Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-03-15T13:27:44Z No. of bitstreams: 1 Carlos Filipe de Albuquerque Braga.pdf: 1044473 bytes, checksum: ddf6c0a0f806f0d67104ba6c13e1ff03 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-15T13:27:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Carlos Filipe de Albuquerque Braga.pdf: 1044473 bytes, checksum: ddf6c0a0f806f0d67104ba6c13e1ff03 (MD5) Previous issue date: 2017-06-21 / Monetary policy plays an essential and determining role in the world economy, since its changes affect the productions of agriculture, of the industries and the sales of commerce. The understanding of how the economic players react can help in the formulation of economic policies. Thus, this dissertation examines whether a change in monetary policy reveals heterogeneous reactions on the industrial sectors of the state of Pernambuco, using the autoregressive vector model (VAR). The results obtained point to asymmetries in sectoral responses to changes in the conduct of monetary policy, with the most capital-intensive industries slowing the largest reactions. Searching for this evidence, a study of the two main transmission channels of monetary policy was carried out: the interest rate channel and the credit channel. The results of the cross-section model showed that the credit channel has a greater influence on several industrial sectors of the state of Pernambuco. / A política monetária exerce um papel essencial e determinante na economia mundial, já que suas mudanças afetam as produções da agricultura, das indústrias e as vendas do comércio. Fica claro que o entendimento de como reagem os atores presentes na economia, podem auxiliar na formulação de políticas econômicas. Desta forma, esta dissertação examina se uma mudança na política monetária apresenta reações heterogêneas sobre os setores industriais do Estado de Pernambuco, utilizando o modelo de vetores autorregressivos (VAR). Os resultados obtidos apontam para assimetrias nas respostas dos produtos dos setores industriais do Estado a mudanças na condução da política monetária – sendo as indústrias mais intensivas em capital com maiores reações. Em busca desta evidencia, realizou-se um estudo dos dois principais canais de transmissão da política monetária: o canal da taxa de juros e o canal do crédito. Os resultados do modelo cross-section mostraram que o canal de crédito possui uma maior influência sobre os diversos setores industriais do Estado de Pernambuco.

O padrão espacial de ocorrência de atributos de espécies florestais, tal como a área basal das árvores, pode fornecer informações para o entendimento da estrutura da comunidade vegetal. Uma vez que fatores ambientais podem influenciar tanto o padrão espacial de ocorrência quanto os atributos das espécies em florestas nativas. Desse modo, investigar a relação entre as características ambientais e o padrão espacial de espécies florestais pode ajudar a entender a dinâmica das florestas. Especificamente, neste trabalho, o objetivo é avaliar métodos estatísticos que permitam identificar quais atributos do solo são capazes de explicar a variação da área basal de cada espécie de árvore. A área basal foi considerada como variável resposta e como covariáveis, um grande número de atributos físicos e químicos do solo, medidos em uma malha de localizações cobrindo a área de estudo. Foram revisados e utilizados os métodos de regressão linear múltipla com método de seleção stepwise, modelos aditivos generalizados e árvores de regressão. Em uma segunda fase das análises, adicionou-se um efeito espacial aos modelos, com o intuito de verificar se havia ainda padrões na variabilidade, não capturados pelos modelos. Com isso, foram considerados os modelos autoregressivo simultâneo, condicional autoregressivo e geoestatístico. Dado o grande número de atributos do solo, as análises foram também conduzidas utilizando-se as covariáveis originais, fatores identificados em uma análise fatorial prévia dos atributos de solo. A seleção de modelos com melhor ajuste foi utilizada para identificar os atributos de solo relevantes, bem como a presença e melhor descrição de padrões espaciais. A área de estudo foi a Estação Ecológica de Assis, da Unidade de Conservação do Estado de São Paulo em parcelas permanentes, dentro do projeto \"Diversidade, Dinâmica e Conservação em Florestas do Estado de São Paulo: 40 ha de parcelas permanentes\", do programa Biota da FAPESP. As análises reportadas aqui se referem à área basal das espécies Copaifera langsdorffii, Vochysia tucanorum e Xylopia aromatica. Com os atributos de solo reduzidos e consistentemente associados à área basal, a declividade, altitude, saturação por alumínio e potássio mostraram-se relevantes para duas das espécies. Resultados obtidos mostraram a presença de um padrão na variabilidade, mesmo levando-se em consideração os efeitos das covariáveis, ou seja, os atributos do solo explicam parcialmente a variabilidade da área basal, mas existe um padrão que