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Previous issue date: 2018-02-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / In this work, bivariate regression models based on the bivariate normal, t and Birnbaum-Saunders
distributions are used to analyze labor market data. In special, the objective is to model the dependent
variable of the Mincerian earnings equation separately, namely, the variable hourly earnings (which is
obtained by dividing gross monthly earnings by hours worked) is modeled in two parts, earnings and hours
worked. The bivariate regression models are used to model these two parts in order to try to capture the
correlation between them and the different effects, that is, remuneration or premium for labor effort, and the
labor supply or the time that the worker offers to the market. In order to accomplish this, data from the
Brazilian National Household Sample Survey (PNAD) for the years 2013, 2014 and 2015 are used. The
parameters of the models are estimated using the maximum likelihood method. The results show that the
bivariate regression model based on the bivariate t distribution has the best fit for the data, and that the
presence of correlation between earnings and hours worked indicates that the bivariate model is more
adequate than the univariate model. / Nessa dissertação, modelos de regressão bivariada baseados nas distribuições bivariadas
normal, t e Birnbaum-Saunders são usados para analisar dados do mercado de trabalho.
Em especial, o objetivo é modelar a variável dependente da equação de rendimento
minceriana de forma separada, ou seja, o rendimento-hora é modelado em duas partes,
rendimento e horas trabalhadas. Os modelos de regressão bivariada são utilizados para
modelar essas duas partes de forma a tentar captar a correlação entre elas e os distintos
efeitos, ou seja, remuneração ou prêmio pelo esforço desprendido pela mão de obra, e oferta
de trabalho ou o tempo que o trabalhador disponibiliza ao mercado. Para tal, usa-se dados da
Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) para os anos de 2013, 2014 e 2015. Os
parâmetros dos modelos são estimados usando o método da máxima verossimilhança. Os
resultados mostram que o modelo de regressão bivariada baseada na distribuição bivariada t
tem o melhor ajuste para os dados, e que a presença de correlação entre rendimento e horas
trabalhadas indica que o modelo bivariado é mais adequado que o univariado.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tede/8269 |
| Date | 08 February 2018 |
| Creators | Cunha, Danúbia Rodrigues da |
| Contributors | Monsueto, Sandro Eduardo, Santos, Helton Saulo Bezerra dos, Monsueto, Sandro Eduardo, Casari, Priscila, Diaz, Mário Ernesto Piscoya |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Economia (FACE), UFG, Brasil, Faculdade de Administração, Ciências Contábeis e Ciências Econômicas - FACE (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 6547073815134037611, 600, 600, 600, 600, 437125377651663904, -2504903392600098822, 2075167498588264571 |
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