Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:46Z (GMT). No. of bitstreams: 3 adrianamonteiroturma2004.pdf.jpg: 18083 bytes, checksum: 9798fa37ca1ad850dd4bd2cd9c007803 (MD5) adrianamonteiroturma2004.pdf.txt: 167833 bytes, checksum: 19a17794a32919264617cbea6c11baf0 (MD5) adrianamonteiroturma2004.pdf: 1058777 bytes, checksum: f93e468a3f71905bb5ee84d4d51d5753 (MD5) Previous issue date: 2007-02-14T00:00:00Z / Esta dissertação visa identificar o papel dos fundamentos econômicos e demográficos na determinação do boom imobiliário dos EUA nos anos 2000. Afinal, qual seria o equilíbrio do mercado? Qual seria uma estimativa do ajuste em termos de sua intensidade e duração? A conclusão é que houve uma conjunção de fatores atuando simultaneamente na geração do boom de construções e altas de preços dos imóveis e que houve, a partir de 2003, um considerável desvio das variáveis de seu equilíbrio de longo prazo. A metodologia aplicada baseou-se na construção na análise se cointegração e modelos de correção de erro (VEC) para identificar a relação de longo prazo e a dinâmica de ajuste a eventuais os desvios dela.

Submitted by Olufunmi Abimbola Akinyode (olufunmi.akinyode2015@fgvmail.br) on 2015-01-27T17:46:28Z No. of bitstreams: 1 Olufunmi.pdf: 1103432 bytes, checksum: d8788e42fd2064560fd1035957664db9 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2015-02-04T19:21:23Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Olufunmi.pdf: 1103432 bytes, checksum: d8788e42fd2064560fd1035957664db9 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2015-02-12T12:07:36Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Olufunmi.pdf: 1103432 bytes, checksum: d8788e42fd2064560fd1035957664db9 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-12T12:08:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Olufunmi.pdf: 1103432 bytes, checksum: d8788e42fd2064560fd1035957664db9 (MD5) Previous issue date: 2014-10-31 / There has been 47 recessions in the United States of America (US) since 1790. US recessions have increasingly affected economies of other countries in the world as nations become more and more interdependent on each other. The worst economic recession so far was the 'Great Depression' – an economic recession that was caused by the 1929 crash of the stock market in the US. The 2008 economic recession in the US was a result of the burst of the 'housing bubble' created by predatory lending. The economic recession resulted in increased unemployment (according to NBER 8.7 million jobs were lost from Feb. 2008 to Feb. 2010); decrease in GDP by 5.1%; increase in poverty level from 12.1% (2007) to 16.0% (2008) (NBER) This dissertation is an attempt to research the impact of the 2008 economic recession on different types of residential investments: a case study of five (5) diverse neighborhoods/zip codes in Washington DC, USA The main findings were that the effect of the 2008 economic depression on the different types of residential properties was dependent on the location of the property and the demographics/socio-economic factors associated with that location.

