Comparative advantage, heterogeneous firms and variable mark-ups

We develop a model of comparative advantage with monopolistic competition, that incorporates heterogeneous firms and endogenous mark-ups. We analyse how these features vary across countries with different factor endowments, and across markets of different size. In this model we can obtain trade gains via two channels. First, when we open the economy, most productive firms start to export their product, then, they demand more producing factors and wages rises, thus, those firms that are less productive will be forced to stop to produce. Second channel is via endogenous mark-ups, when we open the economy, the competition gets ``tougher'', then, mark-ups falls, thus, those firms that are less productive will stop to produce. We also show that comparative advantage works as a ``third channel'' of trade gains, because, all trade gains results are magnified in comparative advantage industry of both countries. We also make a numerical exercise to see how endogenous variables of the model vary when trade costs fall.

Asymptotic efficiency in an instrumental variable model

Esta dissertação se propõe ao estudo de inferência usando estimação por método generalizado dos momentos (GMM) baseado no uso de instrumentos. A motivação para o estudo está no fato de que sob identificação fraca dos parâmetros, a inferência tradicional pode levar a resultados enganosos. Dessa forma, é feita uma revisão dos mais usuais testes para superar tal problema e uma apresentação dos arcabouços propostos por Moreira (2002) e Moreira & Moreira (2013), e Kleibergen (2005). Com isso, o trabalho concilia as estatísticas utilizadas por eles para realizar inferência e reescreve o teste score proposto em Kleibergen (2005) utilizando as estatísticas de Moreira & Moreira (2013), e é obtido usando a teoria assintótica em Newey & McFadden (1984) a estatística do teste score ótimo. Além disso, mostra-se a equivalência entre a abordagem por GMM e a que usa sistema de equações e verossimilhança para abordar o problema de identificação fraca.