908 resultados para Equilíbrio econômicos - Modelos econométricos


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La investigación presentada parte de la definición del derecho a una vivienda digna y cómo este se configura como un derecho social fundamental a lo largo del discurso de los derechos humanos. Posteriormente se aborda la problemática del desplazamiento forzado en Colombia como consecuencia directa de la violencia, estableciendo sus orígenes, su dinámica espacial en el país y sus consecuencias. Se pone en evidencia la masiva movilización de la población rural afectada a las áreas urbanas, identificando las principales necesidades que afrontan por causa del desarraigo al que se ven sometidos. Entre las principales necesidades identificadas está la necesidad de una vivienda digna. Consecutivamente se hace un repaso de las medidas que el Estado colombiano ha desarrollado para suplir esta necesidad, analizando el marco legal diseñado y, en particular, la respuesta dada para cumplir con las directrices impartidas por la Corte Constitucional en la Sentencia T-025 de 2004. Este repaso hace énfasis en el modelo implementado por medio del subsidio a la demanda, mostrando sus falencias. Posteriormente se analiza el nuevo modelo desarrollado por el gobierno nacional, basado en el subsidio mixto de oferta y demanda. Finalmente, el trabajo propone recomendaciones que pueden complementar el modelo actual, mediante la conformación de un triángulo de cooperación entre el Estado, el Sector Privado y la población desplazada. Se enuncian algunas propuestas tendientes a fortalecer el modelo actual del gobierno nacional en temas como el suelo, la financiación, las formas de construcción y el acceso a servicios básicos.

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El presente trabajo de grado busca definir cuál es el mejor método para determinar el valor en riesgo del contrato de futuro de energía eléctrica que se transa en Colombia, para cumplir con este objetivo se toma como referencia el marco histórico del VaR y de los futuros seguido de las características de la fijación de precios, la estructura del contrato, que políticas y métodos hay para cubrirse del riesgo y como se realiza en otros países, realizando algunos cálculos de los modelos más tradicionales del Var para luego incorporarlo al marco colombiano y al ente supervisor en este caso la Superintendencia Financiera de Colombia.. Además de revisar las diferentes teorías de internacionalización económicas, de proceso y redes aplicadas al sector energético en Colombia., evaluando su proceso, alcance y posibles mercados futuros.

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Resumen: Este trabajo estudia los resultados en matemáticas y lenguaje de 32000 estudiantes en la prueba saber 11 del 2008, de la ciudad de Bogotá. Este análisis reconoce que los individuos se encuentran contenidos en barrios y colegios, pero no todos los individuos del mismo barrio asisten a la misma escuela y viceversa. Con el fin de modelar esta estructura de datos se utilizan varios modelos econométricos, incluyendo una regresión jerárquica multinivel de efectos cruzados. Nuestro objetivo central es identificar en qué medida y que condiciones del barrio y del colegio se correlacionan con los resultados educacionales de la población objetivo y cuáles características de los barrios y de los colegios están más asociadas al resultado en las pruebas. Usamos datos de la prueba saber 11, del censo de colegios c600, del censo poblacional del 2005 y de la policía metropolitana de Bogotá. Nuestras estimaciones muestran que tanto el barrio como el colegio están correlacionados con los resultados en las pruebas; pero el efecto del colegio parece ser mucho más fuerte que el del barrio. Las características del colegio que están más asociadas con el resultado en las pruebas son la educación de los profesores, la jornada, el valor de la pensión, y el contexto socio económico del colegio. Las características de los barrios más asociadas con el resultado en las pruebas son, la presencia de universitarios en la UPZ, un clúster de altos niveles de educación y nivel de crimen en el barrio que se correlaciona negativamente. Los resultados anteriores fueron hallados teniendo en cuenta controles familiares y personales.

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In order to present an estimation of the Internal Rate of Return (IRR) to higher education in Colombia we take advantage of the methodological approach provided by Heckman, Lochner and Todd (2005). Trying to overcome the criticism that surrounds interpretations of the education coefficient of Mincer equations as being the rate of return to investments in education we develop a more structured approach of estimation, which controls for selection bias, includes more accurate measures of labor income and the role of education costs and income taxes. Our results implied a lower rate of return than the ones found in the Colombian literature and show that the Internal Rate of Return for higher education in Colombia lies somewhere between 0.074 and 0.128. The results vary according to the year analyzed and individual’s gender. This last result reinforces considerations regarding gender discrimination in the Colombian labor market.

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El artículo busca entender la manera en que el cambio en la conceptualización del examen del ICFES, a partir del 2000, afectó la importancia de la escuela en la predicción del logro del estudiante. El artículo muestra que la importancia bruta de la escuela, que entre 1997 y 1999 se situaba en niveles similares (entre el 27% y el 37%), se reduce considerablemente con el nuevo examen, ubicándose entre el 10% y el 27% para el 2000. Así, el poder discriminatorio a nivel de los colegios del nuevo examen, se reduce significativamente en las pruebas del núcleo común. Ello es igualmente cierto cuando se aborda la importancia neta del colegio, la cual oscilaba entre el 13% y el 20% en 1999 mientras que en el año 2000 el intervalo en que se movía iba del 6% al 11%.