Submitted by Anthony Scott (as4489@columbia.edu) on 2017-01-20T04:52:06Z No. of bitstreams: 1 Thesis_Published_AScott.pdf: 1177577 bytes, checksum: 52c7ad33a30119af2688354452b13231 (MD5) / Rejected by Josineide da Silva Santos Locatelli (josineide.locatelli@fgv.br), reason: Prezado Anthony, Precisa fazer algumas correções na sua tese: • O título na página 2 está diferente, não pode ser mudado sem autorização do seu orientador, veja o título que está cadastrado: THE ROLE OF MICROFINANCE FOR HOUSING REPAIR FOR LOW-INCOME HOUSEOLDS IN THE UNITED STATES e não THE ROLE OF MICROFINANCE FOR HOUSING REPAIRS AND REMODELING FOR LOW-INCOME HOUSEHOLDS IN THE UNITED STATES; • Retire “Scott” de todas as páginas; • A numeração deve ser considerada desde a primeira página, mas só pode aparecer a partir da introdução; portanto, devem ser retirados os números antes disso; on 2017-01-20T10:28:57Z (GMT) / Submitted by Anthony Scott (as4489@columbia.edu) on 2017-01-20T12:27:55Z No. of bitstreams: 1 Thesis_Published_AScott_Final.pdf: 1182494 bytes, checksum: 7a11595303fdb2b7ed9b7302a11b1b1c (MD5) / Rejected by Josineide da Silva Santos Locatelli (josineide.locatelli@fgv.br), reason: Desculpa, mas você não corrigiu o título na Ficha Catalográfica. Já que terá que fazer esta alteração, sugiro que dê 4 espaços antes do seu nome na primeira página, dê 7 espaços antes do título na segunda página, 4 espaços depois do nome na página 4, on 2017-01-20T12:54:35Z (GMT) / Submitted by Anthony Scott (as4489@columbia.edu) on 2017-01-20T14:46:49Z No. of bitstreams: 1 Thesis_Published_AScott_Final.pdf: 1182445 bytes, checksum: ff9680ec17f7d8a4c995ecaf718d646f (MD5) / Approved for entry into archive by Josineide da Silva Santos Locatelli (josineide.locatelli@fgv.br) on 2017-01-20T14:51:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Thesis_Published_AScott_Final.pdf: 1182445 bytes, checksum: ff9680ec17f7d8a4c995ecaf718d646f (MD5) / Made available in DSpace on 2017-01-23T11:43:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thesis_Published_AScott_Final.pdf: 1182445 bytes, checksum: ff9680ec17f7d8a4c995ecaf718d646f (MD5) Previous issue date: 2017-01-19 / Ever since microfinance gained popularity in the United States in the early 1990s, American microfinance institutions (MFI) have been trying to figure out how microfinance fits in the American financial system. Initially, the U.S. bought into microcredit’s theory of change as a financially self-supporting vehicle to help the poor exit poverty (Where Credit is Due, 2015), however structural challenges in the U.S. economic system make microfinance difficult for scale, like that seen in developing countries. In 2012, for example, the U.S. microfinance industry served over 361,000 people with a total loan volume of $366 million, while in Brazil - a country of comparable population, for example - served over 3 million people with a volume of $2.5 billion (FIELD, 2012; Microfinance Information Exchange, 2016). When it comes to microfinance specifically for housing in the U.S., the sector is virtually non-existent. This is largely a result of the U.S. debt-heavy model, which discourages progressive housing construction in favor of requiring the client to buy the entire house upfront. Consequently, most research has discarded microfinance as a viable option for housing purchase in the U.S., resulting in a lack of analysis on using it for a more targeted market in home improvements and repairs. The key assumption this paper makes is that the housing microfinance (HMF) repair market might be more financially sustainable in the U.S. due to both the smaller dollar value, relative to home purchase, and the high and reoccurring need for repair that is unlike microloans to businesses. This paper maps the barriers to scaling the microfinance industry in the U.S., as it pertains to home maintenance and improvement for low-income households. It uses the American city of Baltimore as the context for analysis, due to the city’s high need for housing repair and large percentage of residents with limited access to finance. Analysis relies on qualitative interviewing of both lenders and borrowers, concluding that microlending for housing repairs can only be financially sustained with private and public partnership. What Baltimore demonstrates is that HMF, unlike microloans for businesses, is impacted by subsidized interest rates due to government and philanthropic priorities in housing, which prioritize affordability over financial sustainability. Further research is needed on extending microcredit to small landlords for rental properties, since the need and impact on the poor is greater. / Desde que as microfinanças ganharam popularidade nos Estados Unidos no início da década de 1990, as instituições de microfinanças americanas (MFI) têm tentado descobrir como as microfinanças se encaixam no sistema financeiro americano. Inicialmente, os EUA aderiram à teoria da mudança do microcrédito como um veículo financeiramente autossustentado para ajudar os pobres a sair da pobreza (Where Credit is Due, 2015), porém, os desafios estruturais dificultam a expansão, como os países em desenvolvimento. Em 2012, por