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Impactos econômicos do Novo Código Florestal, no Brasil, 2010 a 2030: uma análise integrada com base nos modelos GLOBIOM-Brasil e TERM-BR / Economic Impact of New Forest Code from 2010 to 2030 in Brazil: an integrated analysis based on models GLOBIOM-Brazil and TERM-BRSantos, Mari Aparecida dos 13 April 2018 (has links)
O Novo Código Florestal brasileiro se tornou em 25 de maio de 2012 o principal conjunto normativo ambiental instituído pela Lei n° 12.651/2012, que regulamenta a exploração, conservação e recuperação da vegetação nativa em nível nacional. Contudo tal legislação enfrenta Ações Diretas de Inconstitucionalidade (ADIs), as quais apontam prejuízos ambientais por causa da flexibilidade das novas regras relacionadas às áreas de preservação permanente, à redução da reserva legal e também à anistia para àqueles enquadrados por degradação ambiental antes de 22 de julho de 2008. O objetivo desta pesquisa foi comparar os impactos econômicos de alterações do Novo Código Florestal, sobre os setores econômicos e regiões do Brasil, considerando três cenários possíveis. Para tanto, foram utilizados dados de cenários específicos gerados pelo modelo GLOBIOM-Brasil: 1) O primeiro cenário traz restrições no uso da terra em caso da utilização parcial do mecanismo de Cotas de Reserva Ambiental (CRA), como forma de compensação do déficit de reserva legal, apenas na agricultura (excluindo pecuaristas); 2) o segundo cenário incorpora restrições no uso no solo em caso da desaprovação do mecanismo Cotas de Reserva Ambiental (CRA), ou seja, desconsidera-se totalmente esse mecanismo de compensação; e 3) no terceiro cenário a restrição do uso da terra está relacionada a desconsideração da anistia das multas e sanções concedida pela Lei 12.651/2012. Esses dados foram integrados à base do Modelo TERM-BR. A metodologia integra dois modelos: GLOBIOM-Brasil e TERM-BR. Os resultados mostraram que o valor dos agregados macroeconômicos, no período acumulado de 2010 a 2030, comparado com a linha de base, houve queda no PIB de 0,12%, 0,14% e 051%, nos cenários 1, 2 e 3, respectivamente. Como também houve queda no Consumo, Gastos do Governo e Importação (vol.) com retração de 0,1% (cenários 1 e 2) e cerca de 0,5% (cenário 3), o Investimento se reduz em 0,8%, 0,8% e 3,1%, nos respectivos cenários 1,2 e 3. A queda percentual no salário real é ainda maior do que no consumo, onde houve redução de 0,3% (cenário 1 e 2) e 1,2% (cenário 3). As exportações aumentam em 0,4% no primeiro e no segundo cenário, enquanto no terceiro cenário o incremento chega a 1,9%. A retração no mercado interno, pressiona os setores agroexportadores para comercialização no mercado internacional. No primeiro cenário, a região mais afetada economicamente foi a do Pará-TO com queda de 2,5% no PIB regional. No segundo cenário o estado do Mato Grosso apresentou maior queda no PIB, em 4,5%. No terceiro cenário, Goiás foi o mais afetado, com queda de 4,3% no PIB, tais resultados foram ocasionados por perda de área de pastagem e de soja, principalmente. Além disso, os resultados mostram que a soja e a criação de bovinos são as atividades mais impactadas negativamente por tais mudanças na política ambiental. / New Forest Code of Brazil became the main environmental regulatory on May 25, 2012, established by Law No. 12.651 / 2012, which regulates exploration, conservation and recovery of native vegetation nationwide. However, this legislation faces Direct Unconstitutionality Actions (DUIs), which point to environmental damages because of the flexibility of the new rules related to permanent preservation areas, reduction of legal reserve and amnesty for those framed by environmental degradation before July 22 of 2008. The objective of this research was to compare the economic impacts of changes in the New Forest Code on economic sectors and regions of Brazil, considering three possible scenarios. For that purpose, we used data from specific scenarios of the