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O problema da amostra pequena em modelos novo-keynesianos aplicados ao Brasil

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Humanas, Departamento de Economia, 2009. / Submitted by Elna Araújo (elna@bce.unb.br) on 2010-04-30T19:03:25Z
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Previous issue date: 2009-04-03 / Esta tese apresenta três estudos aplicados à economia brasileira, todos inseridos em um contexto Novo-Keynesiano. O primeiro busca comparar, entre duas diferentes metodologias econométricas, quais sejam o Método dos Momentos Generalizados e a Máxima Verossimilhança com Informação Completa, qual apresenta melhores resultados nas estimativas dos parâmetros de uma curva de Phillips híbrida, em termos de viés e estabilidade dos resultados, face aos valores utilizados como benchmark. Faz-se também um estudo dos resultados encontrados quando do enfrentamento do problema de amostra pequena. O segundo estudo estima um modelo Novo-Keynesiano de economia pequena e fechada para o Brasil, no período pós-metas de inflação. O terceiro trabalho expande este modelo macroeconômico considerando agora uma modelagem de economia pequena e aberta. Apesar de ambos os modelos reproduzirem bem os dados reais, por meio de um exercício de bootstrap pode-se mostrar que os parâmetros estimados apresentam-se viesados, devido ao problema de amostra pequena, podendo inclusive induzir a Autoridade Monetária a responder de forma menos agressiva do que a realmente necessária às pressões inflacionárias.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/6702
Date03 April 2009
CreatorsPinto, Julio Cesar Costa
ContributorsAndrade, Joaquim Pinto de
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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