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Esta dissertação analisa a influência de um conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos. Com efeito, contrário a estudo anterior publicado pelo IMF Working Paper Series, os resultados apontam para a significância estatística conjunta das variáveis políticas empregadas, ainda que controladas por indicadores econômicos largamente utilizados na literatura correspondente. O sucesso dos resultados baseia-se na utilização de novas variáveis visando captar o nível de desenvolvimento das instituições políticas, somada à ampla base de dados anualizados em painel envolvendo 79 países no período entre 1997 e 2003. Ademais, além da evidência do uso conjunto de variáveis políticas na determinação dos ratings soberanos, o tratamento econométrico dos dados em painel detectou a existência de heterogeneidade não-observada dos países da amostra, sendo esta correlacionada com as variáveis explicativas do modelo.

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O presente trabalho estima por máxima verossimilhança um modelo de ciclos reais para as economias brasileira americana. Os parâmetros são estimados partir de um VAR na forma estrutural obtido de um modelo macroeconômico de horizonte infinito com agente representativo choque tecnológico. Como algumas variáveis necessárias para estimação do modelo não são observadas emprega-se, na rotina computacional escrita em Matlab, método de Filtro de Kalman. Desta forma, enfoque adotado apresenta-se como opção metodologia de calibração, bem como metodologia de modelos VAR com imputação ad hoc de condições de identificação. Para estimação do modelo construiu-se uma base de dados de tributação para o Brasil, desagregando em impostos sobre absorção, sobre rendimento do fator capital sobre fator trabalho para período 1949-1995. Também empreende-se ao longo da dissertação, um detalhamento minucioso da técnica econométrica empregada dos procedimentos computacionais adotados.

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Vivemos um momento de grande crescimento da construção naval no mundo, que é impulsionado pelo crescimento do comércio entre as nações, em um mundo cada vez mais globalizado. O mesmo se repete no Brasil. O principal objetivo deste trabalho é propor uma metodologia para o cálculo objetivo do valor a ser garantido ao cliente da indústria naval, de modo a criar os incentivos econômicos corretos para os artífices da relação principal-agente. Inicialmente descreverei a Tecnologia da Construção Naval e os problemas econômicos que encontramos, passando a seguir a expor o Mercado Naval, estando aí incluídos o lado consumidor e os produtores de navios, sendo eles nacionais ou internacionais. Finalmente passaremos ao detalhamento da solução de seguro proposta, com a formalização do tipo de seguro, nível de cobertura e monitoramento. Para tal utilizaremos a metodologia de Vector-Autorregression combinada a uma simulação de Monte Carlo. Os resultados encontrados são checados e apontamos os caminhos para aperfeiçoar a metodologia e possíveis usos alternativos para ela.

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As décadas mais recentes têm marcado a supremacia dos regimes econômicos que privilegiam as responsabilidades fiscal e monetária. De forma ainda mais destacada, o sistema de metas de inflação vem ganhando espaço, com a adesão de um número crescente de países. No Brasil, sua introdução em 1999 colocou a política monetária em grande evidência, alimentando um prolongado debate acerca dos méritos e desvantagens da priorização absoluta da estabilização monetária. Este trabalho parte de um resumo histórico das práticas de política monetária no Brasil republicano. A seguir, procura-se aferir a eficiência dessas políticas no período posterior à estabilização alcançada pelo Plano Real, com a descrição da ferramenta adotada, a Função Impulso-Resposta Generalizada. Os resultados obtidos com esse instrumento permitem concluir que a autoridade monetária tem sido bem sucedida na gestão do regime de metas de inflação.

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Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

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We prove the existence of a competitive equilibrium for exchange economies with a measure space of agents and for which the commodity space is ` p, 1 < p < +∞. A vector x = (xn) in ` p may be interpreted as a security which promises to deliver xn units of numeraire at state (or date) n. Under assumptions imposing uniform bounds on marginal rates of substitution, positive results on core-Walras equivalence were established in Rustichini–Yannelis [21] and Podczeck [20]. In this paper we prove that under similar assumptions on marginal rates of substitution, the set of competitive equilibria (and thus the core) is non-empty.

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In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise based upon data from a well known survey is also presented. Overall, theoretical and empirical results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

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Initial endogenous growth models emphasized the importance of external effects and increasing retums in explaining growth. Empirically, this hypothesis can be confumed if the coefficient of physical capital per hour is unity in the aggregate production function. Previous estimates using time series data rejected this hypothesis, although cross-country estimates did nol The problem lies with the techniques employed, which are unable to capture low-frequency movements of high-frequency data. Using cointegration, new time series evidence confum the theory and conform to cross-country evidence. The implied Solow residual, which takes into account externaI effects to aggregate capital, has its behavior analyzed. The hypothesis that it is explained by government expenditures on infrasttucture is confIrmed. This suggests a supply-side role for government affecting productivity.

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In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular it delivers a zero-limiting mean-squared error if the number of forecasts and the number of post-sample time periods is sufficiently large. We also develop a zero-mean test for the average bias. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of this new technique in finite samples. An empirical exercise, based upon data from well known surveys is also presented. Overall, these results show promise for the bias-corrected average forecast.