Em uma quantidade substancial de problemas de astronomia, tem-se interesse na estimação do valor assumido, para diversas funções g, de alguma quantidade desconhecida z ∈ ℜ com base em covariáveis x ∈ ℜd. Isto é feito utilizando-se uma amostra (X1, Z1), ... (Xn, Zn). As duas abordagens usualmente utilizadas para resolver este problema consistem em (1) estimar a regressão de Z em x, e plugar esta na função g ou (2)estimar a densidade condicional f (z Ι x) e plugá-la em ∫ g(z) f (z Ι x)dz. Infelizmente, poucos estudos apresentam comparações quantitativas destas duas abordagens. Além disso, poucos métodos de estimação de densidade condicional tiveram seus desempenhos comparados nestes problemas. Em vista disso, o objetivo deste trabalho é apresentar diversas comparações de técnicas de estimação de funções de uma quantidade desconhecida. Em particular, damos destaque para métodos não paramétricos. Além dos estimadores (1) e (2), propomos também uma nova abordagem que consistem em estimar diretamente a função de regressão de g(Z) em x. Essas abordagens foram testadas em diferentes funções nos conjuntos de dados DEEP2 e Sheldon 2012. Para quase todas as funções testadas, o estimador (1) obteve os piores resultados, exceto quando utilizamos florestas aleatórias. Em diversos casos, a nova abordagem proposta apresentou melhores resultados, assim como o estimador (2). Em particular, verificamos que métodos via florestas aleatórias, em geral, levaram a bons resultados. / In a substantial a mount of astronomy problems, we are interested in estimating values assumed of some unknown quantity z ∈ ℜ, for many function g, based on covariates x ∈ ℜd. This is made using a sample (X1, Z1), ..., (Xn, Zn). Two approaches that are usually used to solve this problem consist in (1) estimating a regression function of Z in x and plugging it into the g or (2) estimating a conditional density f (z Ι x) and plugging it into ∫ g(z) f (z Ι x)dz. Unfortunately, few studies exhibit quantitative comparisons between these two approaches.Besides that, few conditional density estimation methods had their performance compared in these problems.In view of this, the objective of this work is to show several comparisons of techniques used to estimate functions of unknown quantity. In particular we highlight nonparametric methods. In addition to estimators (1) and (2), we also propose a new ap proach that consists in directly estimating the regression function from g(Z) on x. These approaches were tested in different functions in the DEEP 2 and Sheldon 2012 datasets. For almost all the functions tested, the estimator (1) obtained the worst results, except when we use the random forests methods. In several cases, the proposed new approach presented better results, as well as the estimator (2) .In particular, we verified that random forests methods generally present to good results.

Cidades dos países da África Subsariana (SSA) têm passado por um intenso processo de urbanização, implicando em crescimento das atividades econômicas em geral e industriais em particular, assim como, o aumento do tráfego de veículos e da produção de lixo, dentre outras mudanças que afetam diretamente o meio ambiente e a saúde dos habitantes. Neste cenário, a identificação de fontes poluidoras do ar é essencial para a fundamentação de políticas públicas que visam assegurar o direito a uma boa qualidade de vida para a população. Esta pesquisa de Mestrado esteve integrada a um projeto internacional denominado Energy, air pollution, and health in developing countries, coordenado pelo Dr. Majid Ezzati, à época professor da Harvard School of Public Health, e integrando também pesquisadores da Universidade de Gana. Este projeto tinha por objetivo fazer avaliações dos níveis de poluição do ar em algumas cidades de países em desenvolvimento, voltando-se, neste caso particular para Acra (capital de Gana e maior cidade da SSA), e duas outras cidades de Gambia, onde até então inexistiam estudos mais substantivos, relacionando-os com as condições socioeconômicas específicas das diferentes áreas estudadas. Contribuímos com as análises de Fluorescência de Raios X (XRF) e de Black Carbon (BC), com as discussões e interpretações dos dados meteorológicos e no emprego dos modelos receptores. Mas do ponto de vista do aprofundamento de estudos da qualidade do ar e do impacto de fontes, este trabalho concentrou-se na região de Nima, bairro da capital de Gana, Acra. A partir da caracterização do aerossol atmosférico local, empregou-se modelos receptores para identificar o perfil e contribuição de fontes majoritárias do Material Particulado Atmosférico Fino MP2,5 e Grosso MP2,5-10. Foram coletadas 791 amostras (de 48 horas) entre novembro de 2006 e agosto de 2008 em dois locais, na principal avenida do bairro, Nima Road, e na área residencial, Sam Road, distantes 250 metros entre si. A concentração anual média em 2007 para MP2,5 encontrada na avenida foi de 61,6 (1,0) ug/m3 e 44,9 (1,1) ug/m3 na área residencial, superando a diretriz de padrão anual máximo de 10 ug/m3 recomendada pela Organização Mundial de Saúde (OMS). A porcentagem de ultrapassagem do padrão diário (OMS) de 25 ug/m3 foi de 66,5% e 92% para a área residencial e avenida, respectivamente, durante todo experimento. As concentrações químicas elementares foram obtidas por XRF e o BC por refletância intercalibrada por Thermal Optical Transmitance (TOT). Neste trabalho desenvolvemos uma metodologia de calibração do XRF e de intercalibração