O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais. / The main goal of this work is to present the Vector Autoregressive Model (VAR) and one of its variations, the Vector Error Correction Model (VEC), according to a Bayesian variant, considering regional components that will be inserted in the models presented through prior information, which takes in consideration the data localization. To form such prior information, spatial econometrics is used, as for example the contiguity relations and the implications that these bring to the modeling. As illustrative example, the model in question will be applied to a regional data set, collected for Brazilian states. This data set consists of industrial production for eight states, in the period between January 1991 and September 2006. The central question is to uncover whether the incorporation of these prior informations in the Bayesian VEC Model is coherent when we use models that consider contiguity information.

Esta dissertação tem como objetivo analisar comparativamente oito indicadores estruturais das indústrias brasileiras de alta e baixa tecnologia entre 1996 e 2011. Os oito indicadores estruturais são: margem de custos de operação, margem de custos de matérias-primas, margem de custos de trabalho, margem de custos de produção, produtividade do trabalho, margem líquida de excedente, margem de lucro da produção e mark-up. Para a divisão dos setores em alta ou baixa tecnologia foi utilizada a classificação proposta pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Para os dados da análise foi utilizada a Pesquisa Industrial Anual do IBGE. Inicialmente é retomado um breve histórico da evolução industrial no Brasil. Após é feita uma análise de estudos semelhantes. Na parte seguinte é feita uma explicação da metodologia utilizada na pesquisa. Em seguida é realizada uma análise de dados complementares para a análise dos indicadores estruturais. No capítulo seguinte é analisado efetivamente os indicadores estruturais, comparando os grupos de alta e baixa tecnologia e também a análise individual dos setores que formam cada grupo tecnológico. Por fim, resume-se os resultados encontrados no último capítulo. / This dissertation aims to analyze comparatively eight structural indicators of brazilian industries of high and low technology between 1996 and 2011. The eight structural indicators are: margin of operating costs, margin costs of raw materials , labor cost margin, margin production costs, labor productivity, net margin of surplus, profit margin of production and mark-up. To the division of sectors in high or low technology was used the classification proposed by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). For the data analysis was used the Annual Industrial Survey of IBGE. Initially was resumed a brief history of industrial development in Brazil. After is performed a review of similar studies. The next part was an explanation of the methodology used in the research. Then is performed an analysis of additional data for the analysis of structural indicators. The next chapter is effectively analyzed the structural indicators, comparing the groups of high and low technology and also the individual analysis of the sectors that form each technology group. Finally, it summarizes the results in the last chapter.

O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais. / The main goal of this work is to present the Vector Autoregressive Model (VAR) and one of its variations, the Vector Error Correction Model (VEC), according to a Bayesian variant, considering regional components that will be inserted in the models presented through prior information, which takes in consideration the data localization. To form such prior information, spatial econometrics is used, as for example the contiguity relations and the implications that these bring to the modeling. As illustrative example, the model in question will be applied to a regional data set, collected for Brazilian states. This data set consists of industrial production for eight states, in the period between January 1991 and September 2006. The central question is to uncover whether the incorporation of these prior informations in the Bayesian VEC Model is coherent when we use models that consider contiguity information.

