ASSIS, Dércio Nonato Chaves de. Decomposição da pobreza no Brasil usando um modelo de fatores dinâmicos / Dércio Nonato Chaves de Assis. - 2015. 42f. Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Fortaleza, 2015. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2017-06-07T19:27:57Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_dncassis.pdf: 913297 bytes, checksum: 939f66d98cd4e85002672aa456a008b7 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2017-06-07T19:28:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_dncassis.pdf: 913297 bytes, checksum: 939f66d98cd4e85002672aa456a008b7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-07T19:28:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_dncassis.pdf: 913297 bytes, checksum: 939f66d98cd4e85002672aa456a008b7 (MD5) Previous issue date: 2015 / This paper investigates the common dynamic properties of poverty rates across Brazilian states during the period 1976-2012. Aiming to investigate whether movements in poverty levels were explained with greater emphasis by 'shocks' originated from influences at the national level (Macroeconomic Policies, e.g.), or by changes at the local/regional level (educational structure, health conditions, labor market, etc.). Therefore, it was utilized the Bayesian dynamic latent factor model approach, proposed by Kose, Otrok and Whiteman (2003, American Economic Review), allowing the decomposition of poverty into national, regional and state specific component factors. The results showed that, on average, the national factor was responsible for explaining approximately three quarters of the volatility in the poverty rate of the Brazilian states. Additionally, it was found that importance of the national factor grew, to the detriment of idiosyncratic factor, since 1995. This result emphasizes, in some way, the great importance of controlling hyperinflation and increased social spending by the federal government to change poverty rates in Brazil. However, the importance of regional and local components differed substantially among states. Variations in educational attainment and labor market dynamics may explain these regional differences. / O presente artigo investiga as propriedades de dinâmicas comuns entre as taxas de pobreza dos Estados brasileiros no período de 1976 a 2012. Buscou-se verificar se os movimentos nos níveis de pobreza foram explicados com maior ênfase por “choques” oriundos de influências em âmbito nacional (Políticas Macroeconômicas, por exemplo), ou por alterações em nível local/regional (Estrutura educacional, condições de saúde, mercado de trabalho, etc.). Para tanto, foi empregado à abordagem do modelo de fatores dinâmicos latentes bayesiano, proposta por Kose, Otrok e Whiteman (2003, American Economic Review), que permitiu decompor a pobreza em fatores nacional, regionais e componentes específicos estaduais. Os resultados demonstraram que, em média, o fator nacional foi responsável por explicar, aproximadamente, três quartos da volatilidade da taxa de pobreza dos Estados brasileiros. Adicionalmente, constatou-se que a força do fator nacional cresceu, em detrimento do fator idiossincrático, a partir de 1995. Esse resultado destaca, de certo modo, a grande importância do controle da hiperinflação e do aumento dos gastos sociais do governo federal em alterar as taxas de pobreza nos Estados nesse período. Vale destacar que a influência de componentes regionais e locais diferiu substancialmente entre os Estados. Diferenças no nível educacional e dinâmica do mercado de trabalho podem explicar essas distinções regionais.

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Este trabalho apresenta um modelo com firmas heterogêneas e aprendizagem. As predições desse modelo mostram que, sob certas condições, as políticas de desenvolvimento podem gerar aumento de produtividade no curto prazo, masmisallocation e perda de produtividade agregada no longo prazo. Isso ocorre caso um componente de produtividade de longo prazo seja imperfeitamente observável no curto prazo devido a choques temporários, e o capital seja especifico e irreversível em alguns setores. Os resultados mostram que o ideal seria aprender sobre componentes de longo prazo da produtividade antes de investir. No entanto, acelerar investimentos nos setores de maior produtividade gera ganhos de produtividade no curto prazo, uma vez que maior produtividade no curto prazo está correlacionada com maior produtividade no longo prazo. Como será discutido, este fato poderia motivar governos à incentivar setores de alta produtividade observada, ainda que estes incentivos fossem socialmente subótimos. / This project aims to present a model that shows that, in a single economic environment, government stimulus to sectors, which features high productivity, can generate short-term productivity gains aggregates, but misallocation and long-term aggregate productivity loss. This may occur if a long-term productivity component is imperfectly observable in the short term due to temporary shocks, and capital is specific and irreversible in some sectors. The ideal be learn about long-term components of the productivity before investing. However accelerate investments in the sectors of higher productivity generates productivity gains in the short term, since higher productivity in the short term this correlated with higher productivity in the long run. As discussed, this fact would motivate governments to encourage high productivity observed sectors, although these incentives were socially suboptimal.

