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A presente tese tem como objetivo analisar as relações entre as variáveis educacionais e a desigualdade de renda no Brasil e suas repercussões no que se refere a mobilidade intergeracional educacional e intrageracional de renda. O objetivo específico é o de verificar como a mobilidade intergeracional educacional e intrageracional de renda se diferencia regionalmente e de que modo se distingue entre os migrantes e não migrantes. Os resultados sugerem que a desigualdade de renda e de capital humano têm uma relação positiva não linear. Nas áreas onde o indicador de desigualdade de capital humano é maior, a influência dos pais nos mais baixos estratos educacionais é grande se comparado as regiões onde a desigualdade educacional é mais baixa. De um modo geral, nas regiões e estados mais pobres, os pais menos qualificados têm maior influência sobre a trajetória educacional de seus filhos. Em paralelo na região onde os estados têm os mais altos indicadores de desigualdade educacional apresenta a menor mobilidade de renda dentre as regiões analisadas. Os pais migrantes com baixa escolaridade têm uma influência menor sobre a educação dos seus filhos que seus equivalentes nas áreas de origem. E por último, os migrantes têm uma mobilidade de renda maior que a população de suas áreas de origem o que sugere uma seletividade positiva destes. / This thesis aims to analyze the relationship between educational variables and income inequality in Brazil and its repercussion related to educational and income mobility. The specific goal is to verify how the income mobility and human capital accumulation behave considering the regional differences in Brazil and migrant and native population. The results show a non-linear and positive relationship between income and human capital inequality. In the areas where the human capital inequality is higher, parents with no schooling have more influence than in the places where educational inequality is lower. At same time, the income mobility is higher in the Center and Southeast regions e lower in Northeast. The migrant parents with low schooling have less influence over the child schooling in comparison with the equivalents in their origin region. population has higher income mobility than non-migrant.

A presente tese tem como objetivo analisar as relações entre as variáveis educacionais e a desigualdade de renda no Brasil e suas repercussões no que se refere a mobilidade intergeracional educacional e intrageracional de renda. O objetivo específico é o de verificar como a mobilidade intergeracional educacional e intrageracional de renda se diferencia regionalmente e de que modo se distingue entre os migrantes e não migrantes. Os resultados sugerem que a desigualdade de renda e de capital humano têm uma relação positiva não linear. Nas áreas onde o indicador de desigualdade de capital humano é maior, a influência dos pais nos mais baixos estratos educacionais é grande se comparado as regiões onde a desigualdade educacional é mais baixa. De um modo geral, nas regiões e estados mais pobres, os pais menos qualificados têm maior influência sobre a trajetória educacional de seus filhos. Em paralelo na região onde os estados têm os mais altos indicadores de desigualdade educacional apresenta a menor mobilidade de renda dentre as regiões analisadas. Os pais migrantes com baixa escolaridade têm uma influência menor sobre a educação dos seus filhos que seus equivalentes nas áreas de origem. E por último, os migrantes têm uma mobilidade de renda maior que a população de suas áreas de origem o que sugere uma seletividade positiva destes. / This thesis aims to analyze the relationship between educational variables and income inequality in Brazil and its repercussion related to educational and income mobility. The specific goal is to verify how the income mobility and human capital accumulation behave considering the regional differences in Brazil and migrant and native population. The results show a non-linear and positive relationship between income and human capital inequality. In the areas where the human capital inequality is higher, parents with no schooling have more influence than in the places where educational inequality is lower. At same time, the income mobility is higher in the Center and Southeast regions e lower in Northeast. The migrant parents with low schooling have less influence over the child schooling in comparison with the equivalents in their origin region. population has higher income mobility than non-migrant.

