Incorporação do espalhamento Compton no modelo de TBC modificado

No último século, houve grande avanço no entendimento das interações das radiações com a matéria. Essa compreensão se faz necessária para diversas aplicações, entre elas o uso de raios X no diagnóstico por imagens. Neste caso, imagens são formadas pelo contraste resultante da diferença na atenuação dos raios X pelos diferentes tecidos do corpo. Entretanto, algumas das interações dos raios X com a matéria podem levar à redução da qualidade destas imagens, como é o caso dos fenômenos de espalhamento. Muitas abordagens foram propostas para estimar a distribuição espectral de fótons espalhados por uma barreira, ou seja, como no caso de um feixe de campo largo, ao atingir um plano detector, tais como modelos que utilizam métodos de Monte Carlo e modelos que utilizam aproximações analíticas. Supondo-se um espectro de um feixe primário que não interage com nenhum objeto após sua emissão pelo tubo de raios X, este espectro é, essencialmente representado pelos modelos propostos anteriormente. Contudo, considerando-se um feixe largo de radiação X, interagindo com um objeto, a radiação a ser detectada por um espectrômetro, passa a ser composta pelo feixe primário, atenuado pelo material adicionado, e uma fração de radiação espalhada. A soma destas duas contribuições passa a compor o feixe resultante. Esta soma do feixe primário atenuado, com o feixe de radiação espalhada, é o que se mede em um detector real na condição de feixe largo. O modelo proposto neste trabalho visa calcular o espectro de um tubo de raios X, em situação de feixe largo, o mais fidedigno possível ao que se medem em condições reais. Neste trabalho se propõe a discretização do volume de interação em pequenos elementos de volume, nos quais se calcula o espalhamento Compton, fazendo uso de um espectro de fótons gerado pelo Modelo de TBC, a equação de Klein-Nishina e considerações geométricas. Por fim, o espectro de fótons espalhados em cada elemento de volume é somado ao espalhamento dos demais elementos de volume, resultando no espectro total espalhado. O modelo proposto foi implementado em ambiente computacional MATLAB® e comparado com medições experimentais para sua validação. O modelo proposto foi capaz de produzir espectros espalhados em diferentes condições, apresentando boa conformidade com os valores medidos, tanto em termos quantitativos, nas quais a diferença entre kerma no ar calculado e kerma no ar medido é menor que 10%, quanto qualitativos, com fatores de mérito superiores a 90%.

O nexo causal entre crédito rural e crescimento do produto agropecuário na economia brasileira

O nexo causal entre desenvolvimento financeiro e crescimento econômico vem ganhando destaque na literatura desde o início dos anos 1990. As principais linhas teóricas nessa área buscam demonstrar qual a significância da relação e o sentido da causalidade, se houver. Causalidade unidirecional no sentido do desenvolvimento financeiro para o crescimento econômico, bicausalidade entre ambos, e causalidade reversa, no sentido do crescimento para o desenvolvimento financeiro, são as principais hipóteses testadas nas pesquisas empíricas. O presente trabalho de tese tem por objetivo avaliar o nexo causal entre crédito (como um indicador do desenvolvimento financeiro) e crescimento no setor agropecuário brasileiro. O crédito rural como proporção do PIB agropecuário cresceu substancialmente desde meados da década de 90, passando de 15,44% em 1996 para 65,24% em 2014. Ao longo do período 1969-2014, a razão média anual entre crédito rural e PIB agropecuário foi de 43,87%. No mesmo período, o produto agropecuário cresceu em média 3,76% ao ano. Questiona-se se no mercado rural o crédito causa o crescimento agropecuário, se ocorre causalidade reversa ou se se opera a hipótese de bicausalidade. Para avaliar o nexo causal entre essas duas variáveis econômica foram empregados quatro procedimentos metodológicos: teste de causalidade de Granger em uma representação VAR com a abordagem de Toda e Yamamoto, teste de causalidade de Granger em um modelo FMOLS (Fully Modified OLS), teste de causalidade de Granger em um modelo ARDL (Autoregressive-Distributed Lag) e teste de causalidade de Granger no domínio da frequência, com o uso do método de Breitung e Candelon. Os resultados mostram de forma uniforme a presença de causalidade unidirecional do crédito rural para o crescimento do produto agropecuário. Causalidade reversa, no sentido do crescimento agropecuário para o crédito rural, não foi detectada de forma significativa em nenhum dos quatro métodos empregados. A não detecção de bicausalidade pode ser uma evidência do impacto da forte política de subsídio governamental ao crédito rural. A decisão do Governo quanto ao montante anual de crédito rural disponível a taxas de juros subsidiadas pode estar impedindo que o desempenho do setor, medido pela sua taxa de crescimento, exerça uma influência significativa na dinâmica do crédito rural. Os resultados também abrem a possibilidade a testar a hipótese de exogeneidade do crédito rural, o que seria uma extensão direta dos resultados obtidos.