Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Departamento de Economia, Brasília, 2016. / Submitted by Fernanda Percia França (fernandafranca@bce.unb.br) on 2016-04-27T13:19:44Z No. of bitstreams: 1 2016_PatrickFrancoAlves.pdf: 1547874 bytes, checksum: abc1744af23ae32c4a5ffa96e80e58cc (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2016-04-27T20:45:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_PatrickFrancoAlves.pdf: 1547874 bytes, checksum: abc1744af23ae32c4a5ffa96e80e58cc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-27T20:45:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_PatrickFrancoAlves.pdf: 1547874 bytes, checksum: abc1744af23ae32c4a5ffa96e80e58cc (MD5) / Estudamos o mercado secundário de automóveis utilizando anúncios de venda de carros na internet. O mercado secundário de carros é importante por introduzir uma série de substitutos parciais para os carros novos. Apesar de sua relevância, existem relativamente poucos estudos sobre o mercado de carros usados. Contribuímos para a literatura ilustrando como as técnicas de Big Data podem contribuir para pesquisa econômica. Inspirados pelo paradigma do Big Data, nós construímos uma base de dados utilizando Python e Web Scraping. A segmentação de carros usados, utilizando um algoritmo não-supervisionado, revela clusters que possuem baixa correlação com os segmentos de carros zero quilômetro. Sabe-se que as montadoras projetam carros utilizando comunalidade para obter economias de custos. Usando modelos de comunalidade, preços hedônicos e modelos hierárquicos, verificamos que os efeitos da comunalidade sobrevivem no mercado secundário de carros. Por último, caracterizamos a perda de preço dos veículos utilizando modelos de crescimento exponencial, onde o ponto de inflexão determina o momento de desaceleração da curva de depreciação. Consumidores de carros zero irão absorver grande perda de preços no momento da revenda, enquanto consumidores de veículos com idade maior que o ponto de inflexão não terão grandes perdas de preço. _______________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / We study the secondary car market using cars sales data in on-line advertisements. The secondary car market is important for introducing a lot of partial substitutes for new cars. But despite its importance, there are relatively few studies about the secondary car market. We contribute to the literature by illustrating how Big Data techniques can contribute to economic research. We inspired ourselves by the paradigm of Big Data and built a database using Python programming and Web Scraping and then we segment the used cars market using an unsupervised algorithm. This reveals clusters with low correlation with the new cars market segments. It is well known that, in order to achieve savings costs, the cars manufacturers uses commonality in production. We built over the literature on commonality models, hedonic price framework and hierarchical models to show that the effect of commonality still survives in the secondary cars market. Finally, we characterized the loss of cars prices using the exponential growth models, where the inflection point determines the time of deceleration in the depreciation path. We find that zero car buyers will absorb great loss in price at the time of resale, while used cars buyers of vehicles older than the inflection point will not have big losses in prices at the time of resale.

