Modelos para estimação da Taxa de Câmbio Nominal

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Fernandes, Vinícius M.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Taxas de Câmbio, Previsão fora da amostra, Commodities
• Link de acesso: https://www.repositorio.insper.edu.br/handle/11224/2246

Este estudo tem como objetivo ampliar a discussão em relação a capacidade de previsão da taxa de câmbio nominal através de preços financeiros, propondo modelos que apresentem maior eficácia que os modelos de passeio aleatório com drift. Desde Meese, R. and K.S. Rogoff (1983) até Cheung, Chinn e Pascual (2005), não houveram índicios que os modelos para previsão de taxa de câmbio são capazes de vencer o passeio aleatório. Kohlscheen, E., Avalos, p. H., Schrimpf, A. (2016) foi o primeiro estudo relevante a encontrar evidências contrárias a literatura. Este estudo pretende trazer novas evidências empíricas ao debate. Os desenvolvimentos econômicos recentes sugerem uma possível relação entre as variações das taxas nominais de câmbio de alguns países com dois principais preços financeiras: (i) variações nos preços das commodities; (ii) diferencial de taxas de juros futuras. Deste modo, ambas as variáveis foram incorporadas para realização dos testes, em frequência diária. Foram selecionados para a amostra somente os países onde as commodities apresentam alta participação nas exportações totais. A metodologia utilizada baseia-se na aplicada por Domenico,p., Rogoff, K. and Rossi, B, “Can Oil Prices Forecast Exchange Rates?” (2015). Para a comparação entre a previsão dos modelos propostos e a do modelo de passeio aleatório foi utilizada a estatística proposta por Diebold, p.X. e R. Mariano (1995), “Comparing predictive accuracy” (1995). Os resultados neste estudo evidenciaram que as conclusões encontradas Kohlscheen, E., Avalos, p. H., Schrimpf, A. (2016) são validadas apenas quando não se leva em consideração a endogeneidade entre as variáveis. Quando se faz o tratamento, os resultados voltam a se aproximar do encontrado pela literatura, onde os modelos propostos não são capazes de vencer o passeio aleatório.