924 resultados para Estimação bayesiana


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Este trabalho tem por objetivo discutir detalhadamente o desenvolvimento de métodos de estimação de parâmetros de demanda e oferta em mercados de produtos diferenciados. As técnicas apresentadas consideram explicitamente a endogeneidade dos preços e podem ser aplicadas a diferentes tipos de indústrias. O sistema de demandas de mercado é derivado a partir de modelos de escolha discreta descrevendo o comportamento do consumidor. Esse sistema é então combinado com hipóteses sobre as funções custo e sobre o comportamento de determinação dos preços por parte das firmas para gerar preços e quantidades de equilíbrio. Os parâmetros a ser estimados são os que determinam os custos marginais das firmas e a distribuição dos gostos dos consumidores. Essa distribuição determina elasticidades e estas, combinadas com o custo marginal e com uma hipótese de equilíbrio de Nash na determinação de preços, determinam preços de equilíbrio. Essas elasticidades e parâmetros de custo desempenham um papel central em análises de questões descritivas e de mudanças no ambiente do mercado sob análise.

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O tamanho ótimo de uma empresa exerce papel importante na determinação da estrutura de mercado, nas decisões de planejamento de empresas, e em políticas de regulação e antitruste. Assim, um dos principais objetivos deste trabalho foi estimar o tamanho ótimo (ou EME) das empresas para 106 setores da indústria manufatureira brasileira, num contexto de informação limitada. Outro objetivo foi analisar a mudança do tamanho ótimo das empresas devido ao processo de abertura comercial brasileiro. Para isso foram empregados dois procedimentos em sequência: Máxima Entropia (GOLAN, JUDGE & PERLOFF, 1996) e Survivor Technique (STIGLER, 1958). Primeiramente aplicamos a Máxima Entropia, para estimar as distribuições de market shares em cada setor utilizando somente medidas de concentração. Os dados se referem aos anos de 1978, 1995 e 1997. O próximo procedimento consistiu na aplicação da survivor technique a estas distribuições para encontrarmos o tamanho ótimo da empresa nos períodos pré e pós abertura comercial. Os resultados indicam que o processo de abertura comercial contribuiu para uma elevação do tamanho ótimo das empresas em mais de 60% dos setores. Este aumento ocorreu principalmente em setores capital intensivo e que apresentavam elevadas taxas de participação de empresas estrangeiras. Esses resultados corroboram os argumentos da literatura de organização industrial e comércio internacional que afirmam que o elevado protecionismo estimulou a proliferação de empresas pequenas e ineficientes que operam com escalas reduzidas e pouco competitivas.

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O Brasil é o segundo produtor mundial de soja [Glycine max (L.) Merr.] e o sétimo de óleo vegetal. A produção brasileira desta oleaginosa alcançou 61 milhões de toneladas na safra 2007/08 e projeta-se, para 2020, produção de 105 milhões de toneladas. O consumo de biodiesel em 2008 representou um milhão de toneladas e a demanda por este biocombustível deverá atingir 3,1 milhões de toneladas em 2020. Para atender esta demanda haverá ampliação da área plantada principalmente na região Centro-Oeste, mas também exigirá esforços no aumento de produtividade. Visando melhor conhecimento das inferências das variáveis climáticas temperatura e radiação global sobre o desenvolvimento da soja e sua produtividade de grãos e óleo, foi proposto um modelo estocástico com distribuição normal truncada para os dados de temperatura máxima, mínima e média. Também foi incluído neste modelo distribuição triangular assimétrica para determinação da produtividade de óleo mais provável. Foram estipuladas oito datas de semeadura para a localidade de Piracicaba/SP onde está localizada a estação meteorológica da ESALQ/USP, fornecedora dos dados climáticos utilizados neste estudo. Conclui-se que: (i) ao longo das datas de semeadura houve redução do ciclo com o aumento da temperatura média; (ii) a redução do ciclo da cultura de soja interferiu nas produtividades de grãos e de óleo; (iii) a radiação global média nos trinta dias após a antese refletiram-se na partição de fotoassimilados e na produtividade de grãos e óleo; (iv) os modelos estocásticos podem ser utilizados para a previsão das produtividades de soja e óleo.

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Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.

