Abstract Purpose We propose and analyze a new operating model for an energy futures exchange that could be implemented in Brazil, where there is low liquidity for these contracts. The clearing house temporarily assumes the position of customers who fail to answer the margin call, instead of closing the position, as would normally be done under normal conditions. Theoretical framework The main theoretical bases were diffusion processes, with jumps and without jumps, and the pricing model developed by Merton (1976). Design/methodology/approach We developed a Monte Carlo simulation model, using diffusion processes, with and without jumps. Findings The results show that the proposed model and the insurance option generate relatively low-cost increments for the operation that could be easily absorbed by the clearing house. Practical & social implications of research This study will be especially useful for market agents who want to evaluate the implementation of a Brazilian energy exchange, which to date is not available. Originality/value The article proposes a new operating model for the Brazilian energy futures market and its results may encourage investment in the sector, which lacks an energy futures exchange.

Abstract Paper aims To predict monthly corn, soybean, and sugar spot prices in Brazil using hybrid forecasting techniques. Originality This study combines the Singular Spectrum Analysis with different forecasting methods. Research method This paper presents a set of hybrid forecasting approaches combining Singular Spectrum Analysis (SSA) with different univariate time series methods, ranging from complex seasonality methods to machine learning and autoregressive models to predict monthly corn, soybean, and sugar spot prices in Brazil. We carry out a range of out-of-sample forecasting experiments and use a comprehensive set of forecast evaluation metrics. We contrast the performance of the proposed approaches with that of a range of benchmark models. Main findings The results show that the proposed hybrid models present better performances, with the hybrid SSA-neural network approach providing the most competitive results in our sample. Implications for theory and practice Forecasting agricultural prices is of paramount importance to assist producers, farmers, and the industry in decision-making processes. corn soybean techniques SSA (SSA outofsample sample metrics performances SSAneural neural producers farmers decisionmaking decision making processes

RESUMO O objetivo deste artigo foi buscar compreender o comportamento de jovens universitários de baixa renda por meio de um experimento baseado na teoria do prospecto e do desconto hiperbólico, com preferências de risco e tempo, e suas relações com a alfabetização financeira no que se refere às distorções de probabilidades de escolhas. Nota-se a carência de estudos que abordem, ao mesmo tempo, as preferências de risco e tempo em grupos urbanos de baixa renda, relacionando experimentos baseados na teoria do prospecto para captar distorções de probabilidade nos processos de escolhas. Este estudo abre portas para que a questão da relação entre pobreza e preferências ao risco e tempo sejam mais bem discutidas no Brasil com o intuito de trazer evidências que colaborem para planos de alfabetização financeira nacional. O estudo demonstra a importância da educação financeira como meio de diminuir a distorção de probabilidades dos agentes. Isso se torna crucial, dado que a distorção de probabilidades é um dos pilares da Teoria do Prospecto. Este experimento foi baseado na Teoria de Prospecto e do desconto hiperbólico e utilizou as funções valor, peso e de desconto quase hiperbólico dentro de uma metodologia de máxima verossimilhança para estimação dos parâmetros de risco e de tempo com variáveis sociodemográficas e com a variável moderadora Índice de Alfabetização Financeira, em uma IES privada, com 54 alunos e 5.940 loterias. Observou-se que populações urbanas de baixa renda em economias emergentes possuem parâmetros de aversão ao risco e perda similares a populações rurais de países em desenvolvimento. Os alunos de baixa renda têm uma maior preferência pelo presente, sendo percebido que um pequeno aumento da renda está associado a um maior nível de paciência, tornando as decisões mais racionais. Uma maior educação financeira poderia induzir a uma menor distorção das probabilidades.

ABSTRACT This article sought to understand the behavior of young low-income university students through an experiment based on prospect and hyperbolic discounting theory, with risk and time preferences, and their relationships with financial literacy with regard to choice probability distortions. There is a notable lack of studies that simultaneously address risk and time preferences in low-income urban groups, relating experiments based on prospect theory to capture probability distortions in choice processes. This study opens the doors for the question of the relationship between poverty and risk and time preferences to be better discussed in Brazil with the aim of providing evidence that supports national financial literacy plans. The study shows the importance of financial education as a means of reducing agents’ probability distortion. This is crucial, given that probability distortion is one of the pillars of prospect theory. This experiment was based on prospect and hyperbolic discounting theory and used value, weight, and quasi-hyperbolic discounting functions within a maximum likelihood methodology to estimate the risk and time parameters with sociodemographic variables, and with the Financial Literacy Index moderating variable, in a private HEI, with 54 students and 5,940 lotteries. It was observed that low-income urban populations in emerging economies have similar risk and loss aversion parameters to rural populations in developing countries. Low-income students have a greater preference for the present, with it being perceived that a small increase in income is associated with a higher level of patience, making decisions more rational. A better financial education could lead to a smaller probability distortion.