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:45:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivototal.pdf: 1860939 bytes, checksum: 3f659397a5b7313194bc59829ef3ca6c (MD5) Previous issue date: 2010-10-04 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / We analyzed the trade liberalization, the level of employment and industrial production between 1990 and 2008. In 1980, the Substitution of Imports Model (MSI) has suffered from the delayed effects of three major adverse shocks that have strangled the balance of payments causing stagflation, it was clear the MSI had been exhausted. The model adopted in 1990, the Washington Consensus Model preaches the trade and financial liberalization as a basis for an economy of solid macroeconomic fundamentals, and its principles were put into practice in Brazil by PICE. Regarding industry, the period between 1990 and 2008 was a period of extraordinary gains in productivity. The relationship between industrial production and unemployment total was positive between 1990 and 2008 as predicted by Okun's Law adapted to the study of the industry. The SS theorem showed that in order to encourage the agricultural sector should be to facilitate the import of machinery and to encourage the industrial sector must become the manpower more productive and cheaper. The Blanchard model demonstrated how the trade unions react to structural changes in the economy. During the economic liberalization and under a framework of external shocks, the strength of unions has declined over the 1980s. Because the process of economic liberalization has brought an increase in the natural unemployment, unions have lost the strength to defend workers' interests effectively. The Lula government made an improvement in the indicators of employment and industrial production. There is no denying that the economy stable has been the best legacy that the previous government left for the Lula administration. However, it is known today that the cost of stabilization policy and trade liberalization in the 1990s could have been shorter if the fear of repeating the failures observed in the very historical and other countries, when under pressure of crisis international economic, had not led to extreme measures to curb demand. / Analisou-se a liberalização comercial, o nível de emprego e a produção industrial no período entre 1990 e 2008. Em 1980, o Modelo de Substituição de Importações (MSI) sofreu com os efeitos retardados de três grandes choques adversos que estrangularam a balança de pagamentos gerando estagflação. Era evidente o MSI tinha se esgotado. O modelo adotado em 1990, o Modelo do Consenso de Washington, prega a liberalização comercial e financeira como base para uma economia de fundamentos macroeconômicos sólidos. Seus princípios foram postos em prática no Brasil através da PICE. Em relação à indústria, o período entre 1990 e 2008 foi um período de ganho extraordinário de produtividade. A relação entre produção industrial e desemprego total mostrou-se positiva entre 1990 e 2008, como prediz a Lei de Okun adaptada ao estudo da indústria. O Teorema SS demonstrou que para se incentivar o setor agropecuário deve-se facilitar a importação de maquinário e para incentivar o setor industrial deve-se tornar a mão-de-obra mais produtiva e barata. O Modelo de Blanchard demonstrou como os sindicatos de trabalhadores reagem diante das mudanças estruturais da economia. Durante a liberalização econômica e sob um quadro de crises externas, a força dos sindicatos se reduziu em relação à década de 1980. Como o processo de liberalização econômica trouxe consigo uma elevação do desemprego natural, os sindicatos perderam a força para defender eficientemente os interesses dos trabalhadores. O governo Lula marcou uma melhora nos indicadores de emprego e produção industrial. Não há como negar que a economia estável foi a melhor herança que o governo passado deixou para a gestão Lula. No entanto, sabe-se hoje, que o custo da política de estabilização e da liberalização comercial da década de 1990 poderia ter sido menor, caso o medo de se repetir os fracassos observados no próprio histórico e de outros países, quando sob pressão das crises econômicas internacionais, não tivesse levado a medidas extremas de contenção de demanda.

O objetivo deste estudo é identificar as repercussões que a implantação do Sistema de Gestão Ambiental tem provocado no âmbito das relações internas e externas de uma empresa calçadista localizada no Vale do Taquari, Rio Grande do Sul. O estudo de caso mostra como a empresa estruturouse, nos primeiros 15 meses de implantação do sistema, de forma a assimilar os princípios e técnicas de gerenciamento ambiental no que tange ao seu processo produtivo e nos relacionamentos diversos com os públicos envolvidos, como colaboradores, clientes, fornecedores e a comunidade. Para isto, foram entrevistados representantes desses vários públicos, feitos levantamentos de campo e pesquisa documental. O trabalho mostra que apesar da falta de um sistema de avaliação, a empresa vem obtendo significativos benefícios da implantação de sua política ambiental, com repercussões positivas principalmente na evolução da cultura organizacional e no relacionamento com os clientes. Mas há ainda lacunas importantes a serem vencidas como, por exemplo, a necessidade de maior envolvimento com os fornecedores no sentido de desenvolver materiais alternativos visando a produção de um calçado ecologicamente menos agressivo. Por outro lado, a condição de montadora de calçados deixa a empresa ainda muito dependente das especificações de materiais e design ditadas pelas companhias exportadoras. O estudo conclui que somente o comprometimento da alta administração, com a inserção formal da gestão ambiental no planejamento estratégico, representará a conquista e garantia de manutenção de vantagem competitiva diferenciada no cenário da indústria calçadista nacional e internacional. / This paper aims identifying the effects of the Environmental Management System in both internai and externai relationships of a footwear company located in Vale do Taquari, Rio Grande do Sul. The case study shows how the company structured itself, during the first fifteen months of system implementation, in such a way as to incorporate the principies and techniques of environmental management regarding its productive process and relationship with the several groups involved, such as partners, customers, suppliers and community. In order to do this, representatives of these groups were interviewed and field survey and documental research were carried out. This works shows that, despite the absence of an assessment system, the company has been obtaining significant benefits from the implementation of an environmental policy, with positive repercussions mainly in the corporate cuiture evolution and in its relationship with customers. However there are still gaps to be filled in as, for example, the need for a greater involvement with suppliers concerning the development of alternative materiais to produce less ecologically agressive footwear. On the other hand, the fact of being a footwear assembler makes the company even more subject to the material specifications and designs chosen by the export companies. The conclusion of this study is that only through the commitment of the higher levei management with the formal implementation of the Environmental Management in the strategic planning, the company will achieve and guarantee differential competitive advantages in the national and international footwear areas.

