Variações sobre o tema implementação: a terminalidade antecipada em Cordeiro

Constata-se, com freqüência, que planos e projetos bem elaborados, com recursos suficiente e adequados, não conseguem ser implementados com sucesso, ainda que tenha havido uma previa e cuidadosa identificação dos elementos que poderiam ter influência no processo de implementação. Isto decorre do fato de que qualquer implementação seria ê afetada por inumeros eventos imprevisíveis, o que" a torna uma tarefa imensamente difícil, mesmo sob as melhores condições. Nesta dissertação, um estudo de caso, abordamos a implementação da Política de Terminalidade Antecipada no Estado do Rio de Janeiro. Há alguns anos atrás, o Rio de Janeiro lançou-se ã implementação da Política de Terminalidade Antecipada buscando adequar currículos, metodos e duração da educação básica ã sociedade agrícola do interior do Estado. Tal Política foi iniciada em condições aparentemente as mais auspiciosas e parecia não envolver nenhum elemento dramático. Prudentemente, decidiu-se concentrar a implementação, num primeiro momento, em Cordeiro e municípios vizinhos. Com base no experimento, a Política seria extendida a outras áreas do Estado. Previa-se, no decorrer da implementação, uma ação integrada das Secretarias de Estado de Agricultura, de Educaçao e Cultura, e de Saude. O processo de implementação desenvolveu-se durante dois Governos Estaduais sucessivos e está entrando em um terceiro.

Aplicação de classificadores Bayesianos e regressão logística na análise de desempenho dos alunos de graduação

Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.

Optimal two-sided tests for instrumental variables regression with heteroskedastic and autocorrelated errors

This paper considers two-sided tests for the parameter of an endogenous variable in an instrumental variable (IV) model with heteroskedastic and autocorrelated errors. We develop the nite-sample theory of weighted-average power (WAP) tests with normal errors and a known long-run variance. We introduce two weights which are invariant to orthogonal transformations of the instruments; e.g., changing the order in which the instruments appear. While tests using the MM1 weight can be severely biased, optimal tests based on the MM2 weight are naturally two-sided when errors are homoskedastic. We propose two boundary conditions that yield two-sided tests whether errors are homoskedastic or not. The locally unbiased (LU) condition is related to the power around the null hypothesis and is a weaker requirement than unbiasedness. The strongly unbiased (SU) condition is more restrictive than LU, but the associated WAP tests are easier to implement. Several tests are SU in nite samples or asymptotically, including tests robust to weak IV (such as the Anderson-Rubin, score, conditional quasi-likelihood ratio, and I. Andrews' (2015) PI-CLC tests) and two-sided tests which are optimal when the sample size is large and instruments are strong. We refer to the WAP-SU tests based on our weights as MM1-SU and MM2-SU tests. Dropping the restrictive assumptions of normality and known variance, the theory is shown to remain valid at the cost of asymptotic approximations. The MM2-SU test is optimal under the strong IV asymptotics, and outperforms other existing tests under the weak IV asymptotics.