O uso de modelos multiníveis é uma alternativa interessante para analisar dados que estão estruturados de forma hierárquica, pois permite a obtenção de diferentes estimativas de parâmetros relativos a grupos distintos e, ao mesmo tempo, leva em consideração a dependência entre as observações em um mesmo grupo. Neste trabalho, desenvolvemos e aplicamos modelos de regressão multiníveis simétricos, a fim de fornecer alternativas ao modelo usual, sob normalidade. Além disso, apresentamos uma breve análise de diagnóstico e estudo de simulação. Como motivação, consideramos dados educacionais, a fim de avaliar se o número de reprovações no histórico escolar do aluno e a infraestrutura da escola são variáveis relevantes que afetam o baixo desempenho dos alunos do ensino básico na disciplina de Matemática / The use of multilevel models is an interesting alternative to analyze data that is structured in a hierarchical manner, since it allows the obtention of different parameters estimates for distinct groups and, at the same time, it takes into account the dependence of observations in the same group. In this dissertation, we develop and apply symmetrical multilevel regression models, for the purpose of providing alternatives to the usual model, under normality. Furthermore we present a brief diagnostics analysis and a simulation study. As motivation, we consider educational data in order to assess whether the number of failures in school history of students and the school infrastructure are important variables that affect the low performance of elementary school students in Mathematics

Submitted by FREDERICO MONFARDINI null (fred.monf@gmail.com) on 2016-05-04T01:21:27Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO - FREDERICO.pdf: 1083790 bytes, checksum: e190391e7f59e12ce3b3f062297293e5 (MD5) / Rejected by Juliano Benedito Ferreira (julianoferreira@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: O arquivo submetido está sem a ficha catalográfica. A versão submetida por você é considerada a versão final da dissertação/tese, portanto não poderá ocorrer qualquer alteração em seu conteúdo após a aprovação. Corrija esta informação e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-06T14:24:35Z (GMT) / Submitted by FREDERICO MONFARDINI null (fred.monf@gmail.com) on 2016-05-11T01:12:32Z No. of bitstreams: 1 DISSERTAÇÃO - FREDERICO.pdf: 979406 bytes, checksum: 75d1f03b99c1e8e3627b3ee7b3776361 (MD5) / Rejected by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br), reason: Solicitamos que realize uma nova submissão seguindo as orientações abaixo: O mês informado na capa e contra-capa do documento estão diferentes da data de defesa informada na folha de aprovação. Corrija estas informações no arquivo PDF e realize uma nova submissão contendo o arquivo correto. Agradecemos a compreensão. on 2016-05-13T13:14:09Z (GMT) / Submitted by FREDERICO MONFARDINI null (fred.monf@gmail.com) on 2016-05-16T04:01:38Z No. of bitstreams: 1 DISSSERTAÇÃO - FREDERICO.pdf: 1003174 bytes, checksum: 3449613d0bfa6567b122b1461608bc55 (MD5) / Approved for entry into archive by Felipe Augusto Arakaki (arakaki@reitoria.unesp.br) on 2016-05-16T14:41:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 monfardini_f_me_prud.pdf: 1003174 bytes, checksum: 3449613d0bfa6567b122b1461608bc55 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-05-16T14:41:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 monfardini_f_me_prud.pdf: 1003174 bytes, checksum: 3449613d0bfa6567b122b1461608bc55 (MD5) Previous issue date: 2016-02-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / Os Modelos Lineares Generalizados (GLM) foram introduzidos no início dos anos 70, tendo um grande impacto no desenvolvimento da teoria estatística. Do ponto de vista teórico, esta classe de modelos representa uma abordagem unificada de muitos modelos estatísticos, correntemente usados nas aplicações, podendo-se utilizar dos mesmos procedimentos de inferência. Com o avanço computacional das últimas décadas foi notável o desenvolvimento de extensões nesta classe de modelos e de métodos para os procedimentos de inferência. No contexto da abordagem Bayesiana, até a década de 80 utilizava-se de métodos aproximados de inferência, tais como aproximação de Laplace, quadratura Gaussiana e outros. No início da década de 90, foram popularizados os métodos de Monte Carlo via Cadeias de Markov (Monte Carlo Markov Chain - MCMC) que revolucionaram as aplicações no contexto Bayesiano. Apesar de serem métodos altamente eficientes, a convergência do algoritmo em modelos complexos pode ser extremamente lenta, o que gera alto custo computacional. Em 2009 surgiu o método de Aproximações de Laplace Aninhadas Integradas (Integrated Nested Laplace Aproximation - INLA) que busca eficiência tanto no custo computacional como na precisão das estimativas. Considerando a importância desta classe de modelos, neste trabalho propõem-se explorar extensões dos MLG para dados longitudinais e recentes propostas apresentadas na literatura para os procedimentos de inferência. Mais especificamente, explorar modelos para dados binários (binomiais) e para dados de contagem (Poisson), considerando a presença de variabilidade extra, incluindo superdispersão e presença de efeitos aleatórios através de modelos hierárquicos e modelos hierárquicos dinâmicos. Além disso, explorar diferentes procedimentos de inferência no contexto Bayesiano, incluindo MCMC e INLA. / Generalized Linear Models (GLM) were introduced in the early 70s, having a great impact on the development of statistical theory. From a theoretical point of view, this class of model is a unified approach to many statistical models commonly used in applications and can be used with the same inference procedures. With advances in the computer over subsequent decades has come a remarkable development of extensions in this class of design and method for inference procedures. In the context of Bayesian approach, until the 80s, it was used to approximate inference methods, such as approximation of Laplace, Gaussian quadrature, etc., The Monte Carlo Markov Chain methods (MCMC) were popularized in the early 90s and have revolutionized applications in a Bayesian context. Although they are highly efficient methods, the convergence of the algorithm in complex models can be extremely slow, which causes high computational cost. The Integrated Nested Laplace Approximations method (INLA), seeking efficiency in both computational cost and accuracy of estimates, appeared in 2009. This work proposes to explore extensions of GLM for longitudinal data considering the importance of this class of model, and recent proposals in the literature for inference procedures. More specifically, it explores models for binary data (binomial) and count data (Poisson), considering the presence of extra variability, including overdispersion and the presence of random effects through hierarchical models and hierarchical dynamic models. It also explores different Bayesian inference procedures in this context, including MCMC and INLA.

