para os hedgers, que buscam melhores quantificações de contratos futuros, e eventualmente para especuladores, para obterem ganhos excepcionais. No campo teórico, o trabalho busca discutir teorias de estimação e projeção de taxas, verificando sua validade. Para o estudo, foram selecionadas 5 paridades de taxa de câmbio nominal em relação ao dólar americano, dos países: Japão, Brasil, Colômbia, Chile e México. A escolha se baseou no critério de função da moeda, conforme definido no BIS - Bank of International Settlements, bem como foram incluídas outras moedas periféricas, independente de nível de liquidez internacional, para preencher a lacuna de estudo de projeção de câmbio com dados de países emergentes. O horizonte de estudo compreende o período de 1995 a 2020, com dados trimestrais, e as fontes das bases de dados são o IMF - International Monetary Fund e o Bloomberg. Como contribuição, este estudo se destaca pela aplicação de uma abordagem múltipla a partir de modelos estruturais e redes neurais, bem como pela seleção de modelos por múltiplos critérios (função perda e direção de mudança). Como inovação, inclui-se a variável CDS - Credit Defaul Swap como proxy de incerteza nos modelos estruturais. A abordagem múltipla da presente pesquisa permite a comparabilidade dos resultados empíricos obtidos com aqueles apontados tanto por estudos clássicos quanto pelos estudos mais recentes da literatura. A presente pesquisa conclui pela não universalidade de um único modelo que melhor projete o câmbio spot nominal no curto prazo de 1T a 6T, porém as evidências obtidas apontam a favor tanto dos modelos monetários baseados em fundamentos como do modelo LSTM - Long Short Term Memory de rede neural em comparação ao benchmark random walk. - TeseProjeção de preço para ações brasileiras utilizando-se dados em alta frequênciaMattos, João Vitor de (2024-02-19)
Centro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)
O objetivo deste trabalho é investigar o poder preditivo de modelos econométricos e machine learning quando aplicados a séries temporais financeiras em alta frequência. Este tema é pertinente aos agentes econômicos atuantes no mercado financeiro brasileiro, que anseiam por ferramentas capazes de sustentar sua tomada de decisão em meio às inovações de conjuntura. Esta pesquisa está subdividida em três partes: a primeira conta com uma análise bibliométrica – combinada a uma revisão sistemática – da literatura empírica sobre Projeção de preço para ações brasileiras utilizando-se dados em alta frequência. Em seguida passa-se a utilizar o arcabouço econométrico e de machine learning existente aplicado a séries em alta frequência para algumas ações negociadas no ambiente da B3. Por fim, o desempenho dos modelos será mensurado e avaliado de modo crítico através do procedimento Model Confidence Set, possibilitando um veredito conclusivo a respeito das vantagens e obstáculos impostos a cada abordagem.