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In this thesis I evaluate the departures of three common assumptions in macroeconomic modeling and estimation, namely the Rational Expectations (RE) hypothesis, the representative agent assumption and the use of first-order approximations in the estimation of dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models. In the first chapter I determine how the use of survey data on inflation expectations in the estimation of a model alters the evaluation of the RE assumption in comparison to an alternative assumption, namely learning. In chapter two, I use heterogeneous agent models to determine the relationship between income volatility and the demand for durable goods. In the third chapter I evaluate if the use of first-order approximations in the estimation of a model could affect the evaluation of the determinants of the Great Moderation. / En esta tesis analizo desvíos de tres supuestos comunes en la elaboración y estimación de modelos macroeconómicos. Estos supuestos son la Hipótesis de Expectativas Racionales (ER), el supuesto del Agente Representativo, y el uso de aproximaciones de primer orden en la estimación de los modelos de equilibrio general. En el primer capítulo determino como el empleo de datos de expectativas de inflación en la estimación de un modelo puede alterar la evaluación del supuesto de ER en comparación a un supuesto alternativo como learning. En el segundo capítulo, utilizo modelos de agentes heterogéneos para determinar la relación entre la volatilidad de los ingresos y la demanda de bienes durables. En el tercer capítulo, analizo si el uso de aproximaciones de primer orden afecta la evaluación de los determinantes de la Gran Moderación.

Orientador: Marcio Luiz de Andrade Netto / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-08T10:53:36Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Peres_SarajaneMarques_D.pdf: 11492142 bytes, checksum: 7eeb4f81f681e145111b43ccfdde2b7e (MD5) Previous issue date: 2006 / Resumo: Redes Neurais Artificiais Auto-Organizáveis (RNA-AO), introduzidas por Teuvo Kohonen na década de 60, constituem uma poderosa ferramenta para análise de dados, mais especificamente para análise de agrupamentos, visualização e aproximação de superfícies. Nesta tese definiu-se uma nova forma para determinar a dimensão topológica do espaço de saídada RNA-AO a partir da análise do conjunto de dados a ser explorado pela rede, realizada como apoio combinado da Teoria de Fractais e do Raciocínio Aproximado Fuzzy. Ao combinar essas duas teorias, concebeu-se uma nova medida de dimensão fractal, a medida de Dimensão Fractal Fuzzy Significativa (DFFS) de um conjunto de dados. Tanto o processo de determinação da DFFS quanto sua aplicação como inferência da dimensãotopológica para a RNA-AO foram validados neste trabalho. O primeiro por meio de sua aplicação ao problema de Tendência a Agrupamentos e o segundo por meio da análise de qualidade das RNAs-AO projetadas segundo tal inferência / Abstract: Self Organizing Maps (SOM), introduced by Teuvo Kohonen during the decade of 1960's, is a powerful tool for data analysis, mainly for clustering analysis and surface approximation. In this thesis, we have defined a new way to determine the output space topological dimension of the SOM using the analysis of the dataset to be explored by the map. This analysis is carried out with the combined support of the Fractal Theory and the Fuzzy Approximated Reasoning, deriving a new fractal dimension measure: the Meaningful Fractal Fuzzy Dimension - DFFS (of the Portuguese "Dimensão Fractal:..Fuzzy Significativa"). The DFFS determination process and its application as an inference to the SOM topological dimension have been both validated in this work. The former has been carried out through its application to the Clustering Tendency Analysis and the latter through the quality analysis of the SOM designed by such inference / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica

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