A previsão de retornos sobre ativos financeiros tem sido uma tarefa importante durante toda a história da economia financeira. Este estudo emprega técnicas de aprendizado por máquina (ML) para prever retornos de portfólio com base no fator tamanho, visando não apenas melhorar as previsões, mas também compreender a fonte subjacente de previsibilidade. Em meio ao desafio de identificar preditores relevantes em dados ruidosos, esta pesquisa emprega uma abordagem de janela móvel, incorporando três defasagens de retornos de ações como candidatos a preditores para projetar retornos um minuto à frente. Modelos de benchmark, incluindo a média dentro da amostra e abordagens autorregressivas, são explorados junto com técnicas de ML como Ridge, LASSO, AdaLASSO e Random Forest. Identificamos consistentemente a superioridade dos modelos de ML sobre os modelos benchmark em termos de previsibilidade, com o modelo Random Forest se destacando como o mais eficaz. Além disso, a análise dos preditores selecionados pelos modelos revelou que eles são predominantemente inesperados, de curta duração e esparsos.

This paper analyzes how changes in the concentration of political power affect long-run development. We study Brazil’s military dictatorship whose rise to power dramatically altered the distribution of power of local political elites. We document that municipalities that were more politically concentrated prior to the dictatorship in the 1960s are relatively richer in 2000, despite being poorer initially. Our evidence suggests that this reversal of fortune was the result of the military’s policies aimed at undermining the power of traditional elites. These policies increased political competition among traditional elites, leading to better governance, more public goods, and higher income levels

Nós investigamos seleção à criminalidade. Especificamente, nós usamos uma base de dados inédita sobre prisioneiros de 24 dos 26 estados brasileiros e ricos dados administrativos para traçar os perfis de criminosos nascidos entre 1996 e 2002. Nós os comparamos com não-criminosos da mesma coorte usando um modelo de probabilidade linear com efeitos fixos de ano de nascimento e de lugar. Nossos achados sugerem que criminosos vem de lugares mais urbanos e vulneráveis, com uma maior exposição a outros criminosos. Além disso, nossos resultados indicam que a estrutura familiar importa e que pais de criminosos são economicamente mais  ulneráveis do que pais de não-criminosos. Por fim, criminosos tem piores resultados educacionais, um histórico de detenção juvenil, e piores resultados no mercado de trabalho.

We analyze the influence of high credit spread on the transmission of monetary policy. We develop a macroeconomic model that generates endogenous credit spread with two main ingredients: banks that operate in Cournot competition and defaulting firms whose assets exhibit low recovery rate. The model implies that imperfect banking competition mitigates the effects of a monetary shock while credit frictions amplify them, indicating the presence of two transmission channels acting in opposite directions. A calibration consistent with Brazil shows that the second channel dominates the first, revealing that high credit spreads amplify the impact of a monetary shock on inflation but at a considerable cost in terms of lost output. To deal with such inefficiency, we propose an alternative monetary rule that takes into account changes in the spread. Our results suggest that this alternative rule reduces welfare losses, offering a promising avenue for central banks to balance inflation control and output concerns.

A sazonalidade bancária tem sido amplamente examinada na literatura, no entanto, a escassez de dados granulares tem dificultado a análise em nível de agência. Neste estudo, investigo a sazonalidade em nível de agência para identificar picos de crédito, definidos como o mês em que uma agência específica apresenta seu maior volume médio de empréstimos. Notavelmente, agências dentro do mesmo banco em um município dado demonstram diferentes ’meses principais’, sugerindo uma forma de especialização da agência adaptada à sua clientela. No primeiro artigo, exploro o impacto da sazonalidade da agência na transmissão da política monetária, examinando como as flutuações na taxa de juros de referência afetam o volume de empréstimos de forma diferente durante os ’meses principais’ das agências. Os resultados sugerem que a política monetária é menos eficaz durante esses períodos. Há evidências de que o relacionamento com os clientes ou comportamentos semelhantes impedem que as agências transmitam as mudanças na taxa de juros nos meses que são mais importantes para elas. No segundo artigo, examino o papel dos bancos públicos em períodos eleitorais, mostrando evidências de que políticos exploram a sazonalidade das agências para aumentar ainda mais o crédito nas eleições. O uso dos ’meses principais’ adiciona uma nova camada de identificação e sugere que o crédito é realocado de municípios politicamente não atrativos para municípios politicamente atrativos. Finalmente, no terceiro artigo, utilizo aprendizado de máquina para prever e descrever os ’meses principais’ com base em dados detalhados de balanço, para os cinco maiores bancos do Brasil. Os resultados reforçam a ideia de que as agências adaptam suas práticas de empréstimo aos mercados locais. Coletivamente, esses resultados oferecem insights valiosos para formuladores de políticas e profissionais sobre a dinâmica do mercado bancário.

