Submitted by Marilene Donadel (marilene.donadel@unioeste.br) on 2019-03-22T22:55:03Z No. of bitstreams: 1 Daniel_Centuriao_2018.pdf: 4691006 bytes, checksum: dfa8ad2e90bc4e251943d5f57fc3dbb5 (MD5) / Made available in DSpace on 2019-03-22T22:55:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daniel_Centuriao_2018.pdf: 4691006 bytes, checksum: dfa8ad2e90bc4e251943d5f57fc3dbb5 (MD5) Previous issue date: 2018-03-02 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / This study seeks to make some contributions to the debate on Brazilian deindustrialization, with a specific look at the determinants of changes in value added and employment in industry, and the structural factors that influenced these variations and the value of industrial production, for the period of 1990 to 2014. In order to contribute empirically, we used an analysis from the VEC (Vector Errors Correction) econometric model and an application of the input-output analysis with the SDA (Structural Decomposition Analysis) technique, in addition to a vast empirical review and theoretical history, in order to connect the results to the historical facts verified. In general, a period with a vast literature, with great changes of a political character, changes in the conduct of economic policy and, above all, in the connection of the Brazilian productive structure with the rest of the world. A major limitation was the availability of continuous data sets for key variables of the desired analysis. In addition to the data, the great volume and speed of events of the period that generate a certain limitation in the empirical evidence, since it is not always possible to construct suitable models to capture such effects. The results showed that industrial employment is significantly determined by productivity and by remuneration and value added by three groups of variables, one of macroeconomic character, one of foreign trade and another one related to the variations of value added of the other sectors of the economy. It was also found that structural changes, mainly in the direct coefficients of employed and value-added personnel, in technology and in demand, were decisive for the structural variations in occupation and added volume of industry in the period.. / Este estudo busca dar algumas contribuições ao debate sobre a desindustrialização brasileira, com um olhar específico para os determinantes das variações do valor adicionado e do emprego na indústria, e dos fatores estruturais que influenciaram estas variações e do valor da produção industrial, para o período de 1990 a 2014. Com o intuito de contribuir de forma empírica foram utilizados uma análise a partir do modelo econométrico VEC (Vector Erros Correction) e uma aplicação da análise de insumo-produto com a técnica SDA (Structural Decomposition Analysis), além de uma vasta revisão empírica e histórico teórica, a fim de conectar os resultados aos fatos históricos verificados. De modo geral se constitui um período com vasta literatura, com grandes mudanças de caráter político, de mudanças na condução da política econômica e principalmente de conexão da estrutura produtiva brasileira com o restante do mundo. Uma grande limitação verificada foi a disponibilidade de séries contínuas de dados para variáveis chave da análise desejada. Para além dos dados o grande volume e velocidade de acontecimentos do período que geram certa limitação na evidência empírica, pois nem sempre é possível construir modelos aptos captar tais efeitos. Os resultados demosntraram que o emprego industrial é significativamente determiando pela produtividade e pela remuneração e o valor adicionado por três grupos de variáveis, um de caráter macroeconômico, um de comércio exterior e outro referente as variações do valor adicionado dos demais setores da economia. Constatou-se também que modificações estruturais, principalemnet nos coefeicientes diretos do pessoal ocupado e do valor adicionado, na tecnologia e na demanda foram determinantes para as variações estruturais da ocupação e do vlor adicionado da indústria no período.

