Theoretical and empirical essays on microeconometrics

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.

Análise do comportamento das expectativas de inflação no Brasil sob uma regra de aprendizado

Os estudos sobre as expectativas de inflação no Brasil rejeitam a hipótese de racionalidade. Essa rejeição se dá por meio de testes estatísticos que identificam a existência de um viés sistemático quando comparamos a expectativa de inflação e a inflação realizada. Atualizamos alguns destes testes com o tamanho de amostra disponível atualmente. No presente trabalho, realizamos um experimento de Monte Carlo que simula o comportamento da inflação e da sua expectativa em um modelo DSGE. Esse modelo inclui uma regra monetária sujeita a choques transitórios e permanentes (que representam uma mudança de regime). A partir das séries simuladas com esses modelos, realizamos testes estatísticos para verificar se os resultados são semelhantes aos observados na prática. O exercício de simulação realizado não foi capaz de gerar séries com essas mesmas características, não trazendo evidência que esse mecanismo de aprendizado possa explicar o viés encontrado nas expectativas de inflação.

Convergence analysis of sampling-based decomposition methods for risk-averse multistage stochastic convex programs

We consider a class of sampling-based decomposition methods to solve risk-averse multistage stochastic convex programs. We prove a formula for the computation of the cuts necessary to build the outer linearizations of the recourse functions. This formula can be used to obtain an efficient implementation of Stochastic Dual Dynamic Programming applied to convex nonlinear problems. We prove the almost sure convergence of these decomposition methods when the relatively complete recourse assumption holds. We also prove the almost sure convergence of these algorithms when applied to risk-averse multistage stochastic linear programs that do not satisfy the relatively complete recourse assumption. The analysis is first done assuming the underlying stochastic process is interstage independent and discrete, with a finite set of possible realizations at each stage. We then indicate two ways of extending the methods and convergence analysis to the case when the process is interstage dependent.

The equity premium puzzle: um estudo de viés de seleção dos ativos

As empresas de capital aberto, listadas em bolsa de valores, são naturalmente aquelas que vieram apresentando retornos superiores perante às demais empresas do seu setor. Assim, será que o viés de seleção desses ativos in uencia sigini cativamente no resultado do Equity Premium Puzzle, primordialmente lançado por Mehra and Prescott (1985)? É essa pergunta que este trabalho investiga e conclui que, sim, de fato pode haver uma in uência desse viés em explicar o Puzzle . Para isso, iremos gerar uma economia cujos ativos, por hipótese, sejam preci cados de acordo com o fator estocástico de desconto (SDF) baseado em consumo, ou seja, os modelos conhecidos como CCAPM (Consumption Capital Asset Pricing Model). Assim, essa economia será gerada via simulação de Monte Carlo, de forma que iremos construir um índice benchmark dessa economia, nos quais participariam apenas os ativos que foram historicamente mais rentáveis. Adota-se tal metodologia em paralelo à forma como os reais benchmarks são construidos (S&P 500, Nasdaq, Ibovespa), em que neles participam, basicamente, as empresas de capital aberta mais negociadas em Bolsa de Valores, que são, comumente, as empresas historicamente mais rentáveis da economia. Em sequência, iremos realizar a estimação via GMM (Generalized Method of Moments) de um dos parâmetros de interesse de uma economia CCAPM: o coe ciente de aversão relativa ao risco (CRRA). Finalmente, os resultados obtidos são comparados e analisados quanto ao viés de estimação.