RESUMO Os modelos internos de risco operacional ainda não se estabeleceram como metodologia para cálculo de capital regulamentar. Esses modelos, que devem estar integrados à gestão do risco operacional, têm sido criticados pela subjetividade de alguns de seus elementos fundamentais. Este artigo tem como objetivo demonstrar a utilização do elemento “análise de cenários” na metodologia loss distribution approach (LDA) para cálculo do capital regulamentar referente ao risco operacional, tendo como base a experiência do Banco Nacional de Desenvolvimento Econômico e Social (BNDES) na integração da gestão do risco operacional com a mensuração do capital. A metodologia proposta, que aplicou a técnica Delphi por meio de questionários, possibilitou: (i) a mensuração do capital regulamentar considerando cenários factíveis; (ii) a identificação de cenários de cauda e de corpo da distribuição agregada de perdas, que não estão refletidos na base de dados interna de perdas; (iii) a identificação e a mensuração dos riscos operacionais do BNDES de forma abrangente; (iv) a obtenção de informações que podem direcionar a gestão do risco no que se refere à identificação de riscos que devem ter o tratamento priorizado; (v) o desenvolvimento de uma cultura de riscos, tendo em vista o envolvimento de especialistas de diversas unidades; (vi) a utilização de uma metodologia compreensível a todos os especialistas de negócios, que são os que conhecem os riscos de suas atividades.

ABSTRACT Internal operational risk models have not yet been established as a methodology for calculating regulatory capital. These models, which must be integrated with operational risk management, have been criticized for the subjectivity of some of their fundamental elements. The purpose of this paper is to demonstrate the use of the "scenario analysis" element in the Loss Distribution Approach (LDA) methodology for calculating regulatory capital relative to operational risk, based on the experience of the Brazilian Development Bank (BNDES) in integrating operational risk management with the measurement of capital. The proposed methodology, which applied the Delphi technique through questionnaires, enabled: (i) the measurement of regulatory capital considering feasible scenarios; (ii) the identification of tail and body scenarios for the aggregate distribution of losses, which are not reflected in the internal loss database; (iii) the identification and comprehensive measurement of BNDES’s operational risks; (iv) the obtainment of information that can guide risk management with regard to identifying risks that must be given prioritized treatment; (v) the development of a risk culture, with a view to involving specialists from different units; (vi) the use of a methodology that can be understood by all business experts, who are the ones that are aware of the risks of their activities.

RESUMO Este estudo teve o objetivo de analisar as preferências ao risco no Brasil seguindo os preceitos da Teoria do Prospecto. Para tal, foi estimado o parâmetro de aversão ao risco da Teoria da Utilidade Esperada para uma amostra selecionada, e foram sugeridos os parâmetros da função e probabilidade, supondo diversas formas funcionais e uma nova função de valor - a log modificada. Este foi o primeiro estudo realizado no Brasil para a estimação de tais valores. Os resultados mostraram parâmetros ligeiramente diferentes daqueles encontrados em estudos realizados em outros países, apontando que, no caso da amostra estudada, os indivíduos são mais avessos ao risco e exibem uma menor aversão à perda. A distorção de probabilidade é o único elemento semelhante ao de outros países. Como esperado, o estudo constatou a superioridade dos modelos comportamentais em relação à Teoria da Utilidade Esperada (TUE). Além disso e correspondente às expectativas, o desempenho de modelos baseados na Teoria do Prospecto, TK, Função de Ponderação de Prelec e Função Valor Potencia foi superior aos demais. Por fim, a função de log modificada sugerida no estudo encaixa-se bem nos dados e pode assim ser aplicada em futuros estudos no Brasil.

