Um dos temas mais discutidos na área de finanças é a forma como os mercados se estruturam sob perspectiva informacional, precificando ativos financeiros. Uma das teorias centrais de discussão é a Hipótese de Eficiência dos Mercados (HEM) de Eugene Fama (1970), derivada da teoria de utilidade. Um dos pontos centrais de discussão e critica da HEM são seus pressupostos quanto à modelagem do comportamento humano, totalmente racional e oportunista. Uma segunda linha de estudos apresenta um contraponto a esse modelo de ser humano utilizado nas teorias neoclássicas de finanças, utilizando um modelo de agente que possui falhas no processo de tomada de decisão financeira em função de uma racionalidade limitada e de vieses cognitivos, que impactam sobre o preço dos ativos negociados (Tversky & Kahneman, 1979; Thaler, 1985). A Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA), de Andrew Lo (2004, 2005), é uma das teorias que conciliam a estrutura neoclássica da HEM com o comportamento não ótimo do agente, considerando novas estruturas de tomada de decisão financeira pelo investidor, como aprendizado, adaptação e vieses comportamentais, apresentando dinâmicas de mercado semelhantes a características biológicas, com impactos do ambiente e seleção natural como direcionadores da eficiência dos mercados. Desta forma, esse trabalho tem como objetivo verificar se existe aderência do conceito de evolução e do impacto do ambiente macroeconômico sobre a eficiência informacional dos mercados financeiros, verificando a capacidade de adaptação do mercado a mudanças do ambiente, e quais fatores apresentam maior grau de explicação no processo de adaptação e eficiência dos mercados em diferentes países. Para isso foram analisados os índices de preços e retornos de 48 economias, assim como informações econômico-institucionais sobre os países aos quais estavam relacionados, por meio do desenvolvimento de uma métrica de ineficiência informacional relativa dos mercados e posterior análise por meio de modelos descritivos e multinível. Foi identificado que há comportamentos cíclicos de eficiência ao longo do tempo, e os graus de eficiência diferem-se entre as economias estudadas, assim como há evidências de que há variação do comportamento de eficiência quando da mudança do cenário econômico. Adicionalmente foi identificado que características ambientais (como instituições e comportamento geral da economia) também apresentam efeitos sobre o grau de ineficiência relativa de mercados, e sua relação está associada ao comportamento previsto na HMA. / One of the most discussed topics in finance research is the way of markets are structured from an informational perspective, pricing financial assets. One of the central theories of discussion is Eugene Fama\'s Market Efficiency Hypothesis (HEM) (1970), derived from utility theory. One of the central points of discussion and critics of HEM is its assumptions about the modeling of human behavior, totally rational and opportunistic. The second line of studies shows a counterpoint to this model of human behavior used in neoclassical finance theories, by an agent model that has flaws in financial decision-making process due to a bounded rationality and cognitive biases impacting on the price of the traded assets (Tversky & Kahneman, 1979; Thaler, 1985). The Andrew Lo\'s (2004, 2005) Adaptive Market Hypothesis (HMA) is one of the theories that reconcile the neoclassical structure of HEM with the agent\'s non-optimal behavior, considering new structures of financial decision-making by the investor, such as learning, adaptation and behavioral biases, presenting market dynamics like biological characteristics with environmental impacts and natural selection as drivers of market efficiency. In this way, the objective of this work is to verify if there is adherence to the concept of evolution and the impact of the macroeconomic environment on the informational efficiency of the financial markets, observing the adaptability of the market to changes in the environment, and which factors present a greater degree of explanation in the process of adaptation and efficiency of markets in different countries. To do so, we analyzed the price and return indices of 48 economies, as well as economic-institutional information about the related countries, through the development of a metric of relative informational inefficiency and subsequent analysis through descriptive and multilevel models. It has been identified that there are cyclical efficiency behaviors over time, and the efficiency levels differ between the studied economies, and evidence about the changes in the efficiency behavior when the economic scenario changes. Additionally, it was identified that environmental characteristics (such as institutions and general economic behavior) also have effects on the degree of relative market inefficiency, and their relation is associated with the behavior predicted in the HMA

