[pt] Um controlador Heurístico Adaptativo baseia-se num conjunto de regras lingüísticas para conduzir um processo com modelo impreciso ou complexo ao estado desejado. O comportamento do processo deve respeitar os requisitos de performance predefinidos. Para satisfazer estes objetivos, a estrutura interna do controle sofre mudanças para adequá- la as condições vigentes no processo. Os métodos de adaptação abordados consideram a modificação de uma estrutura matricial interpretada como as correções incrementais, compatíveis com os ajustes a serem efetuados sobre o processo, ou como regras, constituídas por variáveis nebulosas, que requerem manipulações adicionais para produzir a saída do controlador. Em qualquer dos casos, a adaptação é realizada a partir de uma Tabela de Índices de Performance. Para facilitar a sua obtenção é implementado um procedimento, que fornece a representação matricial das regras lingüísticas, concatenadas na forma de um Algoritmo Lingüístico de Controle. O comportamento dinâmico do Sistema, composto pelos Controladores Heurísticos e por processos com modelos distintos, é considerado para Tabelas de índices de Performance com várias dimensões. As regras lingüísticas, correlacionadas com estas tabelas, foram elaboradas com diversas classes de atributos. As simulações realizadas concentram-se sobre os parâmetros dos controladores, que influenciam significativa- Os estudos abordam também o comportamento da estrutura interna destes controladores e o seu desempenho em termos da velocidade de atuação sobre o processo. / [en] A heuristic Controller uses a set of linguistic rules, which are derived from expertise or human operators´ skills, in order to achieve control of processes that have inaccurate or complex models. An adaptative Heuristic Controller adjusts the set of rules in an automatic and continuous way, aiming to achieve prescribed objectives indicated by a performance measure. The adaptative procedures modify a matrix, the elements of which are either incremental corrections or numeric rules associated with fuzzy variables. In both cases a Performance Index Table and a learning method are employed to correct that matrix. The Performance Table is a matrix calculated from a set of linguistic rules. The controllers are implemented with different Performance Tables, considering various sets of linguistic values and quantization levels. The dynamic behaviour of overdamped and underdamped processes is investigated. The performance of simulated systems is analyzed with respect to relevant parameters that affect their behaviour.

[pt] Embora as sanções estejam bastante presentes nas experiências jurídicas ao redor do mundo, durante muito tempo o tema foi negligenciado pelos teóricos analíticos do direito. O motivo é o entendimento corrente de que a sanção não é um elemento necessário para a normatividade jurídica e que, portanto, não é objeto da jusfilosofia. O direito, no entanto,é melhor explicado não apenas pelo estudo das características necessárias e suficientes, mas pela observação de seus aspectos considerados importantes.Se o trabalho do jusfilósofo é conceituar ou descrever o fenômeno jurídico, ou fornecer material normativo para aqueles que vivem a experiência jurídica, ele deve compreender essas características que se mantêm presentes em vários ordenamentos.Com esse foco, este trabalho utiliza uma abordagem interdisciplinar para estudar as sanções. As sanções geralmente são usadas como estímulo para o cumprimento de regras. Experimentos com jogos econômicos têm confirmado a eficiência dessa prática. Há, contudo, casos em que a introdução de sanções produz o resultado contrário ao pretendido. Como o uso de regras tem um valor positivo para a coletividade, o estudo sobre a forma como as pessoas compreendem o emprego de sanções pode ajudar a melhorar a produção legislativa. A despeito da discussão normativa, estudos psicológicos apontam para uma tendência punitiva retributivista no julgamento das pessoas comuns. Além disso, a psicologia tem indicado algumas assimetrias no comportamento punitivo.O filósofo do direito deveria fazer um esforço para integrar as diferentes informações para fornecer explicações mais adequadas do fenômeno jurídico e para construir teorias normativas mais factíveis. / [en] Although sanctions are a constant presence on law systems around the world, the analytic philosophers of law neglected this subject for a long time. The reason is that sanctions were though as an unnecessary element to explain legal normativity. However, law is better explained by the observation of what is understood as its important features and not by its necessary and sufficient ones. If the work of those philosophers its to conceptualize or to describe the legal phenomenon, or to provide normative material, they must comprehend features that are presents in almost every legal system. Following this line of thought, this study is an interdisciplinary approach to sanctions. The sanctions are usually used as incentives for rules observance. Experiments made of economic games have confirmed the efficiency of this method. There are, nevertheless, cases in which sanctions make the opposite result that is expected. As much as rules have a positive value for society, the study about the way people understand the use of sanctions can help improve legal production. Despite the normative debate, psychological studies are pointing to a retributivist tendency in folk people punitive judgments. Besides that, psychology has showed some asymmetries in punitive behavior. The philosopher of law should make an effort to integrate different information in order to provide more accurate explanations to the legal phenomenon and create more feasible normative theories.

