A identificação dos fatores que influenciam o processo de escolha do tomador na demanda por crédito apresenta não apenas um interesse mercadológico, mas também em termos acadêmicos e para o formulador de políticas públicas, buscando determinar os impactos de uma decisão que influencia o ambiente macroeconômico, bem como o comportamento dos agentes. Nestes termos, os modelos tradicionais de análise da demanda muitas vezes apresentam suposições pouco realistas e bastante restritivas, necessárias para o processo de estimação dos parâmetros de interesse. Os Modelos Lineares Generalizados Mistos com Variáveis Latentes (GLLAMM) constituem uma classe de modelos que abrangem os tradicionais modelos lineares generalizados e os modelos lineares generalizados mistos, possibilitando uma maior flexibilidade na combinação de um processo de escolha discreta com a determinação dos valores demandados de forma contínua, não impondo um processo único para todas as instituições analisadas, nem tão pouco do processo de escolha. Esta classe de modelos foi aplicada para estudar a demanda por empréstimos bancários utilizando-se informações de uma rica base de dados, a Central de Risco de Crédito do Banco Central. Assim, foi possível a identificação de variáveis como a duração da operação e a classificação de risco da operação que apresentam uma maior relevância no processo de escolha do banco, enquanto que outras, como as garantias, mostraram-se mais importante no volume a ser demandado. A identificação de nichos específicos de algumas instituições foi possível a partir desta análise. A flexibilidade desta classe de modelos também foi utilizada no intuito de se identificar os fatores que influenciam a demanda por crédito pelos bancos nas operações de redesconto, tendo conseguido tratar o problema de superdispersão ocasionado pelo excesso de zeros neste conjunto de dados. Adicionalmente, tanto efeitos diretos quanto indiretos da taxa de redesconto foram possíveis de serem estudados a partir da inclusão de efeitos aleatórios tanto no intercepto, possibilitando a incorporação de efeitos específicos de cada instituição financeira, bem como nos coeficientes, captando comportamentos individuais de cada banco frente a um mesmo estímulo. / The aim of this study is to identify the variables that affect borrower´s decision-making process through the estimation of loan demand equations. This research is relevant not only for market practitioners, but also to academics and to policy-makers, concerned with the evaluation of possible impacts of decision on the economic environment and on the agent´s behavior. Traditional models for demand estimation make unreasonable and very restrictive assumptions to estimate the parameters of interest. Generalized Linear Latent and Mixed Models (GLLAMM) constitute a class of models that includes the traditional Generalized Linear Models (GLM) and Generalized Linear Mixed Models (GLMM), which offer more flexibility and they are particularly suitable to situations that combine discrete choice with continuous decisions. Therefore, we can estimate individual equation for each bank simultaneously. This class of models was applied to study the demand for bank loans using a rich dataset provided by the Central Bank?s Credit Risk Bureau. Among the analyzed variables, the loan maturity and the credit risk classification were important in the bank choice while warranties were important in the decision related to the amount borrowed. Moreover, we could also identify specific market segments for some banks. The flexibility of this class of models was also used to identify the factors affecting the demand for overnight funds by commercial banks. This model overcomes overdispersion problems caused by excess of zeros found in the dataset. Additionally, we identified the direct and indirect effects of rediscount rate through the inclusion of random effects in the intercept (incorporating specific effects for each bank) and other coefficients (identifying individual behavior of each bank regarding the same stimuli).

Das Thema der vorliegenden Bachelorarbeit ist, das Vier-Stufen-Modell der Verkehrsnachfrage nach Lohse, auch als Kennwertmodell bekannt, auf die Stadt Brandenburg an der Havel anzuwenden, um die Verkehrserzeugung, die Verkehrsverteilung und die Verkehrsmittelwahl zu berechnen. Dies ist für alle Leser interessant, die damit beginnen, sich mit der integrierten Verkehrsplanung zu beschäftigen, denn diese Arbeit stellt das theoretische, rechnerische und praktische Vorgehen formal vor. Die Berechnungen wurden mit dem Programm „Excel 2013“ realisiert. Zudem ist der Arbeit ein USB-Stick beigelegt, aus dem Sie die formalen Rechnungen aus der Bachelorarbeit besser nachvollziehen können, da auf dem USB-Stick alle Rechnungen hinterlegt sind, die dem Verfahren zugrunde liegen. Zusätzlich enthält der USB-Stick einige Grafiken, welche die Verteilung der Verkehrsmittel in der Stadt Brandenburg an der Havel darstellen.