ocorre no espaço que não é capturado por essas covariáveis. / The spatial pattern of occurrenceis of forest species and their attributes, such as the basal area of trees, can provide information for understanding the structure of the vegetable community. Considering the environmental factors can influence the spatial pattern of occurrences of species in native forests and related attributes, describing relationship between environmental characteristics and spatial pattern of forest species can be associated with the dynamics of forests. The objective of the present study is to assess different statistical methods used to identify which soil attributes are associated with the basal area of each tree selected species. The basal area was considered as the response variable and the covariates are given by a large number of physical and chemical attributes of the soil, measured at a grid of locations covering the study area. The methods considered are the multiple linear regression with stepwise model selection, generalized additive models and regression trees. Spatial effects were added to the models, in order to ascertain whether there is residual spatial patterns not captured by the covariates. Thus, simultaneous autoregressive model, autoregressive conditional and geostatistical were considered. Considering the large number of soil attributes, analysis were were conducted both ways, using the original covariates, and using factors identified in a preliminar factor analysis of the soil attributes. Model selection was used to identify the relevant attributes of soil as well as the presence and better description of spatial patterns. The study area was the Ecological Station of Assis, the Conservation Unit of the State of São Paulo in permanent plots within the \"Diversity Dynamics and Conservation Forests in the State of São Paulo: 40 ha of permanent plots\" project, under the research project FAPESP biota. The analyzes reported here refer to the basal area of the species Copaifera langsdorffii, Vochysia tucanorum and Xylopia aromatica. Results differ among the considered methods reinforcing the reccomendation of considering differing modeling strategies. Covariates consistently associated with basal area are slope, altitude and aluminum saturation, potassium, relevant to at least two of the species. Results obtained showed the presence of patterns in residual variability, even taking into account the effects of covariates. The soil characteristics only partially explain the variability of the basal area and there are spatial patterns not captured by these covariates.

O padrão espacial de ocorrência de atributos de espécies florestais, tal como a área basal das árvores, pode fornecer informações para o entendimento da estrutura da comunidade vegetal. Uma vez que fatores ambientais podem influenciar tanto o padrão espacial de ocorrência quanto os atributos das espécies em florestas nativas. Desse modo, investigar a relação entre as características ambientais e o padrão espacial de espécies florestais pode ajudar a entender a dinâmica das florestas. Especificamente, neste trabalho, o objetivo é avaliar métodos estatísticos que permitam identificar quais atributos do solo são capazes de explicar a variação da área basal de cada espécie de árvore. A área basal foi considerada como variável resposta e como covariáveis, um grande número de atributos físicos e químicos do solo, medidos em uma malha de localizações cobrindo a área de estudo. Foram revisados e utilizados os métodos de regressão linear múltipla com método de seleção stepwise, modelos aditivos generalizados e árvores de regressão. Em uma segunda fase das análises, adicionou-se um efeito espacial aos modelos, com o intuito de verificar se havia ainda padrões na variabilidade, não capturados pelos modelos. Com isso, foram considerados os modelos autoregressivo simultâneo, condicional autoregressivo e geoestatístico. Dado o grande número de atributos do solo, as análises foram também conduzidas utilizando-se as covariáveis originais, fatores identificados em uma análise fatorial prévia dos atributos de solo. A seleção de modelos com melhor ajuste foi utilizada para identificar os atributos de solo relevantes, bem como a presença e melhor descrição de padrões espaciais. A área de estudo foi a Estação Ecológica de Assis, da Unidade de Conservação do Estado de São Paulo em parcelas permanentes, dentro do projeto \"Diversidade, Dinâmica e Conservação em Florestas do Estado de São Paulo: 40 ha de parcelas permanentes\", do programa Biota da FAPESP. As análises reportadas aqui se referem à área basal das espécies Copaifera langsdorffii, Vochysia tucanorum e Xylopia aromatica. Com os atributos de solo reduzidos e consistentemente associados à área basal, a declividade, altitude, saturação por alumínio e potássio mostraram-se relevantes para duas das espécies. Resultados obtidos mostraram a presença de um padrão na variabilidade, mesmo levando-se em consideração os efeitos das