Submitted by Suethene Souza (suethene.souza@ufpe.br) on 2015-03-13T17:46:46Z No. of bitstreams: 2 TESE Guilherme Nunes Martins.pdf: 1838582 bytes, checksum: 1e1e150e894c55ad2af9533e55a4e9b4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T17:46:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Guilherme Nunes Martins.pdf: 1838582 bytes, checksum: 1e1e150e894c55ad2af9533e55a4e9b4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-03-10 / CNPq / O presente trabalho estuda a relação existente entre ativos ambientais e os gastos com recreação das famílias na cidade de Recife/PE em três ensaios que partem da crença de que esses gastos podem revelar as preferências das famílias recifenses pela praia e pelo parque. O primeiro ensaio teve o objetivo de analisar empiricamente a influência da localização de ativos ambientais nos gastos com recreação das famílias da cidade do Recife. Para isso foi estimada a função gastos com recreação das famílias recifenses a partir dos microdados da Pesquisa de Orçamento Familiar (POF) 2008-2009, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), de acordo com um Modelo Hierárquico Linear (MHL) de dois níveis, em que o primeiro nível foi controlado por características dos domicílios entrevistados pelo IBGE e o segundo nível, por particularidades dos setores em que esses domicílios familiares estavam localizadas. A influência foi analisada graças ao georeferenciamento dos domicílios das famílias e dos ativos ambientais que possibilitaram a obtenção das distâncias entre eles. Os resultados mostraram que as famílias que moraram próximo dos ativos ambientais considerados no trabalho (as praias do Pina e de Boa Viagem, os parques e as praças da cidade do Recife) tem menores gastos com recreação em relação as demais. O segundo ensaio dá continuidade ao estudo iniciado no primeiro e teve o objetivo de medir o impacto no bem-estar da família de se aproximar e/ou se distanciar de um ativo ambiental. Para isso foram estimados os gastos com recreação das 384 famílias constantes da amostra da POF do IBGE, a partir da função resultante do primeiro ensaio, considerando a possibilidade de aproximação e distanciamento dessas famílias da praia e do parque separadamente para as faixas de 100, 500, 1.000 e 5.000 metros. Os resultados mostraram a ocorrência de um impacto positivo na aproximação da família ao ativo ambiental e um impacto negativo no distanciamento da praia e do parque com taxas de variação exponencial de 1,5% para o parque e de 2,7% para praia a cada 100 metros. O terceiro e último ensaio complementa os dois textos iniciais porque teve o objetivo de apontar a localização ótima para implementação de uma política inclusiva de recreação através da construção de equipamentos de lazer pela Prefeitura da Cidade do Recife (PCR) com base nos resultados de uma análise benefício custo. Para isso foram consideradas as localizações de quatro áreas verdes livres com potencial para construção de um equipamento que possibilite a pratica de atividades de recreação e desfrute de sua beleza (5 hectares). A partir daí foram estimados os benefícios de uma possível utilização do local através dos excedentes compensatórios gerados pelo parque que foram somados por setor e por fim ordenadas as alternativas de acordo com a magnitude dos benefícios gerados. Também foi realizado uma análise de sensibilidade dos resultados a mudanças na taxas de desconto e populacional. Os resultados apontaram para o local em que cerca de 49% da população é beneficiada, com benefícios esperados de aproximadamente R$ 40,4 milhões anuais.