Submitted by JOSIANE SANTOS DE OLIVEIRA (josianeso) on 2017-06-08T12:06:15Z No. of bitstreams: 1 Emanuelle Nava Smaniotto_.pdf: 445452 bytes, checksum: 5741b34057dbeb9c0f08c71040f4979b (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-08T12:06:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Emanuelle Nava Smaniotto_.pdf: 445452 bytes, checksum: 5741b34057dbeb9c0f08c71040f4979b (MD5) Previous issue date: 2017-02-24 / Nenhuma / Este trabalho apresenta uma análise sobre o impacto da oferta de crédito no investimento privado no Brasil, entre 2001 e 2016. Para isso, é introduzida a metodologia de Mudança de Regimes Markovianos (MR-DR), de modo a capturar os diferentes ciclos existentes entre Crédito Livre, Crédito Direcionado e Investimento Privado. Ademais, é aplicado o modelo de Vetores Autorregressivos (VAR/VEC), com o intuito de analisar as causalidades e funções impulso-resposta. É possível comprovar o impacto positivo das séries de crédito sobre o investimento privado. Demonstra-se, também, a importância da concessão de crédito direcionado para a sustentação dos níveis de investimento privado nos períodos de instabilidade econômica. Desta forma, consolida-se junto à literatura mais um indício da importância de políticas macroeconômicas em períodos de instabilidade, com exemplo ao período pós crise de 2009, mediante intensificação de Recursos Direcionados, de modo a manter os níveis de Formação Bruta de Máquinas e Equipamentos no país. / This paper shows an analysis about the credit supply impact on private investment in Brazil, between 2001 and 2016. For this purpose, the Markovian Regime Change (MR-DR) methodology is introduce in order to capture the different cycles between Free Credit, Directed Credit and Private Investment. In addition, the Autoregressive Vectors (VAR / VEC) model is apply to analyze the causalities and impulse-response functions. It was possible to prove the positive impact of the credit series on private investment. Thus, is demonstrate the importance of directed credit concession for sustaining private investment levels in periods of economic instability. On another hand, an indication of the importance of macroeconomic policies in periods of instability, with an example to the post-crisis period of 2009, has been consolidated along with the literature, through intensification of Directed Resources, in order to sustain the levels aboutPrivate Investment (FBME) in country.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:01Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Christian Eduardo Balbino - Turma 2008.pdf.jpg: 2604 bytes, checksum: c8b78cb1710a6996d83fdaa7b519cac4 (MD5) Christian Eduardo Balbino - Turma 2008.pdf.txt: 88100 bytes, checksum: dc9332afcbc650f5878a07e3fc322250 (MD5) license.txt: 4712 bytes, checksum: 4dea6f7333914d9740702a2deb2db217 (MD5) Christian Eduardo Balbino - Turma 2008.pdf: 262057 bytes, checksum: cd20259bbb4657a51b3b4dff0f837026 (MD5) Previous issue date: 2010-02-09T00:00:00Z / O trabalho analisa a evolução da política monetária desde a implementação do regime de metas de inflação no período de 1999 a 2009 com o intuito de avaliar se há diferenças na condução de política monetária entre as gestões Armínio Fraga e Henrique Meirelles. Um modelo de equilíbrio geral novo-keynesiano baseado em expectativas racionais é utilizado para modelar a economia brasileira e deriva-se uma regra de Taylor para encontrar a condição suficiente para a convergência da inflação. O processo de analise empírica consiste em estimar um modelo de vetores auto-regressivos, cujos parâmetros variam ao longo do tempo assim como as inovações na matriz de variância-covariância. Para tanto, será utilizado um algoritmo de simulação de Monte Carlo. Os resultados empíricos mostram que (i) não há diferenças significativas na condução de política monetária durante as gestões Armínio Fraga e Henrique Meirelles; (ii) A partir de 2003, a taxa de juros permaneceu acima da necessária para a convergência da inflação de acordo com a condição de estabilidade; e (iii) a gestão Armínio Fraga agiu de acordo com a regra de estabilização na crise de 2002, porém a inflação permaneceu acima da meta por causa da magnitude dos choques exógenos. / This paper has analyzed the dynamic of monetary policy since the beginning of inflation target in Brazil to evaluate some differences between chairmen’s Armínio Fraga and Henrique Meirelles policies. The methodology developed to model Brazilian economy is a New-Keynesian inter temporal optimizing general equilibrium framework based in rational expectations and a Taylor type rule to derive a sufficient condition to convergence of inflation. The strategy is estimate a time variant structural vector autoregressive and the law of motion of variance covariance matrix. An efficient Markov Chain Monte Carlo algorithm has been used to achieve numerical evaluation and posterior likelihood distributions. The main empirical conclusions are: (i) there are no significant differences in monetary policy between Fraga and Meirelles chairmanships; (ii) From 2003 interest rate remains higher than sufficient convergence condition of inflation; and (iii) During the 2002 expectation crises, Arminio Fraga policies were in accord to Taylor rule of inflation equilibrium and inflation risen because of the magnitude of exogenous innovations.