entre refletância e TOT, baseada em Mínimos Quadrados Matricial, o que nos forneceu incerteza dos dados ajustados e boa precisão nos valores absolutos de concentrações medidos. Análise de Fatores (AF) e Positive Matrix Factorization (PMF) foram utilizadas para associação entre fonte e fator, bem como para estimar o perfil destas fontes. A avaliação de parâmetros meteorológicos locais, como direção e intensidade dos ventos e posicionamento de fontes significativas de emissão de MP auxiliaram no processo de associação dos fatores obtidos por esses modelos e fontes reais. No período do inverno em Gana, um vento provindo do deserto do Saara, que está localizado ao nordeste do país, denominado Harmatão, passa por Acra, aumentando de um fator 10 a concentração dos poluentes relacionados à poeira de solo. Assim, as amostras dos dias de ocorrências do Harmatão foram analisadas separadamente, pois dificultavam a identificação de outras fontes por PMF e AF. As fontes majoritárias indicadas por esses dois métodos (AF e PMF), mostraram-se concordantes: Mar (Na, Cl), solo (Fe, Ti, Mn, Si, Al, Ca, Mg), emissões veiculares (BC, Pb, Zn, K), queima de biomassa (K, P, S, BC) e queima de lixo sólido e outros materiais a céu aberto (Br, Pb) . A redução da poluição do ar em cidades da SSA, caso de Acra, requer políticas públicas relacionadas ao uso de energia, saúde, transporte e planejamento urbano, com devida atenção aos impactos nas comunidades pobres. Medidas como pavimentação das vias, cobertura do solo com vegetação, incentivo ao uso de gás de cozinha e incentivo ao transporte público, ajudariam a diminuir os altos índices de poluição do ar ambiental nessas cidades. / Sub-Saharan Africa (SSA) cities have been intense developing process, resulting in generalized economical activities growing, specially industrial, as well as increase in the vehicular traffic and waste generation, among other changes directly affecting the environment and public health. Therefore, identifying the air pollution sources is an essential issue for public decisions to assure people rights to healthy life. This Master work has been integrated to an international project called Energy, air pollution, and health in developing countries, under coordination of Dr. Majid Ezzati, then at the Harvard School of Public Health, grouping also researchers from the University of Ghana. The aims of this project were to evaluate the air pollution level at some developing countries, by this time devoted to Accra (the capital of Ghana and the main city of SSA), and two other cities of Gambia. Since then, no substantive study was performed there, connecting air pollution to the regional social-economical levels. This Master project, provided the XRF and Black Carbon determination for all samples of the main project, and gave, else, support for meteorological and receptor modeling issues. But concerning the improving of the study of air quality and sources impact, the work focus Nima town, at Accra, the Ghana Capital. The characterization of species in the local atmospheric aerosol was used in Receptor Models to make factor to sources profile association, and respective apportionment in the local PM2.5 and PM10. Between November/2006 and August/2008, 791 filters (sampled for 48 h) collected the local atmospheric aerosol, in two sites separated by 250 m. One was at the main avenue (Nima Road) and other in a residential street (Sam Road). The PM2.5 annual average concentration to 2007 was 61,6 (1,0) ug/m3 near to the avenue and 44,9 (1,1) ug/m3 in the residential area, surpassing ~5 times the Word Health Organization (WHO) guidelines to annual mean (10 ug/m3). Another WHO guideline is not surpass 25 ug/m3 in more than 1% of the samples collected in one year - in each of these sites, 66,5% and 92% of the samples are above this limit. X-Ray Fluorescence (XRF) provided the elemental concentrations, while reflectance, inter calibrated by Thermal Optical Transmittance (TOT), gave the Black Carbon (BC) levels. In this work we performed a methodology for the XRF calibration and for the inter calibration between TOT and reflectance, using Matrix Least Square Fitting that gives the uncertainties of fitted data and improves the precision of the adjusted values. Factor Analysis (FA) and Positive Matrix Factorization (PMF) enabled the association between source and the determined factors, as well as, estimated the sources profile. Local meteorological data, like wind intensity and direction, and the identification of some heavy MP emission sources, helped the process of factors to sources association. During the winter period (January-March), Accra received the Harmattan wind, blowing from Sahara deserts, that increased the concentrations from soil in 10 times. Therefore, the samples from this period were separately analyzed, providing better detection of the other source by PMF and FA. The local main source detected by both methods showed coherency: sea salt (Na, Cl), soil (Fe, Ti, Mn, Si, Al, Ca, Mg), vehicular emissions (BC, Pb, Zn, K) and biomass burning (K, P, S, BC). Reduction of air pollution levels in SSA cities, like Accra, requires public actions providing clean energy sources, health care, public transportation, urban planing and attention to they impact for the poor communities. Relatively simple providences, like roads paving, vegetation covering of the land, use of gas for cooking, public transportation, should decrease the high air pollution level in those cities.