A dissertação traz um breve resumo da história da siderurgia no Brasil, e comentários sobre o que vem ocorrendo no setor no mundo. A dissertação busca contribuir com a estimação de demanda para mercados oligopolizados, utilizando como proxie o mercado siderúrgico brasileiro. O objetivo, portanto, é estimar as variáveis econômicas que impactam o consumo de vergalhão no Brasil. Para isso são criados diversos modelos econométricos de demanda, utilizando as modelagens VAR (Vetor Auto-regressivo), BVAR (Vetor Autoregressivo Bayesiano) e Variáveis Instrumentais (IV). A metodologia BVAR foi aquela que apresentou os melhores resultados, com os seus coeficientes sendo robustos e estatisticamente significantes, além de reproduzirem a teoria econômica. / The present dissertation begins with a small resume of the history of the steel sector in Brazil, added to this some comments about that in the world. The dissertation aims to contribute with the estimation of oligopoly markets demand, using as a proxy the steel industry in Brazil. The main objective is to estimate the economics variables witch impact the rebar consumption in Brazil. The estimates are made using different econometric methodologies as VAR (Vector Autoregressive), BVAR (Bayesian Vector Autoregressive) and Instrumental Variables. The BVAR methodology is the one witch presents the best results, with the coefficients signs being robust and statistic significant, besides reproducing the economic theory.

Das Thema der vorliegenden Bachelorarbeit ist, das Vier-Stufen-Modell der Verkehrsnachfrage nach Lohse, auch als Kennwertmodell bekannt, auf die Stadt Brandenburg an der Havel anzuwenden, um die Verkehrserzeugung, die Verkehrsverteilung und die Verkehrsmittelwahl zu berechnen. Dies ist für alle Leser interessant, die damit beginnen, sich mit der integrierten Verkehrsplanung zu beschäftigen, denn diese Arbeit stellt das theoretische, rechnerische und praktische Vorgehen formal vor. Die Berechnungen wurden mit dem Programm „Excel 2013“ realisiert. Zudem ist der Arbeit ein USB-Stick beigelegt, aus dem Sie die formalen Rechnungen aus der Bachelorarbeit besser nachvollziehen können, da auf dem USB-Stick alle Rechnungen hinterlegt sind, die dem Verfahren zugrunde liegen. Zusätzlich enthält der USB-Stick einige Grafiken, welche die Verteilung der Verkehrsmittel in der Stadt Brandenburg an der Havel darstellen.