Aplicações de instrumentação virtual em metrologia e qualidade

Com a evolução constante da tecnologia, também a ciência da medição, ou Metrologia, necessita de processos de medição mais exatos e fiáveis, por vezes automatizados, de modo a ser possível fornecer informações mais corretas sobre uma determinada grandeza física. Entre estas informações destaca-se a incerteza de medição, que permite ao utilizador ter uma estimativa sobre qual o valor final da grandeza física medida, que com processos de medição mais complexos, tornam a sua obtenção mais difícil, sendo necessário, por vezes, a utilização de métodos computacionais. Tendo isto em conta, com esta dissertação pretende-se abordar o problema da automatização de processos de medição, bem como da obtenção de incertezas de medição que reflitam a natureza da grandeza física medida através de métodos computacionais. De modo a automatizar um processo de medição, mais concretamente da calibração de manómetros, utilizou-se o LabView para criar um instrumento virtual que permitisse ao utilizador, de forma simples e intuitiva, realizar o procedimento de calibração. Também se realizou outro instrumento virtual, de modo a permitir a obtenção simultânea de dados provenientes de dois equipamentos diferentes. Relativamente às incertezas de medição, utilizou-se o Método de Monte Carlo, implementado em MATLAB e Excel, de modo a obter o valor destas para a calibração de manómetros, de uma câmara geradora de humidade relativa e de um higrómetro de ponto de orvalho, sendo que os dois últimos possuem um modelo matemático complexo, sendo a análise analítica mais complexa e morosa. Tendo em conta os resultados obtidos, é possível afirmar que a criação de instrumentação virtual permite a adaptação, de uma forma simples, de vários processos de medição, tornando-os mais eficientes para além de reduzirem o erro do operador. Por outro lado, também é possível observar que a utilização de métodos computacionais, neste caso o Método de Monte Carlo, para estudo de incertezas de medição é uma mais valia, comparativamente ao GUM, permitindo umaa análise rápida e fiável de modelos matemáticos complexos.

Análise de agrupamentos dos dados de DFA oriundos de perfis elétricos de indução de poços de petróleo

The main objective of this study is to apply recently developed methods of physical-statistic to time series analysis, particularly in electrical induction s profiles of oil wells data, to study the petrophysical similarity of those wells in a spatial distribution. For this, we used the DFA method in order to know if we can or not use this technique to characterize spatially the fields. After obtain the DFA values for all wells, we applied clustering analysis. To do these tests we used the non-hierarchical method called K-means. Usually based on the Euclidean distance, the K-means consists in dividing the elements of a data matrix N in k groups, so that the similarities among elements belonging to different groups are the smallest possible. In order to test if a dataset generated by the K-means method or randomly generated datasets form spatial patterns, we created the parameter Ω (index of neighborhood). High values of Ω reveals more aggregated data and low values of Ω show scattered data or data without spatial correlation. Thus we concluded that data from the DFA of 54 wells are grouped and can be used to characterize spatial fields. Applying contour level technique we confirm the results obtained by the K-means, confirming that DFA is effective to perform spatial analysis

Análise de DFA e de agrupamento do perfil de densidade de poços de petróleo

In recent years, the DFA introduced by Peng, was established as an important tool capable of detecting long-range autocorrelation in time series with non-stationary. This technique has been successfully applied to various areas such as: Econophysics, Biophysics, Medicine, Physics and Climatology. In this study, we used the DFA technique to obtain the Hurst exponent (H) of the profile of electric density profile (RHOB) of 53 wells resulting from the Field School of Namorados. In this work we want to know if we can or not use H to spatially characterize the spatial data field. Two cases arise: In the first a set of H reflects the local geology, with wells that are geographically closer showing similar H, and then one can use H in geostatistical procedures. In the second case each well has its proper H and the information of the well are uncorrelated, the profiles show only random fluctuations in H that do not show any spatial structure. Cluster analysis is a method widely used in carrying out statistical analysis. In this work we use the non-hierarchy method of k-means. In order to verify whether a set of data generated by the k-means method shows spatial patterns, we create the parameter Ω (index of neighborhood). High Ω shows more aggregated data, low Ω indicates dispersed or data without spatial correlation. With help of this index and the method of Monte Carlo. Using Ω index we verify that random cluster data shows a distribution of Ω that is lower than actual cluster Ω. Thus we conclude that the data of H obtained in 53 wells are grouped and can be used to characterize space patterns. The analysis of curves level confirmed the results of the k-means

Propagação de danos em sistemas cooperativos: propriedades termodinâmicas

High-precision calculations of the correlation functions and order parameters were performed in order to investigate the critical properties of several two-dimensional ferro- magnetic systems: (i) the q-state Potts model; (ii) the Ashkin-Teller isotropic model; (iii) the spin-1 Ising model. We deduced exact relations connecting specific damages (the difference between two microscopic configurations of a model) and the above mentioned thermodynamic quanti- ties which permit its numerical calculation, by computer simulation and using any ergodic dynamics. The results obtained (critical temperature and exponents) reproduced all the known values, with an agreement up to several significant figures; of particular relevance were the estimates along the Baxter critical line (Ashkin-Teller model) where the exponents have a continuous variation. We also showed that this approach is less sensitive to the finite-size effects than the standard Monte-Carlo method. This analysis shows that the present approach produces equal or more accurate results, as compared to the usual Monte Carlo simulation, and can be useful to investigate these models in circumstances for which their behavior is not yet fully understood

O Modelo de Ising inomogêneo: uma interrupção contínua entre as redes quadrada e triangular.