Cidades dos países da África Subsariana (SSA) têm passado por um intenso processo de urbanização, implicando em crescimento das atividades econômicas em geral e industriais em particular, assim como, o aumento do tráfego de veículos e da produção de lixo, dentre outras mudanças que afetam diretamente o meio ambiente e a saúde dos habitantes. Neste cenário, a identificação de fontes poluidoras do ar é essencial para a fundamentação de políticas públicas que visam assegurar o direito a uma boa qualidade de vida para a população. Esta pesquisa de Mestrado esteve integrada a um projeto internacional denominado Energy, air pollution, and health in developing countries, coordenado pelo Dr. Majid Ezzati, à época professor da Harvard School of Public Health, e integrando também pesquisadores da Universidade de Gana. Este projeto tinha por objetivo fazer avaliações dos níveis de poluição do ar em algumas cidades de países em desenvolvimento, voltando-se, neste caso particular para Acra (capital de Gana e maior cidade da SSA), e duas outras cidades de Gambia, onde até então inexistiam estudos mais substantivos, relacionando-os com as condições socioeconômicas específicas das diferentes áreas estudadas. Contribuímos com as análises de Fluorescência de Raios X (XRF) e de Black Carbon (BC), com as discussões e interpretações dos dados meteorológicos e no emprego dos modelos receptores. Mas do ponto de vista do aprofundamento de estudos da qualidade do ar e do impacto de fontes, este trabalho concentrou-se na região de Nima, bairro da capital de Gana, Acra. A partir da caracterização do aerossol atmosférico local, empregou-se modelos receptores para identificar o perfil e contribuição de fontes majoritárias do Material Particulado Atmosférico Fino MP2,5 e Grosso MP2,5-10. Foram coletadas 791 amostras (de 48 horas) entre novembro de 2006 e agosto de 2008 em dois locais, na principal avenida do bairro, Nima Road, e na área residencial, Sam Road, distantes 250 metros entre si. A concentração anual média em 2007 para MP2,5 encontrada na avenida foi de 61,6 (1,0) ug/m3 e 44,9 (1,1) ug/m3 na área residencial, superando a diretriz de padrão anual máximo de 10 ug/m3 recomendada pela Organização Mundial de Saúde (OMS). A porcentagem de ultrapassagem do padrão diário (OMS) de 25 ug/m3 foi de 66,5% e 92% para a área residencial e avenida, respectivamente, durante todo experimento. As concentrações químicas elementares foram obtidas por XRF e o BC por refletância intercalibrada por Thermal Optical Transmitance (TOT). Neste trabalho desenvolvemos uma metodologia de calibração do XRF e de intercalibração entre refletância e TOT, baseada em Mínimos Quadrados Matricial, o que nos forneceu incerteza dos dados ajustados e boa precisão nos valores absolutos de concentrações medidos. Análise de Fatores (AF) e Positive Matrix Factorization (PMF) foram utilizadas para associação entre fonte e fator, bem como para estimar o perfil destas fontes. A avaliação de parâmetros meteorológicos locais, como direção e intensidade dos ventos e posicionamento de fontes significativas de emissão de MP auxiliaram no processo de associação dos fatores obtidos por esses modelos e fontes reais. No período do inverno em Gana, um vento provindo do deserto do Saara, que está localizado ao nordeste do país, denominado Harmatão, passa por Acra, aumentando de um fator 10 a concentração dos poluentes relacionados à poeira de solo. Assim, as amostras dos dias de ocorrências do Harmatão foram analisadas separadamente, pois dificultavam a identificação de outras fontes por PMF e AF. As fontes majoritárias indicadas por esses dois métodos (AF e PMF), mostraram-se concordantes: Mar (Na, Cl), solo (Fe, Ti, Mn, Si, Al, Ca, Mg), emissões veiculares (BC, Pb, Zn, K), queima de biomassa (K, P, S, BC) e queima de lixo sólido e outros materiais a céu aberto (Br, Pb) . A redução da poluição do ar em cidades da SSA, caso de Acra, requer políticas públicas relacionadas ao uso de energia, saúde, transporte e planejamento urbano, com devida atenção aos impactos nas