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Competitividade portuária e eficiência técnica: uma aplicação utilizando fronteiras de produção e regressão beta inflacionadaCABRAL, Alexandra Maria Rios 03 December 2014 (has links)
Submitted by Israel Vieira Neto (israel.vieiraneto@ufpe.br) on 2015-03-06T19:06:35Z
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Previous issue date: 2014-12-03 / CAPES, CNPq / O objetivo geral desta tese é fornecer instrumentos de análise e comparação de
competitividade e de eficiências técnicas aos gestores de portos e terminais públicos ou
privados interessados em aumentar a qualidade de seus serviços. Para tal, este trabalho foi
subdividido em três partes. A primeira procurou classificar 17 terminais brasileiros em
diferentes grupos a partir de oito critérios de seleção, realizando-se uma análise de cluster
hierarquizada que possibilitou a formação de 03 grupos distintos entre si. Feito isso, na
segunda parte, partiu-se para a mensuração de escores de eficiências técnicas utilizando-se do
método de envelopamento de dados (DEA) e da técnica free disposal hull (FDH) para
também obter as metas e os principais benchmarks. Como principais resultados, ficou
mostrado que o cais público do porto de Belém e os terminais Tecon e Tecondi do porto de
Santos foram apontados como principais benchmarks. Na terceira parte, trabalhou-se com
modelos de regressão beta inflacionadas em um para investigar o impacto de alguns fatores
apontados como relevantes na mensuração da eficiência calculada anteriormente. As
regressões estimadas tiveram um excelente ajuste com pseudo R2 superiores a 0,66 e foi
observado que se faz relevante aumentar a movimentação de contêineres desde que de uma
forma mais distribuída entre o norte e sul brasileiro, fazendo com que os portos do sul-sudeste
não sejam os únicos a liderar o mercado neste segmento. Com uma distribuição geográfica
mais equitativa deste tipo de carga, o incremento da taxa de consignação dos terminais do
norte e nordeste sofreriam incrementos imediatos. Por fim, propõe-se estudar novas formas de
diminuir as filas de navios a espera do seu atracamento, aumentando, assim, a
competitividade brasileira com a redução do custo do frete marítimo.
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Regressão beta inflacionada: inferência e aplicaçõesLiberal Pereira, Tarciana 31 January 2010 (has links)
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Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta tese são abordadas aplicações e inferências em modelos de regressão beta inflacionados
tanto sob dispersão fixa quanto sob dispersão variável. Na primeira parte da tese, realizamos
uma análise das eficiências administrativas dos municípios do estado de São Paulo com base
em modelos de regressão beta e beta inflacionado com efeitos espaciais. Adicionalmente, uma
comparação com os resultados obtidos a partir do modelo de regressão linear e com inferência
realizada via quasi-verossimilhança é apresentada. O modelo de regressão beta inflacionado
se mostrou mais adequado para explicar os escores de eficiência média dos municípios. Na
segunda parte, a partir do teste RESET (Ramsey, 1969), desenvolvemos testes de erro de especificação
para modelos de regressão beta inflacionados tanto sob dispersão fixa quanto sob
dispersão variável. Em particular, nós propomos duas variantes do teste. Na primeira variante,
nós apenas adicionamos variáveis de teste para o submodelo da média ao passo que na segunda
variante, variáveis de teste são adicionadas em todos os submodelos. Nós consideramos diversos
erros de especificação em nossa avaliação numérica: não-linearidade negligenciada, função
de ligação incorreta, variáveis omitidas, correlação espacial negligenciada e dispersão variável
não modelada. Os resultados de um estudo de Monte Carlo mostraram que nosso teste de especificação
tipicamente apresenta bons poderes em amostras de tamanho pequeno a moderado,
exceto quando a correlação espacial é negligenciada. Neste caso, tamanhos amostrais maiores
são necessários para obter bons poderes. Por fim, na terceira parte, desenvolvemos novos ajustes
para as estatísticas da razão de verossimilhanças usual e sinalizada em modelos de regressão
beta inflacionados a partir da proposta de Skovgaard (2001). Os ajustes são de fácil obtenção
pois só requerem cumulantes até segunda ordem da função de log-verossimilhança. Evidências
obtidas a partir de um estudo de Monte Carlo mostraram que os testes propostos apresentaram
melhores desempenhos do que os testes não modificados em pequenas amostras
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Regressão beta inflacionada: inferência e aplicaçõesLiberal Pereira, Tarciana 31 January 2010 (has links)
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Previous issue date: 2010 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Nesta tese são abordadas aplicações e inferências em modelos de regressão beta inflacionados