ABSTRACT This study aims to analyze risk preferences in Brazil based on prospect theory by estimating the risk aversion parameter of the expected utility theory (EUT) for a select sample, in addition to the value and probability function parameter, assuming various functional forms, and a newly proposed value function, the modified log. This is the first such study in Brazil, and the parameter results are slightly different from studies in other countries, indicating that subjects are more risk averse and exhibit a smaller loss aversion. Probability distortion is the only common factor. As expected, the study finds that behavioral models are superior to EUT, and models based on prospect theory, the TK and Prelec weighting function, and the value power function show superior performance to others. Finally, the modified log function proposed in the study fits the data well, and can thus be used for future studies in Brazil.

RESUMEN El presente estudio tiene como objeto analizar las preferencias de riesgo en Brasil con base en la teoría prospectiva al estimar el parámetro de aversión al riesgo de la teoría de la utilidad esperada (EUT por sus siglas en inglés) para una muestra seleccionada, además del parámetro de la función de valor y probabilidad, asumiendo diversas formas funcionales, y una función de valor recientemente propuesta, el log modificado. Este es el primer estudio de su clase en Brasil y los resultados de los parámetros difieren levemente de estudios realizados en otros países, indicando que los individuos son más reacios al riesgo y muestran una menor aversión a pérdidas. La distorsión de probabilidades es el único factor en común. Como se previó, el estudio muestra que los modelos comportamentales son superiores a la EUT y los modelos basados en la teoría prospectiva, la función de ponderación de TK y Prelec, y la función de potencia de valor muestran desempeño superior a otros. Por último, la función de log modificado propuesta en el estudio se adecua bien a los datos y, por lo tanto, puede usarse para futuros estudios en Brasil.

Este artigo tem por objetivo avaliar os efeitos das componentes da volatilidade agregada de mercado - volatilidade média e correlação média - no apreçamento de portfólios ordenados por volatilidade idiossincrática, utilizando-se dados brasileiros. O estudo investiga se portfólios com altas e baixas volatilidades idiossincráticas - em relação ao modelo de Fama e French (1996) - têm diferentes exposições às inovações na volatilidade média do mercado e, consequentemente, diferentes expectativas de retorno. Os resultados estão em linha com os encontrados para dados norte-americanos, embora retratando a realidade brasileira. A decomposição da volatilidade permite que a componente volatilidade média, sem a perturbação gerada pela componente correlação média, possa precificar melhor os efeitos da piora ou da melhora do cenário de investimentos. Esse resultado também é idêntico ao encontrado para dados norte-americanos. A variância média deveria, então, comandar um prêmio de risco. Para dados norte-americanos, esse prêmio é negativo. O principal motivo citado em Chen e Petkova (2012) para esse sinal negativo é o alto grau de investimento em Pesquisa e Desenvolvimento registrado pelas empresas com alto nível de volatilidade idiossincrática. Como no Brasil esse tipo de investimento é sensivelmente inferior aos níveis norte-americanos, esperava-se encontrar um resultado com sinal inverso, o que de fato ocorreu.

This paper aims to evaluate the effects of the aggregate market volatility components - average volatility and average correlation - on the pricing of portfolios sorted by idiosyncratic volatility, using Brazilian data. The study investigates whether portfolios with high and low idiosyncratic volatility - in relation to the Fama and French model (1996) - have different exposures to innovations in average market volatility, and consequently, different expectations for return. The results are in line with those found for US data, although they portray the Brazilian reality. Decomposition of volatility allows the average volatility component, without the disturbance generated by the average correlation component, to better price the effects of a worsening or an improvement in the investment environment. This result is also identical to that found for US data. Average variance should thus command a risk premium. For US data, this premium is negative. According to Chen and Petkova (2012), the main reason for this negative sign is the high level of investment in research and development recorded by companies with high idiosyncratic volatility. As in Brazil this type of investment is significantly lower than in the US, it was expected that a result with the opposite sign would be found, which is in fact what occurred.

Com base em estudos desenvolvidos em anos recentes sobre o uso de dados de alta frequência para a estimação da volatilidade, este artigo implementa o modelo Autorregressivo Heterogêneo (HAR)desenvolvido por Andersen, Bollerslev, e Diebold (2007) e Corsi (2009), e o modelo Componente (2-Comp) desenvolvido por Maheu e McCurdy (2007) e os compara com a família de modelos Autorregressivos com Heteroscedasticidade Generalizados (GARCH)para estimar a volatilidade e os retornos. Durante o período analisado, os modelos que usam dados intraday 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.