comunidades pobres. Medidas como pavimentação das vias, cobertura do solo com vegetação, incentivo ao uso de gás de cozinha e incentivo ao transporte público, ajudariam a diminuir os altos índices de poluição do ar ambiental nessas cidades. / Sub-Saharan Africa (SSA) cities have been intense developing process, resulting in generalized economical activities growing, specially industrial, as well as increase in the vehicular traffic and waste generation, among other changes directly affecting the environment and public health. Therefore, identifying the air pollution sources is an essential issue for public decisions to assure people rights to healthy life. This Master work has been integrated to an international project called Energy, air pollution, and health in developing countries, under coordination of Dr. Majid Ezzati, then at the Harvard School of Public Health, grouping also researchers from the University of Ghana. The aims of this project were to evaluate the air pollution level at some developing countries, by this time devoted to Accra (the capital of Ghana and the main city of SSA), and two other cities of Gambia. Since then, no substantive study was performed there, connecting air pollution to the regional social-economical levels. This Master project, provided the XRF and Black Carbon determination for all samples of the main project, and gave, else, support for meteorological and receptor modeling issues. But concerning the improving of the study of air quality and sources impact, the work focus Nima town, at Accra, the Ghana Capital. The characterization of species in the local atmospheric aerosol was used in Receptor Models to make factor to sources profile association, and respective apportionment in the local PM2.5 and PM10. Between November/2006 and August/2008, 791 filters (sampled for 48 h) collected the local atmospheric aerosol, in two sites separated by 250 m. One was at the main avenue (Nima Road) and other in a residential street (Sam Road). The PM2.5 annual average concentration to 2007 was 61,6 (1,0) ug/m3 near to the avenue and 44,9 (1,1) ug/m3 in the residential area, surpassing ~5 times the Word Health Organization (WHO) guidelines to annual mean (10 ug/m3). Another WHO guideline is not surpass 25 ug/m3 in more than 1% of the samples collected in one year - in each of these sites, 66,5% and 92% of the samples are above this limit. X-Ray Fluorescence (XRF) provided the elemental concentrations, while reflectance, inter calibrated by Thermal Optical Transmittance (TOT), gave the Black Carbon (BC) levels. In this work we performed a methodology for the XRF calibration and for the inter calibration between TOT and reflectance, using Matrix Least Square Fitting that gives the uncertainties of fitted data and improves the precision of the adjusted values. Factor Analysis (FA) and Positive Matrix Factorization (PMF) enabled the association between source and the determined factors, as well as, estimated the sources profile. Local meteorological data, like wind intensity and direction, and the identification of some heavy MP emission sources, helped the process of factors to sources association. During the winter period (January-March), Accra received the Harmattan wind, blowing from Sahara deserts, that increased the concentrations from soil in 10 times. Therefore, the samples from this period were separately analyzed, providing better detection of the other source by PMF and FA. The local main source detected by both methods showed coherency: sea salt (Na, Cl), soil (Fe, Ti, Mn, Si, Al, Ca, Mg), vehicular emissions (BC, Pb, Zn, K) and biomass burning (K, P, S, BC). Reduction of air pollution levels in SSA cities, like Accra, requires public actions providing clean energy sources, health care, public transportation, urban planing and attention to they impact for the poor communities. Relatively simple providences, like roads paving, vegetation covering of the land, use of gas for cooking, public transportation, should decrease the high air pollution level in those cities.

