861 resultados para Componentes de variância


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Uma das principais características da estratégia como campo de conhecimento é o seu foco no estudo da individualidade das empresas em contraste com a economia que foca prioritariamente os ramos de negócios. As empresas diferem entre si em várias dimensões e estas diferenças constituem a essência do interesse de pesquisa em estratégia. Uma destas dimensões é a velocidade com que as empresas crescem ou diminuem de tamanho. Esta tese analisou a estrutura de variabilidade das taxas de crescimento das empresas tendo como objetivo identificar grupos de fatores que influem nesta variabilidade e a magnitude relativa desta influência. O estudo foi feito sobre uma amostra internacional com 13.221 empresas de 47 países e 216 ramos de negócios diferentes no período 1994 a 2002. Os dados originais foram obtidos da base de dados Compustat Global, mantida pela Standard and Poor’s, e combinados com índices do World Bank Development Indicators para considerar o efeito de inflação e mudanças de moedas nos vários países. A técnica de componentes de variância, normalmente utilizada para analisar a variabilidade natural em áreas como genética e biologia, foi usada para entender a composição da variância das taxas de crescimento. O principal achado foi que os aspectos individuais, idiossincráticos a cada empresa, respondem pela maior parcela da variância. Outros fatores como o país e o ramo de negócios têm uma influência menor. No plano teórico, a predominância do efeito empresa individual na explicação da variabilidade das taxas de crescimento oferece suporte empírico à abordagem de Penrose (1959) que considera o crescimento como um processo natural, endógeno decorrente dos recursos da empresa e se contrapõe a abordagens econômicas que usam efeitos prioritariamente associados ao ramo de negócios como determinantes do crescimento das firmas. Estes resultados também permitem ver o crescimento como um dos resultados do uso de recursos superiores e, portanto, como uma dimensão adicional do construto vantagem competitiva, ligando o trabalho à visão baseada em recursos da estratégia (RBV). Uma das possíveis implicações gerenciais da pesquisa refere-se à eficácia de políticas públicas de crescimento. Sendo o efeito do ramo de negócios no crescimento tão pequeno, estes dados colocam em dúvida a eficácia de políticas setoriais e indica que políticas que dêem recursos à empresa individual ou que se direcionem ao fortalecimento de instituições de infraestrutura do país, como educação, transporte, saúde, possam ter maior eficácia em promover o crescimento das empresas através do efeito país. Além da contribuição principal o estudo permitiu várias conclusões secundárias sobre o a variabilidade das taxas de crescimento das empresas.

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A determinação e a mensuração da importância das principais fontes de vantagem competitiva, ainda é um tema em discussão na área de Estratégia. Uma linha de pesquisa, iniciada em meados dos anos 80, tem seu foco principal na determinação e quantificação da importância dos fatores que poderiam explicar as diferenças no desempenho de um grupo de empresas, utilizando a decomposição da variância dos valores do desempenho através das técnicas de Regressão Linear ou de Componentes de Variância. Nesta linha de pesquisa, desenvolveram-se uma série de trabalhos empíricos cujo propósito principal é quantificar, entre outros fatores, qual a importância do setor industrial em que a empresa atua, qual a importância do ano, qual a importância de se fazer parte de um grupo econômico e qual a importância dos fatores idiossincráticos da empresa na explicação do desempenho apresentado em determinados períodos. Dos resultados destes trabalhos surgiram discussões importantes sobre o papel da estratégia corporativa e sobre a importância relativa de tais fatores na determinação da vantagem competitiva. Este trabalho se insere nesta linha de pesquisa, cujo objetivo é, utilizando uma base de dados brasileira muito mais abrangente e completa que os estudos anteriores, quer nacionais e internacionais, primeiramente verificar se a realidade apontada nos estudos internacionais se assemelha à do Brasil. Em segundo lugar, contribuir com um refinamento teórico, refazendo estas análises utilizando modelos lineares mistos, mais apropriados para estes conjuntos de dados, que os modelos de componentes de variância. Em terceiro lugar, utilizando dois tipos de matriz de covariância, verifica se o desempenho de um determinado ano influi no desempenho dos anos imediatamente subseqüentes, verificando, assim, a possível existência de medidas repetidas para a variável ano. Finalmente, analisa se parte da variabilidade do desempenho das empresas brasileiras pode ser atribuído ao fato da empresa se localizar em determinada Unidade da Federação

