O trabalho atrapalha os estudos?

Nas últimas décadas a frequência à escola entre os jovens brasileiros aumentou consideravelmente. A porcentagem de crianças, entre 10 e 14 anos de idade que estão matriculados na escola está acima de 95% e na faixa de 15 a 18 anos de idade, cerca de 70%. Vinte anos atrás estes números eram 80% e 50%, respectivamente. Por outro lado, quando se analisa os dados de participação na força de trabalho o quadro é menos otimista: para ambos os grupos, a participação é bastante elevada e tem apresentado comportamento estável ao longo dos anos. Este estuda analisa o efeito da participação no mercado de trabalho sobre o atraso escolar de crianças de nestes dois grupos de faixa etária utilizando a metodologia de emparelhamento por nota de propensão (propensity score matching) de participação no mercado de trabalho. Como seria de se esperar quanto maior a probabilidade de participar maior o atraso escolar. Mas, nosso principal resultado é que em ambos os grupos e mais acentuadamente para os mais jovens, a diferença de atraso entre os que participam e não participam do mercado de trabalho é mais elevado para valores intermediários de probabilidade de trabalhar. Nos valores extremos da distribuição as diferenças não são tão elevadas e muitas vezes não significantes estatisticamente. Isto significa que para os jovens com elevada probabilidade de participar no mercado de trabalho, e que são os que têm o mais elevado grau de atraso escolar, o trabalho em si não é a maior razão para este mal desempenho. Estes resultados sugerem que as políticas públicas para combate ao atraso escolar entre os grupos mais pobres deveriam ser mais abrangentes envolvendo uma ação mais ampla sobre a família e não apenas na erradicação do trabalho infantil e juvenil.

Identification and estimation of interventions using changes in inequality measures

This paper presents semiparametric estimators of changes in inequality measures of a dependent variable distribution taking into account the possible changes on the distributions of covariates. When we do not impose parametric assumptions on the conditional distribution of the dependent variable given covariates, this problem becomes equivalent to estimation of distributional impacts of interventions (treatment) when selection to the program is based on observable characteristics. The distributional impacts of a treatment will be calculated as differences in inequality measures of the potential outcomes of receiving and not receiving the treatment. These differences are called here Inequality Treatment Effects (ITE). The estimation procedure involves a first non-parametric step in which the probability of receiving treatment given covariates, the propensity-score, is estimated. Using the inverse probability weighting method to estimate parameters of the marginal distribution of potential outcomes, in the second step weighted sample versions of inequality measures are computed. Root-N consistency, asymptotic normality and semiparametric efficiency are shown for the semiparametric estimators proposed. A Monte Carlo exercise is performed to investigate the behavior in finite samples of the estimator derived in the paper. We also apply our method to the evaluation of a job training program.

Bounds for the probability distribution function of the linear ACD process

This paper derives both lower and upper bounds for the probability distribution function of stationary ACD(p, q) processes. For the purpose of illustration, I specialize the results to the main parent distributions in duration analysis. Simulations show that the lower bound is much tighter than the upper bound.

Test score disclosure and school performance

In this paper we test whether the disclosure of test scores has direct impacts on student performance, school composition and school inputs. We take advantage of the discontinuity on the disclosure rules of The National Secondary Education Examination (ENEM) run in Brazil by the Ministry of Education: In 2006 it was established that the 2005 mean score results would be disclosed for schools with ten or more students who took the exam in the previous year. We use a regression discontinuity design to estimate the e ects of test disclosure. Our results indicate that private schools that had their average scores released in 2005 outperformed those that did not by 0.2-0.6 in 2007. We did not nd same results for public schools. Moreover, we did not nd evidence that treated schools adjusted their inputs or that there was major changes in the students composition of treated schools. These ndings allow us to interpret that the main mechanism driving the di erences in performance was the increased levels of students', teachers' and principals' e ort exerted by those in schools that had scores publicized.

Better than my pride is your misfortune: the impact of schadenfreude on decision-making

Investigações anteriores relacionadas ao schadenfreude concentraram-se nos fatores que provocam o prazer no infortúnio do outro. A presente pesquisa tem como objetivo investigar o impacto do schadenfreude na tomada de decisão. Dois estudos (um em laboratório e uma em campo) abordam o impacto do schadenfreude em decisões realizadas no passado e no futuro em eventos desportivos. O primeiro estudo confronta sentimentos de orgulho em uma vitória do time favorito contra os sentimentos de perda schadenfreude de uma equipe rival. Os resultados mostraram que as pessoas preferiam enviar notícias sobre a vitória da equipe favorita (orgulho) ao invés da perda do time rival (schadenfreude) quando as diferenças de pontuação no jogo eram pequenas (por exemplo: time favorito 1 x 0 outro, contra, o time rival 0 x 1 favorito). No entanto, as pessoas eram mais propensas a fazer a escolha schadenfreude (por exemplo, escolher o envio de uma notícia sobre a derrota de um time rival) quando o resultado era alto (por exemplo, time favorito 5 x 0 rival, contra, time rival 0 x 5 favorito). O segundo estudo no campo examina como schadenfreude influencia a vontade de apostar contra um time rival. Para responder a esse problema, a preferência da equipe do participante é avaliada (Participantes que apoiam time alvo contra os que apoiam o rival). Uma manipulação de louvor é adicionada, tal que os consumidores vejam ou não um elogio à equipe alvo enquanto eles estão fazendo uma aposta sobre o resultado da partida. Os resultados mostram que os torcedores do time alvo não foram influenciados pela manipulação de louvor. No entanto, torcedores do time rival aumentaram sua probabilidade de aposta contra o time alvo (ou seja, mostraram um comportamento que envolve o schadenfreude) quando esta foi elogiada antes do jogo.

Inequality treatment effects

This paper presents semiparametric estimators for treatment effects parameters when selection to treatment is based on observable characteristics. The parameters of interest in this paper are those that capture summarized distributional effects of the treatment. In particular, the focus is on the impact of the treatment calculated by differences in inequality measures of the potential outcomes of receiving and not receiving the treatment. These differences are called here inequality treatment effects. The estimation procedure involves a first non-parametric step in which the probability of receiving treatment given covariates, the propensity-score, is estimated. Using the reweighting method to estimate parameters of the marginal distribution of potential outcomes, in the second step weighted sample versions of inequality measures are.computed. Calculations of semiparametric effciency bounds for inequality treatment effects parameters are presented. Root-N consistency, asymptotic normality, and the achievement of the semiparametric efficiency bound are shown for the semiparametric estimators proposed. A Monte Carlo exercise is performed to investigate the behavior in finite samples of the estimator derived in the paper.

Integral representation with convex capacities that are squeeze of (additive) probability measures

In this paper I will investigate the conditions under which a convex capacity (or a non-additive probability which exhibts uncertainty aversion) can be represented as a squeeze of a(n) (additive) probability measure associate to an uncertainty aversion function. Then I will present two alternatives forrnulations of the Choquet integral (and I will extend these forrnulations to the Choquet expected utility) in a parametric approach that will enable me to do comparative static exercises over the uncertainty aversion function in an easy way.