Modelos de projeção de câmbio: uma investigação múltipla com séries de tempo, modelos estruturais e model selection

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dc.contributor.advisorHadad Junior, Eli
dc.contributor.authorGenin, Camila de Souza Vasconcelos
dc.date.accessioned2023-03-24T12:40:30Z
dc.date.available2023-03-24T12:40:30Z
dc.date.issued2023-02-09
dc.description.abstractO 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.pt_BR
dc.description.sponsorshipCAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nívelpt_BR
dc.description.sponsorshipIPM - Instituto Presbiteriano Mackenziept_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31940
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.language.isoenpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectcâmbiopt_BR
dc.subjectséries de tempopt_BR
dc.subjectmodelos estruturaispt_BR
dc.subjectredes neuraispt_BR
dc.subjectmodel selectionpt_BR
dc.titleModelos de projeção de câmbio: uma investigação múltipla com séries de tempo, modelos estruturais e model selectionpt_BR
dc.typeTesept_BR
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2030318390506756pt_BR
local.contributor.advisorOrcidhttps://orcid.org/0000-0003-2985-9241pt_BR
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0523500585316337pt_BR
local.contributor.authorOrcidhttps://orcid.org/0000-0002-1053-0158pt_BR
local.contributor.board1Basso, Leonardo Fernando Cruz
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1866154361601651pt_BR
local.contributor.board1Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3064-0194pt_BR
local.contributor.board2Nakamura, Wilson Toshiro
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1327686935533816pt_BR
local.contributor.board2Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4697-5685pt_BR
local.contributor.board3Mendonça, Diogo Prince de
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/3160691112817642pt_BR
local.contributor.board3Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-4883-2899pt_BR
local.contributor.board4Ripamonti, Alexandre
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/9872659204445371pt_BR
local.contributor.board4Orcidhttps://orcid.org/0000-0003-2022-6819pt_BR
local.description.abstractenNão consta a tradução do abstract no trabalho da aluna.pt_BR
local.keywordsexchangept_BR
local.keywordstime seriespt_BR
local.keywordsstructural modelspt_BR
local.keywordsneural networkspt_BR
local.keywordsmodel selectionpt_BR
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentCentro de Ciências Sociais e Aplicadas (CCSA)pt_BR
local.publisher.initialsUPM
local.publisher.programAdministração de Empresaspt_BR
local.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADASpt_BR
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