O uso de modelos multiníveis é uma alternativa interessante para analisar dados que estão estruturados de forma hierárquica, pois permite a obtenção de diferentes estimativas de parâmetros relativos a grupos distintos e, ao mesmo tempo, leva em consideração a dependência entre as observações em um mesmo grupo. Neste trabalho, desenvolvemos e aplicamos modelos de regressão multiníveis simétricos, a fim de fornecer alternativas ao modelo usual, sob normalidade. Além disso, apresentamos uma breve análise de diagnóstico e estudo de simulação. Como motivação, consideramos dados educacionais, a fim de avaliar se o número de reprovações no histórico escolar do aluno e a infraestrutura da escola são variáveis relevantes que afetam o baixo desempenho dos alunos do ensino básico na disciplina de Matemática / The use of multilevel models is an interesting alternative to analyze data that is structured in a hierarchical manner, since it allows the obtention of different parameters estimates for distinct groups and, at the same time, it takes into account the dependence of observations in the same group. In this dissertation, we develop and apply symmetrical multilevel regression models, for the purpose of providing alternatives to the usual model, under normality. Furthermore we present a brief diagnostics analysis and a simulation study. As motivation, we consider educational data in order to assess whether the number of failures in school history of students and the school infrastructure are important variables that affect the low performance of elementary school students in Mathematics

Neste trabalho investigamos os determinantes da adesão de países a dois tratados internacionais de patentes: A Convenção de Paris e o Tratado de Cooperação de Patentes (TCP). Por meio de um modelo hierárquico Bayesiano, apresentamos evidências de que fatores domésticos são importantes para predizer adesão aos tratados estudados. Porém, quais fatores são importantes dependem do tipo de tratado. Para o TCP, que é um tratado que visa reduzir custos de transação, a legislação doméstica de patentes não é relevante. Para a Convenção de Paris, que limita as opções de política na área de patente, a legislação doméstica é fator relevante. Nós mostramos também que os ganhos diretos de participar dos tratados, medido pelo número de patentes no exterior, é uma variável importante e positivamente associada à probabilidade de adesão a ambos os acordos. Apresentamos ainda evidências de que variáveis sistêmicas são importantes e que as mudanças no sistema internacional nos últimos 30 anos são fatores importantes para explicar a adesão. / In this paper we investigate the determinants of the accession of two international patent treaties: the Paris Convention and Patent Cooperation Treaty (PCT). Through a Bayesian hierarchical model, we present evidence that domestic factors are important in predicting accession to the treaties studied. However, what factors are important depends on the type of treaty. For TCP, which is a treaty aimed at reducing transaction costs, the domestic law of patents is not important. For the Paris Convention, which limits the options in the area of patent policy, domestic law is a relevant factor. We also show that the direct gains from participating in treaties, as measured by the number of patents abroad, is an important variable and positively associated with the likelihood of ratification to both agreements. We also present evidence that systemic variables are important and that changes in the international system over the past 30 years are important factors to explain the membership to the treaties.

