En el presente documento se considera la identificación de efectos de tratamiento cuando las variables de resultado y las de control no se encuentran en una misma base de datos. Los modelos de inferencia ecológica, en los cuales se combina información agregada de las variables de resultado con información demográfica a nivel individual, son un ejemplo común de esta clase de situaciones. En este contexto, no es posible identificar de manera puntual las distribuciones contra-factuales ni, por tanto, los efectos de tratamiento. Sin embargo, estudios recientes proveen límites inferiores y superiores para identificar de manera parcial los efectos causales. A diferencia de estos trabajos, se adoptará el supuesto de selección en no observables, es decir, la asignación no es totalmente aleatoria hasta que se controle por la heterogeneidad no observada constante en el tiempo. Se utilizan datos de panel en un modelo lineal en los factores no observables para obtener la identificación. Para ilustrar el funcionamiento de los límites, se complementa el análisis con una simulación.

La presente investigación intenta avanzar en el estudio y análisis de la agricultura y su relación con el crecimiento económico en Argentina. La agricultura en nuestro país se ha destacado en los últimos veinte años por su crecimiento, dinamismo tecnológico y empresarial, por tratarse de un sector generador de divisas, como así también, por las controversias surgidas tanto en materia de teoría económica, en relación a su papel como motor de la economía, como en materia de política económica, reflejadas principalmente en torno a las retenciones agropecuarias. En este contexto, luego de una revisión del marco conceptual en torno a las teorías del crecimiento económico y su relación con las actividades basadas en recursos naturales y de una reseña de aspectos importantes vinculados a la agricultura, se analiza la relación entre agricultura y crecimiento económico para el caso particular de Argentina, en el período 1895-2009, a partir de un análisis de causalidad y regresiones de crecimiento a través de un modelo de regresión lineal múltiple y un modelo de rezagos distribuidos (ARDL, por sus siglas en inglés: Autoregressive Distributed Lag), donde la variable dependiente es el crecimiento del producto bruto de la Argentina y una de las variables independientes una variable proxy representativa de la evolución de la agricultura que resulte significativa, además del resto de variables independientes que surjan desde el punto de vista teórico y convaliden los datos. En el primer análisis econométrico se incorpora una variable dummy que intenta captar el impacto de la política económica sobre el crecimiento. Los resultados hallados invitan a reflexionar sobre el rol que juega el sector agrícola en el proceso de crecimiento económico de nuestro país. / The present work is intended to contribute to the analysis of agriculture and its relationship with the economic growth of Argentina. Agriculture in our country has stood out over the past two decades for its growth, technological & business dynamism -by being a foreign currency generating sector- as well as for the controversies arisen from both an economic theory standpoint -in regards to its role as the nation's economic engine- and from an economic policy end -mainly materialized in discussions around the effectiveness of withholding taxes on agricultural exports-. Within this framework, and after conducting a conceptual assessment of economic growth theories and their connection with agricultural-based activities and making a review of important aspects of agriculture, this work jumps directly into the above-mentioned analysis of the relationship between agriculture and economic growth in the period 1895-2009. This analysis is supported by three elements: a causality analysis, an econometric estimation (simple) and the implementation of an Autoregressive Distributed Lag (ARDL), where the dependent variable is the GDP growth for Argentina and one of the independent variables is a proxy variable of significance which represents the evolution of agriculture (of course, the ARDL also considers all other independent variables resulting from a theoretical point of view which, in turn, validate the data). In the first econometric evaluation, a dummy variable that intends to reflect the impact of economic policy on economic growth is incorporated. The results of this research effort invite the readers to reflect about the true role that the agricultural sector plays in the economic progress of Argentina.