A presente tese tem como objetivo analisar as relações entre as variáveis educacionais e a desigualdade de renda no Brasil e suas repercussões no que se refere a mobilidade intergeracional educacional e intrageracional de renda. O objetivo específico é o de verificar como a mobilidade intergeracional educacional e intrageracional de renda se diferencia regionalmente e de que modo se distingue entre os migrantes e não migrantes. Os resultados sugerem que a desigualdade de renda e de capital humano têm uma relação positiva não linear. Nas áreas onde o indicador de desigualdade de capital humano é maior, a influência dos pais nos mais baixos estratos educacionais é grande se comparado as regiões onde a desigualdade educacional é mais baixa. De um modo geral, nas regiões e estados mais pobres, os pais menos qualificados têm maior influência sobre a trajetória educacional de seus filhos. Em paralelo na região onde os estados têm os mais altos indicadores de desigualdade educacional apresenta a menor mobilidade de renda dentre as regiões analisadas. Os pais migrantes com baixa escolaridade têm uma influência menor sobre a educação dos seus filhos que seus equivalentes nas áreas de origem. E por último, os migrantes têm uma mobilidade de renda maior que a população de suas áreas de origem o que sugere uma seletividade positiva destes. / This thesis aims to analyze the relationship between educational variables and income inequality in Brazil and its repercussion related to educational and income mobility. The specific goal is to verify how the income mobility and human capital accumulation behave considering the regional differences in Brazil and migrant and native population. The results show a non-linear and positive relationship between income and human capital inequality. In the areas where the human capital inequality is higher, parents with no schooling have more influence than in the places where educational inequality is lower. At same time, the income mobility is higher in the Center and Southeast regions e lower in Northeast. The migrant parents with low schooling have less influence over the child schooling in comparison with the equivalents in their origin region. population has higher income mobility than non-migrant.

Neste trabalho, apresentamos os modelos simétricos parcialmente lineares AR(1), que generalizam os modelos parcialmente lineares para a presença de erros autocorrelacionados seguindo uma estrutura de autocorrelação AR(1) e erros seguindo uma distribuição simétrica ao invés da distribuição normal. Dentre as distribuições simétricas, podemos considerar distribuições com caudas mais pesadas do que a normal, controlando a curtose e ponderando as observações aberrantes no processo de estimação. A estimação dos parâmetros do modelo é realizada por meio do critério de verossimilhança penalizada, que utiliza as funções escore e a matriz de informação de Fisher, sendo todas essas quantidades derivadas neste trabalho. O número efetivo de graus de liberdade e resultados assintóticos também são apresentados, assim como procedimentos de diagnóstico, destacando-se a obtenção da curvatura normal de influência local sob diferentes esquemas de perturbação e análise de resíduos. Uma aplicação com dados reais é apresentada como ilustração. / In this master dissertation, we present the symmetric partially linear models with AR(1) errors that generalize the normal partially linear models to contain autocorrelated errors AR(1) following a symmetric distribution instead of the normal distribution. Among the symmetric distributions, we can consider heavier tails than the normal ones, controlling the kurtosis and down-weighting outlying observations in the estimation process. The parameter estimation is made through the penalized likelihood by using score functions and the expected Fisher information. We derive these functions in this work. The effective degrees of freedom and asymptotic results are also presented as well as the residual analysis, highlighting the normal curvature of local influence under different perturbation schemes. An application with real data is given for illustration.

Neste trabalho, apresentamos os modelos simétricos parcialmente lineares AR(1), que generalizam os modelos parcialmente lineares para a presença de erros autocorrelacionados seguindo uma estrutura de autocorrelação AR(1) e erros seguindo uma distribuição simétrica ao invés da distribuição normal. Dentre as distribuições simétricas, podemos considerar distribuições com caudas mais pesadas do que a normal, controlando a curtose e ponderando as observações aberrantes no processo de estimação. A estimação dos parâmetros do modelo é realizada por meio do critério de verossimilhança penalizada, que utiliza as funções escore e a matriz de informação de Fisher, sendo todas essas quantidades derivadas neste trabalho. O número efetivo de graus de liberdade e resultados assintóticos também são apresentados, assim como procedimentos de diagnóstico, destacando-se a obtenção da curvatura normal de influência local sob diferentes esquemas de perturbação e análise de resíduos. Uma aplicação com dados reais é apresentada como ilustração. / In this master dissertation, we present the symmetric partially linear models with AR(1) errors that generalize the normal partially linear models to contain autocorrelated errors AR(1) following a symmetric distribution instead of the normal distribution. Among the symmetric distributions, we can consider heavier tails than the normal ones, controlling the kurtosis and down-weighting outlying observations in the estimation process. The parameter estimation is made through the penalized likelihood by using score functions and the expected Fisher information. We derive these functions in this work. The effective degrees of freedom and asymptotic results are also presented as well as the residual analysis, highlighting the normal curvature of local influence under different perturbation schemes. An application with real data is given for illustration.