Um dos temas mais discutidos na área de finanças é a forma como os mercados se estruturam sob perspectiva informacional, precificando ativos financeiros. Uma das teorias centrais de discussão é a Hipótese de Eficiência dos Mercados (HEM) de Eugene Fama (1970), derivada da teoria de utilidade. Um dos pontos centrais de discussão e critica da HEM são seus pressupostos quanto à modelagem do comportamento humano, totalmente racional e oportunista. Uma segunda linha de estudos apresenta um contraponto a esse modelo de ser humano utilizado nas teorias neoclássicas de finanças, utilizando um modelo de agente que possui falhas no processo de tomada de decisão financeira em função de uma racionalidade limitada e de vieses cognitivos, que impactam sobre o preço dos ativos negociados (Tversky & Kahneman, 1979; Thaler, 1985). A Hipótese de Mercados Adaptativos (HMA), de Andrew Lo (2004, 2005), é uma das teorias que conciliam a estrutura neoclássica da HEM com o comportamento não ótimo do agente, considerando novas estruturas de tomada de decisão financeira pelo investidor, como aprendizado, adaptação e vieses comportamentais, apresentando dinâmicas de mercado semelhantes a características biológicas, com impactos do ambiente e seleção natural como direcionadores da eficiência dos mercados. Desta forma, esse trabalho tem como objetivo verificar se existe aderência do conceito de evolução e do impacto do ambiente macroeconômico sobre a eficiência informacional dos mercados financeiros, verificando a capacidade de adaptação do mercado a mudanças do ambiente, e quais fatores apresentam maior grau de explicação no processo de adaptação e eficiência dos mercados em diferentes países. Para isso foram analisados os índices de preços e retornos de 48 economias, assim como informações econômico-institucionais sobre os países aos quais estavam relacionados, por meio do desenvolvimento de uma métrica de ineficiência informacional relativa dos mercados e posterior análise por meio de modelos descritivos e multinível. Foi identificado que há comportamentos cíclicos de eficiência ao longo do tempo, e os graus de eficiência diferem-se entre as economias estudadas, assim como há evidências de que há variação do comportamento de eficiência quando da mudança do cenário econômico. Adicionalmente foi identificado que características ambientais (como instituições e comportamento geral da economia) também apresentam efeitos sobre o grau de ineficiência relativa de mercados, e sua relação está associada ao comportamento previsto na HMA. / One of the most discussed topics in finance research is the way of markets are structured from an informational perspective, pricing financial assets. One of the central theories of discussion is Eugene Fama\'s Market Efficiency Hypothesis (HEM) (1970), derived from utility theory. One of the central points of discussion and critics of HEM is its assumptions about the modeling of human behavior, totally rational and opportunistic. The second line of studies shows a counterpoint to this model of human behavior used in neoclassical finance theories, by an agent model that has flaws in financial decision-making process due to a bounded rationality and cognitive biases impacting on the price of the traded assets (Tversky & Kahneman, 1979; Thaler, 1985). The Andrew Lo\'s (2004, 2005) Adaptive Market Hypothesis (HMA) is one of the theories that reconcile the neoclassical structure of HEM with the agent\'s non-optimal behavior, considering new structures of financial decision-making by the investor, such as learning, adaptation and behavioral biases, presenting market dynamics like biological characteristics with environmental impacts and natural selection as drivers of market efficiency. In this way, the objective of this work is to verify if there is adherence to the concept of evolution and the impact of the macroeconomic environment on the informational efficiency of the financial markets, observing the adaptability of the market to changes in the environment, and which factors present a greater degree of explanation in the process of adaptation and efficiency of markets in different countries. To do so, we analyzed the price and return indices of 48 economies, as well as economic-institutional information about the related countries, through the development of a metric of relative informational inefficiency and subsequent analysis through descriptive and multilevel models. It has been identified that there are cyclical efficiency behaviors over time, and the efficiency levels differ between the studied economies, and evidence about the changes in the efficiency behavior when the economic scenario changes. Additionally, it was identified that environmental characteristics (such as institutions and general economic behavior) also have effects on the degree of relative market inefficiency, and their relation is associated with the behavior predicted in the HMA

Objetivos: Identificar a distribuição do índice de massa corporal (IMC), da circunferência da cintura (Ccintura), da razão cintura-quadril (RCQ) e do índice de conicidade (IC), segundo variáveis demográficas, socioeconômicas, relacionadas à saúde e comportamentais na população de 30 anos e mais, residente no município de Ribeirão Preto - SP, em 2006; avaliar o efeito modulador das regiões geográficas do município sobre os fatores associados aos indicadores antropométricos e estimar a contribuição do nível agregado para esses desfechos. Métodos: Estudo epidemiológico transversal, de base populacional, com amostragem em três estágios de sorteio. Pesos amostrais foram calculados para a recomposição do total de elegíveis e correção da taxa de não-resposta, em cada setor censitário, originando amostra ponderada de 2.197 participantes. Médias e intervalos de confiança (95%) dos indicadores antropométricos foram calculados, segundo sexo, nas categorias das variáveis independentes. Análise de variância, com um critério de classificação foi utilizada para a comparação das médias dos desfechos nas categorias das variáveis independentes. Testes de tendência linear foram aplicados para variáveis com mais de duas categorias. O nível de significância adotado foi ?