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O trabalho estima um sistema de equações de demanda para os produtos do mercado de frios no Brasil, utilizando o modelo Almost Ideal Demand System (AIDS) em três estágios. O passo seguinte à estimação das equações de demanda é a avaliação das elasticidades própria e cruzada obtidas, verificando se estas são condizentes com as previsões da teoria econômica, o que permitiria a utilização destas para simular os efeitos de uma fusão entre as empresas Sadia e Perdigão no mercado de frios. Apenas os resultados dos estágios superior e intermediário – no qual são estimadas as elasticidades relativas aos diferentes tipos de frios, como presunto e salame – estão de acordo com o que seria previsto pela teoria. Já no estágio inferior, onde se estimam as elasticidades relativas às diferentes marcas para cada tipo de frio, isso não acontece. Uma provável causa dessa inconsistência nos resultados está relacionada ao problema de endogeneidade inerente à estimação de equações de demanda com dados agregados, uma vez que, para o estágio inferior, não foi possível obter variáveis instrumentais suficientemente correlacionadas com as variáveis endógenas. Dados os resultados insatisfatórios para o estágio inferior, a simulação de fusão não foi feita. O trabalho apenas discute as inevitáveis inconsistências que ocorreriam na simulação de fusão em decorrência do uso de resultados incoerentes do ponto de vista teórico.

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A presente tese engloba três artigos sobre diferencial de salários e estimação de demanda no Brasil. O primeiro artigo investiga o diferencial de salários entre os trabalhadores dos setores público e privado. A principal contribuição deste estudo é a estimação de um modelo de regressão com mudança endógena (endogenous switching regression model), que corrige o viés de seleção no processo de escolha setorial realizada pelos trabalhadores e permite a identificação de fatores determinantes na entrada do trabalhador no mercado de trabalho do setor público. O objetivo do segundo trabalho é calcular a elasticidade-preço e a elasticidade-despesa de 25 produtos alimentares das famílias residentes nas áreas rurais e urbanas do Brasil. Para tanto, foram estimados dois sistemas de equações de demanda por alimentos, um referente às famílias residentes nas áreas rurais do país e o outro sistema associado às famílias residentes nas áreas urbanas. O terceiro artigo busca testar a validade do modelo unitário para solteiros(as) e a validade do modelo de racionalidade coletiva de Browning e Chiappori (1998) para casais no Brasil. Para tanto, foi estimado um sistema de demanda do consumo brasileiro com base no modelo QUAIDS, que apresenta uma estrutura de preferências flexível o suficiente para permitir curvas de Engel quadráticas.

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Este trabalho estima a transmissão da variação cambial aos índices de preços brasileiros, utilizando a metodologia de vetores autorregressivos estruturais (SVAR) com vetores de correção de erros (VEC). O período estudado tem início na introdução do regime de metas para a inflação (junho de 1999) e se encerra em setembro de 2011. Os resultados reforçam a avaliação de que houve amadurecimento da política monetária nos últimos anos, concomitantemente a uma melhora do ambiente macroeconômico. Na comparação dos nossos resultados com estudos anteriores, encontramos significativa redução do pass-through da taxa de câmbio para os índices de inflação.

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Este trabalho tem por objetivo entender, no município do Rio de Janeiro, quais características são mais importantes para no mercado de imóveis residenciais novos. A abordagem de preços hedônicos foi utilizada para a elaboração deste estudo, uma vez que analisa o bem como um pacote de atributos para os quais o consumidor tem preferências. Diversos itens relacionados à caracterização do imóvel e do condomínio, bem como da localização na qual ele se insere, foram analisados. Como parte da metodologia, a econometria foi utilizada para que fosse possível compreender de que forma, e em qual proporção, as variáveis mapeadas se relacionam com o preço final do imóvel. O resultado final aponta que as variáveis mais importantes para o equilíbrio do mercado imobiliário no Rio de Janeiro são: o bairro onde o imóvel está localizado, o tamanho, número de quartos, a diferenciação entre ser apartamento ou casa e o número de unidades no condomínio.

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Seguros de carteiras proporcionam aos gestores limitar o risco de downside sem renunciar a movimentos de upside. Nesta dissertação, propomos um arcabouço de otimização de seguro de carteira a partir de um modelo híbrido frequentista-Bayesiano com uso de derivativos. Obtemos a distribuição conjunta de retornos regulares através de uma abordagem estatística frequentista, uma vez removidos os outliers da amostra. A distribuição conjunta dos retornos extremos, por sua vez, é modelada através de Redes Bayesianas, cuja topologia contempla os eventos que o gestor considera crítico ao desempenho da carteira. Unindo as distribuições de retornos regulares e extremos, simulamos cenários futuros para a carteira. O seguro é, então, otimizado através do algoritmo Evolução Diferencial. Mostramos uma aplicação passo a passo para uma carteira comprada em ações do Ibovespa, utilizando dados de mercado entre 2008 e 2012.