tanto sob dispersão fixa quanto sob dispersão variável. Na primeira parte da tese, realizamos
uma análise das eficiências administrativas dos municípios do estado de São Paulo com base
em modelos de regressão beta e beta inflacionado com efeitos espaciais. Adicionalmente, uma
comparação com os resultados obtidos a partir do modelo de regressão linear e com inferência
realizada via quasi-verossimilhança é apresentada. O modelo de regressão beta inflacionado
se mostrou mais adequado para explicar os escores de eficiência média dos municípios. Na
segunda parte, a partir do teste RESET (Ramsey, 1969), desenvolvemos testes de erro de especificação
para modelos de regressão beta inflacionados tanto sob dispersão fixa quanto sob
dispersão variável. Em particular, nós propomos duas variantes do teste. Na primeira variante,
nós apenas adicionamos variáveis de teste para o submodelo da média ao passo que na segunda
variante, variáveis de teste são adicionadas em todos os submodelos. Nós consideramos diversos
erros de especificação em nossa avaliação numérica: não-linearidade negligenciada, função
de ligação incorreta, variáveis omitidas, correlação espacial negligenciada e dispersão variável
não modelada. Os resultados de um estudo de Monte Carlo mostraram que nosso teste de especificação
tipicamente apresenta bons poderes em amostras de tamanho pequeno a moderado,
exceto quando a correlação espacial é negligenciada. Neste caso, tamanhos amostrais maiores
são necessários para obter bons poderes. Por fim, na terceira parte, desenvolvemos novos ajustes
para as estatísticas da razão de verossimilhanças usual e sinalizada em modelos de regressão
beta inflacionados a partir da proposta de Skovgaard (2001). Os ajustes são de fácil obtenção
pois só requerem cumulantes até segunda ordem da função de log-verossimilhança. Evidências
obtidas a partir de um estudo de Monte Carlo mostraram que os testes propostos apresentaram
melhores desempenhos do que os testes não modificados em pequenas amostras
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Inferência bayesiana em modelos de regressão beta e beta inflacionados / Bayesian inference in beta and inflated beta regression modelsNogarotto, Danilo Covaes, 1987- 07 April 2013 (has links)
Orientador: Caio Lucidius Naberezny Azevedo / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-23T07:11:52Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2013 / Resumo: No presente trabalho desenvolvemos ferramentas de inferência bayesiana para modelos de regressão beta e beta inflacionados, em relação à estimação paramétrica e diagnóstico. Trabalhamos com modelos de regressão beta não inflacionados, inflacionados em zero ou um e inflacionados em zero e um. Devido à impossibilidade de obtenção analítica das posteriores de interesse, tais ferramentas foram desenvolvidas através de algoritmos MCMC. Para os parâmetros da estrutura de regressão e para o parâmetro de precisão exploramos a utilização de prioris comumente empregadas em modelos de regressão, bem como prioris de Jeffreys e de Jeffreys sob independência. Para os parâmetros das componentes discretas, consideramos prioris conjugadas. Realizamos diversos estudos de simulação considerando algumas situações de interesse prático com o intuito de comparar as estimativas bayesianas com as frequentistas e também de estudar a sensibilidade dos modelos _a escolha de prioris. Um conjunto de dados da área psicométrica foi analisado para ilustrar o potencial do ferramental desenvolvido. Os resultados indicaram que há ganho ao se considerar modelos que contemplam as observações inflacionadas ao invés de transformá-las a fim de utilizar modelos não inflacionados / Abstract: In the present work we developed Bayesian tools, concerning parameter estimation and diagnostics, for noninflated, zero inflated, one inflated and zero-one inflated beta regression models. Due to the impossibility of obtaining the posterior distributions of interest, analytically, all these tools were developed through MCMC algorithms. For the regression and precision parameters we exploited the using of prior distributions commonly considered in regression models as well as Jeffreys and independence Jeffreys priors. For the parameters related to the discrete components, we considered conjugate prior distributions. We performed simulation studies, considering some situations of practical interest, in order to compare the Bayesian and frequentist estimates as well as to evaluate the sensitivity of the models to the prior choice. A psychometric real data set was analyzed to illustrate the performance of the developed tools. The results indicated that there is an overall improvement in using models that consider the inflated observations compared to transforming these observations in order to use noninflated models / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística
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