nÃo hà / Considerando que a indÃstria brasileira perdeu de forma precoce participaÃÃo no agregado nacional nos Ãltimos anos, este estudo procurou identificar as principais causas desse processo de desindustrializaÃÃo ocorrido no Brasil. Hà duas fontes para tal processo: a primeira tem como base a chamada doenÃa holandesa, que sugere que a apreciaÃÃo da taxa de cÃmbio real, em funÃÃo do aumento das exportaÃÃes das commodities, seria capaz de gerar um efeito negativo sobre a indÃstria como um todo; e a segunda calcada na ideia do custo Brasil, que sugere que o efeito negativo sobre a indÃstria seria ocasionado pelo forte peso de variÃveis como impostos e salÃrios. Nossa proposta à a de investigar o efeito destas variÃveis no processo de desindustrializaÃÃo pÃs-real com base na metodologia de Vetores Autorregressivos â VAR. Nossos resultados sustentam que o custo Brasil à muito mais forte do que a hipÃtese da doenÃa holandesa para explicar o declÃnio da participaÃÃo da indÃstria no PIB. / Considering that the Brazilian industry lost precociously participation in national aggregate in recent years, this study sought to identify the main causes of this deindustrialization occurred in Brazil. There are two sources for such a process: the first is based on the so-called Dutch disease, which suggests that the appreciation of the real exchange rate, due to increased exports of commodities, could have a negative effect on the industry as a whole; and the second grounded in the idea of cost Brazil, which suggests that the negative effect on the industry would be caused by the strong weight of variables such as taxes and wages. Our proposal is to investigate the effect of these variables on the real post deindustrialization process based on the methodology of Vector Autoregressive - VAR. Our results argue that the cost Brazil is much stronger than the Dutch disease hypothesis to explain the decline in the share of industry in GDP.

Submitted by Paulo Eduardo Cecilio Nasser (paulocecilio@yahoo.com.br) on 2012-05-21T04:45:21Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Paulo Eduardo Cecilio Nasser.pdf: 581532 bytes, checksum: 9227786bfbb56d3d3dcd5193ad17be7b (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2012-05-21T12:12:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Paulo Eduardo Cecilio Nasser.pdf: 581532 bytes, checksum: 9227786bfbb56d3d3dcd5193ad17be7b (MD5) / Made available in DSpace on 2012-05-21T12:31:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Paulo Eduardo Cecilio Nasser.pdf: 581532 bytes, checksum: 9227786bfbb56d3d3dcd5193ad17be7b (MD5) Previous issue date: 2012-04-23 / O objetivo deste trabalho é estimar e analisar o grau de transmissão de volatilidade de ativos como ações e moedas entre países utilizando a metodologia de decomposição de variância dos erros de previsão dos modelos de vetores autorregressivos (VAR). Especificamente para este trabalho, o foco foi a transmissão de volatilidade de outros países, como Estados Unidos e os países da Europa, para o Brasil. Podemos, dessa maneira, testar a hipótese de interdependência do Brasil em relação aos outros países em termos de volatilidade para os índices de ações e moedas. Ao final, encontraram-se evidências de que há transmissão de volatilidade de outros países para o Brasil, e que o grau de transmissão entre eles varia com o tempo, sem tendência e com saltos em períodos de incertezas. As evidências encontradas permitem um melhor balanceamento de carteiras entre diferentes países, facilitando o desenvolvimento de estratégias mais eficientes de hedge contra choques propagados entre mercados, além de servir como um sistema de alerta para eventuais distúrbios nos níveis de volatilidade dos mercados brasileiros.

