77 resultados para análise de regressão

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Este trabalho minera as informações coletadas no processo de vestibular entre 2009 e 2012 para o curso de graduação de administração de empresas da FGV-EAESP, para estimar classificadores capazes de calcular a probabilidade de um novo aluno ter bom desempenho. O processo de KDD (Knowledge Discovery in Database) desenvolvido por Fayyad et al. (1996a) é a base da metodologia adotada e os classificadores serão estimados utilizando duas ferramentas matemáticas. A primeira é a regressão logística, muito usada por instituições financeiras para avaliar se um cliente será capaz de honrar com seus pagamentos e a segunda é a rede Bayesiana, proveniente do campo de inteligência artificial. Este estudo mostre que os dois modelos possuem o mesmo poder discriminatório, gerando resultados semelhantes. Além disso, as informações que influenciam a probabilidade de o aluno ter bom desempenho são a sua idade no ano de ingresso, a quantidade de vezes que ele prestou vestibular da FGV/EAESP antes de ser aprovado, a região do Brasil de onde é proveniente e as notas das provas de matemática fase 01 e fase 02, inglês, ciências humanas e redação. Aparentemente o grau de formação dos pais e o grau de decisão do aluno em estudar na FGV/EAESP não influenciam nessa probabilidade.

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Na utilização de variados tipos de financiamento, a empresa necessita, primariamente, da análise do custo do capital - custo básico para remuneração dos recursos próprios e de terceiros que compõem a estrutura de capital - o qual deve ser a taxa referencial para haver retorno do investimento e geração_ de valor, emergindo, por conseguinte, a discussão acerca da repercussão do nível de endividamento, e, conseqüentemente, do custo de capital sobre o valor da empresa. Nesse contexto, existem modelos que consideram o endividamento irrelevante no valor da empresa, como: análise pelo Lucro Operacional ou de Modiglianni e Miller sem Imposto de Renda. Em outro extremo, há abordagens que o têm como função direta para o valor, como a do Lucro Líquido e de Modigliani e Miller com imposto de renda. Entre essas posições antagônicas podem ser citadas a posição Tradicional e do Custo de Dificuldades Financeiras, que admitem a influência do endividamento após determinado nível de alavancagem. A Teoria da Informação Assimétrica, por sua vez, sustenta ser a sinalização enviada com mudanças na estrutura de capital fator de influência no valor da empresa. No modelo de avaliação por Opções, argumenta-se que, dentro de determinadas hipóteses, a riqueza dos acionistas é incrementada por uma alavancagem financeira mais elevada. A avaliação em situação de incerteza para a empresa é refletida no modelo que utiliza o Capital Asset Price Model, onde argumenta-se que um aumento no endividamento eleva o beta e, conseqüentemente, o retorno esperado. Por último, há a análise baseada em fluxos de caixa onde o valor presente da empresa é adicionado ao valor presente líquido dos efeitos intrínsecos ao financiamento. O cálculo do valor da empresa também pode ser feito através do fluxo de caixa do acionista descontado pela taxa de remuneração do capital próprio ou fluxo operacional descontado pelo custo médio ponderado do capital, subtraindo o valor do endividamento. Este trabalho se propôs a analisar, durante o período 1994-1998, a relação do endividamento com o custo médio ponderado do capital e com valor de mercado de oito empresas, componentes de amostra representativa do setor siderúrgico brasileiro, e também a estimar o valor do capital próprio, através do modelo de desconto do fluxo de caixa operacional pelo custo médio ponderado do capital, verificando a aderência dessa avaliação, através de comparação com o valor de mercado observado. Pela análise dos resultados observamos, uma relação inversa entre custo médio do capital e endividamento. No que se refere à avaliação da empresa, o modelo apresentado de desconto pelo custo médio ponderado do capital, revelou-se de modo geral, satisfatório, com o valor estimado explicando 68% do valor de mercado, na análise da regressão; sendo que as maiores distorções foram verificadas nas empresas que tiveram grau de alavancagem elevado.

