Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2018 |
Autor(a) principal: |
Ferreira, Alexandre Amorim de Souza |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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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 Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11132/tde-26072018-151256/
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Resumo: |
A análise de regressão kernel não paramétrica desconsidera qualquer influência das formas funcionais geralmente empregadas em análises de regressões paramétricas, permitindo os dados \"falarem por si mesmos\". Enquanto os estimadores paramétricos são considerados globais, os kernels não paramétricos usam uma amostra de dados próximas (definida pela largura da janela) a um ponto para ajustar a estimação, o que permite focar em peculiaridades locais dos dados. Ambas as análises foram aplicadas aos dados do Censo Agropecuário de 2006 realizado pelo IBGE, agregados municipalmente e em dezessete faixas de áreas, para estimar uma função de produção com o objetivo de estabelecer a relação entre o tamanho das propriedades agrícolas e o valor da produção por hectare (produtividade). A relação constatada foi inversa, porém a análise local feita pelos estimadores kernels explicitou uma relação direta entre as elasticidades de produção dos insumos e o tamanho das propriedades agrícolas, o que não justifica uma política de redistribuição de terras no sentido do aumento da produtividade. Além disto, análises gráficas contra fatuais (que manteve os insumos, exceto a área, constantes em seus valores médios) mostraram que a relação não é linear, não é monotônica, e difere dentre as regiões, o que é um desafio para a elaboração de políticas de redistribuição de terras. |