The ferromagnetic and antiferromagnetic Ising model on a two dimensional inhomogeneous lattice characterized by two exchange constants (J1 and J2) is investigated. The lattice allows, in a continuous manner, the interpolation between the uniforme square (J2 = 0) and triangular (J2 = J1) lattices. By performing Monte Carlo simulation using the sequential Metropolis algorithm, we calculate the magnetization and the magnetic susceptibility on lattices of differents sizes. Applying the finite size scaling method through a data colappse, we obtained the critical temperatures as well as the critical exponents of the model for several values of the parameter α = J2 J1 in the [0, 1] range. The ferromagnetic case shows a linear increasing behavior of the critical temperature Tc for increasing values of α. Inwhich concerns the antiferromagnetic system, we observe a linear (decreasing) behavior of Tc, only for small values of α; in the range [0.6, 1], where frustrations effects are more pronunciated, the critical temperature Tc decays more quickly, possibly in a non-linear way, to the limiting value Tc = 0, cor-responding to the homogeneous fully frustrated antiferromagnetic triangular case.

Dinâmica de tempos curtos aplicado ao modelo de ising diluído por sítio em duas dimensões

Existem vários métodos de simulação para calcular as propriedades críticas de sistemas; neste trabalho utilizamos a dinâmica de tempos curtos, com o intuito de testar a eficiência desta técnica aplicando-a ao modelo de Ising com diluição de sítios. A Dinâmica de tempos curtos em combinação com o método de Monte Carlos verificou que mesmo longe do equilíbrio termodinâmico o sistema já se mostra insensível aos detalhes microscópicos das interações locais e portanto, o seu comportamento universal pode ser estudado ainda no regime de não-equilíbrio, evitando-se o problema do alentecimento crítico ( critical slowing down ) a que sistema em equilíbrio fica submetido quando está na temperatura crítica. O trabalho de Huse e Janssen mostrou um comportamento universal e uma lei de escala nos sistemas críticos fora do equilíbrio e identificou a existência de um novo expoente crítico dinâmico θ, associado ao comportamento anômalo da magnetização. Fazemos uima breve revisão das transições de fase e fenômeno críticos. Descrevemos o modelo de Ising, a técnica de Monte Carlo e por final, a dinâmica de tempos curtos. Aplicamos a dinâmica de tempos curtos para o modelo de Insing ferromagnéticos em uma rede quadrada com diluição de sítios. Calculamos o expoente dinâmicos θ e z, onde verificamos que existe quebra de classe de universilidade com relação às diferentes concentrações de sítios (p=0.70,0.75,0.80,0.85,0.90,0.95,1.00). calculamos também os expoentes estáticos β e v, onde encontramos pequenas variações com a desordem. Finalmente, apresentamos nossas conclusões e possíveis extensões deste trabalho

Propagação de danos: importância da atualização dinâmica, efeitos da diluição e propriedades termodinâmicas

Neste trabalho investigamos aspectos da propagação de danos em sistemas cooperativos, descritos por modelos de variáveis discretas (spins), mutuamente interagentes, distribuídas nos sítios de uma rede regular. Os seguintes casos foram examinados: (i) A influência do tipo de atualização (paralela ou sequencial) das configurações microscópicas, durante o processo de simulação computacional de Monte Carlo, no modelo de Ising em uma rede triangular. Observamos que a atualização sequencial produz uma transição de fase dinâmica (Caótica- Congelada) a uma temperatura TD ≈TC (Temperatura de Curie), para acoplamentos ferromagnéticos (TC=3.6409J/Kb) e antiferromagnéticos (TC=0). A atualização paralela, que neste caso é incapaz de diferenciar os dois tipos de acoplamentos, leva a uma transição em TD ≠TC; (ii) Um estudo do modelo de Ising na rede quadrada, com diluição temperada de sítios, mostrou que a técnica de propagação de danos é um eficiente método para o cálculo da fronteira crítica e da dimensão fractal do aglomerado percolante, já que os resultados obtidos (apesar de um esforço computacional relativamente modesto), são comparáveis àqueles resultantes da aplicação de outros métodos analíticos e/ou computacionais de alto empenho; (iii) Finalmente, apresentamos resultados analíticos que mostram como certas combinações especiais de danos podem ser utilizadas para o cálculo de grandezas termodinâmicas (parâmetros de ordem, funções de correlação e susceptibilidades) do modelo Nα x Nβ, o qual contém como casos particulares alguns dos modelos mais estudados em Mecânica Estatística (Ising, Potts, Ashkin Teller e Cúbico)