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A incorporação da proteção do direito à saúde em textos constitucionais é uma forma contemporânea de expressão do desejo de uma sociedade em ver efetivado esse direito fundamental. Os efeitos dessa incorporação dependem da interação de diferentes fatores relacionados ao comportamento dos agentes públicos e dos cidadãos. A resultante dessa interação têm sido pouco estudada do ponto de vista quantitativo. Nesse trabalho foi realizada uma análise de regressão múltipla visando identificar o efeito, sobre a taxa de mortalidade infantil, da presença da proteção ou da ausência da proteção do direito à saúde nas constituições de 112 países. Para tanto, foi desenvolvida uma variável categórica denominada ¿nível de proteção constitucional do direito à saúde¿, avaliada a partir da análise de conteúdo dos textos constitucionais e incorporada ao modelo na forma de uma variável dummy binária. Também foram incorporadas variáveis de controle para renda per capita, efetividade do governo, despesas públicas com saúde, alfabetização feminina, presença de jovens na população e distribuição de renda (F sign.= 0,000; R2 ajustado = 0,901). A análise de regressão revelou que a variável dummy é estatisticamente significante a um nível de 5% (p-valor = 0,039) e revelou ainda uma associação negativa entre a presença da proteção constitucional do direito à saúde e as taxas de mortalidade infantil. De acordo com o modelo testado, a presença da proteção constitucional do direito à saúde, mantidos constantes os demais fatores, está associada a uma redução no valor esperado da mortalidade infantil da ordem de 14,61%. Os resultados sugerem que a inclusão da proteção do direito à saúde no texto constitucional efetivamente exerce um impacto positivo sobre o sistema de saúde de um país.

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Este trabalho tem por objetivo verificar o impacto que más práticas na gestão da Agrenco, empresa listada na bolsa de valores brasileira sob a forma de BDRs (Brazilian Depositary Receipts), trouxe para a precificação dos demais ativos listados sob a mesma estrutura. Estudos anteriores, como os de Saudagaran (1988) e Pagano (2001), focaram em temas referentes aos motivos que influenciaram as companhias a listarem suas ações em diferentes bolsas. Entender as conseqüências do evento Agrenco é importante para todos os participantes do mercado financeiro. O estudo contemplou uma amostra das principais empresas listadas sobre a forma de BDRs desde a data de seus IPOs até 26/08/2008. Primeiramente efetuou-se uma análise do comportamento gráfico dos preços dos ativos das BDRs listadas. Posteriormente elaborou-se três regressões múltiplas utilizando-se um modelo de série temporal (modelo AR – auto-regressivo), com análise de quebra estrutural e uso de variável Dummy. A primeira regressão relaciona a variável Agrenco com índices de BDRs constituídos especificamente para este estudo, a segunda inclui uma variável Dummy de intercepto e a terceira combina a variável Dummy de intercepto com uma variável Dummy de inclinação. As regressões têm o objetivo de se averiguar se o evento da Agrenco afetou sistematicamente os preços das ações listadas sob a mesma forma. A maior contribuição do estudo foi verificar que a má prática de gestão na Agrenco, listada sob a forma de BDR, contaminou o retorno de outras empresas que se utilizaram do mesmo veículo como fonte de captação de recursos. Os resultados apontaram, pela análise gráfica, que não houve um descolamento da valorização da maior parte das ações uma semana depois do anúncio dos problemas financeiros da Agrenco em relação a carteira téorica de mercado (IBOVESPA). Entretanto, os resultados dos testes econométricos apontaram que houve impacto do evento Agrenco sobre os retornos das ações listadas sob a forma de BDR.

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Este ensaio apresenta um estudo sobre a demanda por serviço de saúde no mercado de saúde suplementar utilizando, através de uma análise econométrica, modelos de regressão de dados de contagem para verificar os fatores monetários e não monetários que podem influenciar a quantidade demandada por este serviço, e determinar se há risco moral na determinação desta demanda, no caso de um modelo de visitas médicas de especialidade.

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O objetivo deste estudo é avaliar a propagação de choques econômicos de alguns países sobre o crescimento econômico brasileiro, com principal destaque para China, Estados Unidos da América (EUA) e Argentina, que são os principais parceiros comerciais do Brasil. O aumento do comércio com a China tornou o Brasil muito mais vulnerável a choques no PIB chinês e menos vulnerável, do que no passado recente, a choques no PIB americano, enquanto que a influência da Argentina manteve-se estável. Foi aplicada a metodologia Vetor Autorregressivo Global (Global Var – GVAR), introduzida por Pesaran, Schuermann e Weiner (2004), Garratt, Lee, Pesaran e Shin (2006) e Dées, Di Mauro, Pesaran e Smith (2007), para analisar os canais de comércio e a transmissão de choques entre o resto do mundo e o Brasil. Usando dados trimestrais a partir de 1990 até o final de 2013, foi possível constatar que o aumento da relevância da economia Chinesa na balança comercial Brasileira exerce pressão sobre o crescimento econômico do Brasil. Em suma, a China tornou-se mais relevante para o crescimento econômico do Brasil do que os EUA e a Argentina.

