Orientador: Sebastião Carlos Velasco e Cruz / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Filosofia e Ciencias Humanas / Made available in DSpace on 2018-08-10T10:47:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Novelli_JoseMarcosNayme_D.pdf: 3775501 bytes, checksum: 3f883d3bcb41fce222509268d01bae62 (MD5) Previous issue date: 2007 / Resumo: Este trabalho aborda os fatores políticos e sociais presentes tanto nos processos inflacionários, quanto nos desinflacionários. Para tanto, partiu das experiências históricas, especialmente da hiperinflação alemã dos anos 1920, para elaborar um marco analítico que contemplasse aqueles elementos e que, assim, pudesse analisar esses fenômenos em alguns países (Argentina, México, Coréia, Índia e Turquia), mas principalmente no Brasil. Nesse sentido, a pesquisa identificou que, independentemente das causas da inflação, a manutenção de taxas altas de inflação requer a existência de uma coalizão composta pelas principais classes sociais. A dinâmica da coalizão inflacionária é dada pelo conflito de classes e é sustentada por mecanismos institucionais criados pelo Estado. Para o desmonte da coalizão inflacionária foi preciso a constituição de uma outra coalizão, bem como o concurso do Estado. Nos casos analisados, detectou-se que a nova coalizão não era apenas desinflacionária, mas também reformista. O Estado, através de diferentes instrumentos, destruiu aqueles mecanismos anteriormente utilizados. Além disso, uma nova ordem econômica internacional foi fundamental para que a estabilidade de preços passasse a vigorar nos países que conviveram com taxas relativamente altas de inflação / Abstract: This thesis deals with the social and political factors present in inflation and disinflation. The research begins with the historical experiences, mainly the German hyperinflation of the 1920s, in order to elaborate an analytical framework containing these elements to make it possible to analyze these phenomena experienced in other countries (Argentina, Mexico, Korea, India and Turkey), but mainly in Brazil. This thesis is not direct at identifying the causes of the inflation, but merely the maintenance of high inflation rates. For this reason it was necessary to build a coalition composed by the main social classes. The dynamics of the inflationary coalition was developed by the class struggle and sustained by institutional mechanisms created by the State. In order to dismantle the inflationary coalition, another coalition constituted, the reformist-disinflationary coalition, which was supported by the State. The State, through different instruments, destroyed the mechanisms previously utilized. A new international economic order was fundamental for sustaining the stability of prices in the countries that had experienced relatively high rates of inflation / Doutorado / Ciencia Politica / Doutor em Ciência Política

Submitted by Luiz Eduardo Gapanowicz (lgapanowicz@rededor.com.br) on 2012-08-21T13:24:33Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Mex 2a 12 corrigida Ricardo BIBLIOTECA ajust parte numerada_R02 08 2012.docx: 371539 bytes, checksum: 0623ddaae545be40dced1a298d937001 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2012-08-24T15:51:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Mex 2a 12 corrigida Ricardo BIBLIOTECA ajust parte numerada_R02 08 2012.docx: 371539 bytes, checksum: 0623ddaae545be40dced1a298d937001 (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2012-08-28T14:21:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Mex 2a 12 corrigida Ricardo BIBLIOTECA ajust parte numerada_R02 08 2012.docx: 371539 bytes, checksum: 0623ddaae545be40dced1a298d937001 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-08-28T14:22:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Mex 2a 12 corrigida Ricardo BIBLIOTECA ajust parte numerada_R02 08 2012.docx: 371539 bytes, checksum: 0623ddaae545be40dced1a298d937001 (MD5) Previous issue date: 2012-06-26 / The health practice in the country has been going through big and difficult challenges. Concerning funds, the public sector is still in need of a better sizing and strategy. The private sector has its crisis by the lack of more analysis of its costs and variations. The regulation of the supplementary sector is still crude. The immense health challenges and the searches for solution are a constant for better sizing and handling the process. Several factors are pressuring the model, increasing expenses in a vicious unforeseeable situation, without any foresight. There is an urgent need of understanding the outflow model involved and above all the factors that most interfere in the variation of these expenses. The followed work searches a better understanding of the variation costs of the problem of the services given, through the analysis of three medical cases of high relevancy: appendicectomy, hysterectomy, colecistectomy, observing the prices variation practiced in historical 05 years’ time, comparing with the economic and inflationary indexes as IPCA, variation of the Health Insurance Plans by ANS and the variation of hospital/ medical expenses. As results, we observed that for these classics and isolated events, there isn’t a clear pattern of prices linked to any of these indexes, neither a linear variation that allows a better and big analysis. At the same time when the volume of the attending increase, in the mix of these three events we observe a very close relation to the IPCA that is, by the way, very close do the readjustment of the index authorized by ANS in this period. There is a lot to do and study for better understanding of these prices and costs model, as well as its variations. / A prática de saúde no país passa por grandes e difíceis desafios. No que tange a financiamento o setor público ainda carece de um melhor dimensionamento e proposta estratégica. Já o setor privado tem sua crise pela falta de maios análise dos seus custos e suas variações. A regulação do setor suplementar ainda é muito jovem. Os grandes desafios da saúde e a busca de solução são uma constante para melhor dimensionar e gerir o processo. Vários são os fatores pressionam o modelo aumentando seus gastos e ainda em uma situação mais perversa sem nenhuma previsão. Há a necessidade urgente de se entender o modelo de gastos envolvidos e acima de tudo os fatores que mais interferem na variação desses gastos. O trabalho que segue busca entender melhor o problema de variação de custos destes serviços prestados, através da análise de três casos médicos de alta relevância: apendicectomia; histerectomia; e colecistectomia, observando a variação dos preços praticados em uma série histórica de 5 anos, comparando com índices econômicos e inflacionários como IPCA, variação dos preços dos planos de saúde pela ANS e variação dos custos médicos hospitalares. Como resultados observamos que para estes eventos clássicos e isolados eventos não há um padrão nítido de preços atrelados a qualquer destes índices, nem uma variação linear que permita uma maior e melhor análise. Ao mesmo tempo quando se aumenta o volume dos atendimentos, no mix dos três eventos passamos a observar uma relação bem próxima ao IPCA que por sua vez é muito próxima do índice de reajustes autorizado pela ANS no período. Muito há o que ser feito e estudado como forma de melhor entender este modelo de preços e custos, bem como suas variações.

