[en] ESSAYS ON EMPIRICAL ASSET PRICING, MONETARY POLICY AND THEIR INTER-RELATIONS

• Main Author: FLÁVIO DE FREITAS VAL
• Other Authors: MARCELO CABUS KLOTZLE
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2016
• Subjects: [pt] FILTRO DE KALMAN; [en] KALMAN FILTER; [pt] GARCH; [en] GARCH; [pt] POLITICA MONETARIA; [en] MONETARY POLICY; [pt] CREDIBILIDADE; [en] CREDIBILITY; [pt] VOLATILIDADE REALIZADA; [en] REALIZED VOLATILITY; [pt] ESTUDO DE EVENTOS; [en] EVENT STUDY; [pt] ALTA FREQUENCIA; [pt] HAR; [pt] SURPRESA
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=27422@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=27422@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.27422

[pt] A presente tese trata da estimação do risco e da precificação de ativos financeiros, de medidas que buscam estimar como os agentes de mercado estão avaliando a política monetária, bem como da inter-relação entre o mercado acionário e a política monetária. Esta inter-relação é representada pela estimação da reação do mercado acionário às mudanças na política monetária. O primeiro trabalho implementa dois recentes modelos de estimação de volatilidade que utilizam dados de alta frequência. O modelo Auto-Regressivo Heterogêneo (HAR) e o modelo Componente (2-Comp) são estimados e os resultados são comparados com os encontrados pelas estimações que utilizam a família de modelos Auto-Regressivos com Heteroscedasticidade Generalizados (GARCH). Durante o período analisado, os modelos que usam dados intradiários obtiveram melhores previsões de retornos dos ativos avaliados, tanto dentro como fora da amostra, confirmando assim que esses modelos possuem informações importantes para uma série de agentes econômicos. No trabalho seguinte se estima a credibilidade da política monetária implementada pelo Banco Central do Brasil - BCB nos últimos dez anos. Esta credibilidade foi estimada por meio de implementação do filtro de Kalman em medidas derivadas de expectativas inflacionárias de pesquisa ao consumidor, da pesquisa Focus do BCB e de curvas de juros dos títulos governamentais. Os resultados fornecem evidências da existência de três movimentos da credibilidade inflacionária estimada pela medida implícita e pela Focus no período analisado: (i) cedeu fortemente em meados de 2008, durante o momento mais crítico da Crise Subprime; (ii) relativa estabilidade entre o início de 2009 e meados de 2010 (meados de 2013, pela medida Focus); (iii) uma tendência de queda a partir de então, quando houve uma taxa real de juros abaixo da mínima compatível com a meta de inflação. Já a credibilidade inflacionária estimada a partir de pesquisa ao consumidor apresentou um comportamento mais errático que as demais, apresentando uma tendência de queda mais intensa a partir do início de 2013 e permanecendo em patamares próximos a zero desde então. Ao mesmo tempo, os resultados indicam que alterações da inflação são importantes para a previsão da credibilidade estimada a partir de pesquisa ao consumidor, validando sua característica backward looking e de ser formada a partir de expectativa adaptativa dos consumidores. A metodologia adotada possibilita desenvolver estimativas em tempo real do grau desta credibilidade e retornar avaliação quantitativa sobre a consistência da política monetária em um ambiente de metas de inflação. Ele contribui para a literatura existente ao implementar o teste de credibilidade de Svensson (1993) e o estender dentro de um arcabouço econométrico de espaço de estado, permitindo a estimação probabilística do grau de credibilidade da política monetária implementada pela autoridade monetária brasileira no período analisado. Finalmente, o terceiro e último trabalho é um estudo empírico da relação entre a política monetária, implementada pelo BCB, e o mercado de ações brasileiro. Utilizando a metodologia de Estudo de Eventos, analisa-se o efeito dos componentes esperados e não esperados das decisões de política monetária nos retornos do Índice Bovespa e de trinta e cinco ações de diferentes empresas. Os resultados fornecem evidências de que a política monetária possui um efeito significativo no mercado acionário, sendo que o evento de reversão na direção da política monetária tende a potencializar a resposta deste mercado. A análise no nível setorial indica que o setor de consumo cíclico é o mais afetado por esta política, enquanto os setores de utilidade pública e de petróleo, gás e biocombustíveis não são afetados significativamente. Os ativos individuais respondem de forma bastante heterogênea à política monetária, porém, ao se utilizar os retornos anormais destes ativos, identificou-se uma forte re === [en] This present thesis discusses the estimation of risk and of financial assets pricing, the measures that seek to estimate how the market players are evaluating the monetary policy, as well as the inter-relationship between the stock market and monetary policy. This interrelation is represented by the estimation of the stock market s reaction to changes in monetary policy. The first essay implements the estimation of two recent volatility models using high-frequency data. Heterogeneous Autoregressive model (HAR) and the Component model (2-Comp) are estimated and the results are compared with those found by estimations using the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) family models. During the analyzed period, the models using intraday data obtained better forecasts of asset returns valued both in-sample and out-of-sample, thus confirming that these models have important information for the economic agents. The next essay estimates the credibility of monetary policy implemented by the Central Bank of Brazil - BCB in the last ten years. This credibility was estimated by the use of Kalman filter on measures of inflation expectations derived from the consumer survey, the Focus survey from BCB and on the yield curves of government bonds. The results provide evidence of the existence of three changes on inflationary credibility in the analyzed period: (i) sharp downturn in mid-2008; (ii) relative stability between early 2009 and mid-2010 (mid-2013, for Focus measure); (iii) a downward trend since then, when there was a real interest rate below the minimum compatible with the inflation target. Besides, inflationary credibility estimated from the consumer pooling showed a more erratic behavior than the others, with a tendency to fall more intensely from the beginning of 2013 and remaining at levels close to zero since then. At the same time, the results indicate that inflation changes are important for the prediction of the credibility estimated from consumer pooling, validating its backwardated characteristic and its construction from adaptive consumer expectations. The adopted methodology enables to develop real-time estimates of BCB credibility and to return quantitative assessment of the consistency of monetary policy on an inflation target regime. This work adds to the existing literature in implementing Svensson credibility test (1993) and in extending it within an econometric framework of state space, allowing the probabilistic estimation of the degree of credibility of the monetary policy implemented by the Brazilian monetary authority during the analyzed period. Finally, the third and final essay is an empirical study of the relationship between monetary policy, implemented by the BCB, and the Brazilian stock market. Using the Event Study methodology, this essay analyzes the effect of expected and unexpected components of monetary policy decisions on the Bovespa index returns and on thirty-five different stock returns. The results provide evidence that monetary policy has a significant effect on the stock market returns, and the reversal event in the direction of monetary policy tends to enhance the response of the stock market. The analysis on a sectorial basis indicates that the cyclical consumer sector is the most affected by this policy, while the public utility and the oil, gas and biofuels sectors are not significantly affected. Individual assets respond in a very heterogeneous way to monetary policy. However, when using the abnormal returns, we identified a strong reduction in the intensity and in the number of companies affected by monetary policy. Furthermore, monetary surprise is explained by unexpected variations in the unemployment rate, in the industrial production index and in the CPI. Nonetheless, monetary surprise is Granger caused by unexpected variations in the industrial production index, indicating the importance of this variable for monetary policy forecasting.