[pt] Esta dissertação investiga a utilização de Algoritmos Genéticos (AG) no processo de descoberta de conhecimento implícito em Banco de Dados (KDD - Knowledge Discovery Database). O objetivo do trabalho foi avaliar o desempenho de Algoritmos Genéticos no processo de classificação de registros em Bancos de Dados (BD). O processo de classificação no contexto de Algoritmos Genéticos consiste na evolução de regras de associação que melhor caracterizem, através de sua acurácia e abrangência, um determinado grupo de registros do BD. O trabalho consistiu de 4 etapas principais: um estudo sobre a área de Knowledge Discovery Database (KDD); a definição de um modelo de AG aplicado à Mineração de Dados (Data Mining); a implementação de uma ferramenta (Rule-Evolver) de Mineração de Dados; e o estudo de casos. O estudo sobre a área de KDD envolveu todo o processo de descoberta de conhecimento útil em banco de dados: definição do problema; seleção dos dados; limpeza dos dados; pré-processamento dos dados; codificação dos dados; enriquecimento dos dados; mineração dos dados e a interpretação dos resultados. Em particular, o estudo destacou a fase de Mineração de Dados e os algoritmos e técnicas empregadas (Redes Neurais, Indução de regras, Modelos Estatísticos e Algoritmos Genéticos). Deste estudo resultou um survey sobre os principais projetos de pesquisa na área. A modelagem do Algoritmo Genético consistiu fundamentalmente na definição de uma representação dos cromossomas, da função de avaliação e dos operadores genéticos. Em mineração de dados por regras de associação é necessário considerar-se atributos quantitativos e categóricos. Atributos quantitativos representam variáveis contínuas (faixa de valores) e atributos categóricos variáveis discretas. Na representação definida, cada cromossoma representa uma regra e cada gene corresponde a um atributo do BD, que pode ser quantitativo ou categórico conforme a aplicação. A função de avaliação associa um valor numérico à regra encontrada, refletindo assim uma medida da qualidade desta solução. A Mineração de Dados por AG é um problema de otimização onde a função de avaliação deve apontar para as melhores regras de associação. A acurácia e a abrangência são medidas de desempenho e, em alguns casos, se mantém nulas durante parte da evolução. Assim, a função de avaliação deve ser uma medida que destaca cromossomas contendo regras promissoras em apresentar acurácia e abrangência diferentes de zero. Foram implementadas 10 funções de avaliação. Os operadores genéticos utilizados (crossover e mutação) buscam recombinar as cláusulas das regras, de modo a procurar obter novas regras com maior acurácia e abrangência dentre as já encontradas. Foram implementados e testados 4 operadores de cruzamento e 2 de mutação. A implementação de uma ferramenta de modelagem de AG aplicada à Mineração de Dados, denominada Rule-Evolver, avaliou o modelo proposto para o problema de classificação de registros. O Rule-Evolver analisa um Banco de Dados e extrai as regras de associação que melhor diferenciem um grupo de registros em relação a todos os registros do Banco de Dados. Suas características principais são: seleção de atributos do BD; informações estatísticas dos atributos; escolha de uma função de avaliação entre as 10 implementadas; escolha dos operadores genéticos; visualização gráfica de desempenho do sistema; e interpretação de regras. Um operador genético é escolhido a cada reprodução em função de uma taxa preestabelecida pelo usuário. Esta taxa pode permanecer fixa ou variar durante o processo evolutivo. As funções de avaliação também podem ser alteradas (acrescidas de uma recompensa) em função da abrangência e da acurácia da regra. O Rule- Evolver possui uma interface entre o BD e o AG, necessária para tor / [en] This dissertation investigates the application of Genetic Algorithms (GAs) to the process of implicit knowledge discovery over databases (KDD - Knowledge Discovery Database). The objective of the work has been the assessment of the Genetic Algorithms (GA) performance in the classification process of database registers. In the context of Genetic Algorithms, this classification process consists in the evolution of association rules that characterise, through its accuracy and range, a particular group of database registers. This work has encompassed four main steps: a study over the area of Knowledge Discovery Databases; the GA model definition applied to Data Mining; the implementation of the Data Mining Rule Evolver; and the case studies. The study over the KDD area included the overall process of useful knowledge discovery; the problem definition; data organisation; data pre-processing; data encoding; data