Orientador: Samuel da Silva / Resumo: O principal objetivo deste trabalho é usar métodos de extrapolação em coeficientes de modelos autorregressivos (AR), para fornecer informações futuras de condições de estruturas na existência de mecanismo de danos pré-definidos. Os modelos AR são estimados considerando a predição de um passo à frente, verificados e validados a partir de dados de vibração de uma estrutura na condição não danificada. Os erros de predição são usados para extrair um indicador para classificar a condição do sistema. Então, um novo modelo é identificado se qualquer variação de índices de dano ocorrer, e seus coeficientes são comparados com os do modelo de referência. A extrapolação dos coeficientes de AR é realizada através das splines cúbicas por partes que evitam possíveis instabilidades e alterações indesejáveis dos polinômios, obtendo aproximações adequadas através de polinômios de baixa ordem. Uma curva de tendência para o indicador capaz de predizer o comportamento futuro pode ser obtida a partir da extrapolação direta dos coeficientes. Uma estrutura de três andares com um para-choque e uma coluna de alumínio colocada no centro do último andar são analisados com diferentes cenários de dano para ilustrar a abordagem. Os resultados indicam a possibilidade de estimar a condição futura do sistema a partir dos dados de vibração nas condições de danos iniciais. / Abstract: The main purpose of this work is to apply extrapolation methods upon coefficients of autoregressive models (AR), to provide future condition information of structures in the existence of predefined damage mechanism. The AR models are estimated considering one-step-ahead prediction, verified and validated from vibration data of a structure in the undamaged condition. The prediction errors are used to extract an indicator to classify the system state condition. Then, a new model is identified if any variation of damage indices occurs, and its coefficients are compared to the ones from the reference model. The extrapolation of the AR coefficients is performed through the piecewise cubic splines that avoid possible instabilities and undesirable changes of the polynomials, obtaining suitable approximations through low-order polynomials. A trending curve for the indicator capable of predicting future behavior can be obtained from direct coefficient extrapolation. A benchmark of a three-story building structure with a bumper and an aluminum column placed on the center of the top floor is analyzed with different damage scenarios to illustrate the approach. The results indicate the feasibility of estimating the future system state from the vibration data in the initial damage conditions. / Mestre

Esta dissertação descreve estudo sobre quantificação de erros na identificação de sistemas advindos de uma baixa freqüência de amostragem e um sinal de excitação ruim, que não consiga excitar o sistema com a largura de banda desejada. Esses erros comprometem a precisão de uma boa identificação, ainda mais quando se trata da dinâmica dos sensores inerciais. Para conhecer as características desses sensores são usados simuladores de movimento, que na situação tinha a banda passante menor que a do sensor sob teste, ou seja, não se conseguia excitar toda a freqüência de largura de banda sensor. Diante desse erro, este trabalho teve seu estudo em identificação de sistema usando modelos como: ARX, ARMAX, BJ, OE e INVFREQ, no sentido de quantificar os erros nos resultados obtidos através de ensaios, utilizando duas funções de transferência muito próxima das funções reais utilizadas.