Estudamos como a desigualdade de renda e riqueza afetam o mecanismo de transmissão de uma expansão do crédito para o consumo em um modelo de mercados incompletos com agentes heterogêneos. Após um choque inesperado que aumenta a capacidade de endividamento das famílias, há um “boom” de consumo de curto prazo seguido por um “bust” persistente devido ao endividamento das famílias. No nível das famílias, a resposta do consumo é impulsionada por dois canais: um canal de crédito direto, que caracterizamos por uma nova estatística - o Intertemporal Credit MPC, e o canal indireto, liderado por efeitos orçamentários e de substituição intertemporal. A heterogeneidade nas respostas é causada pela posição de riqueza das famílias, e esses resultados também se mantêm no nível agregado, com a desigualdade de riqueza amplificando os ciclos de consumo através do canal de crédito direto, enquanto o canal indireto leva a uma recuperação mais rápida. Além disso, com base em dados de consumo agregado, crédito setorial e desigualdade entre países, encontramos evidências robustas de ciclos de Boom & Bust no consumo e evidências fracas de que a desigualdade atua como um amplificador dependente do estado desses ciclos.

Este artigo desenvolve um modelo de Equilíbrio Geral Estocástico Dinâmico com preços rígidos e heterogeneidade nos setores de produção. As empresas em diferentes setores variam em sua rigidez de preços, tecnologia de produção e na combinação de trabalho e insumos intermediários. Elas compram insumos usando uma adaptação da Matriz Insumo-Produto brasileira, permitindo-nos considerar o impacto de choques idiossincráticos em todos os setores, ao longo da cadeia produtiva. Os resultados ajudam a explicar a dinâmica setorial dos repasses de preços entre os índices de preços ao produtor e ao consumidor no Brasil.

There is a flourishing literature trying to explain the behaviour of US treasury bond returns comoving positively with US stock returns before the 2000’s, and working as hedge assets since then. In Brazil, for the last 18 years, we find that the comovement of treasury bonds and stocks returns has been positive and volatile. Inflation being procyclical or countercyclical and the monetary policy showed up relevant for explaining this behavior, as pointed by the literature for the US. But, considering Brazil as an emerging market, we find that movements in country risk also played a considerable role by making Brazilian bonds and stocks prices move in the same direction, generating more positive bond to stock betas1. Controlling for country risk, we find periods that a positive correlation between inflation and output indeed would have generated negative bond-stock betas, as was predicted by Campbell, Pflueger e Viceira (2020). Since a positive beta of an asset imply a positive risk premium, by estimating a term structure model we find that this contributed with 1 percentage point in the term spread of bonds.

Um de cada cinquenta trabalhadores na força de trabalho atuou na economia gig, em 2019 nas capitais do Brasil. Este setor gig permite que trabalhadores entrem ou saiam do mercado com flexibilidade e escolham livremente quantas horas ofertar. Este artigo responde se o trabalho gig beneficia trabalhadores ao servir como um seguro, ou um colchão, contra o desemprego (por absorver pessoas que estão sem emprego enquanto elas não encontram trabalhos tradicionais) num contexto de grande informalidade. Dados trimestrais longitudinais de pesquisas domiciliares de 2012 a 2019 me permitem mapear transições entre trabalhos gig para outros status no mercado de trabalho. Para responder minha pergunta, eu conduzo um estudo de evento que aproveita a entrada escalonada de uma grande empresa de transporte por aplicativo (Uber) em diferentes municípios em diferentes status individuais no mercado de trabalho. Estimo que a economia gig aumenta a probabilidade de uma pessoa se tornar um motorista de aplicativo mas não aumenta de deixar o não-emprego. Isso difere do que Jackson (2022) encontra para os Estados Unidos, possivelmente porque, no Brasil, o setor informal sozinho já fornecia o tipo de flexibilidade que absorvia aqueles sem emprego para trabalhos informais. Mostro que a maioria das pessoas que entram para a economia gig eram trabalhadores qualificados de colarinho azul, tanto formais quanto informais, enquanto há uma parcela de pessoas fora da força de trabalho que são absorvidas para trabalhos gig. Não encontro efeitos da disponibilidade de trabalho gig sobre salários. Regressões a nível municipal permitem estimar impactos de longo prazo da economia gig e as estimativas sugerem que o trabalho gig pode afastar pessoas do emprego formal a longo prazo. Quando existe um setor informal estabelecido, o efeito colchão contra o desemprego da economia gig é limitado.