improvement; data mining; and results´ interpretation. Particularly, the investigation emphasied the data mining procedure, techniques and algorithms (neural Networks, rule Induction, Statistics Models and Genetic Algorithms). A survey over the mais research projects in this area was developed from this work. The Genetic Algorithm modelling encompassed fundamentally, the definition of the chromosome representation, the fitness evaluation function and the genetic operators. Quantitative and categorical attributes must be taken into account within data mining through association rules. Quantitative attribites represent continuous variables (range of values), whereas categorical attributes are discrete variable. In the representation employed in this work, each chromosome represents a rule and each gene corresponds to a database attribute, which can be quantitative or categorical, depending on the application. The evaluation function associates a numerical value to the discovered rule, reflecting, therefore, the fitness evaluation function should drive the process towards the best association rules. The accuracy and range are performance statistics and, in some cases, their values stay nil during part of the evolutionary process. Therefore, the fitness evaluation function should reward chromosomes containing promising rules, which present accuracy and range different of zero. Ten fitness evaluation functions have been implemented. The genetic operators used in this work, crossover and mutation, seek to recombine rules´clauses in such a way to achieve rules of more accuracy and broader range when comparing the ones already sampled. Four splicing operators and two mutation operators have been experimented. The GA modeling tool implementation applied to Data Mining called Rule Evolever, evaluated the proposed model to the problem of register classification. The Rule Evolver analyses the database and extracts association rules that can better differentiate a group of registers comparing to the overall database registers. Its main features are: database attributes selection; attributes statistical information; evaluation function selection among ten implemented ones; genetic operators selection; graphical visualization of the system performance; and rules interpretation. A particular genetic operator is selected at each reproduction step, according to a previously defined rate set by the user. This rate may be kept fix or may very along the evolutionary process. The evolutionary process. The evaluation functions may also be changed (a rewarding may be included) according to the rule´s range and accuracy. The Rule Evolver implements as interface between the database and the GA, endowing the KDD process and the Data Mining phase with flexibility. In order to optimise the rules´ search process and to achieve better quality rules, some evolutionary techniques have been implemented (linear rank and elitism), and different random initialisation methods have been used as well; global averag

[pt] Este trabalho apresenta a utilização de lógica fuzzy e de redes neurais no desenvolvimento de um controlador de semáforos - o FUNNCON. O trabalho realizado consiste em quatro etapas principais: estudo dos fundamentos de engenharia de tráfego; definição de uma metodologia para a avaliação de cruzamentos sinalizados; definição do modelo do controlador proposto; e implementação com dados reais em um estudo de caso.O estudo sobre os fundamentos de engenharia de tráfego aborda a definição de termos,os parâmetros utilizados na descrição dos fluxos de tráfego, os tipos de cruzamentos e seus semáforos, os sistemas de controle de tráfego mais utilizados e as diversas medidas de desempenho.Para se efetuar a análise dos resultados do FUNNCON, é definida uma metodologia para a avaliação de controladores. Apresenta-se, também, uma investigação sobre simuladores de tráfego existentes, de modo a permitir a escolha do mais adequado para o presente estudo. A definição do modelo do FUNNCON compreende uma descrição geral dos diversos módulos que o compõem. Em seguida, cada um destes módulos é estudado separadamente: o uso de redes neurais para a predição de tráfego futuro; a elaboração de um banco de cenários ótimos através de um otimizador; e a criação de regras fuzzy a partir deste banco.No estudo de caso, o FUNNCON é implementado com dados reais fornecidos pela CET-Rio em um cruzamento do Rio de Janeiro e comparado com o controlador existente.