Um modelo "time-varying markov-Switching" para crescimento econômico e algoritmo de estimação

Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.

Gestão sustentável de cadeias de suprimento: análise da indução e implementação de práticas socioambientais por uma empresa brasileira do setor de cosméticos.

As organizações empresariais têm sido cada vez mais cobradas pela sociedade a atuar por meio de modelos alinhados às propostas do desenvolvimento sustentável. Isso se dá em meio a um cenário em que as empresas competem não mais individualmente, mas sim em cadeias de suprimento. Juntamente aos benefícios desse modelo, como os preços mais competitivos ao consumidor, deve-se reconhecer também alguns temas que merecem reflexão: são freqüentes os casos em que problemas de cunho social ou ambiental são verificados em cadeias de suprimento de grandes empresas focais – que usualmente comandam a cadeia de suprimento, têm o contato direto com o consumidor, ou projetam o produto/serviço oferecido ao mercado. Se os méritos pelo bom desempenho de uma cadeia recaem sobre a empresa focal, é de se esperar que essa organização seja o alvo de questionamentos da sociedade sobre os impactos da atuação de seus fornecedores. É nesse contexto que se insere esta pesquisa, que visa contribuir para a consolidação da teoria em gestão sustentável da cadeia de suprimento (SSCM). O objetivo geral deste trabalho é identificar e analisar como a empresa focal induz e implementa práticas socioambientais em cadeias de suprimento orientadas à sustentabilidade. Por meio de estudo de caso único e exemplar de uma empresa focal brasileira do setor de cosméticos, são examinadas as estratégias da organização para assegurar a orientação do modelo à sustentabilidade. Três das cadeias de suprimento da empresa focal são analisadas, envolvendo-se sete outras organizações. Ao longo da pesquisa empírica, identifica-se uma percepção de cadeia de suprimento estendida, baseada em avaliação de ciclo de vida do produto, que, à montante, extrapola os fornecedores diretos (de primeiro nível) rumo a indiretos (além do primeiro nível), como produtores de matérias-primas, e, à jusante, busca a redução do impacto pós-consumo de embalagens. Nota-se a imposição a fornecedores diretos e indiretos de requisitos socioambientais associados ao processo produtivo e/ou ao produto, bem como iniciativas formais de monitoramento do desempenho socioambiental dos membros da cadeia. Algumas vezes, os requisitos socioambientais demandaram da empresa focal o desenvolvimento de fornecedores indiretos, com viés de inclusão de pequenos produtores. No caso examinado, são apresentadas evidências de que a SSCM requer da empresa focal a criação de mecanismos formais de cooperação entre os membros da cadeia de suprimento.

A time-varying markov-switching model for economic growth

This paper investigates economic growth’s pattern of variation across and within countries using a Time-Varying Transition Matrix Markov-Switching Approach. The model developed follows the approach of Pritchett (2003) and explains the dynamics of growth based on a collection of different states, each of which has a sub-model and a growth pattern, by which countries oscillate over time. The transition matrix among the different states varies over time, depending on the conditioning variables of each country, with a linear dynamic for each state. We develop a generalization of the Diebold’s EM Algorithm and estimate an example model in a panel with a transition matrix conditioned on the quality of the institutions and the level of investment. We found three states of growth: stable growth, miraculous growth, and stagnation. The results show that the quality of the institutions is an important determinant of long-term growth, whereas the level of investment has varying roles in that it contributes positively in countries with high-quality institutions but is of little relevance in countries with medium- or poor-quality institutions.

Analysis of contagion from the constant conditional correlation model with Markov regime switching

Over the last decades, the analysis of the transmissions of international nancial events has become the subject of many academic studies focused on multivariate volatility models volatility. The goal of this study is to evaluate the nancial contagion between stock market returns. The econometric approach employed was originally presented by Pelletier (2006), named Regime Switching Dynamic Correlation (RSDC). This methodology involves the combination of Constant Conditional Correlation Model (CCC) proposed by Bollerslev (1990) with Markov Regime Switching Model suggested by Hamilton and Susmel (1994). A modi cation was made in the original RSDC model, the introduction of the GJR-GARCH model formulated in Glosten, Jagannathan e Runkle (1993), on the equation of the conditional univariate variances to allow asymmetric e ects in volatility be captured. The database was built with the series of daily closing stock market indices in the United States (SP500), United Kingdom (FTSE100), Brazil (IBOVESPA) and South Korea (KOSPI) for the period from 02/01/2003 to 09/20/2012. Throughout the work the methodology was compared with others most widespread in the literature, and the model RSDC with two regimes was de ned as the most appropriate for the selected sample. The set of results provide evidence for the existence of nancial contagion between markets of the four countries considering the de nition of nancial contagion from the World Bank called very restrictive. Such a conclusion should be evaluated carefully considering the wide diversity of de nitions of contagion in the literature.