Em uma quantidade substancial de problemas de astronomia, tem-se interesse na estimação do valor assumido, para diversas funções g, de alguma quantidade desconhecida z ∈ ℜ com base em covariáveis x ∈ ℜd. Isto é feito utilizando-se uma amostra (X1, Z1), ... (Xn, Zn). As duas abordagens usualmente utilizadas para resolver este problema consistem em (1) estimar a regressão de Z em x, e plugar esta na função g ou (2)estimar a densidade condicional f (z Ι x) e plugá-la em ∫ g(z) f (z Ι x)dz. Infelizmente, poucos estudos apresentam comparações quantitativas destas duas abordagens. Além disso, poucos métodos de estimação de densidade condicional tiveram seus desempenhos comparados nestes problemas. Em vista disso, o objetivo deste trabalho é apresentar diversas comparações de técnicas de estimação de funções de uma quantidade desconhecida. Em particular, damos destaque para métodos não paramétricos. Além dos estimadores (1) e (2), propomos também uma nova abordagem que consistem em estimar diretamente a função de regressão de g(Z) em x. Essas abordagens foram testadas em diferentes funções nos conjuntos de dados DEEP2 e Sheldon 2012. Para quase todas as funções testadas, o estimador (1) obteve os piores resultados, exceto quando utilizamos florestas aleatórias. Em diversos casos, a nova abordagem proposta apresentou melhores resultados, assim como o estimador (2). Em particular, verificamos que métodos via florestas aleatórias, em geral, levaram a bons resultados. / In a substantial a mount of astronomy problems, we are interested in estimating values assumed of some unknown quantity z ∈ ℜ, for many function g, based on covariates x ∈ ℜd. This is made using a sample (X1, Z1), ..., (Xn, Zn). Two approaches that are usually used to solve this problem consist in (1) estimating a regression function of Z in x and plugging it into the g or (2) estimating a conditional density f (z Ι x) and plugging it into ∫ g(z) f (z Ι x)dz. Unfortunately, few studies exhibit quantitative comparisons between these two approaches.Besides that, few conditional density estimation methods had their performance compared in these problems.In view of this, the objective of this work is to show several comparisons of techniques used to estimate functions of unknown quantity. In particular we highlight nonparametric methods. In addition to estimators (1) and (2), we also propose a new ap proach that consists in directly estimating the regression function from g(Z) on x. These approaches were tested in different functions in the DEEP 2 and Sheldon 2012 datasets. For almost all the functions tested, the estimator (1) obtained the worst results, except when we use the random forests methods. In several cases, the proposed new approach presented better results, as well as the estimator (2) .In particular, we verified that random forests methods generally present to good results.

As relações de dependência entre variáveis aleatórias é um dos assuntos mais discutidos em probabilidade e estatística e a forma mais abrangente de estudar essas relações é por meio da distribuição conjunta. Nos últimos anos vem crescendo a utilização de cópulas para representar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias em uma distribuição multivariada. Contudo, ainda existe pouca literatura sobre cópulas quando as distribuições marginais são discretas. No presente trabalho será apresentada uma proposta não-paramétrica de estimação da distribuição conjunta bivariada de variáveis aleatórias discretas utilizando cópulas e polinômios de Bernstein. / The relations of dependence between random variables is one of the most discussed topics in probability and statistics and the best way to study these relationships is through the joint distribution. In the last years has increased the use of copulas to represent the dependence structure among random variables in a multivariate distribution. However, there is still little literature on copulas when the marginal distributions are discrete. In this work we present a non-parametric approach for the estimation of the bivariate joint distribution of discrete random variables using copulas and Bernstein polynomials.

As relações de dependência entre variáveis aleatórias é um dos assuntos mais discutidos em probabilidade e estatística e a forma mais abrangente de estudar essas relações é por meio da distribuição conjunta. Nos últimos anos vem crescendo a utilização de cópulas para representar a estrutura de dependência entre variáveis aleatórias em uma distribuição multivariada. Contudo, ainda existe pouca literatura sobre cópulas quando as distribuições marginais são discretas. No presente trabalho será apresentada uma proposta não-paramétrica de estimação da distribuição conjunta bivariada de variáveis aleatórias discretas utilizando cópulas e polinômios de Bernstein. / The relations of dependence between random variables is one of the most discussed topics in probability and statistics and the best way to study these relationships is through the joint distribution. In the last years has increased the use of copulas to represent the dependence structure among random variables in a multivariate distribution. However, there is still little literature on copulas when the marginal distributions are discrete. In this work we present a non-parametric approach for the estimation of the bivariate joint distribution of discrete random variables using copulas and Bernstein polynomials.

