O presente trabalho tem como objetivo principal analisar e prever os preços da soja, milho e café no período de 2008 à 2023. A pesquisa destaca a importância da previsão de preços no planejamento e na tomada de decisões de traders, investidores e produtores, considerando as flutuações de preços influenciadas por fatores econômicos, climáticos e políticos. Adotando uma abordagem quantitativa, o estudo utiliza uma combinação de indicadores macroeconômicos, como taxa de câmbio, volume de exportação, preço de exportação e renda relativa, para mensurar o comportamento das variáveis que impactam os preços dos grãos. A análise é fundamentada em uma revisão literária que contextualisa a pesquisa com teorias econômicas dentro do corpo existente de conhecimento, permitindo identificar melhores práticas e abordagens eficazes utilizadas em estudos anteriores. Os resultados esperados visam fornecer insights que ajudem os profissionais do setor agrícola e financeiro a ajustar suas estratégias de negociação de acordo com as condições de mercado, além de contribuir para a competitividade do agronegócio brasileiro.

Qual é a probabilidade de um indivíduo conseguir seu primeiro emprego nos diversos estados da região Nordeste e quais características influenciam essa inserção inicial no mercado de trabalho? Nesse sentido, o foco desse estudo é analisar a probabilidade de acesso ao primeiro emprego em cada estado da região Nordeste, tanto individualmente quanto em comparação entre eles, bem como o perfil dos trabalhadores que ingressam no mercado de trabalho pela primeira vez, considerando as especificidades regionais e as diferenças salarias por sexo em cada estado. A base de dados é Relação Anual de Informações Sociais (RAIS), referente ao ano de 2022. Foram adotadas duas abordagens metodológicas: a primeira utiliza o método de regressão logística para estimar a probabilidade de acesso e o perfil dos trabalhadores em primeiro emprego. O segundo é o método de Oaxaca-Blinder para analisar a diferença salarial. Os resultados indicam que a probabilidade de acesso varia entre os estados, sendo que os estados com maiores probabilidades de acesso ao primeiro emprego são Sergipe, Alagoas e Maranhão. Em contrapartida, os estados com menores probabilidades de acesso ao primeiro emprego são Bahia e Rio Grande do Norte. Em relação às razões de chances, verificamos que ser mulher aumenta as chances de acesso ao primeiro emprego em comparação aos homens em todos os estados analisados. No que se refere aos níveis de escolaridade, identificamos que, à medida que o nível educacional aumenta, na maioria dos estados, menores são as chances de acesso ao primeiro emprego. Em relação às diferenças salariais, as mulheres possuem salários superiores aos dos homens em três dos nove estados estudados: Maranhão, Pernambuco e Rio Grande do Norte. Por outro lado, os estados de Sergipe, Alagoas e Ceará, o prêmio salarial é favorável ao sexo masculino.

Este trabalho mede os efeitos da sobretributação na economia brasileira e o comportamento estratégico de dois 

entes governamentais para ajustar suas alíquotas em uma base tributária compartilhada, com foco nas interações

entre ICMS e PIS entre 2012 e 2021. Por meio de uma função de reação de dois estados, é validado à medida 

que as alíquotas do ICMS são reajustadas em função de alterações nos tributos federais e nas alíquotas dos 

estados vizinhos, utilizando um modelo espacial com critérios de contiguidade e distância entre os estados. Para 

controlar os potenciais efeitos da endogeneidade nesta estrutura, foi utilizada uma estimativa em duas etapas, 

seguindo a proposta de Kelejian e Prucha (1998). Os resultados indicam uma competição fiscal horizontal entre 

os Estados, especialmente entre aqueles geograficamente próximos, evidenciada pelo efeito positivo e 

estatisticamente significativo das alíquotas do ICMS em resposta às variações nos Estados vizinhos. A interação 

vertical, o aumento do PIS gera uma reação negativa dos Estados, que tendem a reduzir o ICMS para 

contrabalançar o aumento da carga tributária total na mesma base. O teste J confirma a adequação do 

modelo de Stackelberg proposto, ilustrando como a dependência entre entidades da mesma ou de diferentes 

esferas pode influenciar a competitividade econômica e o crescimento do Brasil.