É constatado que redes neurais são capazes de fornecer bons resultados na predição do tráfego futuro. Também pode ser observado que as regras fuzzy criadas a partir do banco de cenários ótimos proporcionam um controle efetivo do tráfego no cruzamento estudado. Uma comparação entre o desempenho do FUNNCON e o do sistema atualmente em operação é amplamente favorável ao primeiro. / [en] This work presents the use of fuzzy logic and neural networks in the development of a traffic signal controller - FUNNCON. The work consists of four main sections: study of traffic engineering fundamentals; definition of a methodology for evaluation of traffic controls; definition of the proposed controller model; and implementation on a case study using real data.The study of traffic engineering fundamentals considers definitions of terms,parameters used for traffic flow description, types of intersections and their traffic signals,commonly used traffic control systems and performance measures.In order to analyse the results provided by FUNNCON, a methodology for the evaluation of controllers is defined. The existing traffic simulators are investigated, in order to select the best one for the present study.The definition of the FUNNCON model includes a brief description of its modules.Thereafter each module is studied separately: the use of neural networks for future traffic prediction; the setup of a best scenario database using an optimizer; and the extraction of fuzzy rules from this database.In the case study, FUNNCON is implemented with real data supplied by CET-Rio from an intersection in Rio de Janeiro; its performance is compared with that of the existing controller.It can be observed that neural networks can present good results in the prediction of future traffic and that the fuzzy rules created from the best scenario database lead to an effective traffic control at the considered intersection. When compared with the system in operation, FUNNCON reveals itself much superior.

[pt] Este estudo propõe e testa um regime de metas de inflação alternativoque nós chamamos de Regra de Taylor Fiscal (FTR). Nesse regime, o governo, mantém a taxa de juros nominal constante e usa a alíquota de imposto sobre o consumo como instrumento para estabilizar a inflação e o hiato do produto. Nós estimamos um modelo padrão de ciclo de negócios a partir de dados dos EUA do período da Grande Moderação (1985-2007) e comparamos os resultados observados aos resultados de uma simulação contrafactual em que aplicamos os choques estimados ao mesmo modelo substituindo a regra de Taylor padrão pela FTR. Nós verificamos que, comparada a uma regra de Taylor padrão, a FTR pode ser capaz de prover uma performance similar em termos de estabilização econômica e portanto constitui uma opção teoricamente viável de política de estabilização econômica. / [en] This study proposes and tests an alternative inflation targeting regime which we call the fiscal Taylor rule (FTR). In this regime, the government keeps the nominal interest rate constant and uses the consumption tax rate as an instrument to stabilize inflation and the output gap. We estimate a standard business cycle model on US data from the Great Moderation period (1985-2007) and compare the observed outcomes to those of a counterfactual simulation where we apply the estimated shocks to the same business cycle model replacing the standard Taylor rule by the FTR. We find that compared to the standard Taylor rule, the FTR may be capable of providing similar performance in terms of economic stabilization and thus constitutes a theoretically viable option of policy framework.

[pt] O rastreamento ocular (eye-tracking) possibilita rastrear a posição e a direção do olhar de uma pessoa sobre algum tipo de estímulo (e.g., imagens ou vídeos). O uso desta tecnologia permite identificar eventos inerentes à visão humana, que contém informações implícitas capazes de revelar aspectos importantes sobre o comportamento de um indivíduo durante uma determinada tarefa. Porém, identificar essas informações requer um conjunto de habilidades para interpretar os dados de rastreamento ocular e relacioná-los com conhecimentos de domínios específicos. Nesse contexto, pode-se fazer grande proveito de sistemas inteligentes para agregar os conhecimentos e experiências de especialistas junto às respostas do dispositivo de rastreamento ocular. Dessa forma, o objetivo principal deste trabalho é propor uma metodologia para criar sistemas baseados em eye-tracking, para enriquecer o processo de avaliação de um indivíduo frente a uma determinada tarefa, resultando em um modelo para representar o conhecimento dos especialistas sobre aspectos subjetivos, visando automatizar esse processo avaliativo. Portanto, o presente trabalho toma como caso de uso a avaliação da relação entre comportamento visual e eficácia de indivíduos na resolução de testes inspirados em Matrizes Progressivas de