Este trabalho apresenta as principais causas para a mortalidade das empresas paulistas criadas entre 2003 e 2007 a partir de base de dados cedida pelo SEBRAE-SP para o desenvolvimento dessa pesquisa. A amostra final, construída a partir de dados disponibilizados pela primeira vez para estudos desta natureza, contou com 662 empresas e 33 variáveis coletadas por meio de questionário aplicado diretamente às próprias empresas. A análise consistiu no teste de modelos econométricos, baseados na literatura dos modelos de duração, de forma a traduzir quais fatores são mais críticos para a sobrevivência das empresas a ponto de distingui-las em dois grupos: o das empresas vencedoras, cuja longevidade está pautada em ações que promovem ganhos de produtividade e eficiência, e aquelas desprovidas dessas ações e que muito provavelmente deixarão o mercado. Os três tipos de modelos abordados neste trabalho - não paramétrico, semi-paramétrico (riscos proporcionais) e paramétrico - apresentaram resultados similares, sendo que na abordagem de riscos proporcionais os resultados foram segmentados por tamanho e setor de atuação das empresas. Para as micro empresas, a idade do empreendedor e a iniciativa em investir na qualificação da mão de obra dos funcionários mostraram-se importantes mitigadores do risco de falha desse grupo de empresa, enquanto que para as pequenas empresas, a inovação em processos e a elaboração de um plano de negócios se destacaram dentre o conjunto de variáveis. Entre empresas dos setores de comércio e serviços, as empresas do primeiro grupo que faziam o acompanhamento das finanças (fluxo de caixa) apresentaram menor risco de falhar. Para aquelas do setor de serviços, a idade do empreendedor, o investimento em qualificação dos funcionários e o tamanho da empresa ao nascer foram importantes para reduzir o risco de falha no tempo. Outro resultado encontrado, por meio do modelo paramétrico utilizando distribuição Weibull, foi que o risco de a empresa deixar o mercado mostrou-se crescente, pelo menos nos cinco primeiros anos de existência da empresa. Entretanto, esse resultado não deve ser generalizado para períodos de tempo maiores que cinco anos. / This thesis presents the main results that determined the bankruptcy of enterprises located in the São Paulo State from 2003 to 2007. The models used in this work were possible due to the partnership with SEBRAE, Small Business Service Supporting, located in the State of São Paulo. This institution provided the data basis for this research and its final version was compound by 662 enterprises and 33 variables, which were collected from a survey done by SEBRAE and the related enterprise. For first time available for research like this The research was supported by econometrics models, more precisely duration models, which identified the most important factors regarding enterprises survival. Two enterprise groups were distinguished: that one that will survive and grow and another will fail. In this work, three models were used: parametric, non-parametric and proportional risk with all of them presenting similar results. The proportional risk approach was applied for economic sectors and enterprises size. For the micro size business, the entrepreneurship\'s age and the resources applied on the employee\'s qualification were important to reduce the risk to fail in the time, whereas for small enterprises, variables like innovation and business plan building were the most important variables. For the commerce and service sectors, the enterprises related to the first one, the enterprises which kept attention on financial results (cash flow) presented lower risk to fail. For service sector, variables such as: entrepreneur\'s age, investment on the employee\'s qualification and enterprise\'s size were the most important variables to explain the difference the risk to fail between the enterprises. Another result presented was the risk to fail, which indicates the likelihood of an enterprise to leave its business activity. In this case, the parametric model using Weibull distribution concluded that the risk grows in the first five years. However, this result must be carefully evaluated since it would be necessary a longer term data to ensure this result.

