Correlações espaciais e temporais da dinâmica de distribuição de renda

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: LIMA, Ayron Andrey da Silva
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal Rural de Pernambuco; Departamento de Física; Brasil; UFRPE; Programa de Pós-Graduação em Física Aplicada
• Palavras-chave em Português: Distribuição de renda; Correlação espacial; Correlação temporal; Modelo estocástico; CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::FISICA
• Link de acesso: http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/8521

Nas três últimas décadas muito esforço tem sido empreendido por pesquisadores e agentes públicos para a compreensão do papel da distribuição espacial de renda no desenvolvimento socioambiental em diversas escalas como bairros, cidades, regiões metropolitanas, países e até continentes. Para distintas escalas de tempo e regimes de renda, uma grande classe de modelos, pertencentes a área que se convencionou chamar de econofísica, pode ser encontrada na literatura, desde aqueles que incorporam aspectos espaciais e topológicos, até aqueles que utilizam um tratamento de equações diferenciais. Nesta dissertação investigamos as propriedades das correlações espaciais e temporais associadas a um modelo estocástico de agentes que incorpora características de heterogeneidade e adaptabilidade a um sistema fechado no qual agentes são caracterizados por sua renda mi, taxa de gasto wi e mobilidade ui. Uma fração q da população possui taxa de gasto positivamente correlacionada com sua renda enquanto que a população restante correlaciona-se negativamente. Um segundo parâmetro p especifica a fração de agentes cuja mobilidade pode estar correlacionada com o nível de renda, segundo 4 possíveis cenários. A variação de parâmetros (p; q) produz comportamentos limitantes para a taxa de gasto média e índice de Gini compatíveis com aqueles observados em dados reais. A distribuição radial de recursos m(r) em torno do agente de maior renda, bem como sua variância m2(r) contempla como casos particulares resultados de modelos já introduzidos na literatura. Por fim as correlações temporais apontam para diferentes dinâmicas de relaxação do sistema dependentes do parâmetro q.