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O Brasil vem aumentando anualmente a sua participação no comércio exterior mundial, mas apesar de seu significado na economia mundial, o seu volume negociado internacionalmente corresponde a somente 1,1% das exportações mundiais de mercadorias (23ª posição no ranking mundial), e 0,6% das exportações de serviços comerciais (35ª posição no ranking mundial), segundo a organização mundial do comércio (WTO, 2005). Na Fase 1 desta pesquisa, que se encerra com este Relatório, foi desenvolvida uma metodologia para a pesquisa e análise de dados relativos às dificuldades enfrentadas pelas empresas brasileiras no processo de exportação de mercadorias. Essa fase incluiu uma ampla revisão da literatura nacional e internacional sobre os fatores que têm impacto sobre o desempenho das exportações e a formulação e pré-teste de um questionário. Na Fase 2 será realizada a pesquisa propriamente dita através da aplicação do questionário a uma amostra de cerca de 1.000 empresas exportadoras, selecionadas no Catálogo de Exportadores Brasileiros da CNI – Confederação Nacional da Indústria. Os dados resultantes da pesquisa serão utilizados para avaliar o impacto dos gargalos no volume das exportações, no valor FOB das exportações e na variação anual do valor FOB, utilizando a técnica multivariada de regressão múltipla.

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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.

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Nesta dissertação realizou-se um experimento de Monte Carlo para re- velar algumas características das distribuições em amostras finitas dos estimadores Backfitting (B) e de Integração Marginal(MI) para uma regressão aditiva bivariada. Está-se particularmente interessado em fornecer alguma evidência de como os diferentes métodos de seleção da janela hn, tais co- mo os métodos plug-in, impactam as propriedades em pequenas amostras dos estimadores. Está-se interessado, também, em fornecer evidência do comportamento de diferentes estimadores de hn relativamente a seqüência ótima de hn que minimiza uma função perda escolhida. O impacto de ignorar a dependência entre os regressores na estimação da janela é tam- bém investigado. Esta é uma prática comum e deve ter impacto sobre o desempenho dos estimadores. Além disso, não há nenhuma rotina atual- mente disponível nos pacotes estatísticos/econométricos para a estimação de regressões aditivas via os métodos de Backfitting e Integração Marginal. É um dos objetivos a criação de rotinas em Gauss para a implementação prática destes estimadores. Por fim, diferentemente do que ocorre atual- mente, quando a utilização dos estimadores-B e MI é feita de maneira completamente ad-hoc, há o objetivo de fornecer a usuários informação que permita uma escolha mais objetiva de qual estimador usar quando se está trabalhando com uma amostra finita.

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Essa tese se propõe fazer uma comparação entre duas técnicas alternativas para estudo de impactos marginais de variáveis sócio-econômicas sobre as taxas de crescimento per-capita de grupos de países durante período de 1965 1985: regressão em sistemas de equações com dados em seções transversais, usada por Barro Sala-i-Martin (1995), entre outros, e a regressão em painel com coeficientes individuais. Tentaremos mostrar que os resultados associados certas variáveis são bastante diferentes procuraremos entender algumas causas dessas diferenças. Além disso, estaremos preocupados em avaliar como os resultados são afetados ao alterarmos conjunto de países estudado, em particular quando tomamos grupos de países com uma série de características semelhantes.

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A motivação deste trabalho é relacionar a teoria da estatística com uma clássica aplicação prática na indústria, mais especificamente no mercado financeiro brasileiro. Com o avanço de hardware, sistemas de suporte à decisão se tornaram viáveis e desempenham hoje papel fundamental em muitas áreas de interesse como logística, gestão de carteiras de ativos, risco de mercado e risco de crédito. O presente trabalho tem como objetivos principais propor uma metodologia de construção de modelos de escoragem de crédito e mostrar uma aplicação prática em operações de empréstimo pessoal com pagamento em cheques. A parte empírica utiliza dados reais de instituição financeira e duas metodologias estatísticas, análise de regressão linear múltipla e análise de regressão probit. São comparados os resultados obtidos a partir da aplicação de modelos de escoragem de crédito desenvolvidos com cada metodologia com os resultados obtidos sem a utilização de modelos. Assim, demonstra-se o incremento de resultado da utilização de modelos de escoragem e conclui-se se há ou não diferenças significativas entre a utilização de cada metodologia. A metodologia de construção de modelos de escoragem é composta basicamente por duas etapas, definição das relações e da equação para cálculo do escore e a definição do ponto de corte. A primeira consiste em uma busca por relações entre as variáveis cadastrais e de comportamento do cliente, variáveis da operação e o risco de crédito caracterizado pela inadimplência. A segunda indica o ponto em que o risco deixa de ser interessante e o resultado esperado da operação passa a ser negativo. Ambas as etapas são descritas com detalhes e exemplificadas no caso de empréstimos pessoais no Brasil. A comparação entre as duas metodologias, regressão linear e regressão probit, realizada no caso de empréstimos pessoais, considerou dois aspectos principais dos modelos desenvolvidos, a performance estatística medida pelo indicador K-S e o resultado incremental gerado pela aplicação do modelo. Foram obtidos resultados similares com ambas as metodologias, o que leva à conclusão de que a discussão de qual das duas metodologias utilizar é secundária e que se deve tratar a gestão do modelo com maior profundidade.

