591 resultados para Inferência Bayesiana


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Esta tese está inserida no trabalho desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa de Inteligência Artificial (GIA) da UFRGS, sob a orientação da Professora. Dra. Rosa Maria Vicari e situa-se na área da Inteligência Artificial, com aplicações na Educação a Distância. As principais áreas onde este trabalho de Pesquisa se situa são: Sistemas Tutores Inteligentes, Sistemas Multiagente e Psicologia Social Cognitiva. Dentro desse contexto, o objetivo principal desta pesquisa é a modelagem computacional de aspectos da auto-eficácia de alunos realizando cursos on-line, tomando-se por base o trabalho de Bandura, cuja natureza engloba a cognição e afetividade. Este autor define como Auto-Eficácia "a crença do indivíduo sobre as suas capacidades de exercer controle sobre acontecimentos que afetam a sua vida" e “a crença nas suas capacidades para mobilizar motivação, recursos cognitivos e implementar ações que lhe permitam exercer controle sobre tarefas exigidas". Esta tese propõe um agente capaz de perceber e monitorar os aspectos da autoeficácia do aluno, denominado agente Mediador da Auto-Eficácia (MAE), e prover o modelo do aluno com esta nova variável. O senso de auto-eficácia consiste em crenças, que são processos cognitivos do indivíduo sobre suas capacidades. É em função das crenças de auto-eficácia que ocorrerão as escolhas, a direção e a persistência nos comportamentos de aprendizagem por parte do aluno. Nesse contexto, acredita-se que o desenvolvimento do senso de auto-eficácia do aluno poderá lhe conferir a força motivacional para elaborar sua aprendizagem. O agente MAE monitora o comportamento do aluno através de uma máquina de inferência fuzzy das relações entre as variáveis esforço, persistência e desempenho e aciona um sistema de feedback através do agente pedagógico animado (PAT). O feedback realizado pelo agente pedagógico animado apresenta ao aluno comportamentos verbais e físicos afetivos. O agente MAE está inserido no ambiente InteliWeb, que oferece um material instrucional de Biociências e foi implementado com Servlets e páginas JSP. A maior contribuição desta tese está na agregação de aspectos da auto-eficácia no modelo de aluno envolvido em situações de ensino aprendizagem de alunos, avançando dentro da perspectiva de pesquisa do GIA, assim como o desenvolvimento do InteliWeb com a inserção do agente MAE e sua máquina de inferência fuzzy.

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In the first essay, "Determinants of Credit Expansion in Brazil", analyzes the determinants of credit using an extensive bank level panel dataset. Brazilian economy has experienced a major boost in leverage in the first decade of 2000 as a result of a set factors ranging from macroeconomic stability to the abundant liquidity in international financial markets before 2008 and a set of deliberate decisions taken by President Lula's to expand credit, boost consumption and gain political support from the lower social strata. As relevant conclusions to our investigation we verify that: credit expansion relied on the reduction of the monetary policy rate, international financial markets are an important source of funds, payroll-guaranteed credit and investment grade status affected positively credit supply. We were not able to confirm the importance of financial inclusion efforts. The importance of financial sector sanity indicators of credit conditions cannot be underestimated. These results raise questions over the sustainability of this expansion process and financial stability in the future. The second essay, “Public Credit, Monetary Policy and Financial Stability”, discusses the role of public credit. The supply of public credit in Brazil has successfully served to relaunch the economy after the Lehman-Brothers demise. It was later transformed into a driver for economic growth as well as a regulation device to force private banks to reduce interest rates. We argue that the use of public funds to finance economic growth has three important drawbacks: it generates inflation, induces higher loan rates and may induce financial instability. An additional effect is the prevention of market credit solutions. This study contributes to the understanding of the costs and benefits of credit as a fiscal policy tool. The third essay, “Bayesian Forecasting of Interest Rates: Do Priors Matter?”, discusses the choice of priors when forecasting short-term interest rates. Central Banks that commit to an Inflation Target monetary regime are bound to respond to inflation expectation spikes and product hiatus widening in a clear and transparent way by abiding to a Taylor rule. There are various reports of central banks being more responsive to inflationary than to deflationary shocks rendering the monetary policy response to be indeed non-linear. Besides that there is no guarantee that coefficients remain stable during time. Central Banks may switch to a dual target regime to consider deviations from inflation and the output gap. The estimation of a Taylor rule may therefore have to consider a non-linear model with time varying parameters. This paper uses Bayesian forecasting methods to predict short-term interest rates. We take two different approaches: from a theoretic perspective we focus on an augmented version of the Taylor rule and include the Real Exchange Rate, the Credit-to-GDP and the Net Public Debt-to-GDP ratios. We also take an ”atheoretic” approach based on the Expectations Theory of the Term Structure to model short-term interest. The selection of priors is particularly relevant for predictive accuracy yet, ideally, forecasting models should require as little a priori expert insight as possible. We present recent developments in prior selection, in particular we propose the use of hierarchical hyper-g priors for better forecasting in a framework that can be easily extended to other key macroeconomic indicators.

