O prêmio de inflação e a incerteza dos agentes econômicos

O prêmio de inflação é calculado pela diferença entre a inflação implícita (diferença entre a taxa de juro nominal e a taxa de juro real encontrada nos títulos públicos) e a projeção de inflação dos agentes econômicos. A mediana do prêmio de inflação no Brasil varia entre 0.2% e 0.5% ao ano. O presente artigo encontra evidência empírica de que um aumento na incerteza dos agentes sobre a expectativa de inflação impacta positivamente o prêmio de inflação. O grau de incerteza dos agentes é medido neste trabalho pelo desvio padrão das projeções de inflação no relatório Focus do Banco Central. O primeiro modelo VAR foi testado com o desvio padrão e os prêmios de inflação para os horizontes de 3, 6, 9, 12, 24 e 36 meses, e apresentou resposta estatisticamente significativa positiva a um impulso no desvio padrão para todos os prêmios exceto os de horizontes de 3 e 6 meses. As respostas ao impulso são semelhantes para os diferentes horizontes. Um segundo modelo VAR foi testado com o desvio padrão, o prêmio de inflação com horizonte de 12 meses, a inclinação entre os prêmios de horizonte de 6 e 24 meses e uma borboleta entre os prêmios de horizonte de 3, 12 e 36 meses para verificar se a incerteza impacta também a forma da curva de prêmio de inflação. Esse não apresentou resposta estatisticamente significativa a um impulso no desvio padrão. Concluiu-se que a incerteza dos agentes impacta a curva de prêmio de inflação em nível, porém sem efeitos significativos no formato da curva.

O diferencial entre as curvas de juros doméstica e externa em reais é uma evidência para o argumento de "incerteza jurisdicional"?

O trabalho faz uma análise sobre as taxas de juros brasileiras, além das principais características da curva soberana de juros nominais, dando ênfase aos títulos pré-fixados emitidos pelo governo em moeda local, no mercado doméstico e externo, onde notamos a ocorrência de um fenômeno bastante peculiar, que é o diferencial de rendimento e de maturidade existentes entre os dois mercados. Arida, Bacha e Lara-Resende (2004) conjecturam sobre a existência de um risco inerente ao país, chamado por eles de “incerteza jurisdicional”, relacionado às instituições brasileiras, e que estaria por trás das altas taxas de juros e da inexistência de um mercado de crédito doméstico de longo prazo. É feito um diagnóstico mais detalhado sobre as possíveis causas do fenômeno de maior maturidade e menor rendimento dos títulos emitidos no mercado externo em relação aos títulos do mercado interno, notando-se que ambos os fenômenos – dos altos juros brasileiros e da inexistência de um mercado juros de longo prazo – estão diretamente relacionados. As conclusões sobre as possíveis causas para o diferencial de rendimento entre os títulos locais e externos emitidos em Reais dizem respeito tanto aos fatores quantitativos, relacionados aos custos de investimento no Brasil e ao risco de conversibilidade, que contribuem em parte para aumentar as taxas exigidas para os títulos locais, bem como aos fatores qualitativos, como piores instituições no Brasil em relação às instituições externas. A diferença de maturidade entre os títulos também advém de questões institucionais, o que reafirma de certo modo a teoria de “incerteza jurisdicional” para explicar este fenômeno.

Estudo da estimativa da incerteza de medição para determinação do BS&W e da vazão aplicado no laboratório de avaliação de medição do petróleo

The considered work presents the procedure for evaluation of the uncertainty related to the calibration of flow measurers and to BS&W. It is about a new method of measurement purposed by the conceptual project of the laboratory LAMP, at Universidade Federal do Rio Grande do Norte, that intends to determine the conventional true value of the BS&W from the total height of the liquid column in the auditor tank, hydrostatic pressure exerted by the liquid column, local gravity, specific mass of the water and the specific mass of the oil, and, to determine the flow, from total height of liquid column and transfer time. The calibration uses a automatized system of monitoration and data acquisition of some necessary largnesses to determine of flow and BS&W, allowing a better trustworthiness of through measurements

Relação entre modelos de programação não-linear com incerteza no conjunto de restrições

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Risco, incerteza e as possibilidades de ação na saúde ambiental

O conceito de risco vem tendo uso crescente no entendimento das relações entre saúde e ambiente. Uma revisão recente do seu emprego¹ mostrou que o risco é próprio da condição humana e que a exclusão da incerteza promove a manutenção do status quo. O problema que se coloca é como propor ações de melhoria na saúde ambiental sob os pressupostos da dúvida e da incerteza que caracterizam a condição de risco. Como proposta de solução, a obra de H. Arendt² prestou-se ao exame dos significados e das implicações da incerteza no campo do pensamento e no campo da ação. Os resultados mostram que o risco se insere na lacuna construída entre o passado e o futuro. Quando esta lacuna passa a ser entendida como espaço de possibilidades, a incerteza, produzida no campo do pensamento fomenta a liberdade e a participação no campo da ação. A valorização da subjetividade e o exercício do juízo promovem a configuração de novos contextos e de novas possibilidades de ação, tanto em relação à natureza como em relação aos homens. Este conhecimento novo se insere na lacuna entre passado e futuro e realimenta o processo. Conclui-se que as ações de promoção da saúde devem estar aptas a aceitar resultados não necessariamente idealizados. Na ação livre não existem certezas e a sua relevância não está nos fins que se possa estabelecer, mas no processo do seu exercício.

Análise da incerteza na representação de classes de cobertura do solo urbano resultantes da aplicação de uma rede neural artificial

The great diversity of materials that characterizes the urban environment determines a structure of mixed classes in a classification of multiespectral images. In that sense, it is important to define an appropriate classification system using a non parametric classifier, that allows incorporating non spectral (such as texture) data to the process. They also allow analyzing the uncertainty associated to each class from the output alues of the network calculated in relation to each class. Considering these properties, an experiment was carried out. This experiment consisted in the application of an Artificial Neural Network aiming at the classification of the urban land cover of Presidente Prudente and the analysis of the uncertainty in the representation of the mapped thematic classes. The results showed that it is possible to discriminate the variations in the urban land cover through the application of an Artificial Neural Network. It was also possible to visualize the spatial variation of the uncertainty in the attribution of classes of urban land cover from the generated representations. The class characterized by a defined pattern as intermediary related to the impermeability of the urban soil presented larger ambiguity degree and, therefore, larger mixture.

Análise da incerteza na representação de classes temáticas resultantes da aplicação de uma rede neural artificial

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Incerteza espacial da emissão de 'CO IND.2' do solo em dois sistemas de manejo da palhada da cana-de-açúcar

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Método de Lowry: validação e estimativa do cálculo da incerteza

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

A prática em questão: demandas da incerteza e da complexidade para a atuação na Educação Física escolar e para a formação profissional

Pós-graduação em Educação - IBRC

Validação do método analítico de determinação do pH de águas e estimativa da incerteza da medição

Pós-graduação em Química - IQ

Modelagem da incerteza da distribuição espacial de fósforo e potássio do solo sob a cultura canavieira

Pós-graduação em Agronomia (Ciência do Solo) - FCAV