414 resultados para Mercado imobiliário - Modelos econométricos


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In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise based upon data from a well known survey is also presented. Overall, theoretical and empirical results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

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Initial endogenous growth models emphasized the importance of external effects and increasing retums in explaining growth. Empirically, this hypothesis can be confumed if the coefficient of physical capital per hour is unity in the aggregate production function. Previous estimates using time series data rejected this hypothesis, although cross-country estimates did nol The problem lies with the techniques employed, which are unable to capture low-frequency movements of high-frequency data. Using cointegration, new time series evidence confum the theory and conform to cross-country evidence. The implied Solow residual, which takes into account externaI effects to aggregate capital, has its behavior analyzed. The hypothesis that it is explained by government expenditures on infrasttucture is confIrmed. This suggests a supply-side role for government affecting productivity.

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In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular it delivers a zero-limiting mean-squared error if the number of forecasts and the number of post-sample time periods is sufficiently large. We also develop a zero-mean test for the average bias. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of this new technique in finite samples. An empirical exercise, based upon data from well known surveys is also presented. Overall, these results show promise for the bias-corrected average forecast.

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Neri e Xerez (2003) discutem a racionalidade econômica para o desenvolvimento de um sistema de metas sociais a partir de variantes estáticas do modelo agente-principal. Este sistema atua como forma do governo federal aumentar a eficiência na utilização dos recursos sociais transferidos para os municípios. O presente trabalho desenvolve algumas extensões deste modelo com diferentes possibilidades de renegociação ao longo do tempo assim como a presença de choques. Demonstramos num contexto dinâmico com contratos completos que a melhor forma de aumentar a eficiência alocativa dos fundos transferidos seria criar mecanismos institucionais garantindo a impossibilidade de renegociações bilaterais. Esse contrato ótimo reproduz a seqüência de metas e transferências de vários períodos encontrada na solução do modelo estático. Entretanto, esse resultado desaparece quando incorporamos contratos incompletos. Nesse caso, as ineficiências ex-ante criadas pela possibilidade de renegociação devem ser comparadas com as ineficiências expost criadas por não se usar a informação nova revelada ao longo do processo. Na segunda parte do artigo incorporamos a incidência de choques aleatórios. Mostramos que, quando os resultados sociais não dependem somente dos investimentos realizados pelo município, mas também de fatores estocásticos, o contrato estabelecido entre governo federal e municípios, deve estipular metas mais altas de forma a prevenir a ocorrência de estados ruins da natureza. Além disso, contratos lineares nesse tipo de situação são pró-cíclicos, reduzindo as transferências governamentais justamente quando o município sofre um choque negativo. Para evitar esse tipo de situação, mostramos que o estabelecimento de contratos que utilizam mecanismos de comparação de performance entre os municípios elimina o efeito pró-cíclico, garantindo aos municípios uma transferência fixa quando eles investem na área social.

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In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise, based upon data from a well known survey is also presented. Overall, these results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

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Em 2000, o governo federal fixou uma lei que permitia as Unidades Federativas fixarem pisos salariais acima do salário mínimo, representando uma oportunidade privilegiada de avaliação dos seus impactos. A nova lei oferece uma fonte de variabilidade potencialmente exógena além de isolar os efeitos de mudanças do salário mínimo sobre a demanda de trabalho dos impactos fiscais exercidos no contexto brasileiro. Inicialmente, testamos a efetividade da lei, utilizando logits multinomiais aplicados a PNAD/IBGE a fim de calcular a probabilidade de acumulação de massa de salários abaixo, igual e acima dos pisos estaduais. Posteriormente, aplicamos regressões quantílicas para diferenças de salários e de ocupação antes e depois da aplicação da lei comparando grupos de tratamento e controle através de dados longitudinais da PME/IBGE. Os resultados demonstram uma baixa efetividade e um alto descumprimento da lei nos estados aonde foi aplicada.

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Our research agenda consists in showing this strong relation between these puzzles based on evidences that both empirical failures are related to the incapacity of the canonical CCAPM to provide a high volatile intertemporal marginal rate of substitution with reasonable values for the preferences parameters.

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Essa dissertação apresenta uma análise experimental do modelo de holdout apresentado em Menezes e Pitchford (2004), no qual o aumento na complementeri- dade entre os bens dos vendedores implica maior probabilidade de ocorrência de holdout, ou atraso do vendedor, na negociação entre os vendedores e um com- prador. O comportamento observado no laboratório corrobora essa previsão do modelo teórico. Observou-se, ainda, que os jogadores com maiores ganhos no ex- perimento atrasaram menos a entrada na negociação.

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O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.