O presente trabalho tem como principal objetivo, propor e testar métodos alternativos de precificação de contratos de seguro agrícola, baseados em um indicador de produtividade regional. A taxa de prêmio é calculada utilizando a abordagem nãoparamétrica de estimação da densidade da produtividade agrícola, a abordagem paramétrica utilizando as distribuições Normal e Beta e modelos hierárquicos Bayesianos. Na recuperação do processo gerador destes dados, são considerados os efeitos temporal, espacial e espaço-temporal visando a predição e a precificação de um contrato de seguro agrícola regional. Os dois primeiros métodos são aplicados a um conjunto de dados de produtividade municipal do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), no período de 1990 a 2002, para as culturas da soja, milho e trigo, no Estado do Paraná. Na análise empírica do modelo Bayesiano, são utilizados dados de produtividade municipal de milho, no Estado do Paraná, nos anos de 1990 a 2002. A escolha do melhor modelo dentre os modelos não-aninhados ajustados, é baseado no critério da preditiva a posteriori. As metodologias utilizadas nesta pesquisa incorporam melhorias no cálculo atuarial da taxa de prêmio, tendo em vista o pequeno número de observações de produtividade agrícola existentes. Além de propor novas metodologias, estudou-se a viabilidade de implantar um esquema de seguro agrícola regional na região de Castro, no Estado do Paraná, levando em conta a quantificação e redução do risco sistêmico proveniente da aquisição do seguro e da correlação da produtividade individual e regional. Para melhor entendimento dos diversos aspectos do problema, é feito um amplo levantamento histórico e principais tendências do seguro agrícola no Brasil e nos EUA, ressaltando os aspectos legal, institucional e operacional. O estudo mostrou que se o seguro regional de produtividade for oferecido na região de Castro, os produtores se beneficiariam devido à redução do risco proveniente do seguro e também devido ao prêmio relativamente menor do que aquele cobrado pelas seguradoras para os mesmos municípios estudados. / This research analyses alternative methods of pricing agricultural insurance contract based on regional yields. The premium rate is calculated using three different approaches: nonparametric method to estimate the density of the agricultural yield; parametric approach fitting the Normal and Beta distributions; and, hierarchical Bayesian models. The data generating process is recovered considering the temporal, spatial and spatio-temporal aspects to make predictions and pricing for area-yield insurance contract. The data used are county yields, collected by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), 1990 through 2002. The first two methods were applied to soybean, corn and wheat in the State of Paraná. In the Bayesian model, the empirical analysis limited to corn, in the State of the Paraná, from 1990 through 2002. The choice of the best model among the several non-nested models tested was based on the posterior predictive criteria. The methods proposed in this research intend to improve the actuarial calculation of the premium rate, taking into account the small size of data regarding agricultural yields. Besides proposing different methodologies, a case study of the viability was carried out. The possibility of implementation of an are-yield agricultural insurance was studied in the region of Castro, in the State of the Paraná. This case study considers the quantification and reduction of the systemic risk and also the correlation of the individual and regional yield. To better understand the problem involving the agricultural insurance, a broad historical review of literature was made in Brazil and U.S.A., considering its legal, institutional and operational aspects. The study shows that if a regional yield insurance contract is offered in the Castro region, producers would benefit from exposure to lower risk levels and also a relatively smaller premium rate than the rates charged by insurance companies in the same region.

O presente trabalho tem como principal objetivo, propor e testar métodos alternativos de precificação de contratos de seguro agrícola, baseados em um indicador de produtividade regional. A taxa de prêmio é calculada utilizando a abordagem nãoparamétrica de estimação da densidade da produtividade agrícola, a abordagem paramétrica utilizando as distribuições Normal e Beta e modelos hierárquicos Bayesianos. Na recuperação do processo gerador destes dados, são considerados os efeitos temporal, espacial e espaço-temporal visando a predição e a precificação de um contrato de seguro agrícola regional. Os dois primeiros métodos são aplicados a um conjunto de dados de produtividade municipal do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), no período de 1990 a 2002, para as culturas da soja, milho e trigo, no Estado do Paraná. Na análise empírica do modelo Bayesiano, são utilizados dados de produtividade municipal de milho, no Estado do Paraná, nos anos de 1990 a 2002. A escolha do melhor modelo dentre os modelos não-aninhados ajustados, é baseado no critério da preditiva a posteriori. As metodologias utilizadas nesta pesquisa incorporam melhorias no cálculo atuarial da taxa de prêmio, tendo em vista o pequeno número de observações de produtividade agrícola existentes. Além de propor novas metodologias, estudou-se a viabilidade de implantar um esquema de seguro agrícola regional na região de Castro, no Estado do Paraná, levando em conta a quantificação e redução do risco sistêmico proveniente da aquisição do seguro e da correlação da produtividade individual e regional. Para melhor entendimento dos diversos aspectos do problema, é feito um amplo levantamento histórico e principais tendências do seguro agrícola no Brasil e nos EUA, ressaltando os aspectos legal, institucional e operacional. O estudo mostrou que se o seguro regional de produtividade for oferecido na região de Castro, os produtores se beneficiariam devido à redução do risco proveniente do seguro e também devido ao prêmio relativamente menor do que aquele cobrado pelas seguradoras para os mesmos municípios estudados. / This research analyses alternative methods of pricing agricultural insurance contract based on regional yields. The premium rate is calculated using three different approaches: nonparametric method to estimate the density of the agricultural yield; parametric approach fitting the Normal and Beta distributions; and, hierarchical Bayesian models. The data generating process is recovered considering the temporal, spatial and spatio-temporal aspects to make predictions and pricing for area-yield insurance contract. The data used are county yields, collected by the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE), 1990 through 2002. The first two methods were applied to soybean, corn and wheat in the State of Paraná. In the Bayesian model, the empirical analysis limited to corn, in the State of the Paraná, from 1990 through 2002. The choice of the best model among the several non-nested models tested was based on the posterior predictive criteria. The methods proposed in this research intend to improve the actuarial calculation of the premium rate, taking into account the small size of data regarding agricultural yields. Besides proposing different methodologies, a case study of the viability was carried out. The possibility of implementation of an are-yield agricultural insurance was studied in the region of Castro, in the State of the Paraná. This case study considers the quantification and reduction of the systemic risk and also the correlation of the individual and regional yield. To better understand the problem involving the agricultural insurance, a broad historical review of literature was made in Brazil and U.S.A., considering its legal, institutional and operational aspects. The study shows that if a regional yield insurance contract is offered in the Castro region, producers would benefit from exposure to lower risk levels and also a relatively smaller premium rate than the rates charged by insurance companies in the same region.