O objetivo deste trabalho é apresentar o Modelo Vetorial Autorregressivo (VAR) e uma das suas variações, o Modelo Vetorial de Correções de Erros (VEC), segundo uma abordagem Bayesiana, considerando componentes regionais, que serão inseridos nos modelos apresentados através de informações a priori que levam em consideração a localização dos dados. Para formar tais informações a priori são utilizados conceitos referentes à econometria espacial, como por exemplo, as relações de contigüidade e as implicações que estas trazem. Como exemplo ilustrativo, o modelo em questão será aplicado a um conjunto de dados regionais, coletados por estados brasileiros. Este conjunto de dados consiste em observações da variável produção industrial para oito estados, no período de janeiro de 1991 a setembro de 2006. Em função da escolha do modelo adequado, a questão central foi descobrir em que medida a incorporação destas informações a priori no modelo VEC Bayesiano é coerente quando estimamos modelos que consideram informações localizacionais. / The main goal of this work is to present the Vector Autoregressive Model (VAR) and one of its variations, the Vector Error Correction Model (VEC), according to a Bayesian variant, considering regional components that will be inserted in the models presented through prior information, which takes in consideration the data localization. To form such prior information, spatial econometrics is used, as for example the contiguity relations and the implications that these bring to the modeling. As illustrative example, the model in question will be applied to a regional data set, collected for Brazilian states. This data set consists of industrial production for eight states, in the period between January 1991 and September 2006. The central question is to uncover whether the incorporation of these prior informations in the Bayesian VEC Model is coherent when we use models that consider contiguity information.

Esta dissertação tem como objetivo analisar comparativamente oito indicadores estruturais das indústrias brasileiras de alta e baixa tecnologia entre 1996 e 2011. Os oito indicadores estruturais são: margem de custos de operação, margem de custos de matérias-primas, margem de custos de trabalho, margem de custos de produção, produtividade do trabalho, margem líquida de excedente, margem de lucro da produção e mark-up. Para a divisão dos setores em alta ou baixa tecnologia foi utilizada a classificação proposta pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE). Para os dados da análise foi utilizada a Pesquisa Industrial Anual do IBGE. Inicialmente é retomado um breve histórico da evolução industrial no Brasil. Após é feita uma análise de estudos semelhantes. Na parte seguinte é feita uma explicação da metodologia utilizada na pesquisa. Em seguida é realizada uma análise de dados complementares para a análise dos indicadores estruturais. No capítulo seguinte é analisado efetivamente os indicadores estruturais, comparando os grupos de alta e baixa tecnologia e também a análise individual dos setores que formam cada grupo tecnológico. Por fim, resume-se os resultados encontrados no último capítulo. / This dissertation aims to analyze comparatively eight structural indicators of brazilian industries of high and low technology between 1996 and 2011. The eight structural indicators are: margin of operating costs, margin costs of raw materials , labor cost margin, margin production costs, labor productivity, net margin of surplus, profit margin of production and mark-up. To the division of sectors in high or low technology was used the classification proposed by the Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD). For the data analysis was used the Annual Industrial Survey of IBGE. Initially was resumed a brief history of industrial development in Brazil. After is performed a review of similar studies. The next part was an explanation of the methodology used in the research. Then is performed an analysis of additional data for the analysis of structural indicators. The next chapter is effectively analyzed the structural indicators, comparing the groups of high and low technology and also the individual analysis of the sectors that form each technology group. Finally, it summarizes the results in the last chapter.