Neste trabalho investigamos os determinantes da adesão de países a dois tratados internacionais de patentes: A Convenção de Paris e o Tratado de Cooperação de Patentes (TCP). Por meio de um modelo hierárquico Bayesiano, apresentamos evidências de que fatores domésticos são importantes para predizer adesão aos tratados estudados. Porém, quais fatores são importantes dependem do tipo de tratado. Para o TCP, que é um tratado que visa reduzir custos de transação, a legislação doméstica de patentes não é relevante. Para a Convenção de Paris, que limita as opções de política na área de patente, a legislação doméstica é fator relevante. Nós mostramos também que os ganhos diretos de participar dos tratados, medido pelo número de patentes no exterior, é uma variável importante e positivamente associada à probabilidade de adesão a ambos os acordos. Apresentamos ainda evidências de que variáveis sistêmicas são importantes e que as mudanças no sistema internacional nos últimos 30 anos são fatores importantes para explicar a adesão. / In this paper we investigate the determinants of the accession of two international patent treaties: the Paris Convention and Patent Cooperation Treaty (PCT). Through a Bayesian hierarchical model, we present evidence that domestic factors are important in predicting accession to the treaties studied. However, what factors are important depends on the type of treaty. For TCP, which is a treaty aimed at reducing transaction costs, the domestic law of patents is not important. For the Paris Convention, which limits the options in the area of patent policy, domestic law is a relevant factor. We also show that the direct gains from participating in treaties, as measured by the number of patents abroad, is an important variable and positively associated with the likelihood of ratification to both agreements. We also present evidence that systemic variables are important and that changes in the international system over the past 30 years are important factors to explain the membership to the treaties.

This study explores the use of hierarchical models to represent three-dimensional solids in a computationally inexpensive way. First, it is investigated the choice of the finite element spaces and how it affects the convergence in relation to the thickness parameter. It was studied three different models. It was shown that the best lowest order suitable combination of spaces grows in all fields as the model order is enriched. After, it is presented a theory to evaluate the error in the discretization and the kinematical hypothesis. It is shown that the implemented error in discretization technique is capable of capturing the boundary layer in automated way for any model. It is also given a posteriori error procedure for kinematical hypothesis. The method is based on the equilibrium error of higher order models. Good results are shown. In the end, it is presented a geometrical nonlinear hierarchical shell model and its discretization. It is shown that the model succeeds in representing the three-dimensional solution when compared with solid elements in a commercial code. / Este estudo explora o uso de modelos hierárquicos para representar sólidos tridimensionais de forma computacionalmente barata. Em primeiro lugar, é explorada a escolha dos espaços de elementos finitos e como isso afeta a convergência em relação ao parâmetro da espessura. Foram estudados três modelos diferentes. Mostrou-se que a menor ordem adequada do espaço de discretização cresce para todos os campos conforme a ordem do modelo é enriquecida . Isso impõe um problema, já que um maior polinômio exige maior custo computacional e modelos de alta ordem só são necessários perto do contorno. Depois, são usados estimadores de erro na discretização e na hipótese cinemática. Mostra-se que o erro implementado na discretização é capaz de capiturar a camada limite de forma automatizada para qualquer modelo. Também é apresentada uma técnica de erro a posteriri na hipótese cinemática com base no erro no equilíbrio de modelos de ordem superior. No final, é apresentado um modelo hierárquico de casca geométricamente não linear e sua discretização. Mostra-se que o modelo consegue representar a solução tridimensional quando comparado com o um software comercial.

Para analisar dados binários oriundos de uma estrutura hierárquica com dois níveis (por exemplo, aluno e escola), uma alternativa bastante utilizada é a suposição da distribuição binomial para as unidades experimentais do primeiro nível (aluno) condicionalmente a um efeito aleatório proveniente de uma distribuição normal para as unidades do segundo nível (escola). Neste trabalho, propõe-se a adição de um efeito aleatório normal no primeiro nível de um modelo linear generalizado hierárquico binomial para contemplar uma possível variabilidade extra-binomial decorrente da dependência entre os ensaios de Bernoulli de um mesmo indivíduo. Obtém-se o processo de estimação por máxima verossimilhança para este modelo a partir da verossimilhança marginal dos dados, após uma dupla aplicação do método de quadratura de Gauss-Hermite adaptativa como aproximação para as integrais dos efeitos aleatórios. Realiza-se um estudo de simulação para contrastar propriedades inferenciais do modelo aspirante com o modelo linear generalizado binomial, um modelo de quase-verossimilhança e o tradicional modelo linear generalizado hierárquico em dois níveis. / A common alternative when analyzing binary data originated from a two-level hierarchical structure (for instance, student and school) is to assume a binomial distribution for the experimental units of the first level (student) conditionally to a normal random effect for the second level units (school). In this work, we propose the inclusion of a second normal random effect in the first level to contemplate a possible extra-binomial variability due to the dependence among the Bernoulli trials in the same individual. We obtain the maximum likelihood estimation process for this hierarchical model starting from the marginal likelihood of the data, after a double application of the adaptive Gauss-Hermite quadrature as an approximation of the integrals of the random effects. We conduct a simulation study to compare the inferential properties of the advocated model with the generalized linear (binomial) model, a quasi-likelihood model and the usual two-level hierarchical generalized linear model.

