Primed and prejudice: the Kurantha-Bothata study

O sistema de peer review é uma ferramenta fundamental nas publicações científicas, cujo objetivo é selecionar os estudos que contribuem para o avanço do conhecimento. No entanto, questionamentos tem surgido acerca de vieses no sistema de peer review. Um exemplo é o estudo "Lost science in the third world" (Gibbs, 1995), que afirma existirem sérios vieses em relação à origem dos pesquisadores. Ainda que haja evidências para suportar esse argumento, nosso conhecimento acerca de vieses no sistema de peer review ainda é limitado, já que poucos estudos controlados podem ser encontrados na literatura. No presente trabalho, foi realizado um exeprimento no qual os sujeitos deveriam avaliar um artigo sem qualquer identificação de autoria, exceto por uma nota de rodapé onde constava o nome da instituição fictícia que financiou a pesquisa. Sob uma condição, o nome da agência financiadora é associado com o continente africano, enquanto na outra condição, o nome da agência é associado ao continente europeu. Os resultados dão indícios de que possa haver um viés relacionado às origens do autor.

Modelos dinâmicos e simulação estocástica

This paper presents new methodology for making Bayesian inference about dy~ o!s for exponential famiIy observations. The approach is simulation-based _~t> use of ~vlarkov chain Monte Carlo techniques. A yletropolis-Hastings i:U~UnLlllll 1::; combined with the Gibbs sampler in repeated use of an adjusted version of normal dynamic linear models. Different alternative schemes are derived and compared. The approach is fully Bayesian in obtaining posterior samples for state parameters and unknown hyperparameters. Illustrations to real data sets with sparse counts and missing values are presented. Extensions to accommodate for general distributions for observations and disturbances. intervention. non-linear models and rnultivariate time series are outlined.

Price discovery using a regime-sensitive cointegration approach

This work proposes a method to examine variations in the cointegration relation between preferred and common stocks in the Brazilian stock market via Markovian regime switches. It aims on contributing for future works in "pairs trading" and, more specifically, to price discovery, given that, conditional on the state, the system is assumed stationary. This implies there exists a (conditional) moving average representation from which measures of "information share" (IS) could be extracted. For identification purposes, the Markov error correction model is estimated within a Bayesian MCMC framework. Inference and capability of detecting regime changes are shown using a Montecarlo experiment. I also highlight the necessity of modeling financial effects of high frequency data for reliable inference.