Descentralizacion y participacion: dos variables democraticas tensiones y distennsiones en el sector salud, referencias a Brasil y Colombia

Este estudo tem, como tema central, a análise da descentralização e da participação como categorias democratizantes da reforma do Estado, particularmente, na área das políticas de saúde no Brasil e na Colômbia. Foi realizada uma análise teórica de ambas as categorias e de seu impacto na reformulação da relação Estado e sociedade para examinar, no último capítulo, sua conjunção na formulação, implementação e controle das políticas de saúde. Os resultados obtidos permitiram elaborar um marco analítico de gradação dos níveis de descentralização e participação assim como a importância destas na prática de uma gestão de saúde mais democrática.

Price setting and macroeconomic variables: evidence from Brazilian CPI

Esta tese investiga as estratégias de precificação em ambientes macroeconômicos distintos, utilizando uma base de dados única para o IPC da Fundação Getulio Vargas. A base de dados primária consiste em um painel de dados individuais para bens e serviços representando 100% do IPC para o período de 1996 a 2008. Durante este período, diversos eventos produziram uma variabilidade macroeconômica substancial no Brasil: duas crises em países emergentes, uma mudança de regime cambial e monetário, racionamento de energia, uma crise de expectativas eleitorais e um processo de desinflação. Como consequência, a inflação, a incerteza macroeconômica, a taxa de câmbio e o produto exibiram uma variação considerável no período. No primeiro capítulo, nós descrevemos a base de dados e apresentamos as principais estatísticas de price-setting para o Brasil. Em seguida, nos capítulos 2 e 3, nos construímos as séries de tempo destas estatísticas e das estatísticas de promoções, e as relacionamos com as variáveis macroeconômicas utilizando análises de regressões. Os resultados indicam que há uma relação substancial entre as estatísticas de price-setting e o ambiente macroeconômico para a economia brasileira.

Eficiência da avaliação formativa na aprendizagem

O presente trabalho descreve o estudo comparativo entre dois métodos de ensino aplicados à disciplina de Fisiologia Cárdio-respiratória do curso de Graduação em Medicina, no Centro de Ciências Médicas da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Os métodos comparados foram: a auto-instrução e o método tradicional. A formulação do problema, o seu contexto e fundamentação teórica são descritos no início do trabalho, que prossegue' presentando o planejamento do curso com o emprego de ambos os métodos. Em seguida, descreve-se a metodologia utilizada no estudo experimental. Foi adotado o esquema de grupos equivalentes com pós-teste, sendo que o grupo experimental e os grupos de controle' foram escolhidos aleatoriamente. A hipótese experimental visava comprovar que a nota ' final', correspondente à verificação da aprendizagem na disciplina, apresenta diferença significativa entre os alunos que foram submetidos ao método de auto-instrução, comparativamente à nota dos alunos que foram submetidos ao método tradicional. O tratamento estatístico utilizado foi a análise da covariância com o nível de significância de 0,05. O resultado da análise da covariância não foi significativo, considerando a média final do aluno no teste-critério, assim como as notas parciais nas cinco semanas do curso. Uma análise de regressão por passos foi feita, visando controlar algumas variáveis pudessem intervir na diferença entre os grupos experimental e de controle. Entre as variáveis escolhidas, pode-se afirmar que é preditora da nota do aluno na disciplina Fisiologia Cárdio-respiratória, a nota anterior do aluno na disciplina Biofísica. Concluindo, sugere-se novas pesquisas no campo, principalmente relativas a tempo efetivamente gasto pelo professor e pelo aluno, utilizando o método de auto-instrução, assim como' medidas de retenção da aprendizagem.

A study of the impacts of quantitative easing on the macroeconomics variables

Neste trabalho, propusemos um modelo DSGE que busca responder algumas questões sobre políticas de afrouxamento monetário (Quantitative Easing - QE) recentemente implementadas em resposta à crise de 2008. Desenvolvemos um modelo DSGE com agentes heterogêneos e preferred-habitat nas compras de títulos do governo. Nosso modelo permite o estudo da otimalidade da compra de portfolio (em termos de duration dos títulos) para os bancos centrais quando estão implementando a política. Além disso, a estrutura heterogênea nos permite olhar para distribuição de renda provocada pelas compras de títulos. Nossos resultados preliminares evidenciam o efeito distributivo do QE. No entanto, nosso modelo expandido apresentou alguns problemas de estabilidade.

Pair trading in Bovespa with a quantitative approach: cointegration, Ornstein-Uhlenbeck equation and Kelly criterion.