Existe debate respecto al impacto del desarrollo financiero en el crecimiento económico, pues si bien la literatura teórica enfatiza la función que cumplen los sistemas financieros de facilitar la asignación de recursos en un contexto incierto, la literatura empírica encuentra resultados diversos. En este sentido, el objetivo principal de la tesis es profundizar el análisis del papel de los sistemas financieros en el crecimiento económico, recurriendo como base al trabajo realizado por Beck et al. (2000). En primer lugar, se replica su estudio, posteriormente se amplía su muestra de países (de 77 a 99) y el periodo de análisis (de 1961-1995 a 1961-2010) para validar la robustez de los resultados y, finalmente, se evalúa si el desarrollo financiero presenta un efecto diferenciado en el crecimiento económico según el nivel de desarrollo económico alcanzado por cada país, la región a la que pertenece, su nivel de profundización financiera, su nivel educativo y su tasa de inflación promedio. Así, realizando un análisis de datos de panel y utilizando como método de estimación el Método Generalizado de Momentos, se llega a tres conclusiones: el resultado obtenido por Beck et al. (2000) es sensible a la muestra, específicamente cuando se incluye en el análisis periodos de crisis financieras, procesos de liberalización financiera e inestabilidad macroeconómica; segundo, el nivel de desarrollo económico del país juega un rol importante en el impacto del desarrollo financiero en el crecimiento económico, pues los países de altos ingresos son los que más se benefician del desarrollo financiero; finalmente, el nivel educativo, el grado de profundización financiera y la tasa de inflación promedio del país influyen en el impacto del desarrollo financiero en el crecimiento económico según el nivel de desarrollo económico alcanzado por las economías. / Tesis

Made available in DSpace on 2008-05-13T13:15:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 1434.pdf: 106754 bytes, checksum: 159f2c178357ef08dbe6a013b440fb01 (MD5) Previous issue date: 2000-01-25

Made available in DSpace on 2008-05-13T13:16:06Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1989-01-06 / O presente estudo pretende analisar o mercado brasileiro de alumínio primário, através da elaboração e simulação dinâmica de um modelo econométrico, com capacidade de explicar satisfatoriamente as relações típicas das variáveis econômicas consideradas neste mercado, conforme são postuladas pela teoria da empresa em competição imperfeita.

Submitted by rafael matas luz (rafamluz@yahoo.com.br) on 2015-12-03T16:58:02Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao Rafael Matas Luz.pdf: 2596362 bytes, checksum: b1e26b15f0bb94889a7cfd5c40b56ef0 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2015-12-09T12:13:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao Rafael Matas Luz.pdf: 2596362 bytes, checksum: b1e26b15f0bb94889a7cfd5c40b56ef0 (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2015-12-11T12:29:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao Rafael Matas Luz.pdf: 2596362 bytes, checksum: b1e26b15f0bb94889a7cfd5c40b56ef0 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-11T12:29:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao Rafael Matas Luz.pdf: 2596362 bytes, checksum: b1e26b15f0bb94889a7cfd5c40b56ef0 (MD5) Previous issue date: 2015-06-23 / Este estudo objetiva estimar a demanda regional de diesel para os próximos 10 anos no Brasil através de uma abordagem top down. Foram testadas as variáveis que mais contribuem com a projeção do consumo de diesel, chegando-se à conclusão de que o PIB e o preço são bastante relevantes. Os melhores modelos econométricos com resultados mais aderentes às projeções dentro e fora da amostra foram: (i) com correção de erros e (ii) com as variáveis em diferença. Concluímos ao longo desta dissertação, que o acionamento das térmicas com geradores a óleo diesel em períodos específicos, como os últimos anos, afetam substancialmente o consumo do combustível. Para a desagregação do consumo nacional foram analisados modelos regressivos congruentes na totalização, como o utilizado por Moreira (1986), modelos com fatores proporcionais fixos baseados no crescimento histórico de 5 anos e modelos mais simples de médias proporcionais - estes últimos com resultados inferiores. Na projeção de um Cenário Base, com PIB crescendo 2,5% ao ano nos próximos 10 anos, em algumas regiões do Brasil, como o conjunto dos estados do Maranhão, Tocantins e Piauí, deverá crescer o consumo de diesel em 40%, enquanto no Rio Grande do Sul, apenas 21%.