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Estimaram-se os componentes de variância do período de gestação (PG) considerando-se o efeito direto do bezerro e os efeitos direto da vaca e aleatório do touro (pai do bezerro). Além dos efeitos aleatórios, os modelos estatísticos incluíram os efeitos fixos de grupo de contemporâneos, composto pela data juliana de inseminação, ano de nascimento e sexo do bezerro, e a idade da vaca ao parto (covariável linear e quadrática). As médias de PG para os animais da raça Nelore foram 294,55 dias (machos) e 293,34 dias (fêmeas) e para os animais cruzados, 292,49 dias (machos) e 292,55 dias (fêmeas). Os componentes de variância observados no Nelore, utilizando-se o modelo 1, que considerou o PG como característica do bezerro, foram 14,47; 72,78 e 57,31 para os componentes aditivo direto (sigma2a), fenotípico total (sigma2p) e residual (sigma2e), respectivamente, e a herdabilidade foi 0,21. Para os animais cruzados, pelo mesmo modelo, os componentes de variância foram 90,40 (sigma2a), 127,35 (sigma2p ) e 36,95 (sigma2e), e a herdabilidade, 0,71. Os componentes de variância do PG do Nelore sob o modelo 2, que considerou o PG como característica da vaca, foram 12,78; 5,01; 74,84 e 57,05, para sigma2a; sigma2pb (variância do pai do bezerro); sigma2p e sigma2e, respectivamente. A fração fenotípica atribuída ao touro (c²) foi 0,07 e a repetibilidade, 0,17. Para os cruzados, estimaram-se 22,11; 22,97; 127,70 e 82,61 para sigma2a; sigma2pb; sigma2p e sigma2e, respectivamente, enquanto o c² foi 0,18 e o coeficiente de repetibilidade, 0,17. Sugere-se, para fins de seleção, que o coeficiente de herdabilidade utilizado seja o obtido na análise em que PG foi considerado como característica do bezerro.

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It was evaluated the heterogeneity of components of phenotypic variance and its effects on the heritability and repeatability estimates for milk yield in Holstein cattle. The herds were grouped according to their level of production (low, medium and high) and evaluated in the non-transformed, square-root and logarithmic scale. Variance components were estimated using a restricted maximum likelihood method based on an animal model that included fixed effects of herd-year-season, and as covariates the linear effect of lactation duration and the linear and quadratic effects of cow's age at calving and the random direct additive genetic, permanent environment and residual effects. In the non-transformed scale all the variance components were heterogeneous. on this scale, residual and phenotypic variance components were associated positively with the level of production while in logarithmic scale that association was negative. Estimates of heritability were more affected than the repeatability for the phenotypic variance heterogeneity and their components. The of selection process efficiency for milk production could be affected by the level of production which was considered for genetic parameters estimation.

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Informações de genealogia e produção, cedidas pela Associação Brasileira de Criadores da Raça Simental (ABCRS), relativas aos pesos desde o nascimento até um ano de idade, foram utilizadas para estimar, sob modelos alternativos, os componentes de variância e os parâmetros genéticos em animais da raça Simental no Brasil. A matriz de parentesco incluiu 25.812 animais dos quais 7587 com dados de produção. O modelo 1 contém, além do erro, o efeito genético direto. Os modelos seguintes contêm os componentes do modelo 1, mais o efeito permanente de ambiente materno (modelo 2), ou o componente genético materno (modelo 3), ambos os componentes (modelo 5), os componentes do modelo 3 mais a covariância entre os efeitos genéticos direto e materno (modelo 4) e todos os componentes citados (modelo 6). Os modelos foram comparados pelo teste de razão de verossimilhança pelo chi² (P<0,01). Os componentes de variância e os valores de herdabilidades, estimados para os efeitos direto e materno, foram decrescentes, desde o modelo 1 até o modelo 6, na razão direta em que o modelo incorpora mais efeitos aleatórios. Para a fase de aleitamento foi encontrada variância genética nula, entretanto, alto valor para a variância de ambiente permanente. Os efeitos maternos, genético e de ambiente permanente são importantes para a raça Simental no Brasil e devem ser considerados em programas de seleção. Entretanto, os valores mais elevados de herdabilidade materna, encontrados com modelos sem efeito de ambiente permanente, sugerem que o método utilizado não discrimina apropriadamente esses efeitos, oriundos de mesma fonte de variação.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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Pós-graduação em Genética e Melhoramento Animal - FCAV