=5%. Para a identificação de fatores associados aos indicadores antropométricos foram construídos modelos lineares multinível de efeitos fixos com dois níveis. Os 81 setores censitários sorteados foram agrupados em quatro regiões geográficas do município (nível agregado). A análise multinível seguiu modelo conceitual hierarquizado para avaliação do efeito direto de variáveis de nível individual e a contribuição do nível agregado sobre os desfechos (rho). Medidas de efeito (?) foram estimadas por pontos e por intervalos com 95% de confiança para as variáveis independentes. As medidas de associação foram calculadas, inicialmente, em modelos parciais que incluíram as variáveis de cada bloco hierárquico, ajustadas para as de blocos precedentes. Nos modelos finais, permaneceram as variáveis que mantiveram significância estatística (p < 0,05), após ajustamento simultâneo para os blocos precedentes. Para cada um dos desfechos considerados, calcularam-se médias ajustadas nas categorias das variáveis independentes, segundo regiões geográficas do município. Diferenças das médias ajustadas entre os extremos das categorias das variáveis independentes foram calculadas para avaliar o efeito modulador das regiões geográficas. Todas as estimativas calculadas levaram em consideração o efeito de desenho amostral. Resultados: Em relação ao IMC e em ambos os sexos, médias de maior magnitude foram detectadas entre os que referiram antecedentes familiares de excesso de peso, história pessoal de obesidade, utilizaram medicamentos nos últimos 15 dias e seguiram dieta alimentar para perda de peso. No sexo feminino, médias mais elevadas de IMC foram detectadas entre as mais velhas, com menor escolaridade, maior tempo de residência no município e que referiram antecedentes familiares de acidente vascular cerebral (AVC). O elenco de fatores associados ao IMC foi constituído por: sexo (?= -0,814; IC95% : -1,514 - -0,113), idade (?= 0,050; IC95% : 0,014 - 0,086), escolaridade (?= -0,101; IC95% : -0,206 - -0,005) , antecedentes familiares de excesso de peso (?= 1,214; IC95% : 0,468 - 1,961), história pessoal de obesidade (?= 6,422; IC95%: 5,724 - 7,119) e consumo de lipídios (?= 0,029; IC95% : 0,008 - 0,051), considerando-se a contribuição de 11% do nível agregado. As menores diferenças entre as médias ajustadas do IMC foram detectadas, principalmente, nos extremos das categorias das variáveis: sexo, faixas etárias, escolaridade e consumo de lipídios nas regiões Norte e Oeste do município. Médias de maior magnitude para os três indicadores de obesidade central (Ccintura, RCQ e IC), foram observadas entre os participantes mais velhos, com menor escolaridade, classificados nos estratos mais baixos de renda, com maior tempo de residência no município, com antecedentes familiares de excesso de peso, história pessoal de obesidade e entre aqueles classificados como \"pré-obesos\" e \"obesos\". O elenco de fatores associados à Ccintura foi constituído por: sexo (?= -8,686; IC95% : -9,439 - -7,932), idade (?= 0,169; IC95% : 0,122 - 0,216), antecedentes familiares de AVC (?= 0,689; IC95% : 0,051 - 1,327), história pessoal de obesidade (?= 2,363; IC95% : 0,320 - 4,410), IMC (?= 1,689; IC95% : 1,437 - 1,941), nº de medicamentos (?= 0,259; IC95% : 0,078 - 0,440), tempo de tabagismo (?= 0,035; IC95% : 0,008 - 0,061) e energia total da dieta (?= 0,084; IC95% : 0,012 - 0,157), considerando-se a contribuição de 12,4% do nível agregado. As menores diferenças entre as médias ajustadas da Ccintura foram detectadas nos extremos das categorias das variáveis: antecedentes familiares de AVC, tempo de tabagismo e energia total da dieta nas regiões Norte e Oeste. Em relação à RCQ, permaneceram associadas as variáveis: sexo (?= -0,099; IC95% : -0,107 - -0,090), idade (?= 0,002; IC95% : 0,001 - 0,003), IMC (?= 0,004; IC95% : 0,003 - 0,005), nº de medicamentos (?= 0,004; IC95% : 0,001 - 0,007), tempo de tabagismo (?= 0,0006; IC95% : 0,0004 - 0,0009), dependência de álcool (?= 0,013; IC95% : 0,003 - 0,022), dieta para perder peso (?= 0,017; IC95% : 0,004 - 0,030) e consumo de carboidratos (?= 0,0001; IC95% : 0,0001 - 0,0002). A contribuição do nível agregado foi equivalente a 12%. As menores diferenças entre as médias ajustadas da RCQ foram detectadas nos extremos das categorias das variáveis: nº de medicamentos e consumo de carboidratos na região Oeste. O elenco de fatores associados ao IC foi composto por: sexo (?= -0,068; IC95% : -0,076 - -0,056), idade (?= 0,003; IC95% : 0,002 - 0,004), antecedentes familiares de AVC (?= 0,008; IC95% : 0,001 - 0,016), IMC (?= 0,005; IC95% : 0,004 - 0,006), acesso a serviços de saúde (?= -0,011; IC95% : -0,020 - -0,002), nº de medicamentos (?= 0,004; IC95% : 0,002 - 0,007), tempo de tabagismo (?= 0,0004; IC95% : 0,0001 - 0,0007), dependência de álcool (?= 0,011; IC95% : 0,001 - 0,020), dieta para perder peso (?= 0,015; IC95% : 0,002 - 0,030) e consumo de ácidos graxos monoinsaturados (?