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Uma ferramenta importante na avaliação de políticas econômicas é a estimação do efeito médio de um programa ou tratamento sobre uma variável de interesse. Em geral, a atribuição do tratamento aos potenciais participantes não é aleatória, o que pode causar viés de seleção quando desconsiderada. Uma maneira de resolver esse problema é supor que o econometrista observa um conjunto de características determinantes, a menos de um componente estritamente aleatório, da participação. Sob esta hipótese, existem na literatura estimadores semiparamétricos do efeito médio do tratamento que são consistentes e capazes de atingir, assintoticamente, o limite de e ciência semiparamétrico. Entretanto, nas amostras freqüentemente disponíveis, o desempenho desses métodos nem sempre é satisfatório. O objetivo deste trabalho é estudar como a combinação das duas estratégias pode produzir estimadores com melhores propriedades em amostras pequenas. Para isto, consideramos duas formas de integrar essas abordagens, tendo como referencial teórico a literatura de estimação duplamente robusta desenvolvida por James Robins e co-autores. Analisamos suas propriedades e discutimos por que podem superar o uso isolado de cada uma das técnicas que os compõem. Finalmente, comparamos, num exercício de Monte Carlo, o desempenho desses estimadores com os de imputação e reponderação. Os resultados mostram que a combinação de estratégias pode reduzir o viés e a variância, mas isso depende da forma como é implementada. Concluímos que a escolha dos parâmetros de suavização é decisiva para o desempenho da estimação em amostras de tamanho moderado.

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Este artigo estima a transmissão da variação cambial aos índices de preços brasileiros, utilizando a metodologia de vetores autorregressivos estruturais (SVAR) com vetores de correção de erros (VEC). O período estudado tem início na introdução do regime de metas para a inflação (junho de 1999) e se encerra em setembro de 2011. Os resultados reforçam a avaliação de que houve amadurecimento da política monetária nos últimos anos, concomitantemente a uma melhora do ambiente macroeconômico. Na comparação dos nossos resultados com estudos anteriores, encontramos significativa redução do pass-through da taxa de câmbio para os índices de inflação.

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Neste trabalho busca-se investigar empiricamente, no caso brasileiro, o comportamento da medida de risco de Foster e Hart, sua capacidade de estimação de retornos e se ela pode ser usada como indicador do momento do mercado. Esta medida é de fácil assimilação e cálculo, respeita axiomas de coerência, sendo indiferente a aversão ao risco dos agentes e mensurada na mesma unidade dos retornos. Encontram-se evidências de que o risco reage a momentos de estresse do mercado e da existência de um relacionamento positivo com retornos futuros.

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Por definição as empresas startups estão expostas a mais riscos e vulnerabilidades que empresas maduras e já estabelecidas no mercado. O objetivo do presente estudo é identificar, aplicar e testar uma possível metodologia para calcular prêmio de risco adicional para startups. Para tanto este trabalho desenvolve um estudo de caso no qual a conhecida metodologia para cálculo de prêmio de risco de tamanho da Morningstar é aplicada a uma startup americana. A aderência da metodologia proposta neste estudo é testada pela metodologia do filtro de Kalman, que calcula o prêmio de risco por tamanho variando ao longo do tempo. Os resultados encontrados são similares em ambas as metodologias. De forma que é possível concluir que a metodologia da Morningstar, quando aplicada para calcular prêmio por tamanho variante ao longo do tempo é robusta.

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Este trabalho analisa as propriedades de uma nova medida de má especificação de modelos de apreçamento, que está relacionada com o tamanho do ajuste multiplicativo necessário para que o modelo seja corretamente especificado. A partir disso, caracterizamos o parâmetro que minimiza a medida a partir de um programa dual, de solução mais simples. Os estimadores naturais para esse parâmetro pertencem à classe de Generalized Empirical Likelihood. Derivamos as propriedades assintóticas deste estimador sob a hipótese de má especificação. A metodologia é empregada para estudar como se comportam em amostras finitas as estimativas de aversão relativa ao risco em uma economia de desastres quando os estimadores estão associados a nossa medida de má especificação. Nas simulações vemos que em média a aversão ao risco é superestimada, mesmo quando ocorre um número significativo de desastres.