A urbanização e a expansão das fronteiras agrícolas na região Neotropical estão entre as principais forças causadoras da degradação ambiental em hábitats abertos naturais. Inferências e estimativas de abundância são críticas para quantificação de dinâmicas populacionais e impactos de mudanças ambientais. Contudo, a detecção imperfeita e outros fenômenos que causam inflação de zeros podem induzir erros de estimativas e dificultar a identificação de padrões ecológicos. Examinamos como a consideração desses fenômenos em dados de contagens de indivíduos não marcados pode informar na escolha do método apropriado para estimativas populacionais. Revisamos métodos estabelecidos (modelos lineares generalizados [GLMs] e amostragem de distância [distance sampling]) e emergentes que usam modelos hierárquicos baseados em misturas (N-mixture; modelo de Royle-Nichols [RN], e N-mixture básico, zero inflacionado, espacialmente explicito, visita única, e multiespécies) para estimar a abundância de populações não marcadas. Como estudo de caso, aplicamos o método N-mixture baseado em visitas únicas para modelar dados de contagens de aves de rapina em estradas e investigar como transformações de habitat no Cerrado e Pantanal do Mato Grosso do Sul afetaram as populações de 12 espécies em uma escala regional (>300.000 km2). Os métodos diferem nos pré-requisitos de desenho amostral, e a sua adequabilidade depender da espécie em questão, da escala e objetivos do estudo, e considerações financeiras e logísticas, que devem ser avaliados para que verbas, tempo e esforço sejam utilizados com eficiência. No estudo de caso, a detecção de todas as espécies foi influenciada pela horário de amostragem, com efeitos congruentes com expectativas baseadas no comportamentos de forregeamento e de voo. A vegetação fechada e carcaças também influenciaram a detecção de algumas espécies. A abundância da maioria das espécies foi negativamente influenciada pela conversão de habitats naturais para antrópicos, particularmente pastagens e plantações de soja e cana-de-açúcar, até mesmo para espécies generalistas consideradas como indicadores ruins da qualidade de hábitats. A proteção dos hábitats naturais remanescentes é essencial para prevenir um declínio ainda maior das populações de aves de rapina na área de estudo, especialmente no domínio do Cerrado / Urbanization and the expansion of agricultural frontiers are among the main forces driving the degradation of natural habitats in Neotropical open habitats. Inference and estimates of abundance are critical for quantifying population dynamics and the impacts of environmental change. Yet imperfect detection and other phenomena that cause zero inflation can induce estimation error and obscure ecological patterns. We examine how detection error and zero-inflation in count data of unmarked individuals inform the choice of analytical method for estimating population size. We review established (GLMs and distance sampling) and emerging methods that use N-mixture models (Royle-Nichols model, and basic, zero-inflated, temporary emigration, beta-binomial, generalized open-population, spatially explicit, single-visit and multispecies) to estimate abundance of unmarked populations. As a case study, we employed a single visit N-mixture approach to model roadside raptor count data and investigate how land-use transformations in the Cerrado and Pantanal domains in Brazil have affected the populations of 12 species on a regional scale (>300,000 km2). Methods differ in sampling design requirements, and their suitability will depend on the study species, scale and objectives of the study, and financial and logistical considerations, which should be evaluated to use funds, time and effort efficiently. In the case study, detection of all species was influenced by time of day, with effects that follow expectations based on foraging and flying behavior. Closed vegetation on and carcasses found during surveys also influenced detection of some species. Abundance of most species was negatively influenced by conversion of natural Cerrado and Pantanal habitats to anthropogenic uses, particularly pastures, soybean and sugar cane plantations, even for generalist species usually considered poor habitat-quality indicators. Protection of the remaining natural habitats is essential to prevent further decline of raptor populations in the study area, especially in the Cerrado domain