Simulação multi agente em mercados financeiros artificiais utilizando algoritmos genéticos

Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

Desagregação e pesos estocásticos em projeções de agregados econômicos : uma análise para o PIB brasileiro

O presente estudo tem como objetivo comparar e combinar diferentes técnicas de projeção para o PIB trimestral brasileiro de 1991 ao segundo trimestre de 2014, utilizando dados agregados, e dados desagregados com pesos fixos e estocásticos. Os modelos desagregados univariados e multivariados, assim como os pesos estocásticos, foram estimados pelo algoritmo Autometrics criado por Doornik (2009), através dos níveis de desagregação disponibilizados pelo IBGE no Sistema de Contas Nacionais. Os modelos agregados foram estimados pelo Autometrics, por Markov-Switching e por modelos estruturais de espaço-estado. A metodologia de comparação de projeções utilizada foi o Model Confidence Set, desenvolvida por Hanse, Lunde e Nason (2011). Foram realizadas duas simulações, sendo a primeira com a análise fora da amostra a partir de 2008, e a segunda a partir de 2000, com horizonte de projeção de até 6 passos à frente. Os resultados sugerem que os modelos desagregados com pesos fixos desempenham melhor nos dois primeiros passos, enquanto nos períodos restantes os modelos da série agregada geram melhores previsões.

Competitividade no agronegócio: proposta de modelo para elaboração de estratégia de integração de cadeias para os defensivos agrícolas – o caso do café

A produção sustentável de alimentos é fundamental para suportar o crescimento populacional. Segundo estimativa da FAO, se a população atingir 9,1 bilhões de habitantes em 2050, a produção de alimentos deverá crescer 70%, e a produção nos países em desenvolvimento deverá dobrar. Ou seja, a maior parte do crescimento vem de países emergentes, onde se concentra o maior potencial de crescimento agrícola. Com o aumento populacional e o aumento da renda da população destes países emergentes, há aumento na demanda por produtos de melhor qualidade, fazendo com que o crescimento na produção de alimentos seja não somente de quantidade, mas também, de qualidade e valor. Portanto, a maior a exigência em termos de segurança do alimento, faz com que rastreabilidade e transparência com relação ao uso de tecnologias de produção se transformem em fatores que influenciam a aceitação de alimentos por parte dos consumidores do mercado doméstico e também de mercados internacionais. Neste contexto, o varejo ganha importância estratégica pela proximidade do seu negócio com o consumidor final. Ele é o primeiro elo da cadeia a receber informações sobre o cliente em termos de comportamento de compra e demandas, podendo assim, repassá-las aos outros elos da cadeia chegando até os produtores, que tem que ajustar suas práticas em geral, e principalmente, as práticas agronômicas, no que diz respeito à qualidade e a segurança do alimento. As empresas de insumos e as agroindústrias, que contribuem para uma produção agrícola sustentável terão a preferência dos produtores rurais e varejistas, que tem a missão de entregar produtos de qualidade, seguros, de forma conveniente para o consumidor final que é o elo capaz de movimentar a cadeia em uma única direção - a da agricultura sustentável. É neste contexto que as empresas de defensivos agrícolas devem desenvolver suas estratégias de negócio. Torna-se necessário ter maior “controle” sobre a cadeia, visando o uso correto de seus produtos, visando contribuir para a agricultura sustentável, ganhando participação de mercado e/ou aumentando sua rentabilidade. Para isso, algumas empresas têm desenvolvido estratégias de coordenação de cadeias, ou “food value chain”, com alguns casos exitosos. Neste trabalho, é proposta metodologia para o desenvolvimento e implementação de estratégias de “food value chain” para os defensivos agrícolas. Ao final do trabalho, conclui-se que existem ganhos importantes para a empresa que adota este tipo de estratégia; entretanto, há um aumento na complexidade da operação. Por isso, é uma escolha importante, que deve ser parte da missão da empresa.