Estudos de modelos Estocásticos: processo de contato, séries aleatórias e processos difusivos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior

Rotação diferencial em estrelas do tipo solar

Stellar differential rotation is an important key to understand hydromagnetic stellar dynamos, instabilities, and transport processes in stellar interiors as well as for a better treatment of tides in close binary and star-planet systems. The space-borne high-precision photometry with MOST, CoRoT, and Kepler has provided large and homogeneous datasets. This allows, for the first time, the study of differential rotation statistically robust samples covering almost all stages of stellar evolution. In this sense, we introduce a method to measure a lower limit to the amplitude of surface differential rotation from high-precision evenly sampled photometric time series such as those obtained by space-borne telescopes. It is designed for application to main-sequence late-type stars whose optical flux modulation is dominated by starspots. An autocorrelation of the time series is used to select stars that allow an accurate determination of spot rotation periods. A simple two-spot model is applied together with a Bayesian Information Criterion to preliminarily select intervals of the time series showing evidence of differential rotation with starspots of almost constant area. Finally, the significance of the differential rotation detection and a measurement of its amplitude and uncertainty are obtained by an a posteriori Bayesian analysis based on a Monte Carlo Markov Chain (hereafter MCMC) approach. We apply our method to the Sun and eight other stars for which previous spot modelling has been performed to compare our results with previous ones. The selected stars are of spectral type F, G and K. Among the main results of this work, We find that autocorrelation is a simple method for selecting stars with a coherent rotational signal that is a prerequisite to a successful measurement of differential rotation through spot modelling. For a proper MCMC analysis, it is necessary to take into account the strong correlations among different parameters that exists in spot modelling. For the planethosting star Kepler-30, we derive a lower limit to the relative amplitude of the differential rotation. We confirm that the Sun as a star in the optical passband is not suitable for a measurement of the differential rotation owing to the rapid evolution of its photospheric active regions. In general, our method performs well in comparison with more sophisticated procedures used until now in the study of stellar differential rotation

Modelos de sobrevivência com fração de cura e omissão nas covariáveis

In this work we study the survival cure rate model proposed by Yakovlev (1993) that are considered in a competing risk setting. Covariates are introduced for modeling the cure rate and we allow some covariates to have missing values. We consider only the cases by which the missing covariates are categorical and implement the EM algorithm via the method of weights for maximum likelihood estimation. We present a Monte Carlo simulation experiment to compare the properties of the estimators based on this method with those estimators under the complete case scenario. We also evaluate, in this experiment, the impact in the parameter estimates when we increase the proportion of immune and censored individuals among the not immune one. We demonstrate the proposed methodology with a real data set involving the time until the graduation for the undergraduate course of Statistics of the Universidade Federal do Rio Grande do Norte

DFA e análise de agrupamento aplicadas a perfis de porosidade neutrônico em poços de petróleo

Peng was the first to work with the Technical DFA (Detrended Fluctuation Analysis), a tool capable of detecting auto-long-range correlation in time series with non-stationary. In this study, the technique of DFA is used to obtain the Hurst exponent (H) profile of the electric neutron porosity of the 52 oil wells in Namorado Field, located in the Campos Basin -Brazil. The purpose is to know if the Hurst exponent can be used to characterize spatial distribution of wells. Thus, we verify that the wells that have close values of H are spatially close together. In this work we used the method of hierarchical clustering and non-hierarchical clustering method (the k-mean method). Then compare the two methods to see which of the two provides the best result. From this, was the parameter � (index neighborhood) which checks whether a data set generated by the k- average method, or at random, so in fact spatial patterns. High values of � indicate that the data are aggregated, while low values of � indicate that the data are scattered (no spatial correlation). Using the Monte Carlo method showed that combined data show a random distribution of � below the empirical value. So the empirical evidence of H obtained from 52 wells are grouped geographically. By passing the data of standard curves with the results obtained by the k-mean, confirming that it is effective to correlate well in spatial distribution