Pair trading is an old and well-known technique among traders. In this paper, we discuss an important element not commonly debated in Brazil: the cointegration between pairs, which would guarantee the spread stability. We run the Dickey-Fuller test to check cointegration, and then compare the results with non-cointegrated pairs. We found that the Sharpe ratio of cointegrated pairs is greater than the non-cointegrated. We also use the Ornstein-Uhlenbeck equation in order to calculate the half-life of the pairs. Again, this improves their performance. Last, we use the leverage suggested by Kelly Formula, once again improving the results.

Is there a general criterion for dynamic efficiency?

This paper analyses an overlapping generations model with absolute bequest motive. It is shown that the widely accepted criterion to verify dynamic efficiency does not apply to this case. In our model the social planner maximizes welfare by choosing a capital stock larger than the golden role and a real rate of interest smaller than the rate of growth of the economy.

Optimal two-sided tests for instrumental variables regression with heteroskedastic and autocorrelated errors

This paper considers two-sided tests for the parameter of an endogenous variable in an instrumental variable (IV) model with heteroskedastic and autocorrelated errors. We develop the nite-sample theory of weighted-average power (WAP) tests with normal errors and a known long-run variance. We introduce two weights which are invariant to orthogonal transformations of the instruments; e.g., changing the order in which the instruments appear. While tests using the MM1 weight can be severely biased, optimal tests based on the MM2 weight are naturally two-sided when errors are homoskedastic. We propose two boundary conditions that yield two-sided tests whether errors are homoskedastic or not. The locally unbiased (LU) condition is related to the power around the null hypothesis and is a weaker requirement than unbiasedness. The strongly unbiased (SU) condition is more restrictive than LU, but the associated WAP tests are easier to implement. Several tests are SU in nite samples or asymptotically, including tests robust to weak IV (such as the Anderson-Rubin, score, conditional quasi-likelihood ratio, and I. Andrews' (2015) PI-CLC tests) and two-sided tests which are optimal when the sample size is large and instruments are strong. We refer to the WAP-SU tests based on our weights as MM1-SU and MM2-SU tests. Dropping the restrictive assumptions of normality and known variance, the theory is shown to remain valid at the cost of asymptotic approximations. The MM2-SU test is optimal under the strong IV asymptotics, and outperforms other existing tests under the weak IV asymptotics.

Invariant tests in an instrumental variables model with unknown data generating process

In this work we focus on tests for the parameter of an endogenous variable in a weakly identi ed instrumental variable regressionmodel. We propose a new unbiasedness restriction for weighted average power (WAP) tests introduced by Moreira and Moreira (2013). This new boundary condition is motivated by the score e ciency under strong identi cation. It allows reducing computational costs of WAP tests by replacing the strongly unbiased condition. This latter restriction imposes, under the null hypothesis, the test to be uncorrelated to a given statistic with dimension given by the number of instruments. The new proposed boundary condition only imposes the test to be uncorrelated to a linear combination of the statistic. WAP tests under both restrictions to perform similarly numerically. We apply the di erent tests discussed to an empirical example. Using data from Yogo (2004), we assess the e ect of weak instruments on the estimation of the elasticity of inter-temporal substitution of a CCAPM model.

Cherry picking with synthetic controls

The synthetic control (SC) method has been recently proposed as an alternative method to estimate treatment e ects in comparative case studies. Abadie et al. [2010] and Abadie et al. [2015] argue that one of the advantages of the SC method is that it imposes a data-driven process to select the comparison units, providing more transparency and less discretionary power to the researcher. However, an important limitation of the SC method is that it does not provide clear guidance on the choice of predictor variables used to estimate the SC weights. We show that such lack of speci c guidances provides signi cant opportunities for the researcher to search for speci cations with statistically signi cant results, undermining one of the main advantages of the method. Considering six alternative speci cations commonly used in SC applications, we calculate in Monte Carlo simulations the probability of nding a statistically signi cant result at 5% in at least one speci cation. We nd that this probability can be as high as 13% (23% for a 10% signi cance test) when there are 12 pre-intervention periods and decay slowly with the number of pre-intervention periods. With 230 pre-intervention periods, this probability is still around 10% (18% for a 10% signi cance test). We show that the speci cation that uses the average pre-treatment outcome values to estimate the weights performed particularly bad in our simulations. However, the speci cation-searching problem remains relevant even when we do not consider this speci cation. We also show that this speci cation-searching problem is relevant in simulations with real datasets looking at placebo interventions in the Current Population Survey (CPS). In order to mitigate this problem, we propose a criterion to select among SC di erent speci cations based on the prediction error of each speci cations in placebo estimations