Localization strategies of multinationals in Brazil which characteristics of the Brazilian market force multinational companies to localize their marketing activities?

Uma vez que as perspectivas de crescimento económico nos países mais desenvolvidos, como a Europa, os EUA eo Japão estão diminuindo, os mercados emergentes têm se tornado cada vez mais importante para muitas empresas multinacionais. Brasil, Rússia, Índia e China (BRICs) são agora os principais mercados em crescimento em todo o mundo e as empresas estão buscando estratégias para explorar ao máximo o potencial de consumo promissor nessas regiões. Um dos modos mais elaborados de prosseguir essa estratégia é conhecida como "localização" - uma adaptação das práticas de negócios (ao longo de toda a cadeia de suprimentos) com as preferências e condições locais. Este artigo é projetado para analisar as atividades de localização de empresas multinacionais no Brasil. O foco da análise é o de investigar as características do mercado brasileiro, que induzem as multinacionais a localizar o seu marketing mix (composto de produto, preço, colocação e promoção). Em dois estudos de casos com a empresa Suiça Nestlé e a empresa Alemã Volkswagen vários padrões de localização foram no mercado consumidor brasileiro. Os quatro resultados mais significativos da análise são os diferentes padrões sociais o Brasil, que forçar as empresas a reformular certas funções do seu mix de marketing (por exemplo, a colocação no caso da Nestlé), a aceitação dos consumidores brasileiros a pagar preços relativamente elevados (por exemplo, taxas de Volkswagen até 100% mais por seus produtos em relação à Alemanha); o enorme tamanho do Brasil ea infra-estrutura deficiente, que exigem uma abordagem de distribuição localizada; eo caráter atualmente ainda menos exigente dos estratos de consumidores brasileiros emergentes, que permitem às empresas oferecer produtos menos sofisticados em comparação aos mercados europeus.

Wald tests for IV regression with weak instruments

This dissertation deals with the problem of making inference when there is weak identification in models of instrumental variables regression. More specifically we are interested in one-sided hypothesis testing for the coefficient of the endogenous variable when the instruments are weak. The focus is on the conditional tests based on likelihood ratio, score and Wald statistics. Theoretical and numerical work shows that the conditional t-test based on the two-stage least square (2SLS) estimator performs well even when instruments are weakly correlated with the endogenous variable. The conditional approach correct uniformly its size and when the population F-statistic is as small as two, its power is near the power envelopes for similar and non-similar tests. This finding is surprising considering the bad performance of the two-sided conditional t-tests found in Andrews, Moreira and Stock (2007). Given this counter intuitive result, we propose novel two-sided t-tests which are approximately unbiased and can perform as well as the conditional likelihood ratio (CLR) test of Moreira (2003).