1000 resultados para Estimação de sinal
Resumo:
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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O modelo de três fatores de Fama & French (1993) é uma extensão do modelo de precificação de ativos de Sharpe (1963), Lintner (1965) e Black (1972), o CAPM. Em Fama & French (1993), o valor de mercado e o valor contábil das empresas são adicionados como variáveis explicativas ao fator de risco de mercado β do CAPM. O objetivo deste trabalho é testar o poder explicativo do modelo de três fatores para o mercado acionário brasileiro. A inovação deste trabalho foi a utilização de um universo de ações móvel, no qual os títulos que são lançados na Bovespa no período de análise vão sendo incorporadas à base de dados conforme atingem os requisitos do modelo. Trata-se de uma abordagem inovadora, já que tradicionalmente o universo de ações que compõe a amostra é rígido do início ao fim do período de análise. Esta abordagem foi desenvolvida com o intuito de mitigar o problema de falta de dados do mercado acionário brasileiro. O período de análise foi de 2000 à 2011, e as ações utilizadas foram todas aquelas que possuíam um histórico confiável e apresentaram pelo menos um negócio à cada dois meses. A análise do Modelo de Três Fatores foi realizada utilizando a metodologia de séries temporais de Black, Jensen e Scholes (1972), da mesma forma que Fama & French (1993). Como variável dependente foram utilizadas 16 carteiras, oriundas do cruzamento das ações dividas em 4 percentis iguais pelos seus valores de mercado (ME), e 4 percentis iguais pela razão valor de mercado pelo valor contábil (ME/BE). Como variáveis independentes foram construídas duas séries de retorno que replicam os fatores de risco valor de mercado, SMB, e a razão valor de mercado pelo valor contábil, HML. Estas foram construídas pela diferença dos retornos das ações de maior ME e menor ME; e pela diferença do retorno das de maior ME/BE, pelas de menor ME/BE. O método de estimação dos coeficientes das regressões utilizado foi o dos mínimos quadrados ordinários. Os resultados do Modelo encontrados para a bolsa brasileira foram similares àqueles encontrados por Fama & French (1993). O Modelo apresentou maior poder explicativo para os retornos dos portfolios analisados que o CAPM, e mostrou-se estatisticamente significante para 15 das 16 carteiras. Os coeficientes das regressões relativos aos fatores de risco SMB e HML apresentaram, em sua maioria, os mesmo sinais que os encontrados por Fama & French (1993). Foi encontrada uma discrepância relativa ao sinal do fator HML para as carteiras de maior ME/BE, cuja explicação está atrelada ao momento da economia e mercados no período. Por fim, o Modelo e a discrepância foram reavaliados dividindo-se o período de análise em pré e pós-crise de 2008. O modelo mostrou maior poder explicativo para o período pós-crise que para o pré-crise. A mesma discrepância do sinal de HML foi encontrada no pré-crise, entretanto não foi verificada no pós-crise.
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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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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.