Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2023 |
| Autor(a) principal: |
Figueiredo Neto, José Edilson |
| Orientador(a): |
Gorno, Leandro |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
eng |
| Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Não Informado pela instituição
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Link de acesso: |
https://hdl.handle.net/10438/34411
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Resumo: |
Consideramos um modelo no qual uma firma realiza investimentos em um projeto de inovação, objetivando sua conclusão. O término de tal projeto depende de uma ruptura que ocorre a depender de sua factibilidade (“bom”) ou infactibilidade (“ruim”), nunca ocorrendo em caso de um projeto não factível. Enquanto essa ruptura não é atingida, a firma atualiza suas crenças a respeito da qualidade do projeto de maneira pessimista e reconsidera suas decisões de investimento. Nosso principal objetivo é avaliar o efeito do aprendizado em suas decisões. Apesar de aumentos no investimento acarretarem atualizações mais rápidas de crença, as percepções acerca da qualidade do projeto são prejudicadas, o que pode levar a redução no fluxo de investimentos no futuro. Como resultado, concluímos que uma política mais parcimoniosa é ótima, isto é, atualizações bayesianas reduzem o investimento em projetos desse tipo. |