Este trabalho apresenta as principais causas para a mortalidade das empresas paulistas criadas entre 2003 e 2007 a partir de base de dados cedida pelo SEBRAE-SP para o desenvolvimento dessa pesquisa. A amostra final, construída a partir de dados disponibilizados pela primeira vez para estudos desta natureza, contou com 662 empresas e 33 variáveis coletadas por meio de questionário aplicado diretamente às próprias empresas. A análise consistiu no teste de modelos econométricos, baseados na literatura dos modelos de duração, de forma a traduzir quais fatores são mais críticos para a sobrevivência das empresas a ponto de distingui-las em dois grupos: o das empresas vencedoras, cuja longevidade está pautada em ações que promovem ganhos de produtividade e eficiência, e aquelas desprovidas dessas ações e que muito provavelmente deixarão o mercado. Os três tipos de modelos abordados neste trabalho - não paramétrico, semi-paramétrico (riscos proporcionais) e paramétrico - apresentaram resultados similares, sendo que na abordagem de riscos proporcionais os resultados foram segmentados por tamanho e setor de atuação das empresas. Para as micro empresas, a idade do empreendedor e a iniciativa em investir na qualificação da mão de obra dos funcionários mostraram-se importantes mitigadores do risco de falha desse grupo de empresa, enquanto que para as pequenas empresas, a inovação em processos e a elaboração de um plano de negócios se destacaram dentre o conjunto de variáveis. Entre empresas dos setores de comércio e serviços, as empresas do primeiro grupo que faziam o acompanhamento das finanças (fluxo de caixa) apresentaram menor risco de falhar. Para aquelas do setor de serviços, a idade do empreendedor, o investimento em qualificação dos funcionários e o tamanho da empresa ao nascer foram importantes para reduzir o risco de falha no tempo. Outro resultado encontrado, por meio do modelo paramétrico utilizando distribuição Weibull, foi que o risco de a empresa deixar o mercado mostrou-se crescente, pelo menos nos cinco primeiros anos de existência da empresa. Entretanto, esse resultado não deve ser generalizado para períodos de tempo maiores que cinco anos. / This thesis presents the main results that determined the bankruptcy of enterprises located in the São Paulo State from 2003 to 2007. The models used in this work were possible due to the partnership with SEBRAE, Small Business Service Supporting, located in the State of São Paulo. This institution provided the data basis for this research and its final version was compound by 662 enterprises and 33 variables, which were collected from a survey done by SEBRAE and the related enterprise. For first time available for research like this The research was supported by econometrics models, more precisely duration models, which identified the most important factors regarding enterprises survival. Two enterprise groups were distinguished: that one that will survive and grow and another will fail. In this work, three models were used: parametric, non-parametric and proportional risk with all of them presenting similar results. The proportional risk approach was applied for economic sectors and enterprises size. For the micro size business, the entrepreneurship\'s age and the resources applied on the employee\'s qualification were important to reduce the risk to fail in the time, whereas for small enterprises, variables like innovation and business plan building were the most important variables. For the commerce and service sectors, the enterprises related to the first one, the enterprises which kept attention on financial results (cash flow) presented lower risk to fail. For service sector, variables such as: entrepreneur\'s age, investment on the employee\'s qualification and enterprise\'s size were the most important variables to explain the difference the risk to fail between the enterprises. Another result presented was the risk to fail, which indicates the likelihood of an enterprise to leave its business activity. In this case, the parametric model using Weibull distribution concluded that the risk grows in the first five years. However, this result must be carefully evaluated since it would be necessary a longer term data to ensure this result.