Raven. Esses testes são comumente usados na psicologia para medir inteligência e a capacidade de raciocínio abstrato a partir da visualização de imagens. Optamos por utilizar uma abordagem baseada em regras fuzzy, por permitir armazenar conhecimento de forma mais transparente e legível aos usuários finais. As regras do modelo foram desenvolvidas e validadas com o auxílio de um especialista da área da psicologia. O sistema foi testado com dados extraídos de um grupo de usuários e apresentou resultados promissores. Os achados e modelos obtidos nessa pesquisa poderão ser utilizados como alicerce para o desenvolvimento de sistemas mais robustos. / [en] Eye-tracking makes it possible to track the position and direction of a person s gaze on some stimulus (e.g., images or videos). This technology allows us to identify events inherent to human vision, containing implicit information capable of revealing essential aspects of one s behavior during a given task. However, identifying these pieces of information is a complex task that requires a set of skills to interpret the eye-tracking data and relate it to domain-specific knowledge. In this context, one can use intelligent systems to couple the knowledge and experience of specialists with the responses from the eye-tracking device. Thus, the main objective of this work is to propose a methodology to create eye-tracking-based systems to improve the assessment of subjects during specific tasks, resulting in a model that can represent the specialist s knowledge over subjective aspects to automate this process. Therefore, the present work s use case is the evaluation of the relationship between visual behavior and efficiency in solving tests inspired by Raven s Progressive Matrices. Those tests are commonly used in psychology to measure intelligence and abstract reasoning through image visualization. We chose an approach based on fuzzy rules, as it allows us to represent knowledge in a more readable way to end-users. The model s rules were developed and validated alongside a specialist in psychology. The system was tested with data extracted from users and showed promising results. The findings and models obtained in this research may be used as a foundation for the development of more robust systems.

[pt] Os ensaios que compõem a presente tese investigam, no contexto de modelos monetários de equilíbrio geral nos moldes novo- keynesianos, algumas questões de interesse relativas condução da política monetária e às características das flutuações macroeconômicas. O primeiro ensaio analisa as propriedades das políticas ótimas de desinflação, buscando determinar as condições sob as quais: (i) a trajetória ótima de desinflação envolve perdas substanciais de produto; (ii) uma estratégia de desinflação rápida é preferível a uma desinflação gradual. De acordo com os resultados obtidos, a existência de diferentes graus de fricções monetárias e de inércia no produto e na inflação permite justificar diferentes trajetórias ótimas de desinflação, algumas envolvendo queda rápida e indolor da inflação, outras associadas a lenta redução das taxas inflacionárias acompanhada de forte recessão. No segundo ensaio, investiga-se a relação entre as imperfeições no mercado de crédito e o grau de amplificação de choques na economia associado ao chamado acelerador financeiro. A partir de simulações de um modelo teórico que incorpora dois tipos de fricções no mercado de crédito, conclui-se que a potência do acelerador financeiro na amplificação de choques monetários pode aumentar ou diminuir com as fricções do mercado de crédito, dependendo do nível inicial e do tipo de imperfeição considerada. O último ensaio investiga empiricamente a relação entre imperfeições no mercado de crédito, amplificação de choques e volatilidade macroeconômica a partir de um painel de dados sócio-econômicos para 62 países. De acordo com os resultados obtidos, que são consistentes com o modelo desenvolvido no segundo ensaio, a volatilidade macroeconômica varia de forma não- monotonica com o viés anticredor do sistema jírídico- legal, mas parece aumentar com os custos de cumprimento de contratos / [en] This thesis consists of three essays on economic fluctuations and monetary policy issues, which are investigated within New- Keynesian monetary general equilibrium models. The first essay analyzes the properties of optimal disinflation policies, seeking to identify conditions under which: (i) the optimal disinflationary path involves significant output losses; (ii) a rapid disinflation is preferable to a gradual one. According to our results, different degrees of monetary frictions and inertia in output or inflation may lead to different optimal