3 resultados para Spatial autocorrelation

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Cerca de 90% da variabilidade da densidade de m2 de loja de supermercados nas microrregiões do estado de São Paulo pode ser explicada pela densidade de renda ali existente, desde que a autocorrelação espacial presente nas duas variáveis seja levada em consideração. Neste trabalho, apresenta-se o conceito de autocorrelação espacial, sugere-se uma medida para a sua intensidade (Índice de Geary), e estuda-se uma estratégia para sua remoção.

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This paper explores the institutional change introduced by the public disclosure of an education development index (IDEB, Basic Education Development Index) in 2007 to identify the e ect of education accountability on yardstick competition in education spending for Brazilian municipalities. Our results are threefold. First, political incentives are pervasive in setting the education expenditures. The spatial strategic behavior on education spending is estimated lower for lame-ducks and for those incumbents with majority support at the city council. This suggests a strong relation between commitment and accountability which reinforces yardstick competition theory. Second, we nd a minor reduction (20%) in spatial interaction for public education spending after IDEB's disclosure | compared to the spatial correlation before the disclosure of the index. This suggests that public release of information may decrease the importance of the neighbors` counterpart information on voter`s decision. Third, exploring the discontinuity of IDEB`s disclosure rule around the cut-o of 30 students enrolled in the grade under assessment, our estimates suggest that the spatial autocorrelation | and hence yardstick competition | is reduced in 54%. Finally, an unforeseen result suggests that the disclosure of IDEB increases expenditures, more than 100% according to our estimates.

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A escolha da cidade do Rio de Janeiro como sede de grandes eventos esportivos mundiais, a Copa do Mundo de Futebol de 2014 e os Jogos Olímpicos de 2016, colocou-a no centro de investimentos em infraestrutura, mobilidade urbana e segurança pública, com consequente impacto no mercado imobiliário, tanto de novos lançamentos de empreendimentos, quanto na revenda de imóveis usados. Acredita-se que o preço de um imóvel dependa de uma relação entre suas características estruturais como quantidade de quartos, suítes, vagas de garagem, presença de varanda, tal como sua localização, proximidade com centros de trabalho, entretenimento e áreas valorizadas ou degradadas. Uma das técnicas para avaliar a contribuição dessas características para a formação do preço do imóvel, conhecido na Econométrica como Modelagem Hedônica de Preços, é uma aplicação de regressão linear multivariada onde a variável dependente é o preço e as variáveis independentes, as respectivas características que deseja-se modelar. A utilização da regressão linear implica em observar premissas que devem ser atendidas para a confiabilidade dos resultados a serem analisados, tais como independência e homoscedasticidade dos resíduos e não colinearidade entre as variáveis independentes. O presente trabalho objetiva aplicar a modelagem hedônica de preços para imóveis localizados na cidade do Rio de Janeiro em um modelo de regressão linear multivariada, em conjunto com outras fontes de dados para a construção de variáveis de acessibilidade e socioambiental a fim de verificar a relação de importância entre elas para a formação do preço e, em particular, exploramos brevemente a tendência de preços em função da distância a favelas. Em atenção aos pré-requisitos observados para a aplicação de regressão linear, verificamos que a premissa de independência dos preços não pode ser atestada devido a constatação da autocorrelação espacial entre os imóveis, onde não apenas as características estruturais e de acessibilidade são levadas em consideração para a precificação do bem, mas principalmente a influência mútua que os imóveis vizinhos exercem um ao outro.