A confiabilidade do tempo de viagem é atualmente considerada como um fator de elevada importância nos estudos de demanda por transportes, com base no reconhecimento que sistemas congestionados são uma realidade inevitável nos grandes centros urbanos, gerando incertezas nas estimativas do tempo de viagem e tornando sua representação através de uma variável de tempo médio excessivamente simplista. O acesso terrestre aos aeroportos em São Paulo constitui um contexto interessante para o estudo da confiabilidade, considerando os altos custos atribuídos à eventual perda do voo e o ambiente de alta variabilidade de tempos de viagem na região. O estudo da confiabilidade do tempo de viagem tem sido em geral desenvolvido com um enfoque exclusivamente quantitativo, usando modelos matemáticos que se baseiam em teorias de maximização da utilidade estimados a partir de dados de preferência declarada. Em geral, são ignorados: (i) os efeitos de fatores latentes no comportamento, (ii) o fato de que o comportamento nem sempre reflete as intenções, (iii) a complexidade dos fatores envolvidos nas escolhas e (iv) os fatores que descrevem o contexto em que ocorre a decisão. O trabalho utiliza métodos mistos para a coleta e análise dos dados, procurando obter um conjunto abrangente de informações sobre o comportamento. Tanto a coleta de dados como os modelos estimados baseiam-se nos fundamentos da Teoria do Comportamento Planejado, que afirma que o comportamento revelado pode ser estimado a partir de uma intenção que, por sua vez, pode ser estimada a partir de atitudes, normas subjetivas e controle percebido. O controle percebido representa a percepção individual quanto à facilidade em desempenhar um comportamento. Neste estudo, a confiabilidade do tempo de viagem é incluída como um fator de controle percebido, assim como outros indicadores de controle não comumente considerados. A análise é conduzida usando-se uma técnica de Modelos de Equações Estruturais denominada Mínimos Quadrados Parciais. O uso desta técnica permitiu uma descrição abrangente dos mecanismos envolvidos no processo de escolha de acesso terrestre ao aeroporto e confirmou a importância dos fatores latentes na escolha, particularmente os relacionados ao controle percebido e real. Foi possível também verificar que conjuntos distintos de fatores influenciam a formação da intenção (e portanto a preferência declarada) e o comportamento propriamente dito (e portanto o comportamento revelado). / Travel time reliability is now considered a major factor in explaining travel demand since its underlying cause congestion seems to be an unavoidable reality in large urban centers. This brings uncertainty to travel time estimates, rendering its representation through travel time averages excessively simplistic. Ground access to airports serving the city of São Paulo makes an interesting context to study reliability, given the considerable annoyance and cost associated with the possibility of missing a flight and the high variability of travel times prevailing in the area. Studies of the reliability of travel time have generally been based on a purely quantitative approach, using utility-based mathematical models, mostly estimated with stated preference data. They usually ignore: (i) the effects of latent factors on behavior, (ii) the fact that behavior does not always reflect intentions, (iii) the complexity of factors involved in choice processes and (iv) the factors describing the choice context. This study uses mixed methods for data collection and analysis, aiming to gather a comprehensive set of information about behavior. Both data collection and modeling are based on the Theory of Planned Behavior, which states that behavior can be predicted from intention; intention, by its turn, can be predicted from attitudes, subjective norms and perceived behavioral control. The latter refers to peoples perception of the ease or difficulty of performing the behavior of interest. In this study, we include travel time reliability as a perceived behavioral control factor, in addition to other indicators of control that are not commonly considered. Analysis is conducted using Partial Least Squares, a technique from the family of Structural Equations Models. The use of this technique allowed for a more complete description of the mechanisms involved in the choice process of ground access to airports and confirmed the importance of latent factors on choice, particularly those related to perceived and actual control. The results also indicate that different sets of factors affect the formation of intention (and thus the stated choice) and the behavior itself (and thus actual behavior).

A confiabilidade do tempo de viagem é atualmente considerada como um fator de elevada importância nos estudos de demanda por transportes, com base no reconhecimento que sistemas congestionados são uma realidade inevitável nos grandes centros urbanos, gerando incertezas nas estimativas do tempo de viagem e tornando sua representação através de uma variável de tempo médio excessivamente simplista. O acesso terrestre aos aeroportos em São Paulo constitui um contexto interessante para o estudo da confiabilidade, considerando os altos custos atribuídos à eventual perda do voo e o ambiente de alta variabilidade de tempos de viagem na região. O estudo da confiabilidade do tempo de viagem tem sido em geral desenvolvido com um enfoque exclusivamente quantitativo, usando modelos matemáticos que se baseiam em teorias de maximização da utilidade estimados a partir de dados de preferência declarada. Em geral, são ignorados: (i) os efeitos de fatores latentes no comportamento, (ii) o fato de que o comportamento nem sempre reflete as intenções, (iii) a complexidade dos fatores