994 resultados para Variance estimation


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The recent development of the pop-up satellite archival tag (PSAT) has allowed the collection of information on a tagged animal, such as geolocation, pressure (depth), and ambient water temperature. The success of early studies, where PSATs were used on pelagic fishes, has spurred increasing interest in the use of these tags on a large variety of species and age groups. However, some species and age groups may not be suitable candidates for carrying a PSAT because of the relatively large size of the tag and the consequent energy cost to the study animal. We examined potential energetic costs to carrying a tag for the cownose ray (Rhinoptera bonasus). Two forces act on an animal tagged with a PSAT: lift from the PSATs buoyancy and drag as the tag is moved through the water column. In a freshwater flume, a spring scale measured the total force exerted by a PSAT at flume velocities from 0.00 to 0.60 m/s. By measuring the angle of deflection of the PSAT at each velocity, we separated total force into its constituent forces — lift and drag. The power required to carry a PSAT horizontally through the water was then calculated from the drag force and velocity. Using published metabolic rates, we calculated the power for a ray of a given size to swim at a specified velocity (i.e., its swimming power). For each velocity, the power required to carry a PSAT was compared to the swimming power expressed as a percentage, %TAX (Tag Altered eXertion). A %TAX greater than 5% was felt to be energetically significant. Our analysis indicated that a ray larger than 14.8 kg can carry a PSAT without exceeding this criterion. This method of estimating swimming power can be applied to other species and would allow a researcher to decide the suitability of a given study animal for tagging with a PSAT.

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In this paper we estimate nominal and standardized shrimping effort in the Gulf of Mexico for the years 1965 through 1993. We accomplish this by first developing a standardization method (model) and then an expansion method (model). The expansion model estimates nominal days fished for noninterview landings data. The standardization model converts nominal days fished to standard days fished. We then characterize the historical trends of the penaeid shrimp fishery byvessel configuration, relative fishing power, and nominal and standardized effort. Wherever possible, we provide comparison with previous estimates by the National Marine Fisheries Service, NOAA.

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Este trabalho avalia o comportamento dos multiplicadores fiscais no Brasil entre 1999-2012. Para tanto, utiliza a metodologia desenvolvida por Sims, Waggoner e Zha (2008), que é um procedimento Bayesiano de estimação no qual os parâmetros do modelo mudam com alterações no estado da economia e os estados (regimes) seguem um processo de mudança de regime markoviano. Ou seja, foi estimado um modelo VAR Estrutural Bayesiano com mudança de regimes Markoviana (Markov Switching Structural Bayesian Vector Autoregression - MS-SBVAR). A base de dados é composta pelo consumo da administração pública, pela formação bruta de capital fixo da administração pública, pela carga tributária líquida e pelo Produto Interno Bruto (PIB), das três esferas do governo (federal, estadual, incluindo o Distrito Federal, e municipal). O software MATLAB/Dynare foi utilizado na estimação dos modelos e os resultados sugerem a ocorrência de 2 ou 3 regimes nos dois modelos que melhor se ajustaram aos dados. Os multiplicadores estimados apresentaram os sinais esperados e os diferentes tipos de multiplicadores fiscais calculados apresentaram valores maiores para a resposta do PIB a choques na formação bruta de capital fixo da administração pública que são eficazes, uma vez que possuem valores maiores do que um e impacto de longo prazo no PIB - quando comparado aos choques no consumo da administração pública, que possuem pouca persistência e são ineficazes (menores do que um), além de uma resposta negativa e persistente do PIB a choques na carga tributária líquida. Os resultados obtidos não indicam, ainda, multiplicadores fiscais maiores em regimes com maior variância nos resíduos do modelo.