= -0,0005; IC95% : -0,0010 - -0,0001), com contribuição do nível agregado equivalente a 14,1%. As menores diferenças entre as médias ajustadas do IC foram detectadas nos extremos das categorias das variáveis: acesso a serviços de saúde e dependência de álcool, na região Norte. Conclusões: No município de Ribeirão Preto, as regiões Norte e Oeste foram identificadas como regiões obesogênicas. Medidas de promoção de hábitos saudáveis, bem como de prevenção da obesidade, no município, não devem ser direcionadas apenas para mudanças de hábitos individuais, visto que o impacto de tais intervenções pode ser minimizado ou refreado pelo efeito de contexto destas regiões. / Objectives: To identify the distribution of the body mass index (BMI), waist circumference (waistC), waist-to-hip ratio (WHR) and conicity index (CI), according to demographic, socioeconomic, health-related and behavioral variables, in the population aged 30 years and older, living in Ribeirão Preto - SP, Brazil, in 2006; to assess shaping effect of geographical regions on associated factors related to anthropometric indexes as well as to estimate the contribution of the ecological level to the outcomes. Methods: Population-based cross-sectional epidemiological study with multistage sampling. Sampling weights were calculated to compose the total number of eligible participants and correct for the non-response rate, in each census tract, resulting in a weighted sample of 2,197 participants. Means and confidence intervals (95%) were calculated for the anthropometric indexes, according to gender, in the categories of the independent variables. To compare the mean outcomes in the categories of the independent variables, ANOVA (one criterion) was used. Linear trend tests were applied for variables with more than two categories. Significance level was 5%. To identify anthropometric indexes correlates, two-level fixed-effects multilevel linear models were applied. The 81 census tracts drawn were grouped in four geographical regions of the city (ecological level). Multilevel analysis followed a hierarchical conceptual model to assess the direct effect of individual variables and the contribution of the ecological level to the outcomes (rho). Point and confidence intervals (95%) for the effect measures (?) were calculated for independent variables. Firstly, these effect measures were calculated in partial models that included the variables of each hierarchical block, adjusted for the preceding blocks\' variables. In the final models, statistically significant variables (p< 0.05) were kept, after adjusting for the preceding blocks. For the outcomes, the adjusted means were calculated in the categories of the independent variables, according to geographical regions. Adjusted means differences between extreme categories of independent variables were calculated to assess the shaping effect of the geographical regions. All estimates took into account the design effect. Results: Higher mean of BMI were detected, in both gender, among those who reported familial antecedents of overweight, personal history of obesity, took medicines in the last 15 days, and adopted a weight loss diet. Among women, higher mean of BMI were found among the older, those with lower education level, who had lived in the city for longer time and reported familial antecedents of stroke (STR). The BMI correlates were: gender (?= -0.814; CI95% : -1.514 - -0.113), age (?= 0.050; CI95% : 0.014 - 0.086), education (?= -0.101; CI95% : -0.206 - -0.005), familial antecedents of overweight (?= 1.214; CI95% : 0.468 - 1.961), personal antecedents of overweight (?= 6.422; CI95% : 5.724 - 7.119) and total fat consumption (?= 0.029; CI95% : 0.008 - 0.051), considering the 11% contribution of the ecological level. The smallest adjusted means differences of BMI were mainly detected at the extreme categories of the following variables: gender, age strata, education and total fat consumption in the North and West regions. Higher means for the three central obesity indexes (waistC, WHR and CI) were observed among the older, with a lower education level, classified in the lowest income groups, who had lived in the city for longer time, with familial antecedents of overweight, personal antecedents of obesity, and among those classified as \"pre-obese\" and \"obese\". The waistC correlated included: gender (?= -8.686; CI95% : -9.439 - -7.932), age (?= 0.169; CI95% : 0.122 - 0.216), familial antecedents of STR (?= 0.689; CI95% : 0.051 - 1.327), personal antecedents of obesity (?= 2.363; CI95% : 0.320 - 4.410), BMI (?= 1.689; CI95% : 1.437 - 1.941), nº of medicines taken (?= 0.259; CI95% : 0.078 - 0.440), smoking time (?= 0.035; CI95% : 0.008 - 0.061), and total energy of diet (?= 0.084; CI95% : 0.012 - 0.157), considering the 12.4% contribution of the ecological level. The smallest adjusted means differences of waistC were detected at the extreme categories of the following variables: familial antecedents of STR, smoking time, and total energy of diet in the North and West. The correlates of WHR were: gender (?= -.099; CI95% : -0.107 - -0.090), age (?= 0.002; CI95%: 0.001 - 0.003), BMI (?= 0.004; CI95% : 0.003 - 0.005), nº of medicines taken (?= 0.004; CI95% : 0.001 - 0.007), smoking time (?= 0.0006; CI95% : 0.0004 - 0.0009), alcohol addiction (?= 0.013; CI95% : 0.003 - 0.022), weight loss diet (?= 0.017; CI95% : 0.004 - 0.030) and carbohydrate consumption (?= 0.0001; CI95% : 0.0001 - 0.0002). The ecological level contributed with 12%. The smallest adjusted means differences of WHR were detected at the extreme categories of the variables: nº of medicines taken and carbohydrate consumption in the West of the city. The CI correlates included: gender (?= -0.068; CI95% : -0.076 - -0.056), age (?= 0.003; CI95% : 0.002 - 0.004), familial antecedents of STR (?= 0.008; CI95% : 0.001 - 0.016), BMI (?= 0.005; CI95% : 0.004 - 0.006), access to health services (?= -0.011; CI95% : -0.020 - -0.002), nº of medicines taken (?