Business competition dynamics: agent-based modeling simulations of firms in search of economic performance

A intenção deste trabalho é explorar dinâmicas de competição por meio de “simulação baseada em agentes”. Apoiando-se em um crescente número de estudos no campo da estratégia e teoria das organizações que utilizam métodos de simulação, desenvolveu-se um modelo computacional para simular situações de competição entre empresas e observar a eficiência relativa dos métodos de busca de melhoria de desempenho teorizados. O estudo também explora possíveis explicações para a persistência de desempenho superior ou inferior das empresas, associados às condições de vantagem ou desvantagem competitiva

Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

Os impactos da internet no varejo automobilístico brasileiro

Ainda considerada uma tecnologia emergente, a Internet tem provocado importantes transformações na comercialização, logística de suprimentos e distribuição, modelagem organizacional, produção e nos recursos humanos no setor do varejo automobilístico nacional. Outrossim, a Internet tem mudado a forma de atuação no mercado por parte das empresas de veículos automotores brasileiros, as quais devem passar a dispor de novos métodos de gestão, práticas comerciais e recursos da tecnologia on-line, visto que a tendência do tipo tradicional de vendas face a face é tomar-se obsoleto em relação à venda" virtual". o presente estudo foi desenvolvido com a finalidade de analisar quais os impactos e as mudanças causadas pela Internet nas empresas de varejo de veículos automotores nacionais, bem como apontar possíveis soluções para adaptação das concessionárias de automóveis brasileiras frente a esse novo panorama - a era da tecnologia. Para tanto, além da revisão de literatura, foram realizadas duas pesquisas - uma de abrangência nacional e outra regional, que teve como base a cidade do Rio de Janeiro. Através da coleta de dados, foram obtidas informações sobre o que influi no uso e não-uso da Internet no segmento de varejo de automotores.

A critical value function approach, with an application to persistent time-series

Researchers often rely on the t-statistic to make inference on parameters in statistical models. It is common practice to obtain critical values by simulation techniques. This paper proposes a novel numerical method to obtain an approximately similar test. This test rejects the null hypothesis when the test statistic islarger than a critical value function (CVF) of the data. We illustrate this procedure when regressors are highly persistent, a case in which commonly-used simulation methods encounter dificulties controlling size uniformly. Our approach works satisfactorily, controls size, and yields a test which outperforms the two other known similar tests.