A conditional likelihood ratio test for structural models

This paper develops a general method for constructing similar tests based on the conditional distribution of nonpivotal statistics in a simultaneous equations model with normal errors and known reducedform covariance matrix. The test based on the likelihood ratio statistic is particularly simple and has good power properties. When identification is strong, the power curve of this conditional likelihood ratio test is essentially equal to the power envelope for similar tests. Monte Carlo simulations also suggest that this test dominates the Anderson- Rubin test and the score test. Dropping the restrictive assumption of disturbances normally distributed with known covariance matrix, approximate conditional tests are found that behave well in small samples even when identification is weak.

Determinantes e eficácia da lealdade partidária no Brasil: uma análise das estratégias dos candidatos a prefeito e vereador

O sistema político brasileiro atual é marcado pelo número expressivo de partidos e também pelo forte trânsito interpartidário: hoje, mais de 30 partidos disputam eleições e, tanto em cargos do legislativo quanto do executivo, o número de políticos com filiação exclusiva a uma única legenda vem caindo consideravelmente. Nesse cenário, a investigação das características do processo de migração entre partidos torna-se fundamental para a melhor compreensão do sistema político-partidário brasileiro. Buscando aprofundar o conhecimento sobre esse tema, nos propusemos a responder duas questões: 1. Como o resultado das eleições municipais e estaduais afetam a decisão dos prefeitos e vereadores de permanecerem fiéis ou migrarem de partido? 2. Qual a eficácia das estratégias de migrar ou permanecer fiel? Para responder a essas questões, utilizamos dados das eleições municipais para prefeito e vereador de 2000 a 2012 e estimamos os efeitos descritos acima por meio do Desenho de Regressão Descontínua e também utilizando o método de Variáveis Instrumentais.

Peer effects on locus of control

Eu analiso o papel que a interação entre pares tem na determinação do Locus de Controle, uma medida de quão pessoalmente responsável as pessoas se sentem com relação a diferentes aspectos de suas vidas. Eu estabeleço identificação através de variação no tamanho do grupo e de variáveis instrumentais baseadas na estrutura de painel dos dados. Eu estudo a questão no contexto escolar, utilizando os dados de alunos no Ensino Fundamental de um município brasileiro, que inclui o questionário de Tel Aviv de Locus de Controle. Minhas estimativas não apresentam sinais de peer effects endógenos ou contextuais.

Rent-sharing no setor industrial brasileiro: uma análise empírica para o período de 2002 – 2012

Este trabalho visa analisar a existência de rent-sharing no setor industrial brasileiro entre os anos de 2002 e 2012. Este tema já foi amplamente abordado pela literatura internacional, onde é possível identificar evidências que corroboram a existência de rent-sharing nas economias desenvolvidas. Porém, para a economia brasileira este tema ainda foi pouco explorado e não temos conhecimento de estudos empíricos realizados para os anos mais recentes. A fim de examinar empiricamente a relação entre os lucros das firmas e a remuneração de seus trabalhadores, foram estimados dois modelos. Primeiramente, um modelo em cross section, que tem como unidade de observação o trabalhador, utilizando uma base de dados estruturada através do cruzamento da RAIS e da PIA. Também foi analisado se esta correlação ocorre de forma homogênea entre os níveis de qualificação dos trabalhadores. Em seguida, foi realizada a estimativa em painel dinâmico, cujo nível de agregação é o setor industrial, prevendo também a correção para o clássico problema de endogeneidade entre os lucros das firmas e os salários dos trabalhadores por meio de variáveis instrumentais. Os resultados indicam que um aumento no nível de rentabilidade das firmas gera, no longo prazo, uma elevação dos salários pagos naquele setor, porém este efeito é de baixa magnitude.

Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

Impactos da política fiscal e tributária no crescimento econômico

Utilizando uma adaptação do modelo de Telles e Mussolini (2014), o presente trabalho busca discutir as caracterizações da matriz tributária, discutindo como as variações na matriz tributária podem impactar na política fiscal. Discute-se com base na diferenciação dos impostos em cinco grupos, a saber: impostos sobre salários, impostos sobre investimentos, impostos sobre consumo, impostos sobre renda e riqueza, e impostos sobre comércio internacional, a partir dos quais argumenta-se quais seus impactos para a política fiscal, para a interação das variáveis econômicas e a evolução destas variáveis, assim como a relação entre a preferência por uma determinada estrutura tributária e o endividamento de um país. Após a discussão teórica, faz-se uma análise descritiva da evolução destas variáveis tributárias para cada categoria de tributo, relacionando a sua evolução no tempo para um grupo de 64 países, tomados a partir do trabalho de Telles e Mussolini (2014), assim como relacionando a sua evolução intertemporal. Por fim, faz-se uma análise da estrutura tributária destes países, discutindo, na análise dos dados em painel, os resultados para as estimativas em modelos de efeitos fixos e efeitos aleatórios, os resultados da estimação pelo modelo Arellano-Bond, e utilizando-se a abordagem instrumental pelo Método Generalizado dos Momentos, onde se conclui que a taxação sobre a riqueza e a taxação sobre o comércio internacional com fins de financiar o excesso de gastos do governo impacta de forma negativa na trajetória de crescimento, entre outros resultados.