Submitted by Marília Gabriela Elias da Silva (marilia.gabriela.es@gmail.com) on 2014-09-18T19:07:04Z No. of bitstreams: 1 Marilia_Gabriela_tese.pdf: 512980 bytes, checksum: 8ab7fc0b5b89fa1bd8f99a705ae51920 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2014-09-18T19:43:45Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Marilia_Gabriela_tese.pdf: 512980 bytes, checksum: 8ab7fc0b5b89fa1bd8f99a705ae51920 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-18T19:51:23Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marilia_Gabriela_tese.pdf: 512980 bytes, checksum: 8ab7fc0b5b89fa1bd8f99a705ae51920 (MD5) Previous issue date: 2014-08-27 / This study uses data provided by BM&FBovespa to analyze Petrobras' stock for the months between July and August 2010 and October 2008. First, we present a detailed discussion about handling data, we show the impossibility of using the mid-price quote due to the high number of buy / sell orders that present very high / low prices. We checked some of the empirical stylized facts pointed out by Cont (2001), among others enshrined in the microstructure literature. In general, the stylized facts were replicated by the data. We apply the filter, proposed by Brownlees and Gallo (2006), to Petrobras' stock and we analyze the sensitivity of the number of possible outliers found by the filter with respect to the filter's parameters variation. We propose using the Akaike criterion to sort and select conditional duration models whose samples have different length sizes. The selected models are not always those in which the data has been filtered. For the ACD (1,1) setting, when we consider only well-adjusted models, the Akaike criterion indicates as better model as one in which the data were not filtered. / O presente trabalho utiliza os dados disponibilizados pela BM&FBovespa para analisar as ações da Petrobrás para os meses compreendidos entre julho e agosto de 2010 e outubro de 2008. Primeiramente, apresentamos uma discussão detalhada sobre a manipulação desses dados, na qual explicitamos a impossibilidade de se usar o mid-price quote devido ao número elevado de ofertas de compra/venda com preços muito elevados/baixos. Verificamos alguns dos fatos estilizados empíricos apontados por Cont (2001), entre outros consagrados na literatura de microestrutura. Em geral, os dados replicaram os fatos estilizados. Aplicamos o filtro proposto por Brownlees e Gallo (2006) às ações da Petrobrás e analisamos a sensibilidade do número de possíveis outliers encontrados pelo filtro a variação dos parâmetros desse filtro. Propomos utilizar o critério de Akaike para ordenar e selecionar modelos de duração condicional cujas amostras de duração possuem tamanhos distintos. Os modelos selecionados, nem sempre são aqueles em que os dados foram filtrados. Para o ajuste ACD (1,1), quando considerados apenas os modelos bem ajustados (resíduos não autocorrelacionados), o critério de Akaike indica como melhor modelo aquele em que os dados não foram filtrados.

Submitted by Gustavo Dias Torres (gustavo.dias.torres@gmail.com) on 2017-09-11T23:39:51Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Gustavo Dias Torres_vFinal.pdf: 1259234 bytes, checksum: 51ec6f205ed2f13e3636ef236d11d9dc (MD5) / Rejected by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br), reason: Prezado Gustavo, Favor corrigir o nome da Escola, Getulio, sem acento. Obrigada. Att. on 2017-09-11T23:53:47Z (GMT) / Submitted by Gustavo Dias Torres (gustavo.dias.torres@gmail.com) on 2017-09-12T00:02:33Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Gustavo Dias Torres_vFinal.pdf: 1258567 bytes, checksum: 522209b93a243d0d3fd0dd9d9caffb9a (MD5) / Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2017-09-12T15:25:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Gustavo Dias Torres_vFinal.pdf: 1258567 bytes, checksum: 522209b93a243d0d3fd0dd9d9caffb9a (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-13T12:13:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Gustavo Dias Torres_vFinal.pdf: 1258567 bytes, checksum: 522209b93a243d0d3fd0dd9d9caffb9a (MD5) Previous issue date: 2017-08-23 / The objective of this study is to evaluate if there are gains in working with data disaggregated by regions to forecast inflation in Brazil. For this purpose, we constructed univariate autoregressive models with different types and levels of IPCA (main Brazilian consumer price index) disaggregation for a forecasting horizon of up to 12 months ahead. Monthly IPCA data were used between