covariáveis, ou seja, os atributos do solo explicam parcialmente a variabilidade da área basal, mas existe um padrão que ocorre no espaço que não é capturado por essas covariáveis. / The spatial pattern of occurrenceis of forest species and their attributes, such as the basal area of trees, can provide information for understanding the structure of the vegetable community. Considering the environmental factors can influence the spatial pattern of occurrences of species in native forests and related attributes, describing relationship between environmental characteristics and spatial pattern of forest species can be associated with the dynamics of forests. The objective of the present study is to assess different statistical methods used to identify which soil attributes are associated with the basal area of each tree selected species. The basal area was considered as the response variable and the covariates are given by a large number of physical and chemical attributes of the soil, measured at a grid of locations covering the study area. The methods considered are the multiple linear regression with stepwise model selection, generalized additive models and regression trees. Spatial effects were added to the models, in order to ascertain whether there is residual spatial patterns not captured by the covariates. Thus, simultaneous autoregressive model, autoregressive conditional and geostatistical were considered. Considering the large number of soil attributes, analysis were were conducted both ways, using the original covariates, and using factors identified in a preliminar factor analysis of the soil attributes. Model selection was used to identify the relevant attributes of soil as well as the presence and better description of spatial patterns. The study area was the Ecological Station of Assis, the Conservation Unit of the State of São Paulo in permanent plots within the \"Diversity Dynamics and Conservation Forests in the State of São Paulo: 40 ha of permanent plots\" project, under the research project FAPESP biota. The analyzes reported here refer to the basal area of the species Copaifera langsdorffii, Vochysia tucanorum and Xylopia aromatica. Results differ among the considered methods reinforcing the reccomendation of considering differing modeling strategies. Covariates consistently associated with basal area are slope, altitude and aluminum saturation, potassium, relevant to at least two of the species. Results obtained showed the presence of patterns in residual variability, even taking into account the effects of covariates. The soil characteristics only partially explain the variability of the basal area and there are spatial patterns not captured by these covariates.

A agropecuária brasileira tem crescido nas últimas décadas e os ganhos de produtividade tem sido importante neste bom desempenho do setor. O presente trabalho tem dois objetivos principais. O primeiro deles foi mensurar o crescimento desta produtividade total dos fatores na agropecuária brasileira estadual, decompondo o crescimento da PTF em progresso tecnológico e eficiência técnica. O segundo objetivo foi analisar o efeito do crescimento da PTF da agropecuária brasileira sobre os preços agrícolas, no Brasil, de 1970 a 2006. O crescimento desta produtividade foi mensurado a partir dos insumos terra, trabalho e capital na função de produção translog sob orientação do produto, a partir do método de Fronteira Estocástica de Produção e do índice de produtividade de Malmquist. Para avaliar o efeito do crescimento da PTF sobre os preços agrícolas foi construído o índice de preços agrícolas utilizando-se o Índice de preços de Laspeyres para estimar o vetor autoregressivo em painel (panel- VAR), acrescentando as variáveis produtividade total dos fatores (PTF), salário rural, financiamento agrícola e renda per capita domiciliar. Além disso, foi aplicado o teste de causalidade, no sentido de Granger, e estimada a função impulso resposta. A base de dados utilizada foi, obtida do Censo Agropecuário, a nível estadual, para os anos de 1970, 1975, 1980, 1985, 1995 e 2006. Os resultados indicaram que a taxa de crescimento da PTF foi crescente no Brasil e nos estados, sendo que, na maior parte das vezes, é explicada pelo progresso tecnológico, positivo e crescente para todos os estados. A eficiência técnica variou ao longo dos anos, apresentado taxas de crescimento médias positivas para a maioria dos estados. Em média, os estados estiveram situados abaixo da fronteira de produção da agropecuária brasileira. São Paulo foi o estado com maior nível de eficiência técnica. Embora a taxa de crescimento médio anual tenha sido positiva ao longo do período analisado, a eficiência reduziu para todos os estados analisados em 2006. Da análise dos efeitos do crescimento da PTF sobre os preços agrícolas, a PTF tem causalidade, no sentido de Granger, sobre os preços agrícolas. Na função impulso resposta, o choque inicial na variável PTF reduziu os preços nos primeiros anos. Assim, o