A necessidade atual de uso de fontes limpas e renováveis aumentou amplamente o interesse por biocombustíveis. Com isso, são necessários vários estudos para garantir que essas pressuposições de serem limpas e renováveis sejam verdadeiras. Assim, através da leitura das leis e da utilização de um modelo matemático, foram analisadas as políticas de diversos países na América Latina e Ásia, onde as políticas são muito recentes, e da Europa e Estados Unidos, para verificar os principais pontos positivos e oportunidades para essas políticas. Através do modelo shift-share, analisar-se-á quais os principais efeitos das políticas escolhidas por esses países, e, já com sete anos transcorridos desde o início do Programa Nacional de Produção e Uso de Biodiesel, poder-se-á analisar em quais pontos o programa evoluiu e em quais pontos ele não trouxe o resultado esperado. Ademais, não se pode esquecer de um momento importante ocorrido logo no início do século XXI, que foi a chamada crise dos alimentos, com aumento nos preços de muitas commodities, e que não deve ter seus efeitos ignorados. Isto feito, notam-se algumas tendências gerais para cada continente, como momentos de alta e queda de preços, e também possíveis movimentos causados pelas políticas adotadas. Apesar disso, é difícil captar os efeitos somente causados por um ou outro fator, pois como visto, o momento todo é favorável, com incentivos vindos de várias frentes. Com a percepção das diferenças entre as políticas regionais, busca-se entender, então, como essas políticas reagirão às questões posteriores a esse período favorável, com a crise econômica. Infelizmente, não é possível se concluir pontualmente quanto de uma variação é causada exatamente por aquele tipo de política ou por outro, e apenas é possível elencar países que se destacam dos demais e tentar, analisando as ações tomadas, citar exemplos de sucessos. / The current need for clean and renewables energy sources vastly raised the interest in biofuels. Thus, several studies are needed to ensure that these assumptions that they are clean and renewable are true. Therefore, by reading the laws and usingf a mathematical model, the policies of various countries in Latin America and Asia, where policies are very recent, and Europe and the United States, to assess the main strengths and opportunities for these policies have been analyzed. Through the shift-share model, the main effects of the policies chosen by these countries will be analyzed and since there were seven years since the beginning of the National Program for Biodiesel Use and Production, we will be able to analyze in which point the program has evolved and at what points he did not bring the expected result. Moreover, an important moment occurred early in the century can\'t be forgetted: it was called the food crisis, with rising prices of many commodities, and its effects should not be ignored.

Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.

Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.

Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.