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The onset of the financial crisis in 2008 and the European sovereign crisis in 2010 renewed the interest of macroeconomists on the role played by credit in business cycle fluctuations. The purpose of the present work is to present empirical evidence on the monetary policy transmission mechanism in Brazil with a special eye on the role played by the credit channel, using different econometric techniques. It is comprised by three articles. The first one presents a review of the literature of financial frictions, with a focus on the overlaps between credit activity and the monetary policy. It highlights how the sharp disruptions in the financial markets spurred central banks in developed and emerging nations to deploy of a broad set of non conventional tools to overcome the damage on financial intermediation. A chapter is dedicated to the challenge face by the policymaking in emerging markets and Brazil in particular in the highly integrated global capital market. This second article investigates the implications of the credit channel of the monetary policy transmission mechanism in the case of Brazil, using a structural FAVAR (SFAVAR) approach. The term “structural” comes from the estimation strategy, which generates factors that have a clear economic interpretation. The results show that unexpected shocks in the proxies for the external finance premium and the credit volume produce large and persistent fluctuations in inflation and economic activity – accounting for more than 30% of the error forecast variance of the latter in a three-year horizon. Counterfactual simulations demonstrate that the credit channel amplified the economic contraction in Brazil during the acute phase of the global financial crisis in the last quarter of 2008, thus gave an important impulse to the recovery period that followed. In the third articles, I make use of Bayesian estimation of a classical neo-Keynesian DSGE model, incorporating the financial accelerator channel developed by Bernanke, Gertler and Gilchrist (1999). The results present evidences in line to those already seen in the previous article: disturbances on the external finance premium – represented here by credit spreads – trigger significant responses on the aggregate demand and inflation and monetary policy shocks are amplified by the financial accelerator mechanism. Keywords: Macroeconomics, Monetary Policy, Credit Channel, Financial Accelerator, FAVAR, DSGE, Bayesian Econometrics

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Esta pesquisa procura estimar o efeito eleitoral de políticas de transferência de renda condicionada estaduais, operadas em conjunto com o Bolsa Família. A pesquisa analisa resultados eleitorais, no nível municipal, das eleições de 2012 e 2014 e utiliza técnicas de matching com o objetivo de reduzir limitações de inferência causal passíveis de ocorrência em estudos observacionais. Os resultados demonstram indicativos de associação entre políticas de transferência de renda estaduais e o desempenho eleitoral do incumbente estadual, bem como com o desempenho de seus aliados no nível municipal. Estes resultados sugerem que políticas de transferência de renda podem gerar efeitos eleitorais não apenas no nível federal, mas também em outras esferas de governo.

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Este trabalho tem por objetivo analisar o efeito de se eleger um candidato da oposição em eleições municipais sobre a apresentação e aprovação de projetos do prefeito então eleito na câmara de vereadores, no ano subsequente. Tal questão diz respeito à vantagem, para os munícipes, de optar pela alternância de poder em detrimento da reeleição, bem como à relação entre o novo representante do executivo e os vereadores. Dialoga-se, assim, com uma literatura político-eleitoral pródiga na análise dos fatores que favorecem a reeleição, mas que pouco se debruçou sobre as consequências futuras da alternância de poder. Igualmente, contribui-se com um embasamento econométrico para as discussões fomentadas a nível teórico a respeito das relações entre os poderes no município. A metodologia empregada se baseia na técnica de regressões descontínuas ou RDD para tratamento quase-experimental dos dados coletados no TSE e no Censo Legislativo de 2005. A partir da análise dos dados, e com significância moderada, argumenta-se que quando o prefeito eleito é da oposição ele tende a apresentar menos projetos à câmara em seu primeiro ano de mandato, mas recebe acolhida proporcionalmente mais favorável por parte dos vereadores.

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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.

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Modelos para detecção de fraude são utilizados para identificar se uma transação é legítima ou fraudulenta com base em informações cadastrais e transacionais. A técnica proposta no estudo apresentado, nesta dissertação, consiste na de Redes Bayesianas (RB); seus resultados foram comparados à técnica de Regressão Logística (RL), amplamente utilizada pelo mercado. As Redes Bayesianas avaliadas foram os classificadores bayesianos, com a estrutura Naive Bayes. As estruturas das redes bayesianas foram obtidas a partir de dados reais, fornecidos por uma instituição financeira. A base de dados foi separada em amostras de desenvolvimento e validação por cross validation com dez partições. Naive Bayes foram os classificadores escolhidos devido à simplicidade e a sua eficiência. O desempenho do modelo foi avaliado levando-se em conta a matriz de confusão e a área abaixo da curva ROC. As análises dos modelos revelaram desempenho, levemente, superior da regressão logística quando comparado aos classificadores bayesianos. A regressão logística foi escolhida como modelo mais adequado por ter apresentado melhor desempenho na previsão das operações fraudulentas, em relação à matriz de confusão. Baseada na área abaixo da curva ROC, a regressão logística demonstrou maior habilidade em discriminar as operações que estão sendo classificadas corretamente, daquelas que não estão.

