Estimação robusta em modelos lineares de equações simultâneas

Os Modelos de Equações Simultâneas (SEM) são modelos estatísticos com muita tradição em estudos de Econometria, uma vez que permitem representar e estudar uma vasta gama de processos económicos. Os estimadores mais usados em SEM resultam da aplicação do Método dos Mínimos Quadrados ou do Método da Máxima Verosimilhança, os quais não são robustos. Em Maronna e Yohai (1997), os autores propõem formas de “robustificar” esses estimadores. Um outro método de estimação com interesse nestes modelos é o Método dos Momentos Generalizado (GMM), o qual também conduz a estimadores não robustos. Estimadores que sofrem de falta de robustez são muito inconvenientes uma vez que podem conduzir a resultados enganadores quando são violadas as hipóteses subjacentes ao modelo assumido. Os estimadores robustos são de grande valor, em particular quando os modelos em estudo são complexos, como é o caso dos SEM. O principal objectivo desta investigação foi o de procurar tais estimadores tendo-se construído um estimador robusto a que se deu o nome de GMMOGK. Trata-se de uma versão robusta do estimador GMM. Para avaliar o desempenho do novo estimador foi feito um adequado estudo de simulação e foi também feita a aplicação do estimador a um conjunto de dados reais. O estimador robusto tem um bom desempenho nos modelos heterocedásticos considerados e, nessas condições, comporta-se melhor do que os estimadores não robustos usados no estudo. Contudo, quando a análise é feita em cada equação separadamente, a especificidade de cada equação individual e a estrutura de dependência do sistema são dois aspectos que influenciam o desempenho do estimador, tal como acontece com os estimadores usuais. Para enquadrar a investigação, o texto inclui uma revisão de aspectos essenciais dos SEM, o seu papel em Econometria, os principais métodos de estimação, com particular ênfase no GMM, e uma curta introdução à estimação robusta.

The notion of space in urban housing markets

O mercado imobiliário tem um papel importante nas economias modernas, tanto a nível macro como a nível micro. Ao nível macro, a construção de habitação representa um sector importante e influente na economia, com efeitos multiplicadores significativos sobre a produção e o emprego. Ao nível micro, uma residência representa o activo mais valioso da maioria dos indivíduos e uma parcela muito relevante da riqueza das famílias. Para estas, o custo e a qualidade das suas habitações influencia directa e indirectamente a sua qualidade de vida. A habitação é por isso mesmo um tema, que avaliado nas suas múltiplas dimensões, se caracteriza por ser bastante complexo, mas também ao mesmo tempo desafiante. De modo a delimitar o objecto de análise do trabalho de investigação, esta tese realça os aspectos de localização e distribuição espacial das habitações urbanas. Será desenvolvido um quadro conceptual e respectiva metodologia para a compreender a estrutura espacial da habitação urbana realçando os três aspectos fundamentais da análise espacial: heterogenidade espacial, dependência espacial e escala espacial. A metodologia, aplicada à área urbana de Aveiro e Ílhavo é baseada numa análise hedónica factorial de preços e na noção não geométrica do espaço. Primeiro, é fixada uma escala territorial e são definidos submercados habitacional. Posteriormente, quer a heterogeneidade quer a dependência espaciais são estudados utilizando métodos econométricos, sem considerar qualquer padrão fixo e conhecido de interações espaciais. Em vez disso, são desenvolvidos novos métodos,tendo como base o modelo hedónico factorial, para inferir sobre os potenciais drivers de difusão espacial no valor de uma habitação. Este modelo, foi aplicado a duas diferentes escalas espaciais, para compreender as preferências dos indivíduos em Aveiro ao escolher os seus locais de residencia, e como estas afectam os preços da habitação. O trabalho empírico, utilizando duas bases de dados de habitação distintas, aplicadas ao mercado de habitação de Aveiro mostram: i) em linha com a literatura, a dificuldade de definir submercados e compreender as inter-relações entre esses mercados; ii) a utilidade de uma abordagem híbrida, combinando análise factorial com regressão; iii) a importância fundamental que o efeito escala espacial desempenha no estudo da heterogeneidade e dos spillovers e, finalmente, iv) uma metodologia inovadora para analisar spillovers sem assumir aprioristicamente uma estrutura espacial específica de difusão espacial. Esta metodologia considera a matriz de pesos espaciais (W) desconhecida e estimatima as interações espaciais dentro e entre submercados habitação.

O grau de investimento definido por um indicador económico e financeiro

No contexto econômico competitivo e globalizado no qual as corporações estão inseridas, emerge a necessidade de evolução constante para acompanhar as mudanças que o ambiente lhes impõe, visando a sustentabilidade e a perpetuidade. A evolução econômica e financeira das corporações pode promover o desenvolvimento de uma nação, mesmo que o aumento da concorrência no mercado obrigue-as a investirem em novas relações com o seu universo, buscando melhorar os seus níveis de desempenho mensurados por meio de novos instrumentos economicos e financeiros. Desta forma, o grau de investimento corporativo passa a ser relevante, pois pode gerar confiança em novos investimentos, sendo visto como sinônimo de economia forte. No concernente ao objetivo, esta tese teve como escopo o desenvolvimento de um indicador econômico e financeiro visando balizar o grau de credibilidade rating que as corporações apresentam em sua estrutura corporativa, por meio de um conjunto de índices econômicos e financeiros ligados à liquidez, à lucratividade, ao endividamento e à rentabilidade, provindos das demonstrações econômicas e financeiras das corporações estudadas. Este estudo caracteriza-se no contexto da tipologia aplicada, de objetivo descritivo com delineamento bibliográfico, na amplitude da problemática, caracteriza-se como quantitativo, compreendendo a população de 70 corporações brasileiras reconhecidas pelas certificadoras internacionais, Standard & Poor's, Moody's e Fitch Ratings, as quais detinham o grau de investimento corporativo no ano de 2008. Quanto aos métodos e procedimentos estatísticos, primeiramente utilizou-se a análise descritiva com vistas ao resumo dos dados, posteriormente foi feita a análise de correlação por meio do Coeficiente de Correlação Linear de Pearson, aplicando-se em seguida a análise de regressão. Em seguida para a confecção do modelo utilizou-se a análise fatorial e para testificar sua confiabilidade o Alfa de Cronbach, utilizou-se também a análise discriminante, para classificação dos quartis. As conclusões do estudo baseiamse nos resultados apresentados pela evolução do tratamento estatístico, que inicialmente apresentam uma correlação predominantemente fraca, no entanto isto não invalida a correlação de Pearson, pois todos os coeficientes apresentaram uma significância de (p<0,05). Na aplicação da análise de regressão, todos os modelos apresentaram resultados satisfatórios sendo perceptível a existência de uma forte correlação. A confiabilidade do modelo de grau de investimento corporativo provindo da análise fatorial foi testificada pelo coeficiente do Alpha de Cronbach, que apresentou valor de 0,768, o que indica consistência interna satisfatória ao estudo. O grau de investimento na base longitudinal de 2008 a 2010 apresenta variabilidade de 95,72% a 98,33% de acertividade. Portanto, conclui-se que o indicador criado por este estudo, possui condições de ser utilizado como base de definição do grau de investimento de corporações empresariais.