= 0.004; CI95% : 0.002 - 0.007), smoking time (?= 0.0004; CI95% : 0.0001 - 0.0007), alcohol addiction (?= 0.011; CI95% : 0.001 - 0.020), weight loss diet (?= 0.015; CI95% : 0.002 - 0.030) and MUFA´s consumption (?= -0.0005; CI95% : -0.0010 - -0.0001), with 14.1% of contribution from the ecological level. The smallest adjusted means differences of CI were detected at the extreme categories of the variables: access to health services and alcohol addiction, in the North region. Conclusions: In the Ribeirão Preto city, the North and West regions were identified as obesogenic areas. Thus to promoting health behaviors and preventing the obesity in the city it should be taken into account that interventions might be applied not only for changing individual behaviors, since the impact of those interventions may be minimized or constrained by the contextual effect imposed by those regions.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:51:44Z (GMT). No. of bitstreams: 3 166826.pdf.jpg: 12022 bytes, checksum: 4510aed66898db91f0e043e1b18f6047 (MD5) 166826.pdf: 634031 bytes, checksum: 16a587efdb46955921482c8c5d25bdb9 (MD5) 166826.pdf.txt: 227960 bytes, checksum: 224b048d7483d5c29522eb5b546900d0 (MD5) Previous issue date: 2007-03-14T00:00:00Z / A importância relativa de diversas origens da heterogeneidade do desempenho das firmas tem sido discutida em termos teóricos e testada empiricamente, com ênfase nos efeitos da indústria, da corporação, dos recursos idiossincráticos da firma e do ano. Este trabalho estudou a influência do país sobre o desempenho das firmas. Efeitos significantes e significativos do país e da interação indústria-país foram identificados. A amostra analisada incluiu mais de 80.000 observações e 11.000 firmas em 37 países e 256 indústrias em um período de 10 anos. Um modelo linear hierárquico com quatro níveis permitiu identificar que os efeitos país, indústria e indústria-país têm aproximadamente a mesma importância relativa e, em conjunto, quase a mesma magnitude do efeito firma. A relevância destes efeitos foi consistente entre as diferentes divisões do SIC (Standard Industrial Classification) assim como se manteve estável ao longo do tempo. Um modelo para explicação da variância do desempenho entre países foi proposto e estimado, em caráter exploratório, na análise da relação entre competitividade das nações e rentabilidade das firmas. / The relative importance of different sources of firms’ performance heterogeneity has been widely discussed as well as tested empirically. Industry, corporation, firm and year effects have been the main focus of these studies. This work analzyed another source of performance heterogeneity: country effect. Empirical analysis was based on a Compustal Global sample which included over 80,000 observations and 11,000 firms in 37 countries, 256 industries and a 10 year time span. A cross classified 4- level hierarchical linear model allowed the estimation of country and country-industry interaction effects. These were significant and as relevant as industry effect. Altogether, the effects related to the external environment (country, industry and country-industry) were almost as important as firm effect. Variance composition was consistent across SIC Divisions and remained stable along time. A model adequate to explain performance variance between countries was proposed and estimated – as a methodological illustration – to analyze the relationship between competitiveness of nations and firm performance.

Objetivos: Identificar a distribuição do índice de massa corporal (IMC), da circunferência da cintura (Ccintura), da razão cintura-quadril (RCQ) e do índice de conicidade (IC), segundo variáveis demográficas, socioeconômicas, relacionadas à saúde e comportamentais na população de 30 anos e mais, residente no município de Ribeirão Preto - SP, em 2006; avaliar o efeito modulador das regiões geográficas do município sobre os fatores associados aos indicadores antropométricos e estimar a contribuição do nível agregado para esses desfechos. Métodos: Estudo epidemiológico transversal, de base populacional, com amostragem em três estágios de sorteio. Pesos amostrais foram calculados para a recomposição do total de elegíveis e correção da taxa de não-resposta, em cada setor censitário, originando amostra ponderada de 2.197 participantes. Médias e intervalos de confiança (95%) dos indicadores antropométricos foram calculados, segundo sexo, nas categorias das variáveis independentes. Análise de variância, com um critério de classificação foi utilizada para a comparação das médias dos desfechos nas categorias das variáveis independentes. Testes de tendência linear foram aplicados para variáveis com mais de duas categorias. O nível de significância adotado foi ?