Benefiting from a novel dataset published by the Central Bank of Brazil (BCB) we estimate the effects of FX Interventions from 1999 to 2023. We first employ a structural VAR with daily frequency identified with an instrument based on the timing of BCB announcements. Interventions are found to be effective in changing the USDBRL level over a period of 20 working days by 0.24 p.p. for each 1USD billion employed. We then implement an Artificial Counterfactual (ArCo) approach to each intervention episode separating them by side and instrument. Compared to SVAR interventions are found to be more effective although with smaller statistical significance. Spot Interventions are more effective than Swaps. We find no effects of interventions over the shortterm volatility of the USDBRL.

Carbon markets offer a promising avenue for tackling climate change, yet their advancement encounters challenges, notably in accurately measuring emissions avoidance from forest-related activities. This paper introduces a dynamic discrete choice model tailored for assessing such emissions, using a novel database of panel data on private property land use, characteristics, and carbon project participation. Our analysis reveals that approximately 23% of carbon stocks within forestry carbon projects on private properties in the Brazilian Amazon lack exposure to deforestation risks and should therefore not be tradable as carbon credits. Through simulated scenarios, we demonstrate that elevated carbon prices or reduced participation costs in these projects could substantially augment the supply of avoided carbon emissions. Interventions such as cost reductions, price subsidies or regulatory improvements could bolster supply and contribute to climate change mitigation efforts. Lastly, we identify suitable properties for future project participation, aiming to mitigate investment risks and optimize expected returns.

This study aims to analyze investment fund demand within the context of recent financial innovations and the level of bank concentration in Brazil. Traditionally, a limited number of banks have dominated the sector, employing a closed-end architecture for fund distribution. The emergence of financial marketplaces has altered this landscape. Using a dynamic quantitative model inspired by Brown et al. (2023), we analyze the interplay between supply and demand for investment funds, accounting for investors’ diverse preferences and inertia and acknowledging the potential for price discrimination by investment fund managers across institutional and retail investors. This concise framework provides insights into the evolving dynamics of the Brazilian investment fund market. Results suggests a significant investor preference for investment funds offered by the same platform. Additionally, our model indicates a significant decline in inertia over time, attributed to the emergence of financial marketplaces and technological advancements.

This paper investigates the distinctive dynamics of Brazil’s domestic currency derivatives market, which exhibits remarkable activity compared to other emerging markets. Specifically, we examine the consequences of this market structure by contrasting Deliverable Forward markets, Offshore Non-Deliverable Forward markets, and the prevalent Domestic Non-Deliverable Forward markets in Brazil. Our model incorporates interactions between domestic and foreign consumers in spot and forward markets, alongside financial intermediaries and a government constrained by foreign currency debts and obligations. We find that under controlled external debt and minimal external risk, these markets function equivalently. However, the emergence of convertibility risk disrupts this  equivalence, particularly evident in scenarios similar to Brazil’s experiences in 2002.

The standard measure of core or underlying inflation is the inflation rate excluding food and energy prices. This paper constructs an alternative measure, the weighted median inflation rate, for 38 advanced and emerging economies using subclass level disaggretion of the CPI over 1990-2021, and compares the properties of this measure to those of standard core. For quarterly data, we find that the weighted median is less volatile than standard core, more closely related to economic slack, and more closely related to headline inflation over the next year. The weighted median also has a drawback: in most countries, it has a lower average level than headline inflation. We therefore also consider a measure of core inflation that eliminates this bias, which is based on the percentile of sectoral inflation rates that matches the sample average of headline CPI inflation.