Este trabalho apresenta um modelo com firmas heterogêneas e aprendizagem. As predições desse modelo mostram que, sob certas condições, as políticas de desenvolvimento podem gerar aumento de produtividade no curto prazo, masmisallocation e perda de produtividade agregada no longo prazo. Isso ocorre caso um componente de produtividade de longo prazo seja imperfeitamente observável no curto prazo devido a choques temporários, e o capital seja especifico e irreversível em alguns setores. Os resultados mostram que o ideal seria aprender sobre componentes de longo prazo da produtividade antes de investir. No entanto, acelerar investimentos nos setores de maior produtividade gera ganhos de produtividade no curto prazo, uma vez que maior produtividade no curto prazo está correlacionada com maior produtividade no longo prazo. Como será discutido, este fato poderia motivar governos à incentivar setores de alta produtividade observada, ainda que estes incentivos fossem socialmente subótimos. / This project aims to present a model that shows that, in a single economic environment, government stimulus to sectors, which features high productivity, can generate short-term productivity gains aggregates, but misallocation and long-term aggregate productivity loss. This may occur if a long-term productivity component is imperfectly observable in the short term due to temporary shocks, and capital is specific and irreversible in some sectors. The ideal be learn about long-term components of the productivity before investing. However accelerate investments in the sectors of higher productivity generates productivity gains in the short term, since higher productivity in the short term this correlated with higher productivity in the long run. As discussed, this fact would motivate governments to encourage high productivity observed sectors, although these incentives were socially suboptimal.

La presente memoria se centra en la determinación de precios óptimos de una categoría en una cadena de supermercados. Actualmente el proceso para fijar los precios se basa en la intuición o experiencia y es igual para todas las sucursales. Por lo tanto, se busca proponer una política de precios para una categoría, que capture la heterogeneidad del comportamiento de la demanda a través de las distintas tiendas dentro de la cadena. El objetivo principal de esta memoria es desarrollar una metodología para la determinación de precios bases óptimos; a través de datos transaccionales y demográficos que permita a la cadena encontrar una política de precios particular a cada una de sus salas de ventas. La estimación de demanda de los productos se realiza a través de un modelo jerárquico Bayesiano. La ventaja esencial de este modelo, es que esta estimación se realiza a nivel de sala, pero utiliza los puntos comunes de todas las sucursales. Con esta metodología, se obtiene la sensibilidad de la demanda al precio de cada producto, que se representan como elasticidades precio propia y cruzada para todos los productos en estudio Esto parámetros sirven de entrada para los modelos de optimización de precios. Finalmente, para determinar la política óptima de precios, se evalúan tres modelos de optimización no lineal, maximizando ingresos, unidades o margen. La validación de la estimación de la demanda arrojó óptimos resultados. El indicador R-ajustado fue de 0,5, mientras el MAPE fue menor al 25%. Además se pudo determinar que el modelo jerárquico bayesiano entrega mejores indicadores tanto cualitativos como cuantitativos para las matrices de elasticidad que modelos clásicos de regresión; agrega valor además al incluir información de variables demográficas que no habían sido analizadas anteriormente. Se concluye que aplicar políticas óptimas de precio para la cadena se observan aumentos cercanos al 40% en ingresos y unidades para cualquier modelo. Si además estas políticas se aplican de forma diferenciada para cada sucursal, los ingresos se incrementan en un 15% más, de forma que la cadena de supermercados pierde alrededor de diez millones de pesos semanales al no hacerse cargo de las particularidades de cada sala. Como conclusión del trabajo, la metodología aplicada permite abarcar mayor información sobre los productos y las sucursales, realizándose análisis más robustos y mejores interpretaciones del comportamiento del consumidor, lo que se ve reflejado en los resultados finales de la optimización.