GLOBIOM-Brazil model: 1) the first scenario restricts land use in case of partial use of the Mechanism of Environmental Reserves Quotas (CRA in Portuguese) in order to compensate for the legal reserve deficit, only in agriculture (excluding livestock farmers); 2) the second scenario restricts land use in case of disapproval of the Mechanism of Environmental Reserves Quotas mechanism, that is, the mechanism of compensation is totally ignored; and 3) in the third scenario, land use restriction is related to disregarding amnesty of fines and sanctions granted by Law No. 12.651 / 2012. These data were integrated to the base of the TERM-BR model. The methodology integrates two models: GLOBIOM-Brazil and TERM-BR. The results showed that the value of the macroeconomic aggregates, in the accumulated period from 2010 to 2030, compared to the baseline, showed a GDP drop of 0.12%, 0.14% and 051% in scenarios 1, 2 and 3 , respectively. As there was also a decline in consumption, government and importations (vol.) , which decreased of 0.1% (scenarios 1 and 2) and around 0.5% (scenario 3), investment decreased by 0.8% , 0.8% and 3.1% in the respective scenarios 1,2 and 3. The percentage decrease in real salary higher than in consumption showed a reduction of 0.3% (scenarios 1 and 2) and 1, 2% (scenario 3). Exports increased by 0.4% in scenarios 1 and 2, while in scenario 3, the increase is close to 1.9%. The downturn in the domestic market pressures the agro-export sectors for commercialization in the international market. In the first scenario, the region most affected economically was Pará-TO, with a drop of 2.5% in regional GDP. In scenario 2, the state of Mato Grosso showed the greatest GDP drop, at 4.5%. In scenario 3, Goiás was mostly affected, with a fall of 4.3% in GDP, such results were caused by loss of grazing area and soybean, mainly. In addition, it was observed that soybean and cattle raising are the activities most negatively impacted by such changes in environmental policy.
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Impactos econômicos do Novo Código Florestal, no Brasil, 2010 a 2030: uma análise integrada com base nos modelos GLOBIOM-Brasil e TERM-BR / Economic Impact of New Forest Code from 2010 to 2030 in Brazil: an integrated analysis based on models GLOBIOM-Brazil and TERM-BRMari Aparecida dos Santos 13 April 2018 (has links)
O Novo Código Florestal brasileiro se tornou em 25 de maio de 2012 o principal conjunto normativo ambiental instituído pela Lei n° 12.651/2012, que regulamenta a exploração, conservação e recuperação da vegetação nativa em nível nacional. Contudo tal legislação enfrenta Ações Diretas de Inconstitucionalidade (ADIs), as quais apontam prejuízos ambientais por causa da flexibilidade das novas regras relacionadas às áreas de preservação permanente, à redução da reserva legal e também à anistia para àqueles enquadrados por degradação ambiental antes de 22 de julho de 2008. O objetivo desta pesquisa foi comparar os impactos econômicos de alterações do Novo Código Florestal, sobre os setores econômicos e regiões do Brasil, considerando três cenários possíveis. Para tanto, foram utilizados dados de cenários específicos gerados pelo modelo GLOBIOM-Brasil: 1) O primeiro cenário traz restrições no uso da terra em caso da utilização parcial do mecanismo de Cotas de Reserva Ambiental (CRA), como forma de compensação do déficit de reserva legal, apenas na agricultura (excluindo pecuaristas); 2) o segundo cenário incorpora restrições no uso no solo em caso da desaprovação do mecanismo Cotas de Reserva Ambiental (CRA), ou seja, desconsidera-se totalmente esse mecanismo de compensação; e 3) no terceiro cenário a restrição do uso da terra está relacionada a desconsideração da anistia das multas e sanções concedida pela Lei 12.651/2012. Esses dados foram integrados à base do Modelo TERM-BR. A metodologia integra dois modelos: GLOBIOM-Brasil e TERM-BR. Os resultados mostraram que o valor dos agregados macroeconômicos, no período