A indústria siderúrgica brasileira : um estudo econométrico

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Scherrer, Cristina Mabel
Data de Publicação: 2006
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/8065
Resumo: A dissertação traz um breve resumo da história da siderurgia no Brasil, e comentários sobre o que vem ocorrendo no setor no mundo. A dissertação busca contribuir com a estimação de demanda para mercados oligopolizados, utilizando como proxie o mercado siderúrgico brasileiro. O objetivo, portanto, é estimar as variáveis econômicas que impactam o consumo de vergalhão no Brasil. Para isso são criados diversos modelos econométricos de demanda, utilizando as modelagens VAR (Vetor Auto-regressivo), BVAR (Vetor Autoregressivo Bayesiano) e Variáveis Instrumentais (IV). A metodologia BVAR foi aquela que apresentou os melhores resultados, com os seus coeficientes sendo robustos e estatisticamente significantes, além de reproduzirem a teoria econômica.
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spelling Scherrer, Cristina MabelPortugal, Marcelo Savino2007-06-06T19:12:55Z2006http://hdl.handle.net/10183/8065000566800A dissertação traz um breve resumo da história da siderurgia no Brasil, e comentários sobre o que vem ocorrendo no setor no mundo. A dissertação busca contribuir com a estimação de demanda para mercados oligopolizados, utilizando como proxie o mercado siderúrgico brasileiro. O objetivo, portanto, é estimar as variáveis econômicas que impactam o consumo de vergalhão no Brasil. Para isso são criados diversos modelos econométricos de demanda, utilizando as modelagens VAR (Vetor Auto-regressivo), BVAR (Vetor Autoregressivo Bayesiano) e Variáveis Instrumentais (IV). A metodologia BVAR foi aquela que apresentou os melhores resultados, com os seus coeficientes sendo robustos e estatisticamente significantes, além de reproduzirem a teoria econômica.The present dissertation begins with a small resume of the history of the steel sector in Brazil, added to this some comments about that in the world. The dissertation aims to contribute with the estimation of oligopoly markets demand, using as a proxy the steel industry in Brazil. The main objective is to estimate the economics variables witch impact the rebar consumption in Brazil. The estimates are made using different econometric methodologies as VAR (Vector Autoregressive), BVAR (Bayesian Vector Autoregressive) and Instrumental Variables. The BVAR methodology is the one witch presents the best results, with the coefficients signs being robust and statistic significant, besides reproducing the economic theory.application/pdfporIndústria siderúrgicaModelo de previsãoModelo econométricoBrasilSteel industryDemand modelsVARBVARInstrumental Variables (IV)Rebar demandA indústria siderúrgica brasileira : um estudo econométricoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulFaculdade de Ciências EconômicasPrograma de Pós-Graduação em EconomiaPorto Alegre, BR-RS2006mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL000566800.pdf000566800.pdfTexto completoapplication/pdf422404http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/8065/1/000566800.pdff6f873788bc61e09c8ef1e0e79b99600MD51TEXT000566800.pdf.txt000566800.pdf.txtExtracted Texttext/plain150904http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/8065/2/000566800.pdf.txt2d3ae9729670b82ca20431cab369b925MD52THUMBNAIL000566800.pdf.jpg000566800.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1025http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/8065/3/000566800.pdf.jpg5a379744523fc12b2bfda5093520ef0aMD5310183/80652019-12-20 05:03:57.230968oai:www.lume.ufrgs.br:10183/8065Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532019-12-20T07:03:57Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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