6 resultados para Algoritmo computacional

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Neste trabalho fazemos um resumo de alguns artigos que tratam de equilíbrio geral dinâmico com custos de default. Focamos no estudo dos modelos de Kehoe e Levine (1993) e de Alvarez e Jermann (2000). Também descrevemos algumas adaptações do modelo de Alvarez e Jermann, como os trabalhos de Hellwig e Lorenzoni (2009) e de Azariadis e Kaas (2008), e comparamos os resultados desses modelos com os de Huggett (1993), no qual os mercados são exogenamente incompletos. Finalmente, expomos uma falha no algoritmo computacional sugerido por Krueger e Perry (2010) para se computar os equilíbrios estacionários de economias como as de Alvarez e Jermann (2000).

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A melhoria da qualidade da prestação de serviços em virtude do aumento da competitividade nas empresas vem se tornando uma realidade evidente para aquelas que desejam continuar atuantes no mercado de serviços. Esta melhoria deve ter como objetivo a satisfação das necessidades de seus clientes e para isto, abordagens de Qualidade como Lean Seis Sigma encontram as condições propícias para sua utilização. Lean Seis Sigma é uma metodologia de melhoria de qualidade que apresenta foco na variabilidade dos processos e objetiva a redução de falhas ou defeitos por meio do arcabouço de técnicas e ferramentas estatísticas da qualidade. Este trabalho tem como proposta a apresentação de um roteiro de referência para a aplicação de Lean Seis Sigma em Serviços utilizando-se, ainda, de Simulação Computacional de processos, uma poderosa ferramenta que possibilita maior agilidade e precisão à aplicação do roteiro. Inicialmente foi realizada uma revisão bibliográfica para apresentar um referencial teórico de conceitos sobre Lean Seis Sigma, Simulação Computacional e Casos de Implementação para que, a partir desta base, fosse desenvolvida o roteiro de aplicação de Lean Seis Sigma em Serviços. Para validação da proposição, realizou-se um estudo de caso em um processo de serviço de uma grande instituição financeira, aplicando-se o roteiro proposto e analisando os resultados obtidos.

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Neste trabalho é desenvolvida uma versão do modelo de Aiyagari (1994) com choque de liquidez. Este modelo tem Huggett (1993) e Aiyagari (1994) como casos particulares, mas esta generalização permite dois ativos distintos na economia, um líquido e outro ilíquido. Usar dois ativos diferentes implica em dois retornos afetando o "market clearing", logo, a estratégia computacional usada por Aiyagari e Hugget não funciona. Consequentemente, a triangulação de Scarf substitui o algoritmo. Este experimento computacional mostra que o retorno em equilíbrio do ativo líquido é menor do que o retorno do ilíquido. Além disso, pessoas pobres carregam relativamente mais o ativo líquido, e essa desigualdade não aparece no modelo de Aiyagari.

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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.

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O presente trabalho consiste na aplicação da simulação computacional como método de aprofundamento do estudo de mecanismos de leilões aplicados na alocação do direito de exploração das reservas de petróleo da camada do pré-sal. A camada do pré-sal está localizada na costa brasileira e apresenta um grande potencial em termos de reserva de óleo e gás. A função lance aplicada para os participantes criados computacionalmente foi estimada com base em dados experimentais e segue uma função exponencial. A simulação possibilita reproduzir o modelo de leilão considerando todas as características e parâmetros dos experimentos sem incorrer no custo da realização de novas sessões de leilão com participantes reais. Os leilões estudados foram o leilão de valores privados de 1° preço e o leilão de valores privados de 2° preço. Através dos resultados obtidos identificou-se que o leilão de valores privados de 1° preço é menos arriscado que o leilão de valores privados de 2° preço; no leilão com simetria, o Princípio de Equivalência de Receita é válido; a eficiência observada é menor em leilões assimétricos; o leilão de 2° preço comparado com o de 1° preço apresenta um tradeoff entre a eficiência e a receita do governo; e que considerando o aprendizado dos participantes, não se observam alterações significativas nas estatísticas analisadas à medida que os participantes se tornam mais experientes.

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O presente trabalho tem como objetivo avaliar a capacidade preditiva de modelos econométricos de séries de tempo baseados em indicadores macroeconômicos na previsão da inflação brasileira (IPCA). Os modelos serão ajustados utilizando dados dentro da amostra e suas projeções ex-post serão acumuladas de um a doze meses à frente. As previsões serão comparadas a de modelos univariados como autoregressivo de primeira ordem - AR(1) - que nesse estudo será o benchmark escolhido. O período da amostra vai de janeiro de 2000 até agosto de 2015 para ajuste dos modelos e posterior avaliação. Ao todo foram avaliadas 1170 diferentes variáveis econômicas a cada período a ser projetado, procurando o melhor conjunto preditores para cada ponto no tempo. Utilizou-se o algoritmo Autometrics para a seleção de modelos. A comparação dos modelos foi feita através do Model Confidence Set desenvolvido por Hansen, Lunde e Nason (2010). Os resultados obtidos nesse ensaio apontam evidências de ganhos de desempenho dos modelos multivariados para períodos posteriores a 1 passo à frente.