Esta dissertação tem como objetivo analisar o impacto das transferências de royalties de petróleo no crescimento do PIB dos municípios beneficiados no Brasil.Para tanto, é utilizado o método Duplamente Robusto em um painel de municípios observados entre 2004 e 2013.Essa metodologia consiste em duas etapas: primeiramente, estima-se a probabilidade condicional dos municípios receberem as rendas do petróleo, ou seja, o propensity score;em seguida, estima-se um modelo em painel de efeitos fixos ponderado pela estimativa anterior. A principal vantagem desse procedimento é a obtenção de estimadores consistentes quando ao menos uma dessas etapas é especificada corretamente.Os resultados obtidos vão na direção contrária à tese de Maldição dos Recursos Naturais proveniente de rendas de petróleo e derivados. No caso, as evidências apontam que os royalties não afetam a taxa de crescimento do produto per capita municipal, apesar de promoverem um aumento geral nas despesas orçamentárias locais / This Master Thesis in Economics aims to analyze the impact of oil revenue transfers on the economic growth of benefited municipalities in Brazil. For this purpose, the Doubly Robust isthe method applied to a panel of localities observed between 2004 and 2013. This methodology consists of two stages. Firstly, it estimates the conditional likelihood of receiving the oil royalties, i.e., the propensity score. Then it estimates a fixed effect model weighted by the previous estimative. The main advantage of this procedure is to obtain consistent estimators when at least one of the mentioned stages is correctly specified. The results refute the Natural Resources Curse hypothesis in the Brazilian oil revenues. More specifically, the evidence is that royalties do not affectthe municipal GDP per capita growth, despite providing a general increase in local expenses.

Researchers of different fields often need to learn and represent phenomena through relationships between variables and use them to predict the phenomena behavior under uncertain conditions. However, choosing the "best" model in a modeling exercise is always an arduous task, yet because of the various uncertainties associated with the modeling process.A way of obtaining a better prediction than it would be provided by a single model may be by combining a number of different model structures. Each model is adopted at a given observation with a probability that depends on the values of the explanatory variables for that observation. This is the logic under the mixture-of-experts model (MEM).The general MEM framework specifies that a prediction is made up of a series of predictions from separate models, or experts, each of them weighted by a quantity determined by a so called gating function.However, when building a MEM, many important decisions ought to be made, such as determining the number of clusters in to which the global data is to be sectioned and the clustering method to be adopted; the nature of the gating function applied; the criteria employed to elect the experts and the data set selected for performing validation, for example. Depending on how these decisions are made, different mixtures might be formed, providing different results.In the present study, we investigated the way such decisions affect the performance of the MEM, when this technique employs statistical models, applied to regression problems. The problem under analysis consists of estimating the municipal gross domestic product for the Brazilian states of Pará and Maranhão, as functions of municipal macroeconomic and demographic variables.

The supply chain risk management discipline studies how to address daily and extraordinary risks to avoid vulnerability and to guarantee production continuity. In the case of the electricity sector, the economic impact of interrupting the power supply is depicted by an indicator called the deficit cost, measured in monetary unit per electricity consumption unit (for example, in Brazil, R$/MWh). This value is commonly applied to cost-benefit analysis that results in decisions about maintenance and investment in the electricity system in the medium and long term, in addition to composing the short-term energy price. Most countries in the world have a thermal energy matrix, and cases in which interruption problems occur are mainly due to punctual failures in generation or transmission and last a few hours or days until maintenance is concluded. Brazil, however, has been strongly dependent on hydrological conditions ever since the main generation source became hydroelectric. Since restricted energy supply scenarios last longer, from weeks to months, a better measure for the electricity structural deficit impact is the economic loss in the deficit-affected regional production, translated as the GDP (gross domestic product) region. This dissertation estimates the Brazilian GDP marginal loss due to power deficits by applying an input-output (I/O) matrix analysis methodology and concludes that the officially adopted deficit cost is underestimated. / Sem resumo em português.

A previsão do PIB é um dos principais balizadores para as decisões produtivas de agentes econômicos. Com o objetivo de realizar previsões para o crescimento do PIB trimestral brasileiro, são utilizadas 16 séries mensais financeiras e econômicas como potenciais preditores, abrangendo o período do segundo trimestre de 1996 ao quarto trimestre de 2012. Para isso, aplicou-se as abordagens MIDAS (Mixed Data Sampling) e UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling), confrontando seus resultados de previsão fora da amostra com o benchmark ARMA. Foram encontrados erros de previsão menores nessas abordagens, principalmente quando utilizadas informações dentro do trimestre de previsão. Os resultados foram ainda melhores quando empregados múltiplos regressores. / The GDP forecast is an important indicator for production decisions taken by economic agents. In order to make forecasts for the Brazilian quarterly GDP growth, we used 16 monthly financial and economic series as potential predictors, covering the period from the second quarter of 1996 to the fourth quarter of 2012. For this purpose, we applied MIDAS (Mixed Data Sampling) and UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling) approaches and compared the out of sample forecasts with the benchmark ones provided by ARMA. MI- DAS and UMIDAS showed smaller prediction errors, especially when information inside the quarter forecast is used. The results were even better when multiple regressors were employed.

Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. / Made available in DSpace on 2012-10-17T06:30:35Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2016-01-08T23:46:51Z : No. of bitstreams: 1 170081.pdf: 2233871 bytes, checksum: c35c27d9e9dfb531abd817d96c6abf5c (MD5)

Submitted by Maurício Tavares (mauricioamt@yahoo.com) on 2009-06-07T23:17:14Z No. of bitstreams: 1 Analise da Existencia de Cointegracao e de Ciclos Comuns entre o PIB brasileiro e o PIB americano.pdf: 433765 bytes, checksum: 2395521fd2d7bd7a17c3b02338a7b0c1 (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2009-06-08T14:45:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Analise da Existencia de Cointegracao e de Ciclos Comuns entre o PIB brasileiro e o PIB americano.pdf: 433765 bytes, checksum: 2395521fd2d7bd7a17c3b02338a7b0c1 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-06-08T19:26:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Analise da Existencia de Cointegracao e de Ciclos Comuns entre o PIB brasileiro e o PIB americano.pdf: 433765 bytes, checksum: 2395521fd2d7bd7a17c3b02338a7b0c1 (MD5) / Nosso objetivo neste trabalho foi examinar a vulnerabilidade do Brasil a choques externos dada a constante afirmação dos bons fundamentos econômicos ora apresentados por nossa economia. Nossa metodologia consistiu em procurar identificar inter-relações entre países nas tendências e ciclos e verificar se o padrão dessa inter-relação se modificou ao longo do tempo. Para este fim, escolhemos analisar as séries temporais trimestrais dos PIBs do Brasil e dos Estados Unidos da América no período de 1990 a 2007, onde acreditávamos que o ponto de introdução do câmbio flutuante em janeiro de 1999 fosse um marco divisor entre um período de pouca credibilidade do Brasil e um período em que alcançamos finalmente o grau de investimento. Para isso recorremos à aplicação de técnicas econométricas às séries, encontrando cointegração com quebra estrutural no segundo trimestre de 1998, onde ocorreu a chamada Crise Russa. Tomando tal ponto como divisor da amostra, estudamos a cointegração, tendências e ciclos comuns, com a intenção de determinar o comportamento de curto e longo prazo em cada subamostra, e compará-los para verificar se de fato a dependência havia se modificado.

Submitted by Diogo Saraiva (diogosaraivarj@gmail.com) on 2016-06-21T18:22:50Z No. of bitstreams: 1 Tese_Diogo_Saraiva.pdf: 1438960 bytes, checksum: 75bf0c000613e5b32c7480ba2c0a1f9b (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2016-06-30T14:47:59Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Diogo_Saraiva.pdf: 1438960 bytes, checksum: 75bf0c000613e5b32c7480ba2c0a1f9b (MD5) / Approved for entry into archive by Maria Almeida (maria.socorro@fgv.br) on 2016-07-13T12:51:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_Diogo_Saraiva.pdf: 1438960 bytes, checksum: 75bf0c000613e5b32c7480ba2c0a1f9b (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-13T12:51:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_Diogo_Saraiva.pdf: 1438960 bytes, checksum: 75bf0c000613e5b32c7480ba2c0a1f9b (MD5) Previous issue date: 2015-11-27 / The knowledge of the current state of the economy is crucial for policy makers, economists and analysts. However, a key economic variable, the gross domestic product (GDP), are typically colected on a quartely basis and released with substancial delays by the national statistical agencies. The first aim of this paper is to use a dynamic factor model to forecast the current russian GDP, using a set of timely monthly information. This approach can cope with the typical data flow problems of non-synchronous releases, mixed frequency and the curse of dimensionality. Given that Russian economy is largely dependent on the commodity market, our second motivation relates to study the effects of innovations in the russian macroeconomic fundamentals on commodity price predictability. We identify these innovations through a news index which summarizes deviations of offical data releases from the expectations generated by the DFM and perform a forecasting exercise comparing the performance of different models.

