We present an adaptation of a new Keynesian model into an agent-based computational model, accounting for the importance of heterogeneity, interaction and bounded rationality in problems such as price setting and expectations formation. We evaluate the evolution of the distribution of price setting strategy frequencies, which agents might choose on each period between inflationary, neutral or deflationary, a process based on private and social features of agents’ utility functions. In addition, we consider the network’s topological structure and find that the regular network model fails in replicating exactly the new Keynesian model’s original results, while the complex network model presents results in accordance with the originals.
Embora Santa Catarina seja um estado com alto índice de desenvolvimento humano (IDH), a taxa de suicídios é alarmante entre as cidades catarinenses. Para cidades como Joinville e Florianópolis, maiores cidades do estado, este indicador cresce a cada ano entre os jovens. Diante desse cenário, este estudo busca identificar os determinantes socioeconômicos do suicídio em Santa Catarina. Para tanto, o modelo de Poisson com dummies de efeitos fixos foi utilizado para permitir a maior desagregação dos dados em faixas etárias e um intercepto diferente para cada uma delas. Os resultados mostram que os suicídios são inversamente relacionados a casamentos, nascimentos e crescimento do produto interno bruto (PIB); no entanto, existe uma relação positiva dos suicídios com divórcios.Palavras-chaves: suicídio; Santa Catarina; determinantes socioeconômicos; efeitos fixos.
O setor de bens de capital é de fundamental importância na economia, uma vez que ele representa a incorporação do investimento produtivo, bem como gera conhecimentos e externalidades positivas para toda a economia. Diante disto, o presente estudo busca avaliar os canais de transmissão da política monetária, juros e câmbio, no setor de bens de capital. Para tanto, três modelos são estimados por VAR em diferentes períodos. Os resultados obtidos para o período de 2002 a 2020 mostram que a Selic e o câmbio influenciam na produção de bens de capital, de forma positiva e negativa, respectivamente. Por sua vez, no período de 2002 a 2010, a Selic e o câmbio apresentam uma relação negativa com o setor de bens de capital. Por fim, no período de 2011 a 2020, a Selic deixa de ser significativa e o câmbio se torna ainda mais relevante. Portanto, os resultados encontrados sinalizam que a política monetária e seus desdobramentos desempenham um papel importante na determinação da produção de bens de capital, com o câmbio assumindo maior relevância.
Indicações Geográficas são usadas desde o século XIX de maneira a auxiliar no desenvolvimento das regiões que obtém o selo, uma vez que este agrega valor ao produto e melhora a reputação da região. No âmbito nacional seu uso é recente, com a legislação sendo definida apenas no final do século passado, e em Santa Catarina, as únicas Indicações Geográficas são a dos Vales da Uva Goethe e da banana de Corupá. O objetivo deste estudo é identificar se após o recebimento deste selo os estabelecimentos que trabalham diretamente com o vinho identificaram uma melhora no desenvolvimento da região do Vale da Uva Goethe. Para tanto, utilizou-se de uma pesquisa de campo e foram entrevistados 20 dos 30 estabelecimentos diretamente envolvidos com a atividade. Os resultados apontam que a Indicação Geográfica contribuiu para o desenvolvimento regional, inclusive com a possibilidade da entrada de novos produtores e uma melhora na renda de todos os segmentos envolvidos na cadeia produtiva de uva e do vinho.
Recently, cryptocurrencies have been used as financial assets and have presented positive returns, albeit their volatility is high. This paper aims to elaborate a hypothetical cryptocurrency portfolio and to do so, employs machine learning and an optimization algorithm to define the ideal amount to be allocated in each asset. The results show the hypothetical portfolio presents superior returns and lesser volatility compared to other allocation strategies.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.