envolvidos nas escolhas e (iv) os fatores que descrevem o contexto em que ocorre a decisão. O trabalho utiliza métodos mistos para a coleta e análise dos dados, procurando obter um conjunto abrangente de informações sobre o comportamento. Tanto a coleta de dados como os modelos estimados baseiam-se nos fundamentos da Teoria do Comportamento Planejado, que afirma que o comportamento revelado pode ser estimado a partir de uma intenção que, por sua vez, pode ser estimada a partir de atitudes, normas subjetivas e controle percebido. O controle percebido representa a percepção individual quanto à facilidade em desempenhar um comportamento. Neste estudo, a confiabilidade do tempo de viagem é incluída como um fator de controle percebido, assim como outros indicadores de controle não comumente considerados. A análise é conduzida usando-se uma técnica de Modelos de Equações Estruturais denominada Mínimos Quadrados Parciais. O uso desta técnica permitiu uma descrição abrangente dos mecanismos envolvidos no processo de escolha de acesso terrestre ao aeroporto e confirmou a importância dos fatores latentes na escolha, particularmente os relacionados ao controle percebido e real. Foi possível também verificar que conjuntos distintos de fatores influenciam a formação da intenção (e portanto a preferência declarada) e o comportamento propriamente dito (e portanto o comportamento revelado). / Travel time reliability is now considered a major factor in explaining travel demand since its underlying cause congestion seems to be an unavoidable reality in large urban centers. This brings uncertainty to travel time estimates, rendering its representation through travel time averages excessively simplistic. Ground access to airports serving the city of São Paulo makes an interesting context to study reliability, given the considerable annoyance and cost associated with the possibility of missing a flight and the high variability of travel times prevailing in the area. Studies of the reliability of travel time have generally been based on a purely quantitative approach, using utility-based mathematical models, mostly estimated with stated preference data. They usually ignore: (i) the effects of latent factors on behavior, (ii) the fact that behavior does not always reflect intentions, (iii) the complexity of factors involved in choice processes and (iv) the factors describing the choice context. This study uses mixed methods for data collection and analysis, aiming to gather a comprehensive set of information about behavior. Both data collection and modeling are based on the Theory of Planned Behavior, which states that behavior can be predicted from intention; intention, by its turn, can be predicted from attitudes, subjective norms and perceived behavioral control. The latter refers to peoples perception of the ease or difficulty of performing the behavior of interest. In this study, we include travel time reliability as a perceived behavioral control factor, in addition to other indicators of control that are not commonly considered. Analysis is conducted using Partial Least Squares, a technique from the family of Structural Equations Models. The use of this technique allowed for a more complete description of the mechanisms involved in the choice process of ground access to airports and confirmed the importance of latent factors on choice, particularly those related to perceived and actual control. The results also indicate that different sets of factors affect the formation of intention (and thus the stated choice) and the behavior itself (and thus actual behavior).

There has been increasing interest in evaluating the performance of existing reinforced concrete (RC) bridges just after natural disasters or man-made events especially when the defects are invisible, or in quantifying the improvement after rehabilitations. In order to obtain an accurate assessment of the reliability of a RC bridge, it is critical to incorporate information about its current structural properties, which reflects the possible aging and deterioration. This dissertation proposes to develop an adaptive reliability analysis of RC bridges incorporating the damage detection information obtained from nondestructive testing (NDT). In this study, seismic fragility is used to describe the reliability of a structure withstanding future seismic demand. It is defined as the conditional probability that a seismic demand quantity attains or exceeds a specified capacity level for given values of earthquake intensity. The dissertation first develops a probabilistic capacity model for RC columns and the capacity model can be used when the flexural stiffness decays nonuniformly over a column height. Then, a general methodology to construct probabilistic seismic demand models for RC highway bridges with one single-column bent is presented. Next, a combination of global and local NDT methods is proposed to identify in-place structural properties. The global NDT uses the dynamic responses of a structure to assess its global/equivalent structural properties and detect potential damage locations. The local NDT uses local measurements to identify the local characteristics of the structure. Measurement and modeling errors are considered in the application of the NDT methods and the analysis of the NDT data. Then, the information obtained from NDT is used in the probabilistic capacity and demand models to estimate the seismic fragility of the bridge. As an illustration, the proposed probabilistic framework is applied to a reinforced concrete bridge with a one-column bent. The result of the illustration shows that the proposed framework can successfully provide the up-to-date structural properties and accurate fragility estimates.