Submitted by Luana Moreira de Miranda Pimentel (luana.miranda@hotmail.com) on 2018-03-06T15:26:03Z No. of bitstreams: 1 DissertaçãoFinal_Luana Miranda.pdf: 878923 bytes, checksum: 0cdfc20956cc28d42465a96408817d60 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2018-03-12T19:37:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissertaçãoFinal_Luana Miranda.pdf: 878923 bytes, checksum: 0cdfc20956cc28d42465a96408817d60 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-16T16:57:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissertaçãoFinal_Luana Miranda.pdf: 878923 bytes, checksum: 0cdfc20956cc28d42465a96408817d60 (MD5) Previous issue date: 2018-02-19 / Neste trabalho, desenvolvemos um indicador coincidente da atividade econômica brasileira de frequência mensal, construído a partir de um modelo na forma espaço de estados e estimado por meio do filtro de Kalman. O modelo impõe uma restrição de que a soma da taxa instantânea de crescimento mensal do nosso indicador nos meses correspondentes ao trimestre deve se igualar à taxa instantânea de crescimento trimestral do PIB observado, divulgado pelo IBGE. Essa disciplina imposta pelo modelo e a escolha minuciosa das variáveis auxiliares, permitiu a obtenção de resultados satisfatórios nas análises dentro e fora da amostra. As variáveis auxiliares foram selecionadas com base em critérios estatísticos e também tendo em vista um modelo estrutural, que se fundamenta na Equação de Apreçamento dos Ativos e relaciona o spread atual entre retornos de ativos de maturidades distintas com a taxa de crescimento da atividade econômica futura. O indicador construído é útil para prever o crescimento do PIB tanto em trimestres passados que ainda não foram divulgados (backcast) quanto no trimestre corrente (nowcast).

A proposta do presente trabalho é traçar uma ponte entre a Contabilidade e a Economia, atravéz de um comparativo entre as novas normas de contabilidade com os indicadores macroeconômicos. Desde 2008, no Brasil, foram emitidas dezenas de normas contábeis de convergência das informações brasileiras em informações que permitissem a comparabilidade com outras empresas de outros países. Com a constante necessidade de que investidores de fora do país pudessem analisar e comparar essas informações com as de outras empresas, é que nos últimos anos o Brasil vem se adaptando a essa nova realidade. Essas normas geraram um reflexo na forma de como algumas rubricas são registradas e controladas na contabilidade das empresas, o que resultou em alguns impactos diferenciados no resultado das mesmas. Considerando que os indicadores macroeconômicos, desconsiderando toda a complexidade dos impactos dos demais fatores externos, sofrem diretamente ou indiretamente, o impacto dos resultados das empresas, buscamos identificar em quais casos, de forma geral, esse impacto seria positivo, negativo ou neutro para sun segundo momento verificar qual o impacto nos indicadores – se aumentariam ou se reduziriam os mesmos. / The present purpose is to study a connection between Accounting and Economics, through an IFRS accounting new rules and the macroeconomic indexes comparison. Since 2008 year in Brasil, there were emited dozen of accounting rules, to allow the comparability with other accounting companies data from other countries. Considering the necessity of investors from abroad, be able to analyze and compare these information, Brazil last years changed to new reality. These new rules generate a reflect on how some issues are registered and controlled on the companies accounting, which resulted on some impacts on the companies results. Besides this, the macroieconomic indexes, when not considering the complexity of every other external impact, suffered directly or not, the impact of companies results. Our challenge here is we tried to identify on wich cases, generally speaking, this impact could be positive, negative or neutral. After this comparison, we tried to verify what whould be the impact of these changes on the indexes – if they rised or arised.

A previsão do PIB é um dos principais balizadores para as decisões produtivas de agentes econômicos. Com o objetivo de realizar previsões para o crescimento do PIB trimestral brasileiro, são utilizadas 16 séries mensais financeiras e econômicas como potenciais preditores, abrangendo o período do segundo trimestre de 1996 ao quarto trimestre de 2012. Para isso, aplicou-se as abordagens MIDAS (Mixed Data Sampling) e UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling), confrontando seus resultados de previsão fora da amostra com o benchmark ARMA. Foram encontrados erros de previsão menores nessas abordagens, principalmente quando utilizadas informações dentro do trimestre de previsão. Os resultados foram ainda melhores quando empregados múltiplos regressores. / The GDP forecast is an important indicator for production decisions taken by economic agents. In order to make forecasts for the Brazilian quarterly GDP growth, we used 16 monthly financial and economic series as potential predictors, covering the period from the second quarter of 1996 to the fourth quarter of 2012. For this purpose, we applied MIDAS (Mixed Data Sampling) and UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling) approaches and compared the out of sample forecasts with the benchmark ones provided by ARMA. MI- DAS and UMIDAS showed smaller prediction errors, especially when information inside the quarter forecast is used. The results were even better when multiple regressors were employed.