Laws of large numbers for non-additive probabilities

We apply the concept of exchangeable random variables to the case of non-additive robability distributions exhibiting ncertainty aversion, and in the lass generated bya convex core convex non-additive probabilities, ith a convex core). We are able to rove two versions of the law of arge numbers (de Finetti's heorems). By making use of two efinitions. of independence we rove two versions of the strong law f large numbers. It turns out that e cannot assure the convergence of he sample averages to a constant. e then modal the case there is a true" probability distribution ehind the successive realizations of the uncertain random variable. In this case convergence occurs. This result is important because it renders true the intuition that it is possible "to learn" the "true" additive distribution behind an uncertain event if one repeatedly observes it (a sufficiently large number of times). We also provide a conjecture regarding the "Iearning" (or updating) process above, and prove a partia I result for the case of Dempster-Shafer updating rule and binomial trials.

Perspectivas de incremento econômico alavancado pelo turismo de Bento Gonçalves - RS

É indiscutível, nos dias atuais, que o turismo deva ser encarado como importante motor de desenvolvimento com base local, contemplando as potencialidades endógenas, já que produz mutações no ambiente fisico e social onde se instala .. O município de Bento Gonçalves - RS, abarca inúmeros fatores que podem ser considerados potencialmente atrativos turísticos, como clima, relevo, gastronomia, cultura, eventos, produção agrícola e industrial, etc. Com base nestes fatores, a presente dissertação - que surgiu da detecção de que o mercado do turismo está em franco crescimento em todo mundo e da possibilidade de encontrar uma forma de impulsionar cada vez mais a economia do município - terá como meta estudar cientificamente o fenômeno turístico (prioritariamente receptivo) desta cidade, tendo em vista detectar ações e atividades que ensejem incremento e que possam contribuir para alavancar economicamente a economia local. Embora a palavra "turismo" tenha surgido no século XIX, algumas de suas formas já existiam desde as mais antigas civilizações e a sua participação, até recentemente, estava restrita a uma elite que dispunha de tempo e dinheiro para realizar suas viagens. Atualmente, porém, a maioria das pessoas dos países desenvolvidos, e um número significativo daquelas dos países subdesenvolvidos, têm realizado viagens turísticas uma ou mais vezes por ano, de modo que o turismo já não é uma prerrogativa de alguns cidadãos privilegiados; sua existência é aceita e constitui parte integrante do estilo de vida para um número crescente de pessoas em todo mundo. Por isso, o planejamento é fundamental e indispensável para o desenvolvimento turístico equilibrado e em harmonia com os recursos fisicos, culturais e sociais das regiões receptoras. Num ramo de negócios como o do turismo, sujeito a rápidas mudanças no comportamento da demanda, a pesquisa caracteriza-se como instrumento valioso que permite posteriores previsões e projeções de tendências sobre a evolução futura do setor. Com base nos dados levantados (que deverão espelhar a maior aproximação possível da realidade), a presente dissertação, intitulada Perspectivas de Incremento Econômico Alavancado Pelo Turúmo no Município de Bento Gonçalves - RS, pretende dimensionar equipamentos e serviços que serão necessários para atender as expectarivas da clientela turística que visitar o município de Bento Gonçalves - RS, nos próximos anos. Por último, as informações obtidas neste trabalho auxiliarão nas escolhas de estratégias que poderão ser utilizadas pelas organizações públicas e privadas, que disputarão os cliente-turistas no mercado.

Determinação de indicadores de qualidade para avaliação do processo de gestão de pequenas e médias empresas do setor de construção civil habitacional

A escolha do tema ficou circunscrita ao subsetor de construção habitacional, que é caracterizado pela presença de pequenas e médias empresas. A consolidação de grandes empresas neste ramo de atividades tende a ocorrer sobretudo em conjunturas onde através da intervenção estatal são definidos programas habitacionais de grande escala que requerem das empresas participantes de maior volume de capital e o acesso a tecnologias mais sofisticadas. A importância da pequena empresa neste ramo de atividades pode ser notada atraves da experiência dos países da Comunidade Econômica Europeia, que em 1985 de um total de mais de um milhão de empresas de construção, 90% tinham até 10 empregados. Igual situação se verifica nos Estados Unidos da América onde conforme dados de 1965, também 90 % das 875.000 empresas então existentes no país empregavam menos de 10 pessoas (ONU, 1987). De uma maneira geral a importância do tema fica evidente quando se analisa o peso do setor da construção civil na economia nacional, que se situa em torno de 5% do PIB nos países industrializados, enquanto que nos países de industrialização recente, este percentual pode atingir o índice de 7% (PNU, op.cit.). Tal constatação evidencia que a indústria da construção representa o principal item na composição dos investimentos (formação bruta de capital fixo) das contas nacionais de diversos países, apresentando uma participação relativa quase sempre superior a 55% nos países industrializados e 60% nos países de industrialização recente (ONU, op.cit.). No Brasil tal importância se confirma pelo valor adicionado do setor habitacional correspondente a 2,2% do PIB, e numa visão mais abrangente, dentro dos contornos da indústria da construção civil como um todo, representando cerca de 7,3% do PIB (FIBGE, 1988). Quanto a questão da mão-de-obra, em que pese a ausência de dados no Brasil, e bastante visível sua larga influência na economia atuando como um ramo de atividades multiplicador de alocação de pessoal, principalmente a nível de utilização intensiva de mão-de-obra menos qualificada. Enquanto nos EEUU e CEE 90% das empresas constituíam-se de organizações com menos de 10 empregados, no Brasil onde há ausência de dados oficiais a respeito, na pior das hipóteses pode-se estimar que este percentual pode variar entre 50 a 70% do total de empresas, o que não deixa de ser um dado de extrema magnitude. Foram exatamente a expressão destes números, sem considerar o déficit habitacional em torno de 10 milhões de pessoas, um terço da população, moram em condições inadequadas (Exame, 1991), que influenciaram fortemente a escolha do tema da presente proposta de Tese.