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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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A participação política das mulheres é tema recorrente nos estudos sobre a desigualdade de gênero em diversas esferas da sociedade. Com uma literatura ainda incipiente, o estudo sobre o efeito que a eleição de mulheres tem sobre o aumento da participação política feminina em eleições subsequentes ainda não tem vertentes com foco no caso brasileiro. O objetivo deste trabalho é, mediante estudo dos dados do Tribunal Superior Eleitoral (TSE), mensurar a influência que a eleição de mulheres para o cargo de prefeito tem sobre a filiação de novas mulheres aos partidos políticos em pleitos subsequentes. O quadro metodológico se desenvolve ao redor das regressões descontínuas (RDD na abreviação em inglês), cuja funcionalidade é testar descontinuidades estruturais que seriam causadas pela eleição de prefeitas. Dentre os resultados, encontramos relações causais dúbias e a ausência de robustez nas análises estatísticas não nos permite tirar conclusões que corroborem a hipótese testada no trabalho.

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This Master Thesis consists of one theoretical article and one empirical article on the field of Microeconometrics. The first chapter\footnote{We also thank useful suggestions by Marinho Bertanha, Gabriel Cepaluni, Brigham Frandsen, Dalia Ghanem, Ricardo Masini, Marcela Mello, Áureo de Paula, Cristine Pinto, Edson Severnini and seminar participants at São Paulo School of Economics, the California Econometrics Conference 2015 and the 37\textsuperscript{th} Brazilian Meeting of Econometrics.}, called \emph{Synthetic Control Estimator: A Generalized Inference Procedure and Confidence Sets}, contributes to the literature about inference techniques of the Synthetic Control Method. This methodology was proposed to answer questions involving counterfactuals when only one treated unit and a few control units are observed. Although this method was applied in many empirical works, the formal theory behind its inference procedure is still an open question. In order to fulfill this lacuna, we make clear the sufficient hypotheses that guarantee the adequacy of Fisher's Exact Hypothesis Testing Procedure for panel data, allowing us to test any \emph{sharp null hypothesis} and, consequently, to propose a new way to estimate Confidence Sets for the Synthetic Control Estimator by inverting a test statistic, the first confidence set when we have access only to finite sample, aggregate level data whose cross-sectional dimension may be larger than its time dimension. Moreover, we analyze the size and the power of the proposed test with a Monte Carlo experiment and find that test statistics that use the synthetic control method outperforms test statistics commonly used in the evaluation literature. We also extend our framework for the cases when we observe more than one outcome of interest (simultaneous hypothesis testing) or more than one treated unit (pooled intervention effect) and when heteroskedasticity is present. The second chapter, called \emph{Free Economic Area of Manaus: An Impact Evaluation using the Synthetic Control Method}, is an empirical article. We apply the synthetic control method for Brazilian city-level data during the 20\textsuperscript{th} Century in order to evaluate the economic impact of the Free Economic Area of Manaus (FEAM). We find that this enterprise zone had positive significant effects on Real GDP per capita and Services Total Production per capita, but it also had negative significant effects on Agriculture Total Production per capita. Our results suggest that this subsidy policy achieve its goal of promoting regional economic growth, even though it may have provoked mis-allocation of resources among economic sectors.

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Esse artigo buscou examinar como o tipo de controlador afeta a relação remuneração e desempenho da diretoria nas empresas brasileiras no período de 2010 a 2013. Primeiramente, o controle no Brasil ainda é majoritariamente exercido por firmas familiares, e que o capital também é concentrado, sendo em média 65% do capital detido pelos 5 maiores acionistas. Quanto a análise econometrica os resultados indicaram que: As empresas de controle familiar e governamental remuneram seus gestores com um valor menor em relação os outros tipos de controle; Não foi possível fazer inferência acerca da influência do controlador nas empresas institucionais; As empresas sem controlador remuneram o seu gestor com um valor maior de remuneração. Por fim, quanto ao desempenho, em nenhuma das equações o ROA foi significativo, demonstrando fracos mecanismos de remuneração ou capacidade do gestor em determinar sua compensação

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Esta animação apresenta os conceitos de técnicas dedutivas a partir de um exemplo da derivação de uma conclusão lógica a partir de um conjunto de premissas. Alguns passos são exemplificados para se chegar ao objetivo. Dentre esses estão a aplicação da regra de Simplificação, da regra de Modus Tollens, da regra de Modus Penens e da regra de adição. Alguns conceitos também devem já ser entendidos como o a da dedução, da conclusão e do uso de axiomas. Aplicando todas essas regras em conjunto em determinadas etapas da resolução do problema encontra-se a solução por dedução a partir de premissas. Este material é indicado a alunos dos cursos de graduação em que se depararem com disciplinas que contém algum tipo de lógica matemática ou que necessitam da aplicação destas regras.