7 resultados para Local Variation Method
em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV
Resumo:
O objetivo dessa dissertação foi investigar o processo de formação do Arranjo Produtivo Local (APL) de estanho em São João del-Rei - A7 Estanho, particularizando suas contribuições para o desenvolvimento local do município. O trabalho foi conduzido mediante uma discussão teórica sobre a situação das micro e pequenas empresas no Brasil, sobre a importância econômica e social dos arranjos produtivos locais, seus impactos no desenvolvimento regional e/ou local, principalmente de municípios sem infra-estrutura para atrair grandes empresas, e sobre políticas públicas que estão em andamento e que se voltam para o fomento desse tipo de aglomerado. Foram realizadas cerca de quatorze entrevistas no município de São João del-Rei: seis integrantes da Associação, uma funcionária, dois representantes das principais instituições parceiras, um representante do governo local e quatro membros da sociedade civil, que possuíam informações relevantes sobre a A7. O método empregado no tratamento dos dados foi a análise de conteúdo. Como resultados, no que diz respeito à análise dos programas que deram origem e/ou sustentação ao aglomerado, verificou-se que dois programas foram mais contundentes em suas contribuições à Associação: o Programa Empreender, da Federaminas, que permitiu a união dos empresários em torno de um objetivo comum, e o Projeto Via Design, do Sebrae, que possibilitou uma série de vantagens ao grupo, solidificando-o no mercado. No que se refere à participação dos diversos atores (membros da A7, poder público, instituições parceiras, sociedade civil) na construção do APL, pode-se perceber que o nível de atuação e comprometimento variava de acordo com as motivações pessoais, cargos ou funções formais exercidas e grau de relacionamento com a Associação. As contribuições ao desenvolvimento local do município, geradas pelo arranjo produtivo, foram enumeradas como geração de emprego e renda, ainda de forma incipiente, mas com possibilidades de crescimento futuro, e divulgação do turismo e cultura sãojoanense.
Resumo:
Lucas (1987) has shown a surprising result in business-cycle research: the welfare cost of business cycles are very small. Our paper has several original contributions. First, in computing welfare costs, we propose a novel setup that separates the effects of uncertainty stemming from business-cycle fluctuations and economic-growth variation. Second, we extend the sample from which to compute the moments of consumption: the whole of the literature chose primarily to work with post-WWII data. For this period, actual consumption is already a result of counter-cyclical policies, and is potentially smoother than what it otherwise have been in their absence. So, we employ also pre-WWII data. Third, we take an econometric approach and compute explicitly the asymptotic standard deviation of welfare costs using the Delta Method. Estimates of welfare costs show major differences for the pre-WWII and the post-WWII era. They can reach up to 15 times for reasonable parameter values -β=0.985, and ∅=5. For example, in the pre-WWII period (1901-1941), welfare cost estimates are 0.31% of consumption if we consider only permanent shocks and 0.61% of consumption if we consider only transitory shocks. In comparison, the post-WWII era is much quieter: welfare costs of economic growth are 0.11% and welfare costs of business cycles are 0.037% - the latter being very close to the estimate in Lucas (0.040%). Estimates of marginal welfare costs are roughly twice the size of the total welfare costs. For the pre-WWII era, marginal welfare costs of economic-growth and business- cycle fluctuations are respectively 0.63% and 1.17% of per-capita consumption. The same figures for the post-WWII era are, respectively, 0.21% and 0.07% of per-capita consumption.
Resumo:
Lucas(1987) has shown a surprising result in business-cycle research: the welfare cost of business cycles are very small. Our paper has several original contributions. First, in computing welfare costs, we propose a novel setup that separates the effects of uncertainty stemming from business-cycle uctuations and economic-growth variation. Second, we extend the sample from which to compute the moments of consumption: the whole of the literature chose primarily to work with post-WWII data. For this period, actual consumption is already a result of counter-cyclical policies, and is potentially smoother than what it otherwise have been in their absence. So, we employ also pre-WWII data. Third, we take an econometric approach and compute explicitly the asymptotic standard deviation of welfare costs using the Delta Method. Estimates of welfare costs show major diferences for the pre-WWII and the post-WWII era. They can reach up to 15 times for reasonable parameter values = 0:985, and = 5. For example, in the pre-WWII period (1901-1941), welfare cost estimates are 0.31% of consumption if we consider only permanent shocks and 0.61% of consumption if we consider only transitory shocks. In comparison, the post-WWII era is much quieter: welfare costs of economic growth are 0.11% and welfare costs of business cycles are 0.037% the latter being very close to the estimate in Lucas (0.040%). Estimates of marginal welfare costs are roughly twice the size of the total welfare costs. For the pre-WWII era, marginal welfare costs of economic-growth and business-cycle uctuations are respectively 0.63% and 1.17% of per-capita consumption. The same gures for the post-WWII era are, respectively, 0.21% and 0.07% of per-capita consumption.
Resumo:
When estimating policy parameters, also known as treatment effects, the assignment to treatment mechanism almost always causes endogeneity and thus bias many of these policy parameters estimates. Additionally, heterogeneity in program impacts is more likely to be the norm than the exception for most social programs. In situations where these issues are present, the Marginal Treatment Effect (MTE) parameter estimation makes use of an instrument to avoid assignment bias and simultaneously to account for heterogeneous effects throughout individuals. Although this parameter is point identified in the literature, the assumptions required for identification may be strong. Given that, we use weaker assumptions in order to partially identify the MTE, i.e. to stablish a methodology for MTE bounds estimation, implementing it computationally and showing results from Monte Carlo simulations. The partial identification we perfom requires the MTE to be a monotone function over the propensity score, which is a reasonable assumption on several economics' examples, and the simulation results shows it is possible to get informative even in restricted cases where point identification is lost. Additionally, in situations where estimated bounds are not informative and the traditional point identification is lost, we suggest a more generic method to point estimate MTE using the Moore-Penrose Pseudo-Invese Matrix, achieving better results than traditional methods.
Resumo:
Neste trabalho apresentamos um novo método numérico com passo adaptativo baseado na abordagem de linearização local, para a integração de equações diferenciais estocásticas com ruído aditivo. Propomos, também, um esquema computacional que permite a implementação eficiente deste método, adaptando adequadamente o algorítimo de Padé com a estratégia “scaling-squaring” para o cálculo das exponenciais de matrizes envolvidas. Antes de introduzirmos a construção deste método, apresentaremos de forma breve o que são equações diferenciais estocásticas, a matemática que as fundamenta, a sua relevância para a modelagem dos mais diversos fenômenos, e a importância da utilização de métodos numéricos para avaliar tais equações. Também é feito um breve estudo sobre estabilidade numérica. Com isto, pretendemos introduzir as bases necessárias para a construção do novo método/esquema. Ao final, vários experimentos numéricos são realizados para mostrar, de forma prática, a eficácia do método proposto, e compará-lo com outros métodos usualmente utilizados.
Resumo:
Trabalho apresentado no XXXV CNMAC, Natal-RN, 2014.
Resumo:
Trabalho apresentado no Congresso Nacional de Matemática Aplicada à Indústria, 18 a 21 de novembro de 2014, Caldas Novas - Goiás