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Essa dissertação tem como objetivo estudar o modelo de Hart e Moore em um ambiente sem incerteza quando dois países almejam desenhar um contrato para viabilizar um projeto de exploração e fornecimento de certo recurso exaurível. Nesse contexto os agentes devem realizar investimentos específicos de custo afundado. Para determinado nível de investimento, admitimos que o recurso não-renovável seja explorado com custo de extração nulo. Concluímos que mesmo na ausência de incerteza, o first-best não necessariamente será alcançado, dependendo de características exógenas dos projetos de exploração dos países, chamadas de custo natural. Também concluímos que o mecanismo de renegociação, nesse contexto, não resolve o problema de ineficiência dos contratos.

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A presente tese é composta de quatro ensaios sobre macroeconometria e finanças. Em cada ensaio, que corresponde a um capítulo, o objetivo é investigar e analisar as técnicas econometrias avançadas, aplicadas às questões macroeconômicas e financeiras relevantes.

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O delineamento na divisão ótima de trabalho entre a esfera pública e privada tem suscitado estudos na moderna organização industrial. Arranjos contratuais na modalidade de parcerias público-privadas (PPP) oferecem uma nova oportunidade para analisar aspectos relacionados a compartilhamento de riscos em projetos de infraestrutura e alinhamento de incentivos. Um dos objetivos das parcerias público-privadas (PPP) é o de viabilizar projetos de infraestrutura através da concessão de algum tipo de apoio governamental, como garantias ou aportes de recursos. Uma das formas de redução de risco é a concessão de garantias de demanda onde o governo indeniza o investidor sempre que sua receita fique abaixo de um piso predeterminado. O presente estudo analisa o caso de limites no comprometimento do governo em projetos de PPP. Limites na ação do governo são indicados porque ao conceder garantias em projetos de infraestrutura privada ou em projetos de PPP o governo assume um passivo contingencial que, na maioria das vezes, não é adequadamente contabilizado nas contas públicas, podendo ainda acarretar ônus excessivo para o governo se os riscos envolvidos não forem adequadamente quantificados e analisados. Embora não impactem o fluxo de caixa hoje, esses passivos podem significar um pesado ônus para a sociedade no futuro. A partir de modelos de precificação de projetos de infraestrutura, baseados na metodologia das opções reais, avalia-se que garantias limitadas, em projetos de PPP, reduzem o risco e aumentam a atratividade de projetos na ótica privada e que um orçamento limitado é uma forma de alinhar incentivos na ótima pública. Considerando a escassez de estudos envolvendo os riscos comerciais associados a projetos de concessão rodoviária e sendo a demanda de tráfego a principal fonte de risco, o estudo combina técnicas matemáticas de interpolação com modelos econométricos de previsão propondo uma ferramenta alternativa para estimar e projetar o volume de tráfego nas rodovias brasileiras. Realiza-se um estudo de caso para trechos da BR-163 no estado de Mato Grosso sob a hipótese de que o volume de tráfego rodoviário depende diretamente da produção escoada pelas rodovias nacionais, e utiliza-se dados de produção agrícola no estado de Mato Grosso como proxy no processo de interpolação. As projeções de tráfego mensais obtidas e inexistentes em frequência regular nas diversas rodovias do país se mostraram consistentes com as previsões de outros estudos, mas possuem a vantagem de possibilitar a realização de previsão mensal e análise de sensibilidade. A principal vantagem do novo modelo é permitir a análise de risco da previsão de tráfego futuro e o intervalo de confiança da previsão.

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Na presente dissertação tem como objetivo avaliar o impacto do programa JUNTOS sobre a taxa de freqüência escolar e sobre o trabalho infantil nas crianças de 6 a 14 anos. Estas duas variáveis foram selecionadas para o seu estudo, pois ao nosso entender estas são as principais variáveis que são influenciadas pelo programa JUNTOS e que tem uma influencia direta sobre o capital humano das crianças e assim sobre a diminuição da pobreza futura. As principais hipóteses derivadas das teorias de capital humano e de transferências de rendas condicionadas foram corroboradas pela nossa avaliação: (1) o programa JUNTOS tem um efeito positivo sobre o incremento da freqüência escolar, (2) o programa JUNTOS é efetivo na redução do trabalho infantil, (3) quando o chefe de família é de sexo feminino, a renda familiar é utilizada em bens e serviços em favor das crianças, e (4) o efeito do programa JUNTOS é maior nas crianças com piores características socioeconômicas (ex: menor renda familiar per capita, chefe de família com poucos anos de estudo, idioma do chefe de família, etc.) Outra conclusão importante da dissertação foi que o programa JUNTOS provoca uma realocação na oferta de trabalho intra familiar.

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O objetivo central desse artigo é o de propor e avaliar modelos econométricos de previsão para o PIB industrial brasileiro. Para tanto, foram utilizados diversos modelos de previsão como também combinações de modelos. Foi realizada uma analise criteriosa das séries a serem utilizadas na previsão. Nós concluímos que a utilização de vetores de cointegração melhora substancialmente a performance da previsão. Além disso, os modelos de combinação de previsão, na maioria dos casos, tiveram uma performance superior aos demais modelos, que já apresentavam boa capacidade preditiva.