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Os mecanismos que levam ao desempenho superior e, por consequência, os fatores que os explicam, são focos de várias áreas de pesquisa em Administração de Empresas. A decomposição da variabilidade do desempenho vem sendo utilizada para esse fim, inicialmente procurando entender a contribuição de fatores intrínsecos às organizações (efeito empresa) e de fatores relacionados ao setor econômico (efeito setor); mais recentemente outros fatores ganharam interesse, como é o caso das contribuições da corporação e do país para o desempenho. Esta tese introduziu um novo fator aos estudos de decomposição da variabilidade do desempenho: o efeito cadeia de suprimentos, quantificando a influência da afiliação a uma determinada cadeia para o desempenho da empresa. Outra contribuição desta tese é o amplo mapeamento da estrutura de variância de desempenho das empresas brasileiras, expandindo pesquisas anteriores em termos de tamanho de amostra, método de análise mais adequado (modelagem multinível) e dimensões de desempenho utilizadas. As análises empíricas consideraram indicadores de lucro e de crescimento, com a amostra mais ampla contendo 592.905 observações de 77.468 empresas brasileiras e 485 setores de negócios, em um período de 10 anos. Os dados foram obtidos das bases de dados das pesquisas econômicas estruturais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Modelos de 3 níveis – observações de desempenho, empresas e setores – mostraram que o efeito empresa individual responde pela maior parcela da variância do desempenho; esses modelos também apontaram para características peculiares da realidade brasileira, como as diferenças das estruturas de variância quando os diversos setores são analisados separadamente, principalmente em termos da intensidade do efeito setor – mais relevante, por exemplo, para as empresas de serviços do que para as empresas dos demais setores – e como as diferenças nas estruturas de variância para as diversas regiões do Brasil, sendo as empresas das regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste mais dependentes da contribuição do setor para seu desempenho do que as empresas da região Sul e Sudeste. Ao se introduzir um quarto nível – a cadeia de suprimentos – ao modelo, foi possível identificar que a magnitude do efeito cadeia alcança entre 15% a 25% da variabilidade explicada, medida pela raiz quadrada dos componentes de variância, representando cerca de 50% a 90% da magnitude do efeito setor. Além de evidenciar a importância da gestão das cadeias de suprimentos, os achados apontam para uma nova compreensão do efeito setor, já que indicam que os benefícios tradicionalmente atribuídos ao setor econômico são em parte decorrentes da afiliação da empresa a uma determinada cadeia, e não à similaridade das atividades que ela compartilha com outras empresas do mesmo setor.

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O objetivo deste estudo foi investigar, por meio de dados simulados, o efeito da heterogeneidade de variância residual entre grupos de contemporâneos (GC) sobre as avaliações genéticas de bovinos de corte, e comparar o uso de uma avaliação genética ponderada (R¹Isigmae²) em relação à avaliação que pressupõe homogeneidade de variância (R=Isigmae²). A característica estudada foi ganho de peso pós-desmame corrigido para 345 dias, sendo esta simulada com variância fenotípica de 300 kg² e herdabilidade igual a 0,4. A estrutura de um conjunto real de dados foi utilizada para fornecer os GC e os pais referentes às observações de cada animal. Cinco níveis de heterogeneidade de variância residual foram considerados de forma que os componentes de variância fossem, na média, iguais aos da situação de homogeneidade de variância. Na medida em que níveis mais acentuados de heterogeneidade de variância residual foram considerados, os animais foram selecionados dos GC com maior variabilidade, especialmente com pressão de seleção intensa. em relação à consistência de predição, os produtos e as vacas tiveram seus valores genéticos preditos mais afetados pela heterogeneidade de variância residual do que os touros. O fator de ponderação utilizado reduziu, mas não eliminou o efeito da heterogeneidade de variância. As avaliações genéticas ponderadas apresentaram resultados iguais ou superiores àqueles obtidos pelas avaliações que assumiram homogeneidade de variância. Mesmo quando não necessário, o uso de avaliações ponderadas produziu resultados não inferiores às avaliações que assumiram homogeneidade de variância.

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Pós-graduação em Agronomia (Agricultura) - FCA

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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O objectivo principal deste artigo consiste na proposta de um novo estimador para parâmetros de interesse em pequenos domínios com dados de nível área.

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Neste trabalho propomos um novo tipo de modelo, que designamos por modelo com aninhamento em escada estruturado. Este modelo tem por base o modelo com aninhamento em escada e, tal como este, apresenta vantagens face ao aninhamento equilibrado. Permite grande economia no número de observações utilizadas e uma distribuição mais uniforme da informação pelos vários factores. Com este novo tipo de modelo podemos construir novos modelos, também em escada, mais complexos do que os existentes até agora. No aninhamento em escada a cada degrau do modelo corresponde um factor. Generalizamos a teoria destes modelos introduzindo a possibilidade de se desagregar cada um dos factores intervenientes, passando os degraus a terem submodelos com estrutura ortogonal. Para estudar o aninhamento em escada estruturado, propomos duas estruturas algébricas que, apesar de diferentes, possibilitam obter os mesmos estimadores dos parâmetros relevantes. Álgebras de Jordan comutativas são utilizadas para exprimir essas estruturas. Usando as matrizes da base principal, das álgebras a que se associam os modelos, a estimação vai ter por base a relação entre as componentes de variância canónicas e as usuais. Para além do aninhamento em escada estruturado, apresentamos também modelos obtidos cruzando vários desses aninhamentos.