Made available in DSpace on 2016-04-25T18:40:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Junior Bernardo.pdf: 362107 bytes, checksum: 15a103dae1eca502a54a5453cd2d708c (MD5) Previous issue date: 2016-01-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed to examine the influence of institutional factors in determining the capital structure of Latin American firms and to analyze if the significance of institutional factors to explain the firms' capital structure is changed considering the short and long term debt. The sample was composed by public companies from six Latin American countries: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru, analyzed during 2009-2014. Linear hierarchical models (or multilevel regression) for processing the data were used. Six leverage indicators were used as dependent variables. As explanatory variables, firm variables (business characteristics) and country variables (macroeconomic and institutional factors) were considered. These variables have been identified in the literature as important determinants of firms' capital structure. The main results show that both variables (firm and country characteristics) are important determinants of firms' capital structure. However, firm variables explain a much larger percentage of variance. These results can be derived from the similarity of economic contexts of the six countries analysed. Probably, in future work, if countries with very different macroeconomic and institutional features are inserted in the analysis, the results can change significantly. Thus, it is emphasized that much remains to be done to analyze the effects of institutional factors on the capital structure of companies. It is expected that this study has generated new contributions to national literature on capital structure, by using a theoretical approach, as well as econometric, still little explored in the literature and offer suggestions for future work on the subject, thereby contributing to the academy. It is also expected that the research will contribute to the agents of the capital market by analyze the determinants of the capital structure considering the institutional aspects as well as the relevance of these variables in the financing decision process / Esta pesquisa teve por objetivo examinar a influência de fatores institucionais na determinação da estrutura de capital de empresas latino-americanas, bem como analisar se a significância de fatores institucionais para explicar a estrutura de capital das empresas é alterada considerando a decomposição do financiamento em curto e longo prazos. A amostra investigada foi composta por companhias abertas pertencentes a seis países latino americanos: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru, analisadas durante o período 2009-2014. Foram utilizados modelos hierárquicos lineares (ou regressão multinível) para tratamento dos dados. Como variáveis dependentes, foram considerados seis indicadores de alavancagem e como variáveis explicativas, foram consideradas variáveis de firma (características das empresas) e país (fatores macroeconômicos e institucionais) identificadas na literatura como importantes determinantes da estrutura de capital. Os principais resultados evidenciam que, tanto as variáveis representativas de características de firma, quanto as variáveis representativas de países, são importantes determinantes da estrutura de capital das empresas. No entanto, as variáveis de firma explicam um percentual de variância muito maior. Estes resultados podem ser derivados da similaridade dos contextos econômicos dos seis países analisados. Provavelmente, em trabalhos futuros, caso sejam inseridos na análise países com características macroeconômicas e institucionais muito distintas, o resultado possa se alterar significativamente. Assim, ressalta-se que ainda há muito a ser feito para análise dos efeitos de fatores institucionais sobre a estrutura de capital das empresas. Espera-se que este estudo tenha gerado novas contribuições para a literatura nacional sobre estrutura de capital, por utilizar uma abordagem teórica, e também econométrica, ainda pouco exploradas na literatura da área, fornecendo subsídios para futuros trabalhos sobre o tema, contribuindo, dessa forma, para a academia. Também se espera que a pesquisa contribua para os agentes do mercado de capitais ao analisar os determinantes da estrutura de capital considerando os aspectos institucionais, bem como a relevância dessas variáveis quando da decisão de financiamento por parte das empresas