El clasificador Naive Bayes es uno de los modelos de clasificación más efectivos, debido a su simplicidad, resistencia al ruido, poco tiempo de procesamiento y alto poder predictivo. El clasificador Naive Bayes asume una fuerte suposición de independencia entre las variables predictoras dada la clase, lo que generalmente no se cumple. Muchas investigaciones buscan mejorar el poder predictivo del clasificador relajando esta suposición de independencia, como el escoger un subconjunto de variables que sean independientes o aproximadamente independientes. En este trabajo, se presenta un método que busca optimizar el clasificador Naive Bayes usando el árbol de decisión C4.5. Este método, selecciona un subconjunto de variables del conjunto de datos usando el árbol de decisión C4.5 inducido y luego aplica el clasificador Naive Bayes a estas variables seleccionadas. Con el uso previo del árbol de decisión C4.5 se consigue remover las variables redundantes y/o irrelevantes del conjunto de datos y escoger las que son más informativas en tareas de clasificación, y de esta forma mejorar el poder predictivo del clasificador. Este método es ilustrado utilizando tres conjuntos de datos provenientes del repositorio UCI , Irvin Repository of Machine Learning databases de la Universidad de California y un conjunto de datos proveniente de la Encuesta Nacional de Hogares del Instituto Nacional de Estadística e Informática del Perú, ENAHO – INEI, e implementado con el programa WEKA.

[pt] Nesta tese desenvolvemos um Modelo Dinâmico Bayesiano para a densidade Normal Truncada. A estimação clássica e estática de observações desta densidade foi desenvolvida por A.C. Cohen nas décadas de 1950 e 1960, enquanto R. C. Souza apresentou, em 1978, um modelo dinâmico Bayesiano para esta densidade, no qual utilizava idéias da Teoria de Informação. O presente trabalho estende a formulação dinâmica Bayesiana de West, Harrinson e Migon por tratar de observações que não pertencem à família exponencial. Ao mesmo tempo, estendemos os resultados de Souza por não mais supor a estacionariedade da série. Algumas séries reais e simuladas são analisadas e, em particular, comparamos nossos resultados com aqueles obtidos por Souza. / [en] This thesis describes a Dynamic Bayesian Model for a Truncated Normal distribution. The classical and static solution to the problem of finding estimators for the parameters of the original Normal distribution was treated by A.C. Cohen in the 1950s and 1960s R.C. Souza (1978) described in his Doctoral thesis a Dynamic Bayesian Model for this distribution, in which Information Theory concepts were used. The present thesis extends the dynamic formulation of West, Harrison and Migon by considering a distribution which is not a member of a an Exponential Family. Moreover, we extend the results derived by Souza by dropping the assumptions of a steady state model. Some real and simulated series are analyzed and, in particular, we compare our results with those obtained by souza.