acumulado de 2010 a 2030, comparado com a linha de base, houve queda no PIB de 0,12%, 0,14% e 051%, nos cenários 1, 2 e 3, respectivamente. Como também houve queda no Consumo, Gastos do Governo e Importação (vol.) com retração de 0,1% (cenários 1 e 2) e cerca de 0,5% (cenário 3), o Investimento se reduz em 0,8%, 0,8% e 3,1%, nos respectivos cenários 1,2 e 3. A queda percentual no salário real é ainda maior do que no consumo, onde houve redução de 0,3% (cenário 1 e 2) e 1,2% (cenário 3). As exportações aumentam em 0,4% no primeiro e no segundo cenário, enquanto no terceiro cenário o incremento chega a 1,9%. A retração no mercado interno, pressiona os setores agroexportadores para comercialização no mercado internacional. No primeiro cenário, a região mais afetada economicamente foi a do Pará-TO com queda de 2,5% no PIB regional. No segundo cenário o estado do Mato Grosso apresentou maior queda no PIB, em 4,5%. No terceiro cenário, Goiás foi o mais afetado, com queda de 4,3% no PIB, tais resultados foram ocasionados por perda de área de pastagem e de soja, principalmente. Além disso, os resultados mostram que a soja e a criação de bovinos são as atividades mais impactadas negativamente por tais mudanças na política ambiental. / New Forest Code of Brazil became the main environmental regulatory on May 25, 2012, established by Law No. 12.651 / 2012, which regulates exploration, conservation and recovery of native vegetation nationwide. However, this legislation faces Direct Unconstitutionality Actions (DUIs), which point to environmental damages because of the flexibility of the new rules related to permanent preservation areas, reduction of legal reserve and amnesty for those framed by environmental degradation before July 22 of 2008. The objective of this research was to compare the economic impacts of changes in the New Forest Code on economic sectors and regions of Brazil, considering three possible scenarios. For that purpose, we used data from specific scenarios of the GLOBIOM-Brazil model: 1) the first scenario restricts land use in case of partial use of the Mechanism of Environmental Reserves Quotas (CRA in Portuguese) in order to compensate for the legal reserve deficit, only in agriculture (excluding livestock farmers); 2) the second scenario restricts land use in case of disapproval of the Mechanism of Environmental Reserves Quotas mechanism, that is, the mechanism of compensation is totally ignored; and 3) in the third scenario, land use restriction is related to disregarding amnesty of fines and sanctions granted by Law No. 12.651 / 2012. These data were integrated to the base of the TERM-BR model. The methodology integrates two models: GLOBIOM-Brazil and TERM-BR. The results showed that the value of the macroeconomic aggregates, in the accumulated period from 2010 to 2030, compared to the baseline, showed a GDP drop of 0.12%, 0.14% and 051% in scenarios 1, 2 and 3 , respectively. As there was also a decline in consumption, government and importations (vol.) , which decreased of 0.1% (scenarios 1 and 2) and around 0.5% (scenario 3), investment decreased by 0.8% , 0.8% and 3.1% in the respective scenarios 1,2 and 3. The percentage decrease in real salary higher than in consumption showed a reduction of 0.3% (scenarios 1 and 2) and 1, 2% (scenario 3). Exports increased by 0.4% in scenarios 1 and 2, while in scenario 3, the increase is close to 1.9%. The downturn in the domestic market pressures the agro-export sectors for commercialization in the international market. In the first scenario, the region most affected economically was Pará-TO, with a drop of 2.5% in regional GDP. In scenario 2, the state of Mato Grosso showed the greatest GDP drop, at 4.5%. In scenario 3, Goiás was mostly affected, with a fall of 4.3% in GDP, such results were caused by loss of grazing area and soybean, mainly. In addition, it was observed that soybean and cattle raising are the activities most negatively impacted by such changes in environmental policy.