January 1996 and October 2016 for the national index and 11 metropolitan regions and capitals that make up the index. The analysis of out-of-sample projections was done in two distinct time sections. First between December 2006 and October 2016 and, secondly, for the period December 2006 and December 2012. The models were estimated by software Oxmetrics 7 and, in some cases, the Autometrics algorithm was also used. The comparisons of the models were made by the Mean Square Error and the Model Confidence Set technique, developed by Hansen, Lunde and Nason (2011). The results indicate that the performance of the disaggregated models is better than the aggregate models and, in particular, the disaggregation by regions may contribute to a smaller prediction error, although there is not a single model that is superior in all the forecast horizons and the result is Conditioned to the analyzed sample. / O objetivo deste estudo é avaliar se há ganhos em trabalhar com dados desagregados por regiões para projetar a inflação no Brasil. Para este fim, construímos modelos autoregressivos univariados para o agregado do IPCA (principal índice de preços ao consumidor brasileiro) e duas desagregações (por região ou por grupo e região) para um horizonte de projeção de até 12 meses à frente. Foram utilizados dados mensais do IPCA entre janeiro de 1996 e outubro de 2016 para o índice nacional e 11 regiões metropolitanas e capitais que compõem o índice. A análise das projeções fora da amostra foi feita em dois cortes distintos de tempo. Primeiro entre dezembro de 2006 e outubro de 2016 e, num segundo momento, para o período dezembro de 2006 a dezembro de 2012. Os modelos foram estimados pelo software Oxmetrics 7 e, em alguns casos, foi utilizado também o algoritmo Autometrics. As comparações dos modelos foram feitas pelo Erro Quadrático Médio e pela técnica Model Confidence Set, desenvolvida por Hansen, Lunde e Nason (2011). Os resultados indicam que o desempenho dos modelos desagregados é superior aos modelos agregados e, em especial, a desagregação por regiões pode contribuir para menor erro de previsão, embora não haja um único modelo que seja superior em todos os horizontes de projeção e o resultado esteja condicionado à amostra analisada.

nÃo hà / Na Ãltima dÃcada, o mercado de crÃdito brasileiro experimentou um crescimento inÃdito na histÃria do paÃs, atingindo o nÃvel de 49% do Produto Interno Bruto. Tal fato està diretamente ligado ao desenvolvimento econÃmico do paÃs nos Ãltimos anos. Diante desse cenÃrio, o preÃo que se cobra nas operaÃÃes de crÃdito passou a ter importÃncia fundamental para a manutenÃÃo de um crescimento sustentÃvel. Nessa perspectiva, os spreads bancÃrios â diferenÃa entre a taxa de juros cobrada dos tomadores de crÃdito e o custo de captaÃÃo dos recursos depositados nas instituiÃÃes financeiras â passaram a ser questionados por conta do elevado nÃvel em que se encontram no Brasil. Esse trabalho se propÃe a analisar a evoluÃÃo do spread bancÃrio brasileiro na Ãltima dÃcada e investigar empiricamente seus determinantes. Para tanto, empregou-se nesta pesquisa a tÃcnica economÃtrica de Vetores Autoregressivos de modo a identificar e analisar as principais variÃveis que se relacionam com o spread no perÃodo de 2000 a 2012. AtravÃs da anÃlise das funÃÃes de Impulso e Resposta, o trabalho mostra que a inflaÃÃo à um dos principais determinantes macroeconÃmicos do spread no Brasil. / The unprecedented growth in the Brazilian credit market in recent years made it possible to reach an impressive level of its GDP. This fact is surely related to economic development experimented by the country in current years. Within this scenario, the price which is charged in credit operations started to play a fundamental role to the maintenance of sustainable growth. Thus, the bank spreads which mean the difference between the interest rate charged to borrowers and the funding cost of funds deposited at financial institutions â also began to be disputed in virtue of their actual high level state. The goal of this work is to evaluate the Brazilian banking spread sector evolution in the last decade and empirically investigate its determinants. Therefore, it may employ tools such as the so-called Vectors Autoregressive in order to figure out and work out the main variables which are related to spread regarding the 2000-2012 period. Making use of impulse-response functions, one intends to show that inflation is one of the main macroeconomic determinants to the Brazilian spread.