Capabilities formadoras da resiliência em cadeias de serviços: um estudo de caso em saúde

O objetivo deste trabalho e compreender como se formam cadeias resilientes. De maneira específica esta compreensão é analisada sob o olhar das diferentes capabilities que contribuem para a formação da resiliência. Com base na revisão da literatura, este trabalho considera que as capabilities de Percepção de Risco, Colaboração, Flexibilidade, Visibilidade e Agilidade são importantes. Além disso, o trabalho coloca estas diferentes capabilities sob o olhar das fases da ruptura – mitigação, preparação, resposta e recuperação. A pesquisa foi realizada através de um estudo de caso único. A unidade de análise do trabalho se refere à cadeia de saúde, formada pelos elos do governo federal, governo estadual, indústria farmacêutica, hospital e profissionais de saúde. Esta cadeia foi analisada no contexto da pandemia de H1N1 que atingiu o país em meados de 2009, levando uma grande quantidade de pessoas a procurarem o sistema de saúde para atendimento, além de ocasionar diversos outros impactos operacionais, como, por exemplo, o aumento de absenteísmo de profissionais de saúde. A coleta de dados foi realizada a partir de 16 entrevistas realizadas com profissionais dos diferentes elos diretamente envolvidos no contexto analisado, além da utilização de dados secundários provenientes de reportagens e relatórios.

Mudanças de regimes na função de reação do Banco Central do Brasil : uma abordagem utilizando Markov Regime Switching

O presente trabalho busca identificar a ocorrência, duração e probabilidades de transição de diferentes regimes na condução da política monetária no Brasil a partir da implantação do sistema de metas de inflação em 1999. A estimação da função de reação do Banco Central do Brasil é realizada a partir de uma Regra de Taylor forward looking para uma economia aberta, onde utilizamos a metodologia Markov Regime Switching para caracterizar de forma endógena os diferentes regimes de política monetária. Os resultados obtidos indicam a ocorrência de três regimes distintos de política monetária a partir da implantação do sistema de metas de inflação no Brasil. O primeiro regime ocorre durante 21% do período estudado e se caracteriza pela não aderência ao princípio de Taylor e discricionariedade da autoridade monetária, que reage demonstrando maior sensibilidade ao hiato do produto. O segundo regime é o de maior duração, ocorre durante 67% do período estudado, e se caracteriza pela aderência ao princípio de Taylor e equilíbrio nos pesos atribuídos pelo Banco Central tanto ao hiato do produto como ao desvio das expectativas de inflação com relação à meta. Já o terceiro regime ocorre durante 12% do período estudado e se caracteriza não somente pela aderência ao princípio de Taylor, como também por uma maior aversão ao desvio das expectativas de inflação com relação à meta.

A importância das cadeias de suprimentos

Pesquisa em foco: O impacto das cadeias de suprimentos no desempenho das empresas brasileiras - 2011. Pesquisadores: Professores Alexandre Pignanelli e Luiz Artur Ledur Brito

Colaboração: chave de sucesso nas cadeias produtivas

Pesquisa em foco: impacto dos recursos relacionais na criação de valor - 2012. Pesquisador: Professores Luiz Artur Ledur Brito e Manoel de Andrade e Silva Reis

Ensaios sobre mercados artificiais com dois ativos utilizando algoritmos genéticos

A abordagem de Modelos Baseados em Agentes é utilizada para trabalhar problemas complexos, em que se busca obter resultados partindo da análise e construção de componentes e das interações entre si. Os resultados observados a partir das simulações são agregados da combinação entre ações e interferências que ocorrem no nível microscópico do modelo. Conduzindo, desta forma, a uma simulação do micro para o macro. Os mercados financeiros são sistemas perfeitos para o uso destes modelos por preencherem a todos os seus requisitos. Este trabalho implementa um Modelo de Mercado Financeiro Baseado em Agentes constituído por diversos agentes que interagem entre si através de um Núcleo de Negociação que atua com dois ativos e conta com o auxílio de formadores de mercado para promover a liquidez dos mercados, conforme se verifica em mercados reais. Para operação deste modelo, foram desenvolvidos dois tipos de agentes que administram, simultaneamente, carteiras com os dois ativos. O primeiro tipo usa o modelo de Markowitz, enquanto o segundo usa técnicas de análise de spread entre ativos. Outra contribuição deste modelo é a análise sobre o uso de função objetivo sobre os retornos dos ativos, no lugar das análises sobre os preços.