Para selecionar genótipos que possam ser indicados aos agricultores, usualmente os pesquisadores, na área de melhoramento vegetal, avaliam a performance dos genótipos através de estabilidade. Estabilidade e um conceito ligado a previsibilidade da resposta de genótipos em condições variáveis de ambiente. Este estudo pretendeu mostrar que a teoria da decisão pode ser utilizada por melhoristas no processo de seleção de genótipos visando agricultores aversos ao risco. O processo conhecido como dominância estocástica foi utilizado. Foi mostrado que primeiro, segundo e terceiro graus de dominância estocástica podem ser usados como um dos passos na seleção de genótipos. Em consequência, aumentam as chances de aceitação das variedades melhoradas por agricultores aversos ao risco. Em uma amostra de 57 genótipos estudados, 30 foram selecionados por critérios de estabilidade e/ou por dominância estocástica para indicação aos agricultores. Entre estes 30, apenas 13% não foram membros do grupo dominante estocasticamente. Este foi maior que o grupo estável e incluiu 75% dos genótipos classificados por apresentarem características de estabilidade / In order to select genotypes to be offered to farmers, plant breeders usualy evaluate their performance through stability. Stability is a concept related to predictability of genotypes response on variable environmental conditions. Decision Theory is a statistical tool used to indicate the best strategy among the alternatives available. This study intended to show that decision theory can be used plant breeders in their process of genotype selection for risk averse farmers. The concept known as Stochastic Dominance was used. It was shown that first, second, and third degree stochastic dominance can be used by plant breeders as a step in genotype selection, therefore increasing the likelihood of acceptance of the improved varieties by risk averse farmers. In a sample of 57 genotypes, 30 were selected either by stability or stochastic dominance criteria. Among these 30, only 13% were not in the stochastically dominat group. This group was bigger than the"stable"group and included 75% of the genotypes classified as having stability characteristics

Para selecionar genótipos que possam ser indicados aos agricultores, usualmente os pesquisadores, na área de melhoramento vegetal, avaliam a performance dos genótipos através de estabilidade. Estabilidade e um conceito ligado a previsibilidade da resposta de genótipos em condições variáveis de ambiente. Este estudo pretendeu mostrar que a teoria da decisão pode ser utilizada por melhoristas no processo de seleção de genótipos visando agricultores aversos ao risco. O processo conhecido como dominância estocástica foi utilizado. Foi mostrado que primeiro, segundo e terceiro graus de dominância estocástica podem ser usados como um dos passos na seleção de genótipos. Em consequência, aumentam as chances de aceitação das variedades melhoradas por agricultores aversos ao risco. Em uma amostra de 57 genótipos estudados, 30 foram selecionados por critérios de estabilidade e/ou por dominância estocástica para indicação aos agricultores. Entre estes 30, apenas 13% não foram membros do grupo dominante estocasticamente. Este foi maior que o grupo estável e incluiu 75% dos genótipos classificados por apresentarem características de estabilidade / In order to select genotypes to be offered to farmers, plant breeders usualy evaluate their performance through stability. Stability is a concept related to predictability of genotypes response on variable environmental conditions. Decision Theory is a statistical tool used to indicate the best strategy among the alternatives available. This study intended to show that decision theory can be used plant breeders in their process of genotype selection for risk averse farmers. The concept known as Stochastic Dominance was used. It was shown that first, second, and third degree stochastic dominance can be used by plant breeders as a step in genotype selection, therefore increasing the likelihood of acceptance of the improved varieties by risk averse farmers. In a sample of 57 genotypes, 30 were selected either by stability or stochastic dominance criteria. Among these 30, only 13% were not in the stochastically dominat group. This group was bigger than the"stable"group and included 75% of the genotypes classified as having stability characteristics

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7218_1.pdf: 1749379 bytes, checksum: 8394908c73c93a3acab88eaea56bfd27 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Neste trabalho apresentamos uma abordagem econométrica para a avaliação da concentração (ou desigualdade) de riqueza no Brasil, onde as riquezas abordadas são a propriedade de terra e a renda. A avaliação da concentração de riqueza baseia-se na análise das principais medidas de concentração, tais como: as da classe entropia generalizada, da classe de Atkinson e o índice de Gini, complementada pelo estudo da dominância estocástica. O interesse no estudo da concentração de terra deve-se ao fato de que estudos dessa natureza são bastante escassos no Brasil. Neste sentido, o objetivo desse trabalho é identificar qual medida de concentração reflete as pequenas mudanças ocorridas na distribuição de terra e na distribuição de renda no Brasil entre 1985 e 1995. Para isso, são utilizados dados do censo agropecuário do IBGE e dados da PNAD nos anos considerados, a partir dos quais foram obtidos os valores das medidas de concentração e construídas curvas de dominância estocástica para avaliar a concentração da riqueza no Brasil. A partir dos resultados obtidos, foram comparadas as concentrações de terra com renda em cada ano e as concentrações do mesmo tipo de riqueza entre os anos. A partir da análise dos resultados, observamos que a concentração de terra é superior à concentração de renda no Brasil nos anos estudados. Além disso, constatamos uma redução muito pequena, tanto na concentração de terra, quanto na concentração de renda de 1985 para 1995

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-06-28T19:37:30Z No. of bitstreams: 1 christianjonnatanjacobsensotoherrera.pdf: 883027 bytes, checksum: 3ee1cf348a7392e28d4ef150125ad72c (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-08-07T21:48:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 christianjonnatanjacobsensotoherrera.pdf: 883027 bytes, checksum: 3ee1cf348a7392e28d4ef150125ad72c (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-07T21:48:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 christianjonnatanjacobsensotoherrera.pdf: 883027 bytes, checksum: 3ee1cf348a7392e28d4ef150125ad72c (MD5) Previous issue date: 2017-03-01 / Esta dissertação propõe testar empiricamente, através de otimizações in sample, os modelos de downside risk, Sortino, Upside Pontential Ratio, Omega e Kappa, comparado-os com o tradicional CAPM, derivado a partir da fronteira de média e variância, utilizando as ações listadas no Ibovespa e Dow Jones (DJIA) para construção de carteiras de mercado para cada um dos modelos. Estas duas classes de modelos distinguem-se quanto aos pressupostos e à mensuração do risco. Enquanto o CAPM considera apenas os dois primeiros momentos da distribuição de retornos, as outras medidas levam em conta os momentos superiores. Através da distância Hansen-Jagannathan, que mede o erro de mensuração do Stochastic Discount Factor (SDF) gerado pelos modelos, observou-se grande distinção dos modelos nos dois mercados. Enquanto o CAPM performou melhor no Dow Jones, os modelos de downside risk apresentaram melhores resultados para o Ibovespa, sugerindo vantagem na utilização destes modelos em mercados com menor liquidez e maior assimetria. / This dissertation proposes empirically test the downside risk models, Sortino, Upside Pontential Ratio, Omega and Kappa, by comparing them with the traditional CAPM, derived from the mean and variance boundary, using the listed shares in the Ibovespa and Dow Jones (DJIA) for the construction of market portfolios for each of the models. These two classes of models are distinguished in terms of assumptions and risk measurement. While the CAPM considers only the first two moments of the returns distribution, the other measures take into account the higher moments of such distributions. The Hansen-Jagannathan distance, which measures the Stochastic Discount Factor (SDF) measurement error generated by the models, showed a great distinction of the models in the two markets. While the CAPM performed better in the Dow Jones, the downside risk models presented better results for the Ibovespa, suggesting an advantage in the use of such models in markets with lower liquidity and greater asymmetry.