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Análise dos impactos da linha Finem na produção industrial brasileira por meio de vetores autoregressivos

Malafaia, Karla de Alvarenga Charles 29 January 2013 (has links)
Submitted by Karla Malafaia (karlamalafaia@gmail.com) on 2013-02-26T23:31:57Z No. of bitstreams: 1 Tese_Karla_Malafaia_VF_posbanca.pdf: 730119 bytes, checksum: 82ceecb815ca22f5f1e5fee680caf839 (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br) on 2013-02-27T13:25:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Karla_Malafaia_VF_posbanca.pdf: 730119 bytes, checksum: 82ceecb815ca22f5f1e5fee680caf839 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-27T13:29:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Karla_Malafaia_VF_posbanca.pdf: 730119 bytes, checksum: 82ceecb815ca22f5f1e5fee680caf839 (MD5) Previous issue date: 2013-01-29 / Este trabalho se propõe a testar e quantificar a importância do investimento de longo prazo, captado pela série de desembolsos da linha BNDES Finem, na produção industrial brasileira. Através dos modelos de causalidade de Granger e Função resposta ao impulso, podemos verificar as respostas acumuladas ao longo de três anos da linha Finem a choques positivos de um desvio padrão nas variáveis inflação, produção industrial, spread, e, da mesma forma um choque na variável Finem com resposta nas variáveis acima descritas. Além disso, é possível identificar a importância do BNDES como um ator anticíclico em períodos de crise como na economia brasileira. Como resultado, encontramos que apesar dos desembolsos Finem não Granger causarem a produção industrial brasileira, se testadas em conjunto com dados de inflação e a diferença entre a Selic e a TJLP rejeita-se a hipótese nula de não causalidade a 1% de significância. Já os testes de funções de resposta ao impulso indicam que a taxa de crescimento da produção industrial tem resposta positiva a um choque de desvio padrão nos desembolsos de Finem. Contudo, se testada em conjunto um choque no Finem apesar de impactar positivamente a produção industrial acaba pressionando a inflação. / This work is to test and quantify the importance of a long-term investment captured by the series of disbursements of BNDES Finem line in brazilian industrial production. Through Granger causality and impulse-response function, it was possible to check the Finem line accumulated answers along three years to positive shocks of a standard deviation on the variables inflation, industrial production, spread, and a shock on Finem variable with answer on the previous described variables. Furthermore, it's possible to identify the BNDES's importance as a countercyclical tool in crisis period as in brazilian economy. As a result, we found that despite causing the brazilian industrial production, if the no Granger Finem's disbursements are tested with inflation data and the difference between Selic and TJLP, the null hypothesis of no causality at 1% of significance is rejected. Yet, the tests of impulse-response function indicate that the industrial production growth rate has positive answer to a shock of standard deviation on Finem's disbursements. However, despite impacting the industrial production positevely, it pressures the inflation if it's tested with a shock on Finem.
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Estimação da causalidade de Granger no caso de interação não-linear. / Nonlinear connectivity estimation by Granger causality technique.

Massaroppe, Lucas 08 August 2016 (has links)
Esta tese examina o problema de detecção de conectividade entre séries temporais no sentido de Granger no caso em que a natureza não linear das interações não permite sua determinação por meio de modelos auto-regressivos lineares vetoriais. Mostra-se que é possível realizar esta detecção com auxílio dos chamados métodos de Kernel, que se tornaram populares em aprendizado por máquina (\'machine learning\') já que tais métodos permitem definir formas generalizadas de teste de Granger, coerência parcial direcionada e função de transferência direcionada. Usando simulações, mostram-se alguns exemplos de detecção nos quais fica também evidente que resultados assintóticos deduzidos originalmente para estimadores lineares podem ser generalizados de modo análogo, mostrando-se válidos no presente contexto kernelizado. / This work examines the connectivity detection problem between time series in the Granger sense when the nonlinear nature of interactions determination is impossible via linear vector autoregressive models, but is, nonetheless, feasible with the aid of the so-called Kernel methods that are popular in machine learning. The kernelization approach allows defining generalised versions for Granger tests, partial directed coherence and directed transfer function, which the simulation of some examples shows that the asymptotic detection results originally deducted for linear estimators, can also be employed under kernelization if suitably adapted.
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Estimação da causalidade de Granger no caso de interação não-linear. / Nonlinear connectivity estimation by Granger causality technique.

Lucas Massaroppe 08 August 2016 (has links)
Esta tese examina o problema de detecção de conectividade entre séries temporais no sentido de Granger no caso em que a natureza não linear das interações não permite sua determinação por meio de modelos auto-regressivos lineares vetoriais. Mostra-se que é possível realizar esta detecção com auxílio dos chamados métodos de Kernel, que se tornaram populares em aprendizado por máquina (\'machine learning\') já que tais métodos permitem definir formas generalizadas de teste de Granger, coerência parcial direcionada e função de transferência direcionada. Usando simulações, mostram-se alguns exemplos de detecção nos quais fica também evidente que resultados assintóticos deduzidos originalmente para estimadores lineares podem ser generalizados de modo análogo, mostrando-se válidos no presente contexto kernelizado. / This work examines the connectivity detection problem between time series in the Granger sense when the nonlinear nature of interactions determination is impossible via linear vector autoregressive models, but is, nonetheless, feasible with the aid of the so-called Kernel methods that are popular in machine learning. The kernelization approach allows defining generalised versions for Granger tests, partial directed coherence and directed transfer function, which the simulation of some examples shows that the asymptotic detection results originally deducted for linear estimators, can also be employed under kernelization if suitably adapted.

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