2 resultados para Variance components

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


Relevância:

60.00% 60.00%

Publicador:

Resumo:

Esta pesquisa investigou a variabilidade da taxa de crescimento das empresas, associando-a a grupos de fatores como os associados ao ramo de negócios, ao período ou ano em que se observa o crescimento, ao país e, finalmente, o grupo de fatores associado à empresa individual de forma idiossincrática. O trabalho inspirou-se na linha de pesquisa de componentes de variância do desempenho financeiro em estratégia usando o crescimento como variável dependente. Os achados indicam que a firma individual é a responsável pela maior parte da variância observada nas taxas de crescimento. País e ano também são fontes de variação relevantes. O ramo de negócios no qual a firma está inserida, contudo, tem uma pequena relevância na explicação da variabilidade. O trabalho usou a base de dados Compustat Global como fonte principal. Os resultados têm implicações tanto para a gestão de empresas ao nível corporativo como para a criação de políticas de desenvolvimento e crescimento. Esta pesquisa fez uma avaliação de uma amostra internacional para poder avaliar o efeito país, mas abre espaço para vários outros estudos mais profundos, com maior foco na realidade brasileira.

Relevância:

60.00% 60.00%

Publicador:

Resumo:

In this paper, we decompose the variance of logarithmic monthly earnings of prime age males into its permanent and transitory components, using a five-wave rotating panel from the Venezuelan “Encuesta de Hogares por Muestreo” from 1995 to 1997. As far as we know, this is the first time a variance components model is estimated for a developing country. We test several specifications and find that an error component model with individual random effects and first order serially correlated errors fits the data well. In the simplest model, around 22% of earnings variance is explained by the variance of permanent component, 77% by purely stochastic variation and the remaining 1% by serial correlation. These results contrast with studies from industrial countries where the permanent component is predominant. The permanent component is usually interpreted as the results of productivity characteristics of individuals whereas the transitory component is due to stochastic perturbations such as job and/or price instability, among others. Our findings may be due to the timing of the panel when occurred precisely during macroeconomic turmoil resulting from a severe financial crisis. The findings suggest that earnings instability is an important source of inequality in a region characterized by high inequality and macroeconomic instability.