disinflationary policies - some of which will be quick and painless, while others will proceed slowly and generate deep recessions. The second essay investigates the relationship between credit market imperfections and the degree of shock amplification arising from the so-called financial accelerator, by simulating a macroeconomic model with two types of financial frictions. According to our results, the power of the financial accelerator may either increase or decrease with financial frictions, depending on the source and initial level of such frictions. The third essay provides an empirical investigation of the relationship between credit market imperfections, shock amplification and macroeconomic volatility, based on socioeconomic data from a panel of 62 countries. According to our results, which are consistent with the theoretical model developed in the second essay, macroeconomic volatility seems to increase with contract enforcement costs, but varies non-monotonically with the degree of anti-creditor bias in the judicial and legal system

[pt] Este trabalho apresenta a proposta de um novo método para a extração de regras fuzzy de máquinas de vetor suporte (SVMs) treinadas para problemas de classificação. SVMs são sistemas de aprendizado baseados na teoria estatística do aprendizado e apresentam boa habilidade de generalização em conjuntos de dados reais. Estes sistemas obtiveram sucesso em vários tipos de problemas. Entretanto, as SVMs, da mesma forma que redes neurais (RN), geram um modelo caixa preta, isto é, um modelo que não explica o processo pelo qual sua saída é obtida. Alguns métodos propostos para reduzir ou eliminar essa limitação já foram desenvolvidos para o caso de classificação binária, embora sejam restritos à extração de regras simbólicas, isto é, contêm funções ou intervalos nos antecedentes das regras. No entanto, a interpretabilidade de regras simbólicas ainda é reduzida. Deste modo, propõe-se, neste trabalho, uma técnica para a extração de regras fuzzy de SVMs treinadas, com o objetivo de aumentar a interpretabilidade do conhecimento gerado. Além disso, o modelo proposto foi desenvolvido para classificação em múltiplas classes, o que ainda não havia sido abordado até agora. As regras fuzzy obtidas são do tipo se x1 pertence ao conjunto fuzzy C1, x2 pertence ao conjunto fuzzy C2,..., xn pertence ao conjunto fuzzy Cn, então o ponto x = (x1,...,xn) é da classe A. Para testar o modelo foram realizados estudos de caso detalhados com quatro bancos de dados: Íris, Wine, Bupa Liver Disorders e Winconsin Breast Cancer. A cobertura das regras resultantes da aplicação desse modelo nos testes realizados mostrou-se muito boa, atingindo 100% no caso da Íris. Após a geração das regras, foi feita uma avaliação das mesmas, usando dois critérios, a abrangência e a acurácia fuzzy. Além dos testes acima mencionados foi comparado o desempenho dos métodos de classificação em múltiplas classes usados no trabalho. / [en] This text proposes a new method for fuzzy rule extraction from support vector machines (SVMs) trained to solve classification problems. SVMs are learning systems based on statistical learning theory and present good ability of generalization in real data base sets. These systems have been successfully applied to a wide variety of application. However SVMs, as well as neural networks, generates a black box model, i.e., a model which does not explain the process used in order to obtain its result. Some considered methods to reduce this limitation already has been proposed for the binary classification case, although they are restricted to symbolic rules extraction, and they have, in their antecedents, functions or intervals. However, the interpretability of the symbolic generated rules is small. Hence, to increase the linguistic interpretability of the generating rules, we propose a new technique for extracting fuzzy rules of a trained SVM. Moreover, the proposed model was developed for classification in multiple classes, which was not introduced till now. Fuzzy rules obtained are presented in the format if x1 belongs to the fuzzy set C1, x2 belongs to the fuzzy set C2 , … , xn belongs to the fuzzy set Cn , then the point x=(x1, x2, …xn) belongs to class A. For testing this new model, we performed detailed researches on four data bases: Iris, Wine, Bupa Liver Disorders and Wisconsin Breast Cancer. The rules´ coverage resultant of the application of this method was quite good, reaching 100% in Iris case. After the rules generation, its evaluation was performed using two criteria: coverage and accuracy. Besides the testing above, the performance of the methods for multi-class SVM described in this work was evaluated.