exemplo, a indústria de microfinanças dos EUA serviu a mais de 361 mil pessoas, com um volume total de empréstimos de US$ 366 milhões, e no Brasil – por exemplo, um país de população comparável – atendeu mais de 3 milhões de pessoas com um volume de US$ 2,5 bilhões (FIELD, 2012; Microfinance Information Exchange, 2016). Quando se trata de microfinanças especificamente para habitação nos EUA, o setor é praticamente inexistente. Isso é em grande parte resultado do modelo de dívida pesada dos EUA, que desencoraja a construção progressiva de moradias em favor de exigir que o cliente compre a casa inteira antecipadamente. Consequentemente, a maioria das pesquisas descartou o microfinanciamento como uma opção viável para compra de moradia nos EUA, resultando em uma falta de análise sobre como usá-lo para um mercado mais direcionado em melhorias e reparos em casa. O pressuposto-chave deste artigo é que o mercado de reparo de microfinanças habitacionais (HMF) pode ser mais financeiramente sustentável nos Estados Unidos devido ao menor valor em dólar, em relação à compra de imóveis, e à alta e recorrente necessidade de reparo que é diferente dos microcréditos para empresas. Este artigo mapeia as barreiras à expansão da indústria de microfinanças nos EUA, uma vez que se refere especificamente à manutenção e melhoria de domicílios para famílias de baixa renda. A cidade americana de Baltimore é usada como o contexto para a análise devido à grande necessidade de reparo de moradia que a cidade possui, além da grande porcentagem dos residentes com acesso limitado ao financiamento. A análise baseia-se em entrevistas qualitativas de credores e mutuários para traçar um contexto de mercado diferenciado, concluindo que o microcrédito para reparos de moradias só pode ser sustentado financeiramente com a parceria privada e pública. São necessárias pesquisas adicionais para estender o microcrédito aos pequenos proprietários de imóveis alugados, uma vez que a necessidade e o impacto sobre os pobres são maiores.

Uma característica marcante da recente crise financeira que ocorreu entre 2007 e 2009, conhecida como \"A Crise do Subprime\", foi quão rapidamente se propagou por todo o mundo. Entretanto, a maior parte da evidência empírica até o presente momento mostra que no início da crise (jun/07 - ago/08) a resposta das economias emergentes foi limitada. Este trabalho corrobora este fato, bem como a rápida saída da crise, para um grupo de países emergentes em acelerado processo de desenvolvimento: Brasil, Rússia, Índia e China, os BRICs. Encontramos ainda evidências de que a China exerceu, principalmente durante a crise, forte impacto positivo nos BRICs, o que nos levou a concluir que este foi um fator importante para que fossem menos afetados, quando comparados com economias desenvolvidas como os EUA. Também mostramos que países dentre os BRICs cuja atividade econômica apresenta maior semelhança - Brasil X Rússia e Índia X China - são afetados de modo geral de forma análoga e observamos ainda evidência de notáveis ligações financeiras entre os países do grupo. Por último, notamos que variáveis reais dos BRICs responderam com menor intensidade aos efeitos da crise quando comparadas a variáveis financeiras do próprio grupo e variáveis reais de países desenvolvidos. Para o estudo, utilizamos modelos S-VAR, VEC e testes de cointegração em painel, este último para os modelos com variáveis macroeconômicas reais. Também utilizamos um índice de propagação de calor, desenvolvido pelo Fundo Monetário Internacional (FMI), que mede a intensidade dos efeitos da crise nas variáveis para cada instante do tempo. / One of the main characteristics of the recent financial crisis that took place between 2007 and 2009, known as \"The Subprime Crisis\", was how fast it spread all around the globe. Nevertheless, most empirical evidence shows that at the beginning of the crisis (Jun/07- Aug/08) emerging markets\' response was limited. This present study corroborates this idea for a fast raising group of emerging economies: Brazil, Russia, India and China, the BRICs. We show as well how rapid these economies have managed to get out of the crisis and the not negligent positive impact that China had in all of them, especially during the crisis period. We infer that China\'s booming economy must have been one of the main factors that made the crisis\' impact reduced for the BRICs when compared to developed countries such as the US. We also show that countries among the BRICs that have more similarities - Brazil X Russia and India X China - were in general affected in an analogous way and we observe that there are strong financial links between group members. Last, we find that the crisis\' effect on real BRIC\'s macroeconomic variables was not as intense as those on developed countries or on BRIC\'s financial variables. For this study, we use S-VAR, VEC and Panel Cointegration Models. This last one was used for models with real macroeconomic variables. To draw our conclusions, we also utilize a Heat Index which has been developed by the International Monetary Fund (IMF).This index is a measure of the crisis\' effects intensity on economic variables through time.