A urbanização e a expansão das fronteiras agrícolas na região Neotropical estão entre as principais forças causadoras da degradação ambiental em hábitats abertos naturais. Inferências e estimativas de abundância são críticas para quantificação de dinâmicas populacionais e impactos de mudanças ambientais. Contudo, a detecção imperfeita e outros fenômenos que causam inflação de zeros podem induzir erros de estimativas e dificultar a identificação de padrões ecológicos. Examinamos como a consideração desses fenômenos em dados de contagens de indivíduos não marcados pode informar na escolha do método apropriado para estimativas populacionais. Revisamos métodos estabelecidos (modelos lineares generalizados [GLMs] e amostragem de distância [distance sampling]) e emergentes que usam modelos hierárquicos baseados em misturas (N-mixture; modelo de Royle-Nichols [RN], e N-mixture básico, zero inflacionado, espacialmente explicito, visita única, e multiespécies) para estimar a abundância de populações não marcadas. Como estudo de caso, aplicamos o método N-mixture baseado em visitas únicas para modelar dados de contagens de aves de rapina em estradas e investigar como transformações de habitat no Cerrado e Pantanal do Mato Grosso do Sul afetaram as populações de 12 espécies em uma escala regional (>300.000 km2). Os métodos diferem nos pré-requisitos de desenho amostral, e a sua adequabilidade depender da espécie em questão, da escala e objetivos do estudo, e considerações financeiras e logísticas, que devem ser avaliados para que verbas, tempo e esforço sejam utilizados com eficiência. No estudo de caso, a detecção de todas as espécies foi influenciada pela horário de amostragem, com efeitos congruentes com expectativas baseadas no comportamentos de forregeamento e de voo. A vegetação fechada e carcaças também influenciaram a detecção de algumas espécies. A abundância da maioria das espécies foi negativamente influenciada pela conversão de habitats naturais para antrópicos, particularmente pastagens e plantações de soja e cana-de-açúcar, até mesmo para espécies generalistas consideradas como indicadores ruins da qualidade de hábitats. A proteção dos hábitats naturais remanescentes é essencial para prevenir um declínio ainda maior das populações de aves de rapina na área de estudo, especialmente no domínio do Cerrado / Urbanization and the expansion of agricultural frontiers are among the main forces driving the degradation of natural habitats in Neotropical open habitats. Inference and estimates of abundance are critical for quantifying population dynamics and the impacts of environmental change. Yet imperfect detection and other phenomena that cause zero inflation can induce estimation error and obscure ecological patterns. We examine how detection error and zero-inflation in count data of unmarked individuals inform the choice of analytical method for estimating population size. We review established (GLMs and distance sampling) and emerging methods that use N-mixture models (Royle-Nichols model, and basic, zero-inflated, temporary emigration, beta-binomial, generalized open-population, spatially explicit, single-visit and multispecies) to estimate abundance of unmarked populations. As a case study, we employed a single visit N-mixture approach to model roadside raptor count data and investigate how land-use transformations in the Cerrado and Pantanal domains in Brazil have affected the populations of 12 species on a regional scale (>300,000 km2). Methods differ in sampling design requirements, and their suitability will depend on the study species, scale and objectives of the study, and financial and logistical considerations, which should be evaluated to use funds, time and effort efficiently. In the case study, detection of all species was influenced by time of day, with effects that follow expectations based on foraging and flying behavior. Closed vegetation on and carcasses found during surveys also influenced detection of some species. Abundance of most species was negatively influenced by conversion of natural Cerrado and Pantanal habitats to anthropogenic uses, particularly pastures, soybean and sugar cane plantations, even for generalist species usually considered poor habitat-quality indicators. Protection of the remaining natural habitats is essential to prevent further decline of raptor populations in the study area, especially in the Cerrado domain

A necessidade atual de uso de fontes limpas e renováveis aumentou amplamente o interesse por biocombustíveis. Com isso, são necessários vários estudos para garantir que essas pressuposições de serem limpas e renováveis sejam verdadeiras. Assim, através da leitura das leis e da utilização de um modelo matemático, foram analisadas as políticas de diversos países na América Latina e Ásia, onde as políticas são muito recentes, e da Europa e Estados Unidos, para verificar os principais pontos positivos e oportunidades para essas políticas. Através do modelo shift-share, analisar-se-á quais os principais efeitos das políticas escolhidas por esses países, e, já com sete anos transcorridos desde o início do Programa Nacional de Produção e Uso de Biodiesel, poder-se-á analisar em quais pontos o programa evoluiu e em quais pontos ele não trouxe o resultado esperado. Ademais, não se pode esquecer de um momento importante ocorrido logo no início do século XXI, que foi a chamada crise dos alimentos, com aumento nos preços de muitas commodities, e que não deve ter seus efeitos ignorados. Isto feito, notam-se algumas tendências gerais para cada continente, como momentos de alta e queda de preços, e também possíveis movimentos causados pelas políticas adotadas. Apesar disso, é difícil captar os efeitos somente causados por um ou outro fator, pois como visto, o momento todo é favorável, com incentivos vindos de várias frentes. Com a percepção das diferenças entre as políticas regionais, busca-se entender, então, como essas políticas reagirão às questões posteriores a esse período favorável, com a crise econômica. Infelizmente, não é possível se concluir pontualmente quanto de uma variação é causada exatamente por aquele tipo de política ou por outro, e apenas é possível elencar países que se destacam dos demais e tentar, analisando as ações tomadas, citar exemplos de sucessos. / The current need for clean and renewables energy sources vastly raised the interest in biofuels. Thus, several studies are needed to ensure that these assumptions that they are clean and renewable are true. Therefore, by reading the laws and usingf a mathematical model, the policies of various countries in Latin America and Asia, where policies are very recent, and Europe and the United States, to assess the main strengths and opportunities for these policies have been analyzed. Through the shift-share model, the main effects of the policies chosen by these countries will be analyzed and since there were seven years since the beginning of the National Program for Biodiesel Use and Production, we will be able to analyze in which point the program has evolved and at what points he did not bring the expected result. Moreover, an important moment occurred early in the century can\'t be forgetted: it was called the food crisis, with rising prices of many commodities, and its effects should not be ignored.