Formulação da estratégia em um hospital privado geral e de grande porte na cidade de São Paulo: estudo de caso

Este trabalho buscou estabelecer, através das respostas a uma entrevista estruturada, como a estratégia é construída e implementada em um grande hospital privado, geral e de grande porte na cidade de São Paulo, procurando relacioná-Ia com algumas linhas de pensamento formalizadas na literatura de negócios. O processo de formulação estratégica observado apresenta aspectos compatíveis com os conceitos atuais para ambientes de maior incerteza, como é o caso do mercado da saúde no Brasil. Uma vez que seu pioneirismo coloca este hospital em uma posição de maior incerteza pela ausência de modelos a serem seguidos, a formulação da estratégia acaba valorizando aspectos qualitativos, de valores e de história, estimulando a criação e iniciação de novos projetos, a partir da visualização de alguns cenários, cujo futuro - nas palavras de um entrevistado - "ainda é uma incógnita". Dentro deste ambiente, a estratégia do hospital também é influenciada pela observação de tendências em outros países. Apesar disso, este poderia beneficiar-se de um maior grau de estruturação, como vem sendo tentado pela atual diretoria, através de assessorias técnicas, de parcerias com organismos certificadores, e da implantação de um projeto integrado de informática, sem contudo deixar de lado o componente intuitivo e criativo presente no processo atual.

Inference in differences-in-differences with few treated groups and heteroskedasticity

Differences-in-Differences (DID) is one of the most widely used identification strategies in applied economics. However, how to draw inferences in DID models when there are few treated groups remains an open question. We show that the usual inference methods used in DID models might not perform well when there are few treated groups and errors are heteroskedastic. In particular, we show that when there is variation in the number of observations per group, inference methods designed to work when there are few treated groups tend to (under-) over-reject the null hypothesis when the treated groups are (large) small relative to the control groups. This happens because larger groups tend to have lower variance, generating heteroskedasticity in the group x time aggregate DID model. We provide evidence from Monte Carlo simulations and from placebo DID regressions with the American Community Survey (ACS) and the Current Population Survey (CPS) datasets to show that this problem is relevant even in datasets with large numbers of observations per group. We then derive an alternative inference method that provides accurate hypothesis testing in situations where there are few treated groups (or even just one) and many control groups in the presence of heteroskedasticity. Our method assumes that we can model the heteroskedasticity of a linear combination of the errors. We show that this assumption can be satisfied without imposing strong assumptions on the errors in common DID applications. With many pre-treatment periods, we show that this assumption can be relaxed. Instead, we provide an alternative inference method that relies on strict stationarity and ergodicity of the time series. Finally, we consider two recent alternatives to DID when there are many pre-treatment periods. We extend our inference methods to linear factor models when there are few treated groups. We also derive conditions under which a permutation test for the synthetic control estimator proposed by Abadie et al. (2010) is robust to heteroskedasticity and propose a modification on the test statistic that provided a better heteroskedasticity correction in our simulations.

Inference in differences-in-differences with few treated groups and heteroskedasticity

Differences-in-Differences (DID) is one of the most widely used identification strategies in applied economics. However, how to draw inferences in DID models when there are few treated groups remains an open question. We show that the usual inference methods used in DID models might not perform well when there are few treated groups and errors are heteroskedastic. In particular, we show that when there is variation in the number of observations per group, inference methods designed to work when there are few treated groups tend to (under-) over-reject the null hypothesis when the treated groups are (large) small relative to the control groups. This happens because larger groups tend to have lower variance, generating heteroskedasticity in the group x time aggregate DID model. We provide evidence from Monte Carlo simulations and from placebo DID regressions with the American Community Survey (ACS) and the Current Population Survey (CPS) datasets to show that this problem is relevant even in datasets with large numbers of observations per group. We then derive an alternative inference method that provides accurate hypothesis testing in situations where there are few treated groups (or even just one) and many control groups in the presence of heteroskedasticity. Our method assumes that we know how the heteroskedasticity is generated, which is the case when it is generated by variation in the number of observations per group. With many pre-treatment periods, we show that this assumption can be relaxed. Instead, we provide an alternative application of our method that relies on assumptions about stationarity and convergence of the moments of the time series. Finally, we consider two recent alternatives to DID when there are many pre-treatment groups. We extend our inference method to linear factor models when there are few treated groups. We also propose a permutation test for the synthetic control estimator that provided a better heteroskedasticity correction in our simulations than the test suggested by Abadie et al. (2010).