Based on studies developed over recent years about the use of high-frequency data for estimating volatility, this article implements the Heterogeneous Autoregressive (HAR) model developed by Andersen, Bollerslev, and Diebold (2007) and Corsi (2009), and the Component (2-Comp)model developed by Maheu and McCurdy (2007) and compare them with the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) family models in order to estimate volatility and returns. During the period analyzed, the models using intraday data obtained better returns forecasts of the assets assessed, both in and out-of-sample, thus confirming these models possess important information for a variety of economic agents.

A relação entre risco idiossincrático e retorno tem sido amplamente estudada em várias publicações internacionais, com resultados controversos. No contexto brasileiro, os estudos sobre este tema ainda são escassos. Este trabalho visa verificar a relação entre o risco idiossincrático e o retorno das ações no mercado acionário brasileiro. Para atingir este objetivo, foram utilizados dois métodos de estimação da volatilidade idiossincrática: primeiro, os resíduos de regressões baseadas no Modelo de Três Fatores de Fama e French, e segundo, o modelo EGARCH, que forneceu a volatilidade convencional. Essas variáveis foram adicionadas a modelos de regressão cross-section, juntamente com outras variáveis específicas às ações, tais como: beta, valor de mercado, índice book-to-market, efeito momentum e liquidez. Os resultados mostram que a volatilidade idiossincrática tem uma influência positiva e significante sobre o retorno das ações, e que o modelo mais apropriado é aquele que inclui todas as variáveis mencionadas. A análise das outras variáveis também produziu resultados importantes. Contrariamente às expectativas, o valor de mercado das ações e a liquidez tiveram uma influência importante sobre o retorno. Os coeficientes dessas variáveis foram positivos em todos os modelos analisados. Esse resultado pode ser reflexo de uma particularidade do mercado brasileiro, que é menor, mais recente e menos consolidado que o mercado dos EUA. Por outro lado, os resultados relativos ao índice book-to-market e ao efeito momentum foram consistentes com a literatura. Ações de valor e ações com bom desempenho anterior tendem a produzir retornos maiores.

The relationship between idiosyncratic risk and stock returns has been widely studied in various international publications with controversial results. In the Brazilian context, studies on this subject are scarce. This study seeks to verify the relationship between idiosyncratic risk and stock returns in the Brazilian stock market. To achieve this goal, two methods were used to estimate idiosyncratic volatility: first, the residuals of regressions based on the Fama and French Three-Factor Model and second, the EGARCH model, which provided the conditional volatility. These variables were added to cross-section regression models, along with the following stock-specific variables: beta, market value, book-to-market ratio, momentum effect and liquidity. The results show that idiosyncratic volatility has a positive and significant influence on stock returns and that the most appropriate model is the one that includes all the mentioned variables. The analysis of the other variables also produced important results. Contrary to expectations, the market value of stocks and liquidity had an important influence on returns. These variables' coefficients were positive in all the analyzed models. This result may reflect the particularities of the Brazilian market, which is smaller, more recent and less consolidated than the USA stock market. On the other hand, the results relating to the book-to-market ratio and the momentum effect were consistent with the literature. Value stocks and those with a good past performance tended to produce higher returns.

This paper presents an investigation into the relationship between the announcement of mergers and acquisitions, the existence of positive abnormal returns for shares of these firms, and market efficiency in Argentina, Brazil and Chile. Statistically significant Standardized Abnormal Returns were present in the event announcement and the following days in Argentina and Chile and on the event day in Brazil, confirming value creation signaling. Furthermore, the significance of abnormal returns in the event window, namely in the 5 days following the event in Argentina and Chile and the absence of such in Brazil suggests a more efficient market exists in Brazil, in keeping with the semi-strong market efficiency hypothesis. The absence of semi-strong efficient market behavior could prove valuable to investors who could use a window of a few days after the event announcement to accumulate abnormal returns, provided the appropriate research into news of possible mergers or acquisitions has been made.