Um dos principais desafios da ciência econômica é explicar os determinantes e a dinâmica de crescimento de um país, que é essencial para impulsionar sua capacidade produtiva. Tendo em vista que a Economia Brasileira possui uma estrutura econômica bastante diversificada, potencialidades em diversos setores, identificá-las podem direcionar ações que tenham o intuito de minimizar as disparidades existentes. A análise visa explicar o PIB per capita dos 146 Estratos geográficos com um grupo de variáveis explicativas sobre o capital humano, sistema financeiro, ambiente de negócios e infraestrutura social, no período 2012-2019. Portanto, para atingir o objetivo proposto da pesquisa o método econométrico adotado foi a técnica de painel dinâmico estimado por Two-Step System-GMM. Os principais resultados para o crescimento dos 146 Estratos Geográficos é que eles apresentam disparidades em relação ao PIB per capita.

Os grupos de variáveis utilizadas apresentam impacto positivo sobre o PIB per capita, as variáveis de capital humano, especificamente, os trabalhadores com ensino superior, apresenta impacto positivo e significativo no PIB per capita dos estratos.

Os fatores que são determinantes para a performance da empresa exportadora foi alvo de estudo em diferentes países. Quando observamos a economia empresarial brasileira, notamos que esta é uma potencial exportadora de commodities e durante toda a história a economia do país esteve apoiada fortemente na performance da exportação de produtos com baixo valor agregado. O Rio Grande do Norte, possui um ramo empresarial influente na economia da região Nordeste voltada para a exportação desses produtos, com enfoque para a fruticultura irrigada. Dada as vantagens comparativas que possuem, diversas empresas nacionais e internacionais se fixaram na região. Desta forma o trabalho se propõe a compreender os impactos das exportações na sobrevivência das empresas de
fruticultura irrigada, obtido atráves da análise de Sobrevivência. A análise revela que em 20 anos de existência, a empresa exportadora possui quase 2 vezes mais chances de sobreviver em comparação com a empresa não exportadora. Em um período de 40 anos a empresa que possuí essas relações externas possuí uma taxa de sobrevivência de 45%, enquanto a empresa que não possuí essa taxa fica em torno dos 15%.

Este estudo pretende fazer uma análise sobre a diferença salarial entre homens e mulheres na indústria cerâmica vermelha do Brasil nos anos de 2012, 2017 e 2021. Portanto, o objetivo principal desta pesquisa é identificar as disparidades salariais entre trabalhadores formais na indústria de cerâmica vermelha brasileira, analisando as desigualdades por macrorregião, onde, para tanto, foram utilizados os microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua – PNAD-C, oriundos do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Metodologicamente, este trabalho fez inicialmente estimativas utilizando os Mínimos Quadrados Ordinários (MQO), posteriormente, usou a metodologia decomposição de rendimentos de Oaxaca-Blinder (1973), e, por fim, fez uso do método recentered influence functions (RIF) regression formulado por Firpo et al. (2007). Os resultados apontam que existe diferença salarial entre os trabalhadores da indústria de cerâmica vermelha brasileira, onde este maior hiato está nos salários mais altos. As estimações mostram ainda que a renda é impactada pelo nível de escolaridade, onde os trabalhadores que possuem nível superior possuem rendimentos maiores que os trabalhadores analfabetos do setor. Ademais, o estudo evidencia a desigualdade nos rendimentos entre homens e mulheres, onde os resultados sugerem a existência de uma possível discriminação do gênero feminino. Por fim, nota-se que o maior diferencial salarial significativo é em desfavor da macrorregião Nordeste, estando estas desigualdades presentes em todos os anos do período analisado, porém, as estimativas da macrorregião Sul apresentaram a menor disparidade salarial quando comparados com os rendimentos dos trabalhadores que residem na macrorregião Sudeste, que foi utilizada como variável-base para comparação.

