Fertility and the value of Life

The value of life methodology has been recently applied to a wide range of contexts as a means to evaluate welfare gains attributable to mortality reductions and health improvements. Yet, it suffers from an important methodological drawback: it does not incorporate into the analysis child mortality, individuals’ decisions regarding fertility, and their altruism towards offspring. Two interrelated dimensions of fertility choice are potentially essential in evaluating life expectancy and health related gains. First, child mortality rates can be very important in determining welfare in a context where individuals choose the number of children they have. Second, if altruism motivates fertility, life expectancy gains at any point in life have a twofold effect: they directly increase utility via increased survival probabilities, and they increase utility via increased welfare of the offspring. We develop a manageable way to deal with value of life valuations when fertility choices are endogenous and individuals are altruistic towards their offspring. We use the methodology developed in the paper to value the reductions in mortality rates experienced by the US between 1965 and 1995. The calculations show that, with a very conservative set of parameters, altruism and fertility can easily double the value of mortality reductions for a young adult, when compared to results obtained using the traditional value of life methodology.

Mecanismo LPVR - Least Present Value of Revenues como mitigador de riscos em concessões rodoviárias: uma aplicação a um caso brasileiro

Nos últimos anos o governo brasileiro tem adotado a postura de incentivo a projetos de infraestrutura, sendo as concessões rodoviárias um dos principais mecanismos. Muito se discute sobre a melhor forma de remuneração das concessionárias, sem que, ao mesmo tempo, os usuários não tenham um custo elevado e possam usufruir de bons serviçoes prestados.Essa discussão passa, principalmente, por uma análise de risco de tráfego, que hoje é inteiramente alocado as cconcessionárias. A metodologia utilizada nos últimos leilões segue uma exigência de Taxa Interna de Retorno ( TIR ) máxima, pelo Poder Concedente ( ANTT ), em termos reais e um prazo de concessão fixo. A partir de custos e investimentos estimados em determinada concessão, a ANTT define uma tarifa-teto a ser cobrada pela concessionária aos usuários através da TIR máxima exigida no projeto. Esta TIR é calculada com base no custo médio ponderado de capital ( WACC ) de empresas do setor, que tem ações negociadas na BM&F Bovespa, utilizando-se apenas dados domésticos. Neste trabalho é proposto um modelo alternativo, baseado no menor valor presente das receitas ( LPVR - Least Present Value of Revenues ). Neste modelo observamos que o risco de tráfego é bem menor para a concessionária, pois a concessão só se expira quando determinado nível de receitas exigido pela concessionária é atingido. Ou seja, para tal, é necessário um modelo de prazo flexível. Neste mecanismo, entretanto, com menor risco de tráfego, o upside e o downside, em termos de retorno, são menores em comparação com o modelo vigente. Utilizando este modelo, o Poder Concedente pode também definir um vencedor para o leilão ( a concessionária que ofertar o menor valor presente das receitas ) e também se utilizar da proposta de simulação de tráfegos para a definição de um prazo máximo para a concessão, em caso de implementação do mecanismo proposto.

An evolving possibilistic fuzzy modeling approach for value-at-risk estimation

Market risk exposure plays a key role for nancial institutions risk management. A possible measure for this exposure is to evaluate losses likely to incurwhen the price of the portfolio's assets declines using Value-at-Risk (VaR) estimates, one of the most prominent measure of nancial downside market risk. This paper suggests an evolving possibilistic fuzzy modeling approach for VaR estimation. The approach is based on an extension of the possibilistic fuzzy c-means clustering and functional fuzzy rule-based modeling, which employs memberships and typicalities to update clusters and creates new clusters based on a statistical control distance-based criteria. ePFM also uses an utility measure to evaluate the quality of the current cluster structure. Computational experiments consider data of the main global equity market indexes of United States, London, Germany, Spain and Brazil from January 2000 to December 2012 for VaR estimation using ePFM, traditional VaR benchmarks such as Historical Simulation, GARCH, EWMA, and Extreme Value Theory and state of the art evolving approaches. The results show that ePFM is a potential candidate for VaR modeling, with better performance than alternative approaches.