[pt] O objetivo principal desta dissertação é descrever e discutir o Modelo Bayesiano de Crescimento Linear Sazonal, formulação Estados múltiplos, utilizando descontos. As idéias originais deste modelo foram desenvolvidas por Ameen e Harrison. Na primeira parte do trabalho (capítulos 2 e 3) apresentamos idéias bem gerais sobre Séries Temporais e os principais modelos da literatura. A segunda parte (capítulos 4, 5 e 6) é dedicada à Estatística Bayesiana (conceitos gerais), ao MDL na sua formulação original, e ao nosso modelo de interesse. São apresentadas algumas sugestões operacionais e um fluxograma de operação do modelo, com vistas a uma futura implementação computacional. / [en] The aim of this thesis is to discuss in details the Multiprocess Linear Grawth Bayesian Model for seasonal and/or nonseasonal series, using discount factors. The original formulation of this model was put forward recently by Ameen and Harrison. In the first part of the thesis (chapters 2 and 3) we show some general concepts related to time series and time series modelling, whereas in the second (chapters 4, 5 and 6) we formally presented / the Bayesian formulation of the proposed model. A flow chart and some optional parameter setings aiming a computational implementation is also presented.

[pt] O objetivo primordial desta tese é descrever e discutir um método para previsão de séries temporais que apresentam descontinuidades bruscas - o chamado Método Bayesiano de Crescimento Linear de Estados Múltiplos (MCL-EM), desenvolvido por Harrison e Stevens. Na primeira parte é feito um rápido apanhado dos métodos existentes para previsão de séries temporais e seu relacionamento com métodos bayesianos mais gerais. A seguir é apresentado o MCL-EM e comparado com os principais métodos clássicos de crescimento linear. Finalmente são apresentadas algumas aplicações a séries reais e simuladas e analisadas suas vantagens e desvantagens em relação aos demais métodos em geral. / [en] The main objective of this dissertation is to describe and discuss a forecasting method for time series subject to sudden discontinuities - the so called multi-state linear Growth Bayesian Method (MLG for short), developped by Harrison and Stevens. The first part consists of a brief revision of the existing time series forecasting methods and their relationships with the more general bayesian methods. It is followed by a description of the MLG and its comparison with the classical linear growth methods. Finally, some applications to real and simulated time series are presented and its advantages and drawbaks are thoroughly discussed.

Ingeniero Civil Industrial / Para identificar oportunidades en el mercado es fundamental aumentar el conocimiento de los clientes y de la competencia. En el caso del marketing industrial, esto presenta un grado de dificultad mayor debido a que variables importantes como el precio final de venta y las ventas de la competencia son desconocidas. El presente trabajo se desarrolla para a un distribuidor de materias primas que vende a restaurantes. Desde la perspectiva del distribuidor es de interés entender cómo sus clientes deciden sus compras y optan por adquirir a un proveedor u otro. Para esto de gran utilidad poder inferir parte esta información no observable con la finalidad de mejorar sus políticas de precio. Como fuente de información se cuenta con datos transaccionales de venta de la empresa y una encuesta con características demográficas de los clientes. De esta forma surge como objetivo apoyar las negociaciones de precio del distribuidor mediante un mayor conocimiento del mercado en términos de su posición competitiva y un mayor entendimiento del comportamiento de compra de sus clientes. Para esto se desarrolla un modelo que considera el uso de la teoría económica para interpretar la elección de compra de los clientes. En la estimación de los parámetros del problema se utiliza un modelo lineal jerárquico que permita capturar heterogeneidad de los clientes identificando patrones de comportamiento. Dentro de los resultados obtenidos se logra identificar patrones de comportamiento de compra comunes en los clientes según sus características demográficas, lo cual sumado al modelo de decisión de compra hace posible inferir las compras de los clientes tanto al distribuidor como a su competencia, además de recomendaciones para los procesos de negociación. La estimación de las cantidades vendidas por el distribuidor de referencia bajo el efecto de la competencia arroja un error MAPE de 92,77% y un ajuste R2 de 0,6977. Finalmente dentro de las recomendaciones formuladas destaca que los precios de los clientes cuyo proveedor principal es el distribuidor de referencia son menos sensibles a compras realizadas en el pasado. Otro punto relevante es como la ubicación del cliente juega un papel relevante en prácticamente la totalidad de las variables explicativas del modelo, desde diferencias en los requerimientos básicos por categorías, variaciones en la sensibilidad al nivel de precios y las variables que describen las diferencias de precios.