[pt] Esta tese é composta por 3 capítulos. No primeiro capítulo mostro que quando um banco central não é totalmente apoiado financeiramente pelo tesouro e enfrenta uma restrição de solvência, um aumento no tamanho ou uma mudança na composição de seu balanço pode servir como um mecanismo de compromisso em um cenário de armadilha de liquidez. Em particular, quando a taxa de juros de curto prazo está em zero, operações de mercado aberto do banco central que envolvam compras de títulos de longo prazo podem ajudar a mitigar a deflação e recessão sob um equilíbrio de política discricionária. Usando um modelo simples com produto exógeno, mostramos que uma mudança no balanço do banco central, que aumenta seu tamanho e duração, incentiva o banco central a manter as taxas de juros baixas no futuro, a fim de evitar perdas e satisfazer a restrição de solvência, aproximando-se de sua política ótima de commitment. No segundo capítulo da tese, eu testo a validade do novo mecanismo desenvolvido no capítulo 1, incorporando um banco central financeiramente independente em um modelo DSGE de média escala baseado em Smets e Wouters (2007), e calibrando-o para replicar principais características da expansão do tamanho e composição do balanço do Federal Reserve no período pós-2008. Eu observo que os programas QE 2 e 3 geraram efeitos positivos na dinâmica da inflação, mas impacto modesto no hiato do produto. O terceiro capítulo da tese avalia as consequências em termos de bem-estar de regras fiscais simples em um modelo de um pequeno país exportador de commodities com uma parcela da população sem acesso ao mercado financeiro, onde a política fiscal assume a forma de transferências. Uma constatação principal é que as regras orçamentárias equilibradas para as receitas de commodities geralmente superam as regras fiscais mais sofisticadas, em que as receitas de commodities são salvas em um Fundo de Riqueza Soberana. Como os choques nos preços das commodities são tipicamente altamente persistentes, a renda atual das famílias está próxima de sua renda permanente, tornando as regras orçamentárias equilibradas próximas do ideal. / [en] This thesis is composed of 3 chapters. In the first chapter, It s shown that when a central bank is not fully financially backed by the treasury and faces a solvency constraint, an increase in the size or a change in the composition of its balance sheet (quantitative easing - QE) can serve as a commitment device in a liquidity trap scenario. In particular, when the short-term interest rate is at the zero lower bound, open market operations by the central bank that involve purchases of long-term bonds can help mitigate deflation and recession under a discretionary policy equilibrium. Using a simple endowment-economy model, it s shown that a change in the central bank balance sheet, which increases its size and duration, provides an incentive to the central bank to keep interest rates low in the future to avoid losses and satisfy its solvency constraints, approximating its full commitment policy. In the second chapter, the validity of the novel mechanism developed in chapter 1 is tested by incorporating a financiallyindependent central bank into a medium-scale DSGE model based on Smets and Wouters (2007), and calibrating it to replicate key features of the expansion of size and composition of the Federal Reserve s balance sheet in the post-2008 period. I find that the programs QE 2 and 3 generated positive effects on the dynamics of inflation, but mild effects on the output gap. The third chapter of the thesis evaluates the welfare consequences of simple fiscal rules in a model of a small commodity-exporting country with a share of financially constrained households, where fiscal policy takes the form of transfers. The main finding is that balanced budget rules for commodity revenues often outperform more sophisticated fiscal rules where commodity revenues are saved in a Sovereign Wealth Fund. Because commodity price shocks are typically highly persistent, the households current income is close to their permanent income, so commodity price shocks don t need smoothing, making simple balanced budget rules close to optimal.

[pt] O trabalho consiste no desenvolvimento de um modelo para avaliação de bem-estar de política monetária numa economia onde o governo enfrenta alguma restrição à liberdade de financiamento da dívida pública. O governo, no modelo, é capaz de se financiar através da emissão de títulos da dívida e de duas formas de taxação: lump sum e distorciva. A hipótese adotada no trabalho é que o governo não poderá estabelecer um nível constante de taxação distorciva ao longo do tempo, e deixar que o estoque da dívida ou da taxação não distorciva se ajustem em resposta aos choques. Ao contrário, o governo será forçado a alterar a taxação distociva corrente em resposta às variações do serviço da dívida. A partir do modelo, são feitas as considerações sobre o comportamento ótimo da autoridade monetária, no sentido do estabelecimento de uma regra ótima de política monetária. / [en] The dissertation consists in the development of a model to evaluate the welfare effects of monetary policy in an economy where the government faces some restriction to debt financing. The government, in the model, is able to finance its expenditures by issuing public debt or levying two kinds of taxation: lump sum and distortionary taxes. The hypothesis adopted here is that the government cannot set a constant rate of distortionary taxation over time, and let either the debt stock or the lump sum taxation to adjust in response to shocks. Instead, the government will be forced to adjust the current distortionary taxation in response to variations of the debt service. The conclusion is that the optimal monetary policy rule that results from this model is quite different from the optimal rule in the absence of restrictions to debt financing.