Efeito crowding-out no Brasil

dc.contributor.advisorTabak, Benjamin Miranda
dc.contributor.authorOliveira, Rodrigo Nascente de
dc.contributor.memberRiella, Gil
dc.contributor.memberSilva, Eduardo Borges da
dc.contributor.unidadefgvEscolas::EESPpor
dc.date.accessioned2020-08-03T21:05:28Z
dc.date.available2020-08-03T21:05:28Z
dc.date.issued2020-06-30
dc.description.abstractEste trabalho buscou identificar se os investimentos públicos são importantes para explicar os investimentos privados e, a partir daí, verificar a existência dos efeitos crowding-in ou crowding-out entre o investimento público e privado no Brasil, para o período entre 2004 e 2017. Além disso, buscou-se quantificar esse impacto em âmbito nacional. Para isso, realizou uma estimação econométrica de seleção de variáveis, via técnicas de Machine Learning, utilizando o software R para as estimações. Foram selecionadas uma gama de variáveis macroeconômicas e séries cronológicas de palavras pesquisadas no Google, por meio do Google Trends, para identificar as variáveis mais importantes para explicar os investimentos privados. Após selecionadas as variáveis estimou-se um modelo de Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), um modelo de Mínimos Quadrados Generalizados (MQG) e um modelo de Método Generalizado dos Momentos (GMM, na sigla em inglês) para verificar a condição de crowding-in ou crowding-out. Os resultados obtidos apontaram para uma relação de crowding-out (substitutibilidade) entre o investimento público e privado no Brasil entre 2004 e 2017, prevalecendo a disputa de recursos físicos e financeiros entre os setores.por
dc.description.abstractThis work sought to identify whether public investments are important to explain private investments and from there on to verify the existence of crowding-in or crowding-out effects between public and private investment in Brazil for the period between 2004 and 2017. In addition, we sought to quantify this impact at the national level. For this, an econometric estimation of selection of variables was performed using Machine Learning techniques, using the software R for the estimations. A range of macroeconomic variables and time series of words searched on Google, through Google Trends, were selected to identify the most important variables to explain private investments. After selecting the variables, an Ordinary Least Squares (MQO) model, a Generalized Least Squares model (GLM) and a Generalized Method of Moments (GMM) model were used to verify the crowding-in or crowding-out condition. The results obtained pointed to a crowding-out (substitutability) relationship between public and private investment in Brazil between 2004 and 2017, with the dispute over physical and financial resources prevailing between the sectors.eng
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10438/29522
dc.language.isopor
dc.rights.accessRightsopenAccesseng
dc.subjectMachine learningeng
dc.subjectGoogle Trendseng
dc.subjectPrivate investmentseng
dc.subjectPublic investmentseng
dc.subjectInvestimentos privadospor
dc.subjectInvestimentos públicospor
dc.subject.areaEconomiapor
dc.subject.bibliodataInvestimentos - Brasilpor
dc.subject.bibliodataInvestimentos públicos - Brasilpor
dc.subject.bibliodataAprendizado do computadorpor
dc.subject.bibliodataModelos econométricospor
dc.titleEfeito crowding-out no Brasilpor
dc.typeDissertationeng

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