crescimento da PTF do setor agropecuário contribuiu para o aumento da oferta de produtos, reduzindo os preços agrícolas. A maior disponibilidade de alimentos e, com a redução dos preços dos alimentos, os consumidores, principalmente os de renda mais baixa puderam ter maior acesso aos alimentos. / The Brazilian agriculture has grown in recent decades and productivity gains have been important in this good performance of the sector. This work had two main objectives. The first one was measure the growth of this total factor productivity in agriculture by the Brazilian\'s states, decomposing TFP growth by technological progress, technical efficiency and economies of scale. The second objective was to analyze the effect of TFP growth of Brazilian agriculture on agricultural prices. The growth in productivity was measured from the inputs like labor, gross and capital in the translog production function, from the Stochastic Frontier Analysis and of the outputoriented Malmquist productivity index. To analyze the effect of TFP growth on agricultural prices was constructed an index of agricultural prices through the Laspeyres price index to estimate the vector autoregressive panel (panel-VAR) and establish the relationships between TFP, rural wages, agricultural finance and income per capita household. The Granger causality test and the impulse response function were used to the data panel. The database used obtained from the Agricultural Census, at the state level for the years 1970, 1975, 1980, 1985, 1995 and 2006. The results showed that the growth rate of TFP has been growing in Brazil and in the states, and technological progress explained most of the growth being positive and growing for all states. Technical efficiency varied over the years, presented positive average growth rates for most states. The states were located below the production frontier of Brazilian agriculture and São Paulo was the state with the highest level of technical efficiency. Although the average annual growth rate has been increasing over the period analyzed, the efficiency decreased to all state analyzed in 2006. The results also showed that TFP growth has causality in the sense of Granger, on agricultural prices. In the impulse response function, the initial shock in TFP decreased prices in the early years. Thus, TFP growth of the agricultural sector contributed to the increased supply of agricultural products, reducing agricultural prices. The greater availability of food and with reducing food prices, consumers, especially those from lower income might had greater access to food.

Submitted by Ricardo Barão (ricardorbarao@gmail.com) on 2015-10-22T17:20:08Z No. of bitstreams: 1 Ricardo Barão - Thesis - Br.pdf: 1029409 bytes, checksum: c798d4c5b758b979c5d388783dbf989a (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Luiza Holme (ana.holme@fgv.br) on 2015-10-22T17:32:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Ricardo Barão - Thesis - Br.pdf: 1029409 bytes, checksum: c798d4c5b758b979c5d388783dbf989a (MD5) / Made available in DSpace on 2015-10-23T11:42:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Ricardo Barão - Thesis - Br.pdf: 1029409 bytes, checksum: c798d4c5b758b979c5d388783dbf989a (MD5) Previous issue date: 2015 / Este trabalho tem como objectivo compreender de que forma os investidores veem as energias renováveis: se as veem como parte do sector tecnológico, à espera de novos desenvolvimentos, ou como uma alternativa aos métodos existentes de produção de energia. Para responder a esta questão, foi desenvolvido um modelo de vectores autoregressivos com quatro variáveis de forma a se poder aplicar um Granger causality test e Impulse Response function. Os resultados sugerem que para o período de 2002-2007 à escala global ambas as hipóteses se confirmam, porém de 2009-2014 os resultados sugerem que os investidores não reconhecem as energias renováveis como um ramo do sector tecnológico, neste período. Para além disso, durante o período de 2009-2014, e quando comparados investidores Americanos com Europeus, os resultados sugerem que apenas o último identifica as energias renováveis como uma fonte viável para a produção energética. / This work aimed to understand the investor perception on clean energy: if it is seen as part of the technology sector, awaiting new developments, or as an alternative to the existing energy production methods. To answer this question, a four variable vector autoregression model was developed so that a Granger causality test and Impulse response function could be applied. The results suggest that while both hypotheses were confirmed worldwide for the period 2002-2007, from 2009 to 2014 results suggest that investors do not recognize the field of clean energy as part of the technology sector. Moreover, during the period that ranges from 2009 to 2014, and when comparing the American investor with the European investor, only the latter identifies renewable energy as a viable source of energy production.