Essa dissertação tem como objetivo, através do índice de sentimento criado por Medeiros et al (2023), buscar verificar através do Twitter a previsão de retorno das ações VALE3, PETR4 e BBSA3, pois é perceptível que os dados textuais tem sido foco de vários estudos acadêmicos, a fim de identificar o efeito que o sentimento das palavras tem para o investidor, quando se trata em retorno do mercado de ações. Essas informações textuais estão disponíveis através de vários meios de informações como o Twitter, através dos tweets, que podem ser extraídos através do seu API, como forma de encontrar as informações para determinado assunto. O processo de análise dos índices de sentimento foi comparado com análises técnicas para conseguimos verificar se os dados históricos(benchmark) possuem maior ou menor representatividade quando comparados com índices de sentimento do twitter. Ainda, foi calculado o ganho de utilidade do investidor quando ele opta por usar o sentimento ao invés dos modelos históricos. Para isso, foram usados dados de frequência diária com início em 01 de janeiro de 2007 a 04 de janeiro de 2022, que contam com 1830 observações. Com isso, conseguiu-se informações do Twitter, como também de notícias de jornais e do ChatGPT com foco em notícias financeiras. Os resultados obtidos foram de que para as ações VALE3 e BBSA3 o sentimento do Twitter conseguiu superar alguns preditores técnicos, mas o PETR4 teve melhor resultado em modelos técnicos, do que nos índices de sentimento. Já o ChatGPT apresentou um bom desempenho quanto ao uso com dicionário com palavras variante do tempo. Ainda assim, os preditores baseados em indicadores VALE3, PETR4, BBSA3, tiveram em sua maioria desempenhos melhores que alguns indicadores técnicos, levando em consideração o Twitter.

Nos últimos anos o agronegócio brasileiro vem aumentando sua participação frente ao mercado internacional. Um dos principais setores em ascensão é o setor frutícola que está se tornando um dos mais competitivos, o melão ganha destaque por ser um dos poucos produtos que constitui uma Cadeia Global de Valor (CGV) no Brasil, sendo o Rio Grande do Norte o estado líder no ranking de exportação dessa fruta, porém observa-se que a produção nacional ainda é pouco exportada, quando comparada ao seu potencial. Portanto, a justificativa para a elaboração desse trabalho, é a necessidade de estudos que visem identificar e analisar o potencial competitivo do melão frente ao mercado externo. Este estudo tem por objetivo analisar a competitividade do Rio Grande do Norte no mercado internacional, haja vista ao fazer uso de uma periodização histórica dessa cadeia produtiva, com o intuito de verificar se o estado possui capacidade de comercialização e vantagem comparativa na produção em relação ao mercado exterior se tornará uma importante fonte de pesquisa. Para tal análise optou-se por mensurar o Índice de Vantagem Comparativa Revelada (IVCR), proposto por Balassa (1965) e o Índice de Vantagem Comparativa Revelada Simétrico (IVCRs), proposto por Lauren (1998). A base dos dados para calcular esse índice foram coletadas do Secex/MDIC e Trade Map. Os resultados mostraram que no geral o melão exportado apresentou uma evolução na taxa do indicador de vantagens comparativas, mostrando melhoria no desempenho das exportações do melão fresco brasileiro frente ao mercado internacional. O estudo evidenciou que o setor se tornou mais competitivo após o período de 2008, onde as exportações do RN sofreram uma retração devido o efeito da crise financeira de 2008. Através da análise das taxas de crescimento do indicador VCR para todo o período de análise (1197-2021) verificase que a taxa de crescimento médio indicou uma melhoria no desempenho das exportações do melão fresco brasileiro.

O objetivo deste trabalho é a construir indicadores que antecipem os movimentos dos ciclos econômicos, e com isso antecipar seu início através da dinâmica das economias dos 37 países responsáveis por mais de 90% da economia global e da dinâmica dos preços das principais commodities negociadas responsáveis por maior parte do comércio mundial. Serão coletadas a priori, series de acordo com os blocos (Atividade Econômica, Industria, Emprego, Política Monetária, Mercado Financeiro e Comércio) e sub-blocos divididos para os países com maior relevância para a economia global organizados pela dinâmica de suas economias (G7, Emergentes, Ex-Europa e Ex-Mundo). Serão extraídas meta dados das fontes (FRED Economic Data e Yahoo Finance) a serem filtradas com base em sua preditividade e para isso será empregado o método Elastic-Net Regression que selecionará apenas as variáveis mais relevantes com base no PIB trimestral de cada país. O modelo proposto para a construção do indicador é o Modelo de Fatores Dinâmicos Hierárquicos variante dos Modelos de Fatores. Com ele é possível agregar series desagregadas com fatores comuns, sejam por blocos setoriais, sub-setoriais e/ou componentes idiossincráticos. O fator resultante do bloco decompõe-se em sub-blocos, onde há 𝑛 séries agregadas. A partir dos níveis dos blocos extrai-se fatores a serem usados para determinar um indicador antecedente.