Modelos de projeção de câmbio: uma investigação múltipla com séries de tempo, modelos estruturais e model selection - Genin, Camila de Souza Vasconcelos (2023)
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.