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Derivativos de volatilidade no mercado brasileiro de câmbio: viabilidade e impactos de sua utilizaçãoLuterman, Rodolfo Nunes 04 February 2013 (has links)
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Dissertação - Rodolfo Luterman - MPFE - Final.PDF: 1375397 bytes, checksum: 34f856bb109f53df096fcee82bee8a89 (MD5)
Previous issue date: 2013-02-04 / Volatility risk plays an important role in the management of portfolios of derivative assets as well as portfolios of basic assets. This risk is currently managed in financial markets abroad with the use of several instruments, including volatility derivatives. However, a volatility derivatives market in Brazil is still a gap to be fulfilled in the future, maybe due to the lower liquidity of options or even the lack of all the required assets for the replicating portfolio. The objective of this paper is to introduce a straightforward model for pricing volatility swaps on BRL, encouraging further dialog between the academic and practitioner communities on this theme that would lead to the development of such market drawing on the best of both worlds. In order to value this instrument, the design and valuation of it is presented in details as the basic ingredients of a successful financial product. The numerical results show that the proposed model can be considered as a powerful instrument to hedge volatility risk. An additional benefit of this work is that it will provide the risks and benefits from using such instrument with BRL. / A volatilidade possui um papel central na gestão de risco tanto de portfólios de derivativos como de portfólios de ativos não alavancados. Este risco é gerenciado nos mercados financeiros através de diversos instrumentos, incluindo o uso de derivativos de volatilidade. No entanto, um mercado de derivativos de volatilidade no Brasil ainda é uma lacuna a ser preenchida, talvez pela baixa liquidez em determinadas opções ou mesmo pela falta de todos os ativos necessários para se estabelecer o portfólio replicante para os mesmos. O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo simples de se apreçar swaps de volatilidade sob o BRL, estimulando um diálogo entre a comunidade acadêmica e os praticantes do mercado que permita o desenvolvimento de derivativos de volatilidade ao considerar o melhor de cada grupo. Para se apreçar este instrumento, a modelagem e os ativos utilizados são apresentados em detalhes como sendo os ingredientes básicos de um produto financeiro de sucesso. Os resultados numéricos demonstram que o modelo proposto pode ser considerado um poderoso instrumento para se realizar o hedge do risco de volatilidade. Um benefício adicional deste trabalho é apresentar os riscos e benefícios de se utilizar este instrumento com o BRL.
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Modeled Estimates of Solar Direct Normal Irradiance and Diffuse Horizontal Irradiance in Different Terrestrial LocationsAbyad, Emad January 2017 (has links)
The transformation of solar energy into electricity is starting to impact to overall worldwide energy production mix. Photovoltaic-generated electricity can play a significant role in minimizing the use of non-renewable energy sources. Sunlight consists of three main components: global horizontal irradiance (GHI), direct normal irradiance (DNI) and diffuse horizontal irradiance (DHI). Typically, these components are measured using specialized instruments in order to study solar radiation at any location. However, these measurements are not always available, especially in the case of the DNI and DHI components of sunlight. Consequently, many models have been developed to estimate these components from available GHI data. These models have their own merits. For this thesis, solar radiation data collected at four locations have been analyzed. The data come from Al-Hanakiyah (Saudi Arabia), Boulder (U.S.), Ma’an (Jordan), and Ottawa (Canada). The BRL, Reindl*, DISC, and Perez models have been used to estimate DNI and DHI data from the experimentally measured GHI data. The findings show that the Reindl* and Perez model outcomes offered similar accuracy of computing DNI and DHI values when comparing with detailed experimental data for Al-Hanakiyah and Ma’an. For Boulder, the Perez and BRL models have similar estimation abilities of DHI values and the DISC and Perez models are better estimators of DNI. The Reindl* model performs better when modeling DHI and DNI for Ottawa data. The BRL and DISC models show similar metrics error analyses, except in the case of the Ma’an location where the BRL model shows high error metrics values in terms of MAE, RMSE, and standard deviation (σ). The Boulder and Ottawa locations datasets were not complete and affected the outcomes with regards to the model performance metrics. Moreover, the metrics show very high, unreasonable values in terms of RMSE and σ. It is advised that a global model be developed by collecting data from many locations as a way to help minimize the error between the actual and modeled values since the current models have their own limitations. Availability of multi-year data, parameters such as albedo and aerosols, and one minute to hourly time steps data could help minimize the error between measured and modeled data. In addition to having accurate data, analysis of spectral data is important to evaluate their impact on solar technologies.
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