Uma característica marcante da recente crise financeira que ocorreu entre 2007 e 2009, conhecida como \"A Crise do Subprime\", foi quão rapidamente se propagou por todo o mundo. Entretanto, a maior parte da evidência empírica até o presente momento mostra que no início da crise (jun/07 - ago/08) a resposta das economias emergentes foi limitada. Este trabalho corrobora este fato, bem como a rápida saída da crise, para um grupo de países emergentes em acelerado processo de desenvolvimento: Brasil, Rússia, Índia e China, os BRICs. Encontramos ainda evidências de que a China exerceu, principalmente durante a crise, forte impacto positivo nos BRICs, o que nos levou a concluir que este foi um fator importante para que fossem menos afetados, quando comparados com economias desenvolvidas como os EUA. Também mostramos que países dentre os BRICs cuja atividade econômica apresenta maior semelhança - Brasil X Rússia e Índia X China - são afetados de modo geral de forma análoga e observamos ainda evidência de notáveis ligações financeiras entre os países do grupo. Por último, notamos que variáveis reais dos BRICs responderam com menor intensidade aos efeitos da crise quando comparadas a variáveis financeiras do próprio grupo e variáveis reais de países desenvolvidos. Para o estudo, utilizamos modelos S-VAR, VEC e testes de cointegração em painel, este último para os modelos com variáveis macroeconômicas reais. Também utilizamos um índice de propagação de calor, desenvolvido pelo Fundo Monetário Internacional (FMI), que mede a intensidade dos efeitos da crise nas variáveis para cada instante do tempo. / One of the main characteristics of the recent financial crisis that took place between 2007 and 2009, known as \"The Subprime Crisis\", was how fast it spread all around the globe. Nevertheless, most empirical evidence shows that at the beginning of the crisis (Jun/07- Aug/08) emerging markets\' response was limited. This present study corroborates this idea for a fast raising group of emerging economies: Brazil, Russia, India and China, the BRICs. We show as well how rapid these economies have managed to get out of the crisis and the not negligent positive impact that China had in all of them, especially during the crisis period. We infer that China\'s booming economy must have been one of the main factors that made the crisis\' impact reduced for the BRICs when compared to developed countries such as the US. We also show that countries among the BRICs that have more similarities - Brazil X Russia and India X China - were in general affected in an analogous way and we observe that there are strong financial links between group members. Last, we find that the crisis\' effect on real BRIC\'s macroeconomic variables was not as intense as those on developed countries or on BRIC\'s financial variables. For this study, we use S-VAR, VEC and Panel Cointegration Models. This last one was used for models with real macroeconomic variables. To draw our conclusions, we also utilize a Heat Index which has been developed by the International Monetary Fund (IMF).This index is a measure of the crisis\' effects intensity on economic variables through time.