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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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Estado e sociedade brasileiros conviveram em descompasso, nos anos 80. A conseqüência imediata desse fenômeno foi o atendimento insuficiente de necessidades básicas da sociedade, nesse período, com aumento da entropia em vários subsistemas sociais brasileiros, dentre os quais o subsistema de saúde. Nesta tese, trabalhando com dados econômicos, sociais e de saúde, e construindo algumas variáveis-indicadores, confrontou-se, naquele período, necessidades da sociedade com ações do Estado, na área da saúde. Utilizando técnicas estatísticas - análise gráfica, associação estatística dos indicadores selecionados (matriz de correlação de PEARSON), análise em componentes principais, análise de agrupamento e análise de regressão linear múltipla com variáveis logaritímizadas - foi possível visualizar causas e conseqüências dessa alta entropia, caracterizada por desperdício de recursos e várias situações propensas à geração de crises nas organizações, setores e instituições do subsistema de saúde brasileiro. Propõe-se um método de alocação de recursos federais, objetivando minimizar desigualdades entre as Unidades da Federação, a partir de seus desempenhos na área de saúde.

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Esta dissertação aborda as causas da tendência ao financiamento dos clientes de cartões de crédito da CREDICARD, que tem uma base de clientes superior a 5 milhões de contas e 7 milhões de cartões. O financiamento – seja através do Crédito Rotativo, pela simples não-quitação da integralidade da fatura, seja através da utilização de produtos com taxas de juros pré-fixadas como o Parcelamento com Juros ou o Crédito Pessoal – é responsável por mais de 50% das receitas da Administradora. Analisamos aqui diversos motivos que possam levar a explicar os picos e vales da Propensão ao Financiamento através de cartões de crédito, sejam eles conseqüência de variáveis de Emprego & Renda, Produção, Indicadores Econômicos, devidos a sazonalidade ou a decisões internas da Empresa, ou ainda outras causas. A seguir aproveitamos a experiência adquirida para estabelecer um modelo matemático explicativo de tal desempenho, e ainda avaliar a capacidade preditiva de tal modelo. Os resultados obtidos indicam uma forte influência das decisões de distribuição da base de clientes sobre o comportamento da Propensão, bem como os impactos da sazonalidade, de indicadores nacionais de Produção e das operações de crédito totais do sistema financeiro a pessoas físicas. O que não invalida influências de outras variáveis, que podem ter seu comportamento refletido pela conjunção do comportamento de outras variáveis.

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Este trabalho tem como objetivo avaliar quais os fatores que determinaram o desempenho financeiro dos municípios paulistas entre os anos de 1997 e 2004, por meio de dados em painel e de modelos de variável dependente binária (logit). Os critérios a serem considerados para a classificação dos estados e municípios de acordo com seu desempenho fiscal/financeiro obedecem a Lei complementar nº 089/97 do Ministério da Fazenda. Após a divisão dos municípios em categorias de desempenho são analisados os fatores que afetam a inclusão de um município em uma ou outra categoria de desempenho financeiro. As variáveis testadas são aquelas utilizadas preferencialmente pelas agências de classificação de risco, que são consideradas as instituições que melhor avaliam o desempenho financeiro dos municípios. Como a classificação de risco dos governos subnacionais não existe no Brasil, e como as agências não divulgam abertamente seus critérios de classificação, recorremos à literatura que tenta reproduzir a classificação dessas agências, e a partir desta literatura selecionamos nossas variáveis. As agências consideram fatores econômicos, fiscais, de endividamento e administrativos para determinar o desempenho financeiro de um município. Com o intuito de aprofundar a análise dos resultados, foram utilizados dados agregados (contendo o total da amostra) e dados desagregados por população. Os resultados sugerem que o desempenho financeiro dos municípios paulistas, considerando-se a amostra agregada, é influenciado positivamente pelo aumento da receita per capita e por uma população maior de idosos (acima de 60 anos) e negativamente pelo aumento da dívida per capita, e pelo aumento da receita