Neste trabalho foram avaliados os ajustes de cinco modelos para previsão da variância, utilizando-se uma série de preços de soja, uma commodity negociada na bolsa de mercadorias de Chicago (CBOT), com dados de alta frequência. Os modelos utilizados foram do tipo GARCH, FIGARCH e ARFIMA. Foi possível observar características desta série de preços de uma commodity negociada globalmente que se apresentaram inteiramente diferentes daquelas de ativos financeiros anteriormente estudados, possivelmente em virtude da característica contínua dos preços observados, induzida pela sua negociação global independente de pregões com início e fim. Foi possível concluir que a série de dados de alta frequência encerra informações adicionais às séries de dados diários, também no caso estudado de preços da soja, e que o tradicional modelo GARCH(1,1) tem um bom desempenho também no caso dos dados de alta frequência, assim como aqueles da família ARFIMA. Recomenda-se mais investigação para o caso dos modelos FIGARCH, procurando um melhor ajuste.

In the present study, five volatility prediction models were evaluated using a series of soybeans prices, a commodity traded in the Chicago Board of Trade (CBOT), using high-frequency data. The models used belonged to the GARCH, FIGARCH and ARFIMA families. It was possible to observe entirely different characteristics of this commodity price series, which is negotiated on a global scale, from those of the financial assets previously studied, possibly due to the continuity of the price series studied allowed by the global negotiation nature of this trade, fully independent of daily exchange markets subject to opening and closing times. It was possible to conclude that the high-frequency price data do provide additional information to the traditional daily time series, also in the case of soybeans, and that the traditional GARCH(1,1) model also has good performance on the high-frequency price data just like those of the ARFIMA family. Further investigation should be carried out on the FIGARCH models to get a better parameter fit.

Este artigo apresenta uma análise desenvolvida para identificar fatores que exercem influência no resultado financeiro do Regime Geral de Previdência Social (RGPS), com destaque para os efeitos nos componentes de receitas, benefícios e saldos previdenciários. Para confirmar as afirmações encontradas na literatura, foram usadas séries de valores mensais dos fatores selecionados, além das receitas, benefícios e saldos previdenciários contendo observações no período de 1995 a 2006. Os resultados confirmaram a influência dos fatores demográficos, salário mínimo, rendimentos, trabalho informal e desemprego nas receitas, benefícios e no resultado financeiro do RGPS.

This article presents a set of factors that explain the financial results of the General Social Security Regime in Brazil, focusing on revenue, benefit and global results. To test the findings encountered in the literature, monthly time series of the selected factors were used in addition to revenues, benefits and the global financial result covering the period from 1995 to 2006. The results confirmed the influence of demographic factors, minimum wages, salaries, informal labor and unemployment on revenues, benefits and the global financial result of the GSSR.

Apesar da crescente importância das alianças estratégicas nos dias atuais, pouquíssimos estudos relacionados à formação e à consolidação de parcerias nacionais e internacionais têm sido desenvolvidos no Brasil. Um dos motivos para tal deficiência é a ausência de um referencial teórico consistente, que sirva como base para o desenvolvimento de estudos empíricos sobre alianças estratégicas no Brasil. Esse artigo procura fechar essa lacuna e analisar duas teorias consideradas relevantes para o estudo de parcerias estratégicas: a teoria dos recursos empresariais e a teoria de aprendizagem organizacional. Os diversos estudos apresentados no decorrer deste trabalho, mostram que ambas as teorias parecem bem apropriadas para examinar parcerias estratégicas. Isso se deve a dois fatos: em primeiro lugar, muitas vezes tais alianças são usadas pelas empresas como forma de ganhar acesso aos recursos valiosos das parceiras. Em segundo lugar, o sucesso de uma aliança estratégia depende muito de todo o processo de transferência de conhecimentos e habilidades no decorrer da parceria.

In spite of the growing importance of strategic alliances, few studies have been done in Brazil to analyze the process of creation and consolidation of international and national strategic alliances. One of the reasons for such deficiency is the lack of a consistent theoretical basis that can be used as reference for the development of empirical works about strategic alliances in Brazil. This article tries to close this gap by analyzing two theories considered relevant for the study of strategic alliances: the Resource-Based-Theory of the Firm and the Organizational Learning Theory. The various studies presented in this article show that both theories seem appropriate to analyze strategic alliances. First because in many cases those alliances are used as means of gaining access to the valuable resources of other firms. Second because the success of an alliance depends so much on the process of transfering knowledge and abilities from one partner to another during the alliance.