=5%. Para a identificação de fatores associados aos indicadores antropométricos foram construídos modelos lineares multinível de efeitos fixos com dois níveis. Os 81 setores censitários sorteados foram agrupados em quatro regiões geográficas do município (nível agregado). A análise multinível seguiu modelo conceitual hierarquizado para avaliação do efeito direto de variáveis de nível individual e a contribuição do nível agregado sobre os desfechos (rho). Medidas de efeito (?) foram estimadas por pontos e por intervalos com 95% de confiança para as variáveis independentes. As medidas de associação foram calculadas, inicialmente, em modelos parciais que incluíram as variáveis de cada bloco hierárquico, ajustadas para as de blocos precedentes. Nos modelos finais, permaneceram as variáveis que mantiveram significância estatística (p < 0,05), após ajustamento simultâneo para os blocos precedentes. Para cada um dos desfechos considerados, calcularam-se médias ajustadas nas categorias das variáveis independentes, segundo regiões geográficas do município. Diferenças das médias ajustadas entre os extremos das categorias das variáveis independentes foram calculadas para avaliar o efeito modulador das regiões geográficas. Todas as estimativas calculadas levaram em consideração o efeito de desenho amostral. Resultados: Em relação ao IMC e em ambos os sexos, médias de maior magnitude foram detectadas entre os que referiram antecedentes familiares de excesso de peso, história pessoal de obesidade, utilizaram medicamentos nos últimos 15 dias e seguiram dieta alimentar para perda de peso. No sexo feminino, médias mais elevadas de IMC foram detectadas entre as mais velhas, com menor escolaridade, maior tempo de residência no município e que referiram antecedentes familiares de acidente vascular cerebral (AVC). O elenco de fatores associados ao IMC foi constituído por: sexo (?= -0,814; IC95% : -1,514 - -0,113), idade (?= 0,050; IC95% : 0,014 - 0,086), escolaridade (?= -0,101; IC95% : -0,206 - -0,005) , antecedentes familiares de excesso de peso (?= 1,214; IC95% : 0,468 - 1,961), história pessoal de obesidade (?= 6,422; IC95%: 5,724 - 7,119) e consumo de lipídios (?= 0,029; IC95% : 0,008 - 0,051), considerando-se a contribuição de 11% do nível agregado. As menores diferenças entre as médias ajustadas do IMC foram detectadas, principalmente, nos extremos das categorias das variáveis: sexo, faixas etárias, escolaridade e consumo de lipídios nas regiões Norte e Oeste do município. Médias de maior magnitude para os três indicadores de obesidade central (Ccintura, RCQ e IC), foram observadas entre os participantes mais velhos, com menor escolaridade, classificados nos estratos mais baixos de renda, com maior tempo de residência no município, com antecedentes familiares de excesso de peso, história pessoal de obesidade e entre aqueles classificados como \"pré-obesos\" e \"obesos\". O elenco de fatores associados à Ccintura foi constituído por: sexo (?= -8,686; IC95% : -9,439 - -7,932), idade (?= 0,169; IC95% : 0,122 - 0,216), antecedentes familiares de AVC (?= 0,689; IC95% : 0,051 - 1,327), história pessoal de obesidade (?= 2,363; IC95% : 0,320 - 4,410), IMC (?= 1,689; IC95% : 1,437 - 1,941), nº de medicamentos (?= 0,259; IC95% : 0,078 - 0,440), tempo de tabagismo (?= 0,035; IC95% : 0,008 - 0,061) e energia total da dieta (?= 0,084; IC95% : 0,012 - 0,157), considerando-se a contribuição de 12,4% do nível agregado. As menores diferenças entre as médias ajustadas da Ccintura foram detectadas nos extremos das categorias das variáveis: antecedentes familiares de AVC, tempo de tabagismo e energia total da dieta nas regiões Norte e Oeste. Em relação à RCQ, permaneceram associadas as variáveis: sexo (?= -0,099; IC95% : -0,107 - -0,090), idade (?= 0,002; IC95% : 0,001 - 0,003), IMC (?= 0,004; IC95% : 0,003 - 0,005), nº de medicamentos (?= 0,004; IC95% : 0,001 - 0,007), tempo de tabagismo (?= 0,0006; IC95% : 0,0004 - 0,0009), dependência de álcool (?= 0,013; IC95% : 0,003 - 0,022), dieta para perder peso (?= 0,017; IC95% : 0,004 - 0,030) e consumo de carboidratos (?= 0,0001; IC95% : 0,0001 - 0,0002). A contribuição do nível agregado foi equivalente a 12%. As menores diferenças entre as médias ajustadas da RCQ foram detectadas nos extremos das categorias das variáveis: nº de medicamentos e consumo de carboidratos na região Oeste. O elenco de fatores associados ao IC foi composto por: sexo (?= -0,068; IC95% : -0,076 - -0,056), idade (?= 0,003; IC95% : 0,002 - 0,004), antecedentes familiares de AVC (?= 0,008; IC95% : 0,001 - 0,016), IMC (?= 0,005; IC95% : 0,004 - 0,006), acesso a serviços de saúde (?= -0,011; IC95% : -0,020 - -0,002), nº de medicamentos (?= 0,004; IC95% : 0,002 - 0,007), tempo de tabagismo (?= 0,0004; IC95% : 0,0001 - 0,0007), dependência de álcool (?= 0,011; IC95% : 0,001 - 0,020), dieta para perder peso (?= 0,015; IC95% : 0,002 - 0,030) e consumo de ácidos graxos monoinsaturados (?= -0,0005; IC95% : -0,0010 - -0,0001), com contribuição do nível agregado equivalente a 14,1%. As menores diferenças entre as médias ajustadas do IC foram detectadas nos extremos das categorias das variáveis: acesso a serviços de saúde e dependência de álcool, na região Norte. Conclusões: No município de Ribeirão Preto, as regiões Norte e Oeste foram identificadas como regiões obesogênicas. Medidas de promoção de hábitos saudáveis, bem como de prevenção da obesidade, no município, não devem ser direcionadas apenas para mudanças de hábitos individuais, visto que o impacto de tais intervenções pode ser minimizado ou refreado pelo efeito de contexto destas regiões. / Objectives: To identify the distribution of the body mass index (BMI), waist circumference (waistC), waist-to-hip ratio (WHR) and conicity index (CI), according to demographic, socioeconomic, health-related and behavioral variables, in the population aged 30 years and older, living in Ribeirão Preto - SP, Brazil, in 2006; to assess shaping effect of geographical regions on associated factors related to anthropometric indexes as well as to estimate the contribution of the ecological level to the outcomes. Methods: Population-based cross-sectional epidemiological study with multistage sampling. Sampling weights were calculated to compose the total number of eligible participants and correct