Analisar a formação do parque industrial paulista, desde suas primeiras fabriquetas aos grandes aglomerados industriais de 2008 constitui foco primordial deste trabalho. Soma-se a isto o interesse por testar as informações provenientes dos Censos Econômicos e das Pesquisas Industriais Anuais do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística enquanto instrumental útil para se estudar a industrialização paulista. As variáveis quantidade de estabelecimentos industriais, valor da produção, pessoas ocupadas e gastos com matérias primas permitem construir dois indicadores para facilitar a visualização de certos fenômenos: densidade industrial (relação entre pessoas ocupadas e número de estabelecimentos das maiores indústrias paulistas em cada município) e diversidade industrial (quantidade de diferentes produtos e serviços gerados pelas maiores indústrias paulistas em cada município). Constata-se que a concentração geográfica industrial é um movimento que se mostra de diversas formas e intensidades ao longo do processo histórico. Quando se acompanha a distribuição dos estabelecimentos pelo estado, destaca-se a diversidade geográfica industrial caminhando em paralelo à especialização de algumas áreas. Para cada atividade, as particularidades e determinantes da localização industrial oscilam no tempo, determinam e são determinados por uma série de circunstâncias políticas e econômicas, nacionais e internacionais. Cabe destacar que os estabelecimentos industriais localizados mais distantes da capital têm papel crescente no número de pessoas ocupadas por estabelecimento. De fato, grande parte das variáveis analisadas em 2008 evidencia um movimento de dispersão, ao mesmo tempo em que permanecem mais concentradas geograficamente as atividades intensivas em capital e conhecimento tecnológico. Uma situação ainda em curso, passível de mudanças, tanto aprimoramento quanto reversão. / The main goal of this work is the analysis of São Paulos industrial park formation, starting from the early small factories until the current major industrial agglomerates. Additionally, this work also evaluates the quality of the Economic Censuses and of the Annual Industrial Survey data as useful tools for analyzing São Paulo´s industrialization. A set of variables including the number of industrial establishments, the output value, the number of employees and the expenses with raw materials allow the elaboration of two indicators that help in visualizing the industrialization phenomenon: industrial density (the ratio of employees by the number of local units of São Paulo major companies, by municipality) and industrial diversity (the number of different products and services offered by São Paulo major companies in each municipality). The industrial geographic concentration has several forms and varying intensity along the historical process. The local unit distribution across the state reveals the industrial geographic diversity together with the specialization in some regions. For each industry, the location determinants vary across time and are subject to or imply national and international political and economic conditions. The local units further located from the State capital are increasingly important in the number of employees by the number of local units. Indeed, most of the variables evaluated in 2008 indicate the establishments dispersion, while the industries intensive in capital and technology remain geographically concentrated. Such panorama reveals a period of greater industrial geographic concentration, which may evolve to a greater concentration or may experience a trend reversion.

