19 novembro 2016
18 novembro 2016
Governo do Peru diz que pode voltar a licitar projeto de gasoduto da Odebrecht
O governo do Peru informou neste sábado que pode voltar a licitar no ano que vem um contrato de construção de um gasoduto da Odebrecht de pelo menos 5 bilhões de dólares diante do problema de financiamento do projeto e num momento em que a empresa brasileira busca vender a sua participação majoritária.
O projeto está sob o controle do governo, enquanto os promotores investigam o processo de concessão em 2014, quando a Odebrecht ganhou a licitação após seu único rival ter sido desclassificado no mesmo dia do leilão por fazer alterações de última hora na participação dos sócios.
"Esta é uma grande oportunidade para o Peru voltar licitar o projeto. Achamos que podemos fazer de forma relativamente rápida porque é um projeto atraente", disse para jornalistas o ministro da Economia, Alfredo Thorne, durante a cúpula de líderes do Fórum Cooperação Econômica Ásia-Pacífico (APEC).
Questionado quando a nova licitação seria lançada, o ministro respondeu que ele precisa esperar até janeiro, quando poderia resolver o contrato de concessão com a Odebrecht.
A Odebrecht, a maior construção e engenharia da América Latina e que atualmente enfrenta um escândalo de corrupção no Brasil, pretende concluir a venda deste projeto no Peru num momento em que também oferece outros ativos na região para levantar dinheiro e pagar a dívida.
A obra tem um avanço estimado de 35 por cento e está prevista para ser concluída em 2019.
O projeto está sob o controle do governo, enquanto os promotores investigam o processo de concessão em 2014, quando a Odebrecht ganhou a licitação após seu único rival ter sido desclassificado no mesmo dia do leilão por fazer alterações de última hora na participação dos sócios.
"Esta é uma grande oportunidade para o Peru voltar licitar o projeto. Achamos que podemos fazer de forma relativamente rápida porque é um projeto atraente", disse para jornalistas o ministro da Economia, Alfredo Thorne, durante a cúpula de líderes do Fórum Cooperação Econômica Ásia-Pacífico (APEC).
Questionado quando a nova licitação seria lançada, o ministro respondeu que ele precisa esperar até janeiro, quando poderia resolver o contrato de concessão com a Odebrecht.
A Odebrecht, a maior construção e engenharia da América Latina e que atualmente enfrenta um escândalo de corrupção no Brasil, pretende concluir a venda deste projeto no Peru num momento em que também oferece outros ativos na região para levantar dinheiro e pagar a dívida.
A obra tem um avanço estimado de 35 por cento e está prevista para ser concluída em 2019.
Fonte: Aqui
17 novembro 2016
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16 novembro 2016
Previsões: Saída do Brasil da recessão vai ser gradual, prevê FMI
O FMI prevê expansão do Produto Interno Bruto (PIB) do Brasil de 0,5% em 2017, mesma estimativa divulgada em outubro, na reunião anual da instituição. Para 2018, a expectativa é de crescimento de 1,5%, subindo para 2% em 2019 e ficando nesse patamar nos períodos seguintes, até 2021. "Os diretores do Fundo esperam que a atividade comece a se recuperar gradualmente, mas permaneça fraca por um período prolongado", afirma o documento.
Esse crescimento, ainda que modesto, vai depender da implementação do ajuste fiscal e de outras reformas econômicas, disse um alto funcionário do FMI. Pelo lado positivo, um avanço mais forte da agenda de medidas e reformas de Michel Temer pode ajudar a acelerar o PIB. "Nesse caso, a expansão pode ser mais rápida do que antecipamos."
Pelo lado negativo, o FMI alerta que riscos de piora do cenário pairam sobre o País. Um dos principais é uma nova piora da incerteza política, por causa do avanço das investigações da Operação Lava Jato, com delações envolvendo mais políticos em Brasília. Outro risco vem do exterior, o de desaceleração mais forte da China e de um período prolongado de baixa expansão da economia mundial.
O FMI ressalta que a aprovação na Câmara da proposta de emenda constitucional que estabelece um teto para o crescimento dos gastos, além de outras reformas sinalizadas pelo governo, são positivas e já ajudaram a melhorar a confiança dos investidores e consumidores, mas é preciso mais. Os diretores do Fundo recomendam uma reforma da Previdência ampla, que inclua todos os servidores públicos. "Há um problema de sustentabilidade da Previdência", disse um funcionário da instituição.