for the non-response rate, in each census tract, resulting in a weighted sample of 2,197 participants. Means and confidence intervals (95%) were calculated for the anthropometric indexes, according to gender, in the categories of the independent variables. To compare the mean outcomes in the categories of the independent variables, ANOVA (one criterion) was used. Linear trend tests were applied for variables with more than two categories. Significance level was 5%. To identify anthropometric indexes correlates, two-level fixed-effects multilevel linear models were applied. The 81 census tracts drawn were grouped in four geographical regions of the city (ecological level). Multilevel analysis followed a hierarchical conceptual model to assess the direct effect of individual variables and the contribution of the ecological level to the outcomes (rho). Point and confidence intervals (95%) for the effect measures (?) were calculated for independent variables. Firstly, these effect measures were calculated in partial models that included the variables of each hierarchical block, adjusted for the preceding blocks\' variables. In the final models, statistically significant variables (p< 0.05) were kept, after adjusting for the preceding blocks. For the outcomes, the adjusted means were calculated in the categories of the independent variables, according to geographical regions. Adjusted means differences between extreme categories of independent variables were calculated to assess the shaping effect of the geographical regions. All estimates took into account the design effect. Results: Higher mean of BMI were detected, in both gender, among those who reported familial antecedents of overweight, personal history of obesity, took medicines in the last 15 days, and adopted a weight loss diet. Among women, higher mean of BMI were found among the older, those with lower education level, who had lived in the city for longer time and reported familial antecedents of stroke (STR). The BMI correlates were: gender (?= -0.814; CI95% : -1.514 - -0.113), age (?= 0.050; CI95% : 0.014 - 0.086), education (?= -0.101; CI95% : -0.206 - -0.005), familial antecedents of overweight (?= 1.214; CI95% : 0.468 - 1.961), personal antecedents of overweight (?= 6.422; CI95% : 5.724 - 7.119) and total fat consumption (?= 0.029; CI95% : 0.008 - 0.051), considering the 11% contribution of the ecological level. The smallest adjusted means differences of BMI were mainly detected at the extreme categories of the following variables: gender, age strata, education and total fat consumption in the North and West regions. Higher means for the three central obesity indexes (waistC, WHR and CI) were observed among the older, with a lower education level, classified in the lowest income groups, who had lived in the city for longer time, with familial antecedents of overweight, personal antecedents of obesity, and among those classified as \"pre-obese\" and \"obese\". The waistC correlated included: gender (?= -8.686; CI95% : -9.439 - -7.932), age (?= 0.169; CI95% : 0.122 - 0.216), familial antecedents of STR (?= 0.689; CI95% : 0.051 - 1.327), personal antecedents of obesity (?= 2.363; CI95% : 0.320 - 4.410), BMI (?= 1.689; CI95% : 1.437 - 1.941), nº of medicines taken (?= 0.259; CI95% : 0.078 - 0.440), smoking time (?= 0.035; CI95% : 0.008 - 0.061), and total energy of diet (?= 0.084; CI95% : 0.012 - 0.157), considering the 12.4% contribution of the ecological level. The smallest adjusted means differences of waistC were detected at the extreme categories of the following variables: familial antecedents of STR, smoking time, and total energy of diet in the North and West. The correlates of WHR were: gender (?= -.099; CI95% : -0.107 - -0.090), age (?= 0.002; CI95%: 0.001 - 0.003), BMI (?= 0.004; CI95% : 0.003 - 0.005), nº of medicines taken (?= 0.004; CI95% : 0.001 - 0.007), smoking time (?= 0.0006; CI95% : 0.0004 - 0.0009), alcohol addiction (?= 0.013; CI95% : 0.003 - 0.022), weight loss diet (?= 0.017; CI95% : 0.004 - 0.030) and carbohydrate consumption (?= 0.0001; CI95% : 0.0001 - 0.0002). The ecological level contributed with 12%. The smallest adjusted means differences of WHR were detected at the extreme categories of the variables: nº of medicines taken and carbohydrate consumption in the West of the city. The CI correlates included: gender (?= -0.068; CI95% : -0.076 - -0.056), age (?= 0.003; CI95% : 0.002 - 0.004), familial antecedents of STR (?= 0.008; CI95% : 0.001 - 0.016), BMI (?= 0.005; CI95% : 0.004 - 0.006), access to health services (?= -0.011; CI95% : -0.020 - -0.002), nº of medicines taken (?= 0.004; CI95% : 0.002 - 0.007), smoking time (?= 0.0004; CI95% : 0.0001 - 0.0007), alcohol addiction (?= 0.011; CI95% : 0.001 - 0.020), weight loss diet (?= 0.015; CI95% : 0.002 - 0.030) and MUFA´s consumption (?= -0.0005; CI95% : -0.0010 - -0.0001), with 14.1% of contribution from the ecological level. The smallest adjusted means differences of CI were detected at the extreme categories of the variables: access to health services and alcohol addiction, in the North region. Conclusions: In the Ribeirão Preto city, the North and West regions were identified as obesogenic areas. Thus to promoting health behaviors and preventing the obesity in the city it should be taken into account that interventions might be applied not only for changing individual behaviors, since the impact of those interventions may be minimized or constrained by the contextual effect imposed by those regions.

