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Neste artigo se desenvolvem alternativas de abordagem multicritério visando à seleção de municípios para a implementação de políticas públicas de educação. Considerando que a situação da educação no Brasil apresenta grande variabilidade, o que impacta as demandas educacionais por políticas públicas de educação de forma diferente em diferentes regiões, verifica-se a necessidade de critérios objetivos para a seleção de pontos de aplicação de recursos para o combate a desigualdades nessa área. Em particular, se discute o emprego do Índice de Desenvolvimento Humano como fundamento para decisões na área educacional. Além disso, visa-se a estabelecer condições para a comparação dessas situações segundo diferentes critérios utilizados para fundamentar políticas públicas de educação.

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Pesquisas de opinião freqüentemente utilizam questionários com muitos itens para avaliar um serviço ou produto. Nestas pesquisas, cada respondente, além de avaliar os itens segundo seu grau de satisfação ou concordância, deve também atribuir um grau de importância ao item. Com estas duas informações disponíveis para cada item, é possível criar uma medida resumo, na forma de um escore total, composto pela avaliação dos itens ponderada pela sua importância. O objetivo desta pesquisa é comparar os métodos de obtenção de importância mais utilizados na literatura, sob vários aspectos. A comparação dos métodos mostra que, quando se utiliza escalas comparativas, há maior discriminação dos itens em relação às importâncias obtidas, mas os questionários que aplicam estes métodos são mais confusos e cansativos para o respondente. A escala de diferencial semântico, por outro lado, é a de melhor entendimento por parte dos entrevistados mas o resultado é pouco discriminatório.

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O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.