Impostos.
O FMI fala ainda na possibilidade de o governo ter de aumentar impostos no futuro caso a arrecadação não melhore. Outra situação preocupante e que exige atenção do Planalto é a situação dos Estados, que estão endividados.
"Os resultados fiscais do Brasil têm sido decepcionantes", afirma o FMI. A instituição projeta que o País tenha este ano déficit primário de 2,7% do PIB, - 2,3% em 2017 - e só volte a ter superávit primário em 2020. Para o Banco Central, a recomendação do FMI é que a política monetária permaneça apertada até que "progressos tangíveis" ocorram no ajuste fiscal.
A culpa pela forte recessão no Brasil em 2015 e 2016 foi basicamente de fatores internos, volta a afirmar o FMI. Uma combinação de algumas políticas equivocadas e forte incerteza política tiveram papel essencial para enfraquecer a atividade, ressalta o relatório. A inflação acima do teto da meta por período prolongado ajudou a minar a credibilidade no Banco Central. "O BC precisa ser cauteloso", disse o funcionário do FMI ao falar do corte de juros, destacando que o crescimento da autonomia da instituição vai ajudar a reforçar a credibilidade da autoridade monetária. As informações são do jornal O Estado de S. Paulo.
Fonte: Aqui
Previsão de volatilidade via machine learning
Resumo:
The support vector regression (SVR) is a supervised machine learning technique that has been successfully employed to forecast financial volatility. As the SVR is a kernel-based technique, the choice of the kernel has a great impact on its forecasting accuracy. Empirical results show that SVRs with hybrid kernels tend to beat single-kernel models in terms of forecasting accuracy. Nevertheless, no application of hybrid kernel SVR to financial volatility forecasting has been performed in previous researches. Given that the empirical evidence shows that the stock market oscillates between several possible regimes, in which the overall distribution of returns it is a mixture of normals, we attempt to find the optimal number of mixture of Gaussian kernels that improve the one-period-ahead volatility forecasting of SVR based on GARCH(1,1). The forecast performance of a mixture of one, two, three and four Gaussian kernels are evaluated on the daily returns of Nikkei and Ibovespa indexes and compared with SVR–GARCH with Morlet wavelet kernel, standard GARCH, Glosten–Jagannathan–Runkle (GJR) and nonlinear EGARCH models with normal, student-t, skew-student-t and generalized error distribution (GED) innovations by using mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE) and robust Diebold–Mariano test. The results of the out-of-sample forecasts suggest that the SVR–GARCH with a mixture of Gaussian kernels can improve the volatility forecasts and capture the regime-switching behavior.
Bezerra, P.C.S. & Albuquerque, P.H.M. Comput Manag Sci (2016). doi:10.1007/s10287-016-0267-0
Computational Management Science
The support vector regression (SVR) is a supervised machine learning technique that has been successfully employed to forecast financial volatility. As the SVR is a kernel-based technique, the choice of the kernel has a great impact on its forecasting accuracy. Empirical results show that SVRs with hybrid kernels tend to beat single-kernel models in terms of forecasting accuracy. Nevertheless, no application of hybrid kernel SVR to financial volatility forecasting has been performed in previous researches. Given that the empirical evidence shows that the stock market oscillates between several possible regimes, in which the overall distribution of returns it is a mixture of normals, we attempt to find the optimal number of mixture of Gaussian kernels that improve the one-period-ahead volatility forecasting of SVR based on GARCH(1,1). The forecast performance of a mixture of one, two, three and four Gaussian kernels are evaluated on the daily returns of Nikkei and Ibovespa indexes and compared with SVR–GARCH with Morlet wavelet kernel, standard GARCH, Glosten–Jagannathan–Runkle (GJR) and nonlinear EGARCH models with normal, student-t, skew-student-t and generalized error distribution (GED) innovations by using mean absolute error (MAE), root mean squared error (RMSE) and robust Diebold–Mariano test. The results of the out-of-sample forecasts suggest that the SVR–GARCH with a mixture of Gaussian kernels can improve the volatility forecasts and capture the regime-switching behavior.
Bezerra, P.C.S. & Albuquerque, P.H.M. Comput Manag Sci (2016). doi:10.1007/s10287-016-0267-0
Computational Management Science
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