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The variance decomposition of performance has been used for such purposes, initially trying to understand the contribution of idiosyncratic organizational factors (firm effect) and factors related to the economic sector (industry effect); more recently other factors have gained interest, such as the contributions of corporation and country to firm performance. This doctoral thesis has introduced a new factor in studies of variance decomposition of performance: the supply chain effect, quantifying the influence of affiliation to a given supply chain to firm performance. Another contribution of this thesis is a comprehensive panorama of the structure of performance variance in Brazil, expanding previous research in terms of sample size, a more suitable method of analysis (multilevel or hierarchical linear models) and performance dimensions used. The empirical analysis considered indicators of profit and growth, with the broader sample containing 592,905 observations from 77,468 Brazilian firms and 485 industries, in a period of 10 years. Data were obtained from annual structural economic surveys conducted by Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). Three-levels hierarchical linear models, with observations of performance, firms and industries, showed that the firm effect accounts for the greatest portion of explained variance; these models also pointed to peculiar characteristics of the Brazilian context, such as the differences in the structure of variance when the different sectors are analyzed separately, mainly in terms of intensity of the industry effect – more relevant, for example, for service firms than for firms from other industries – and the differences in the structure of variance for the various regions of Brazil, being firms from the North, Northeast and Midwest regions more dependent on industry’s contribution to their performance than firms from the South and Southeast. With the introduction of a fourth level – the supply chain – to the model, it was found that the magnitude of the supply chain effect reached 15% to 25% of the explained variability, measured by the square root of the variance components, representing about 50% to 90% of the industry effect magnitude. Beyond highlighting the importance of supply chain management, the findings suggest a new understanding of the industry effect, as they indicate that the benefits traditionally attributed to the industry are partly resulting from the firm affiliation to a supply chain, and not only from the similarity of activities it shares with other firms in the same industry. / Os mecanismos que levam ao desempenho superior e, por consequência, os fatores que os explicam, são focos de várias áreas de pesquisa em Administração de Empresas. A decomposição da variabilidade do desempenho vem sendo utilizada para esse fim, inicialmente procurando entender a contribuição de fatores intrínsecos às organizações (efeito empresa) e de fatores relacionados ao setor econômico (efeito setor); mais recentemente outros fatores ganharam interesse, como é o caso das contribuições da corporação e do país para o desempenho. Esta tese introduziu um novo fator aos estudos de decomposição da variabilidade do desempenho: o efeito cadeia de suprimentos, quantificando a influência da afiliação a uma determinada cadeia para o desempenho da empresa. Outra contribuição desta tese é o amplo mapeamento da estrutura de variância de desempenho das empresas brasileiras, expandindo pesquisas anteriores em termos de tamanho de amostra, método de análise mais adequado (modelagem multinível) e dimensões de desempenho utilizadas. As análises empíricas consideraram indicadores de lucro e de crescimento, com a amostra mais ampla contendo 592.905 observações de 77.468 empresas brasileiras e 485 setores de negócios, em um período de 10 anos. Os dados foram obtidos das bases de dados das pesquisas econômicas estruturais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Modelos de 3 níveis – observações de desempenho, empresas e setores – mostraram que o efeito empresa individual responde pela maior parcela da variância do desempenho; esses modelos também apontaram para características peculiares da realidade brasileira, como as diferenças das estruturas de variância quando os diversos setores são analisados separadamente, principalmente em termos da intensidade do efeito setor – mais relevante, por exemplo, para as empresas de serviços do que para as empresas dos demais setores – e como as diferenças nas estruturas de variância para as diversas regiões do Brasil, sendo as empresas das regiões Norte, Nordeste e Centro-Oeste mais dependentes da contribuição do setor para seu desempenho do que as empresas da região Sul e Sudeste. Ao se introduzir um quarto nível – a cadeia de suprimentos – ao modelo, foi possível identificar que a magnitude do efeito cadeia alcança entre 15% a 25% da variabilidade explicada, medida pela raiz quadrada dos componentes de variância, representando cerca de 50% a 90% da magnitude do efeito setor. Além de evidenciar a importância da gestão das cadeias de suprimentos, os achados apontam para uma nova compreensão do efeito setor, já que indicam que os benefícios tradicionalmente atribuídos ao setor econômico são em parte decorrentes da afiliação da empresa a uma determinada cadeia, e não à similaridade das atividades que ela compartilha com outras empresas do mesmo setor.