Made available in DSpace on 2011-03-23T21:19:36Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / Item created via OAI harvest from source: http://www.bdtd.ufpa.br/tde_oai/oai2.php on 2011-03-23T21:19:36Z (GMT). Item's OAI Record identifier: oai:bdtd.ufpa.br:257 / CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / This dissertation examines the creation of a network of service companies, subcontracted by Alunorte, as a consequence of the production flexibility process of the alumina industry, located in the industrial sector of the city of Barcarena, State of Pará. The main goal of the present study is to analyze if the relations established between the big industry and its subcontractors network, and between the subcontractors and local institutions, has fostered local development effects. This work relies on a theoretical base of several studies, claiming that through such agents interactions and articulation of innovation systems, a production arrangement or a company network is formed. The resulting format will or will not stimulate a continuous and disseminated production of technological and organizational innovations, as well as the formation of human and social capitals, which are critical for fostering endogenous development. The field research, however, has shown that, despite enjoying an ongoing relationship with the world biggest alumina producer an industry linked to a global logic of competition and technological and management innovation no trace of dissemination and assimilation of such know-how by the subcontracted companies is found. Not only because of insufficient qualification and technological conditions, but also due to the lack of mutual reliable relations and mutual cooperation in production and innovation among the above mentioned companies, and among those and the local institutions network. This gap hinders possible advances of production arrangements towards an economy of scale and improvement of productivity and competition levels. Therefore, there is not a favorable environment for dynamical initiatives towards local development. / Consiste no estudo sobre a formação de uma rede de empresas prestadoras de serviço subcontratadas pela Alunorte, como conseqüência do processo de flexibilização produtiva desta indústria de alumina, localizada no distrito industrial de Barcarena, no Estado do Pará. O objetivo principal é analisar se a relação estabelecida entre essa grande indústria e sua rede de subcontratadas e deste conjunto de empresas com as instituições locais tem desencadeado efeitos germinativos locais de desenvolvimento. Tem como base teórica diversos estudos, segundo os quais, é a partir do modo como esses agentes interagem, articulando-se através de sistemas de inovação, que se define o formato do arranjo produtivo ou cadeia de firmas. Tal formato será ou não capaz de estimular a produção contínua e disseminada de inovações tecnológicas e organizacionais, bem como a formação de capital humano e social, fundamentais para impulsionar o desenvolvimento endógeno. A pesquisa de campo, porém, demonstrou que, apesar do relacionamento com a maior produtora mundial de alumina, indústria vinculada à lógica global de competitividade e de inovação tecnológica e gerencial, não há uma ampla difusão e assimilação desse conhecimento entre as empresas subcontratadas. Não apenas em função da insuficiência de qualificação e de condições tecnológicas para isso, mas também pela ausência de relações de confiança mútua e de cooperação produtiva e inovativa entre as referidas empresas e destas com a rede de instituições locais. Essa lacuna inviabiliza possíveis avanços desse arranjo produtivo, em tennos de obtenção de economias de escala e de melhorias nos níveis de produtividade e competitividade. Não há, portanto, um ambiente favorável às iniciativas dinamizadoras do desenvolvimento local.

Made available in DSpace on 2016-12-23T14:00:41Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Daiane Rodrigues dos Santos.pdf: 1209451 bytes, checksum: 736d71d938399ee86b65daeabf745b1b (MD5) Previous issue date: 2011-05-06 / O presente trabalho pretende discutir a relação entre o spread, diferença entre a taxa de juros de longo e curto prazos, e a dinâmica econômica. Especificamente, estudar como o spread influencia a taxa real de crescimento do PIB, ressaltado por autores como Harvey (1988), Sims (1972), Bernand e Gerlach (1996) e Estella (2004), entre outros. Verificou-se nas saídas do modelo VAR(6) que a Produção Industrial brasileira é apenas fracamente influenciada pelo spread. No entanto, verificou-se que o spread é fortemente influenciado pela Produção Industrial, relação esta não realçada pelos autores do referencial teórico. Apurou-se também que o spread é fortemente influenciado pelo IPCA, que por sua vez ´e influenciado fortemente pelo spread, confirmando a relação dinâmica ressaltada por Sims (1972), Shousha (2006), Nielsen (2006), entre outros. Nas saídas do modelo dinâmico, VAR(6), também se verificou que o IPCA é fortemente influenciado pela Produção Industrial, que, por sua, vez é fracamente influenciada pela série composta pelo IPCA. / The work aims at identifying the relationship between the spread, difference of the long term interest rate in relation to the short term interest rate, and the economic dynamic. Specifically, it studies how the spread has impacted on the gross domestic product real growth rate, phenomenon pointed out by authors such as Harvey (1988), Sims (1972), Bernard & Gerlach (1996) and Estrella (2004), among others. It was verified, in the model VAR (6), that the Brazilian industrial production is weakly influenced by the spread. However, it was observed that the last one is strongly determined through the industrial production. This result is not found in the adopted theoretic approach. Additionally, it was verified that the spread is highly determined from the IPCA, which is, in its turn, strongly influenced through the spread, confirming the relations showed in Sims (1972), Shousha (2006), Nielsen (2006), among others. In the statistics of the dynamic model, VAR (6), it also presented an expressive effect from the industrial production on the IPCA, which, by contrast, is not significantly determining the industrial activity in the sample period