Seven GARCH and stochastic volatility (SV) models are compared to model empirically the volatility of returns on four commodities relevant for South America economies: gold, copper, oil, and natural gas. Our results show that SV models outperform GARCH models on average. We find that the best-performing return volatility models are: GARCH-t for gold, SV-t for copper and oil, and SV with leverage effects (SV-L) for natural gas. The inclusion of fat tails and jumps components largely raise the performance of GARCH models, while this contribution is less for SV models. Even, SV models with jumps are usually outperformed by the basic SV model. We also find evidence of a leverage effect in oil and copper, resulting from their dependence on world economic activity; and of an inverse leverage effect in gold and natural gas, consistent with the former's role as safe asset and with uncertainty about the latter's future supply. Additionally, in most cases there is no evidence of an impact of volatility on the mean or MA-type first order autocorrelation.

En este trabajo se utilizan datos diarios de los mercados de acciones y divisas para estimar los modelos GARCH y GJR comparando países emergentes con países de altos ingresos. En ambos modelos, se toma la distribución Normal como base y se consideran distribuciones con colas pesadas: la distribución t-Student, la distribución GED, la distribución NIG y la distribución NRIG, tanto en su versiones simétricas como asimétricas para capturar las características de los retornos. Los principales resultados son los siguientes: (i) en todos los mercados y países se seleccionan modelos con distribuciones de colas pesadas: t-Student (S) y error generalizada (GED); (ii) es importante incluir efecto apalancamiento para el mercado de acciones, pero esto no es concluyente para el mercado de divisas; (iii) incorporar una distribución asimétrica en los retornos resulta necesario para todos los mercados de acciones, aunque esto no es necesario para algunos mercados de divisas. / This paper uses daily data from stock and Forex markets in order to estimate GARCH and GJR models comparing emerging countries with high-income countries. In both models, the Normal distribution is taken as the basis and some heavy-tailed distributions are considered: the Student t-distribution, the GED distribution, the NIG distribution and the NRIG distribution, all in their symmetric and skewed versions to capture the characteristics of the returns. The main results are as follows: (i) in all markets and countries, models with heavy-tailed distributions are selected: Student’s t (S) and generalized error (GED); (ii) it is important to include the leverage effect for stock markets, but this is not conclusive for the Forex markets; (iii) incorporating an asymmetric distribution in returns is necessary for all equity markets, although this is not necessary for some currency markets.

Trabajo de Investigación (Magíster en Economía) -- Universidad del Pacífico, Escuela de Postgrado, 2015. / Asesor: Pablo Augusto Lavado Padilla. / En el presente documento se considera la identificación de efectos de tratamiento cuando las variables de resultado y las de control no se encuentran en una misma base de datos. Los modelos de inferencia ecológica, en los cuales se combina información agregada de las variables de resultado con información demográfica a nivel individual, son un ejemplo común de esta clase de situaciones. En este contexto, no es posible identificar de manera puntual las distribuciones contra-factuales ni, por tanto, los efectos de tratamiento. Sin embargo, estudios recientes proveen límites inferiores y superiores para identificar de manera parcial los efectos causales. A diferencia de estos trabajos, se adoptará el supuesto de selección en no observables, es decir, la asignación no es totalmente aleatoria hasta que se controle por la heterogeneidad no observada constante en el tiempo. Se utilizan datos de panel en un modelo lineal en los factores no observables para obtener la identificación. Para ilustrar el funcionamiento de los límites, se complementa el análisis con una simulación.

Describe y explica la influencia que tiene el capital relacional en la capacidad innovadora de la industria farmacéutica nacional a través de una investigación correlacional con un diseño no experimental. Encuentra que las dimensiones de alianzas, relaciones con los proveedores y con los clientes del capital relacional influyen en la capacidad innovadora. Por otro lado, encuentra que no ocurre lo mismo respecto a las relaciones con los competidores. Los resultados obtenidos demuestran que el capital relacional influye positivamente en la capacidad innovadora de las empresas farmacéuticas peruanas en el período 2012-2016, lo cual permitirá diseñar una propuesta que mejore la competitividad de dicha industria y que aporte al crecimiento, la salud y el bienestar del país. / Tesis