A agropecuária brasileira tem crescido nas últimas décadas e os ganhos de produtividade tem sido importante neste bom desempenho do setor. O presente trabalho tem dois objetivos principais. O primeiro deles foi mensurar o crescimento desta produtividade total dos fatores na agropecuária brasileira estadual, decompondo o crescimento da PTF em progresso tecnológico e eficiência técnica. O segundo objetivo foi analisar o efeito do crescimento da PTF da agropecuária brasileira sobre os preços agrícolas, no Brasil, de 1970 a 2006. O crescimento desta produtividade foi mensurado a partir dos insumos terra, trabalho e capital na função de produção translog sob orientação do produto, a partir do método de Fronteira Estocástica de Produção e do índice de produtividade de Malmquist. Para avaliar o efeito do crescimento da PTF sobre os preços agrícolas foi construído o índice de preços agrícolas utilizando-se o Índice de preços de Laspeyres para estimar o vetor autoregressivo em painel (panel- VAR), acrescentando as variáveis produtividade total dos fatores (PTF), salário rural, financiamento agrícola e renda per capita domiciliar. Além disso, foi aplicado o teste de causalidade, no sentido de Granger, e estimada a função impulso resposta. A base de dados utilizada foi, obtida do Censo Agropecuário, a nível estadual, para os anos de 1970, 1975, 1980, 1985, 1995 e 2006. Os resultados indicaram que a taxa de crescimento da PTF foi crescente no Brasil e nos estados, sendo que, na maior parte das vezes, é explicada pelo progresso tecnológico, positivo e crescente para todos os estados. A eficiência técnica variou ao longo dos anos, apresentado taxas de crescimento médias positivas para a maioria dos estados. Em média, os estados estiveram situados abaixo da fronteira de produção da agropecuária brasileira. São Paulo foi o estado com maior nível de eficiência técnica. Embora a taxa de crescimento médio anual tenha sido positiva ao longo do período analisado, a eficiência reduziu para todos os estados analisados em 2006. Da análise dos efeitos do crescimento da PTF sobre os preços agrícolas, a PTF tem causalidade, no sentido de Granger, sobre os preços agrícolas. Na função impulso resposta, o choque inicial na variável PTF reduziu os preços nos primeiros anos. Assim, o crescimento da PTF do setor agropecuário contribuiu para o aumento da oferta de produtos, reduzindo os preços agrícolas. A maior disponibilidade de alimentos e, com a redução dos preços dos alimentos, os consumidores, principalmente os de renda mais baixa puderam ter maior acesso aos alimentos. / The Brazilian agriculture has grown in recent decades and productivity gains have been important in this good performance of the sector. This work had two main objectives. The first one was measure the growth of this total factor productivity in agriculture by the Brazilian\'s states, decomposing TFP growth by technological progress, technical efficiency and economies of scale. The second objective was to analyze the effect of TFP growth of Brazilian agriculture on agricultural prices. The growth in productivity was measured from the inputs like labor, gross and capital in the translog production function, from the Stochastic Frontier Analysis and of the outputoriented Malmquist productivity index. To analyze the effect of TFP growth on agricultural prices was constructed an index of agricultural prices through the Laspeyres price index to estimate the vector autoregressive panel (panel-VAR) and establish the relationships between TFP, rural wages, agricultural finance and income per capita household. The Granger causality test and the impulse response function were used to the data panel. The database used obtained from the Agricultural Census, at the state level for the years 1970, 1975, 1980, 1985, 1995 and 2006. The results showed that the growth rate of TFP has been growing in Brazil and in the states, and technological progress explained most of the growth being positive and growing for all states. Technical efficiency varied over the years, presented positive average growth rates for most states. The states were located below the production frontier of Brazilian agriculture and São Paulo was the state with the highest level of technical efficiency. Although the average annual growth rate has been increasing over the period analyzed, the efficiency decreased to all state analyzed in 2006. The results also showed that TFP growth has causality in the sense of Granger, on agricultural prices. In the impulse response function, the initial shock in TFP decreased prices in the early years. Thus, TFP growth of the agricultural sector contributed to the increased supply of agricultural products, reducing agricultural prices. The greater availability of food and with reducing food prices, consumers, especially those from lower income might had greater access to food.