Submitted by EDUARDO JUNQUEIRA (el.junqueira@gmail.com) on 2017-03-16T19:43:11Z No. of bitstreams: 1 DissertacaoEduardoJunqueira.pdf: 5067579 bytes, checksum: 2f2d79aa0d4477ddd1f2d990cee8ff01 (MD5) / Rejected by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br), reason: Eduardo, Por gentileza, somente retirar a página em branco que consta antes da ficha catalográfica. Aguardo. on 2017-03-16T22:27:48Z (GMT) / Submitted by EDUARDO JUNQUEIRA (el.junqueira@gmail.com) on 2017-03-17T13:42:24Z No. of bitstreams: 1 DissertacaoEduardoJunqueira.pdf: 5067030 bytes, checksum: 86cc2c5bf2a22e77b87b962f8b24b260 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2017-03-17T15:26:39Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissertacaoEduardoJunqueira.pdf: 5067030 bytes, checksum: 86cc2c5bf2a22e77b87b962f8b24b260 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-17T15:44:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissertacaoEduardoJunqueira.pdf: 5067030 bytes, checksum: 86cc2c5bf2a22e77b87b962f8b24b260 (MD5) Previous issue date: 2017-02-14 / This paper aims to understand the economic effect for Brazil and its ability to join Global Value Chains (GVC) when implementing the actions proposed in the Bali package, which intend to increase port efficiency (Trade Facilitations Agreement – TFA). Using a Computable General Equilibrium Model (CGE model from GTAP), it was estimated that the actions would bring economic benefits worldwide, including to Brazil. In addition, the agreement would increase the competitiveness across the globe, which in turn would result in a rise of economic integration of regions in GVC, measured by the vertical specialization metric VS and VS1. The major effects to Brazil would come from VS1 metric, mainly because of the increase of manufacturing activities which focus on primary factors such as skilled labor and capital. / Este estudo pretende entender os efeitos que a implementação das ações propostas no acordo de facilitação do comércio de Bali produziriam no desenvolvimento econômico do Brasil e na sua inserção em cadeias globais de valor. Utilizando um modelo de equilíbrio geral computável, foi simulado a implementação do acordo e conclui-se que o mesmo traria benefícios econômicos para todas as regiões estudadas, incluindo o Brasil. Ao mesmo tempo, o acordo aumentaria a competividade global entre as regiões, produzindo uma maior integração econômica mensurada por meio do aumento das métricas de especialização vertical VS e VS1. Os maiores efeitos ao Brasil ocorrem pelo aumento da métrica VS1, direcionados pelo setor de manufatura com foco em trabalho especializado e capital.

O objetivo deste trabalho é investigar o desempenho de estimadores baseados em momentos das famílias verossimilhança empírica generalizada (GEL) e mínimo contraste generalizado (GMC) na estimação de modelos de equilíbrio geral dinâmico e estocástico (DSGE), com enfoque na análise de robustez sob má-especificação, recorrente neste tipo de modelo. Como benchmark utilizamos método do momentos generalizado (GMM), máxima verossimilhança (ML) e inferência bayesiana (BI). Trabalhamos com um modelo de ciclos reais de negócios (RBC) que pode ser considerado o núcleo de modelos DSGE, apresenta dificuldades similares e facilita a análise dos resultados devido ao menor número de parâmetros. Verificamos por meio de experimentos de Monte Carlo se os estimadores estudados entregam resultados satisfatórios em termos de média, mediana, viés, erro quadrático médio, erro absoluto médio e verificamos a distribuição das estimativas geradas por cada estimador. Dentre os principais resultados estão: (i) o estimador verossimilhança empírica (EL) - assim como sua versão com condições de momento suavizadas (SEL) - e a inferência bayesiana (BI) foram, nesta ordem, os que obtiveram os melhores desempenhos, inclusive nos casos de especificação incorreta; (ii) os estimadores continous updating empirical likelihood (CUE), mínima distância de Hellinger (HD), exponential tilting (ET) e suas versões suavizadas apresentaram desempenho comparativo intermediário; (iii) o desempenho dos estimadores exponentially tilted empirical likelihood (ETEL), exponential tilting Hellinger distance (ETHD) e suas versões suavizadas foi bastante comprometido pela ocorrência de estimativas atípicas; (iv) as versões com e sem suavização das condições de momento dos estimadores das famílias GEL/GMC apresentaram desempenhos muito similares; (v) os estimadores GMM, principalmente no caso sobreidentificado, e ML apresentaram desempenhos consideravelmente abaixo de boa parte de seus concorrentes / The objective of this work is to investigate the performance of moment-based estimators of the generalized empirical likelihood (GEL) and generalized minimum contrast (GMC) families in the estimation of dynamic stochastic general equilibrium (DSGE) models, focusing on the robustness analysis under misspecification, recurrent in this model. As benchmark we used generalized method of moments (GMM), maximum likelihood (ML) and Bayesian inference (BI). We work with a real business cycle (RBC) model that can be considered the core of DSGE models, presents similar difficulties and facilitates the analysis of results due to lower number of parameters. We verified, via Monte Carlo experiments, whether the studied estimators presented satisfactory results in terms of mean, median, bias, mean square error, mean absolute error and we verified the distribution of the estimates generated by each estimator. Among the main results are: (i) empirical likelihood (EL) estimator - as well as its version with smoothed moment conditions (SEL) - and Bayesian inference (BI) were, in that order, the ones that obtained the best performances, even in misspecification cases; (ii) continuous updating empirical likelihood (CUE), minimum Hellinger distance (HD), exponential tilting (ET) estimators and their smoothed versions exhibit intermediate comparative performance; (iii) performance of exponentially tilted empirical likelihood (ETEL), exponential tilting Hellinger distance (ETHD) and its smoothed versions was seriously compromised by atypical estimates; (iv) smoothed and non-smoothed GEL/GMC estimators exhibit very similar performances; (v) GMM, especially in the over-identified case, and ML estimators had lower performance than their competitors