https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/7404
File | Description | Size | Format | |
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Uma aplicação de regressão quantílica.pdf | 748.13 kB | Adobe PDF | View/Open |
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Marioni, Larissa da Silva | - |
dc.creator | Vale, Vinicius de Almeida | - |
dc.creator | Perobelli, Fernando Salgueiro | - |
dc.creator | Freguglia, Ricardo da Silva | - |
dc.date.accessioned | 2018-09-11T13:27:01Z | - |
dc.date.available | 2018-09-11 | - |
dc.date.available | 2018-09-11T13:27:01Z | - |
dc.date.issued | 2016-04 | - |
dc.citation.volume | 54 | pt_BR |
dc.citation.issue | 2 | pt_BR |
dc.citation.spage | 221 | pt_BR |
dc.citation.epage | 242 | pt_BR |
dc.identifier.doi | http://dx.doi.org/10.1590/1234.56781806-947900540202 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/7404 | - |
dc.description.abstract | This study aims to assess the impact of Pronaf on the Brazilian GDP and on sectoral GDP (services, agricultural and industrial) from the application of quantile regression with fixed effects for panel data. Given the criticism regarding the distribution of resources, we also evaluate the different results within the regional context, i.e. the different impacts in the five geographical regions of Brazil (North, Northeast, Midwest, Southeast and South). We use the quantile regression model with fixed effects to panel database, since the variables used in the analysis provide strong inequality between municipalities. By observing the response of each quantile, not just from the average, as well as taking into account the control of fixed effects, the effects of Pronaf on GDP can be better captured. Although the program is national, the different results between regions suggest that (i) changes and improvements in Pronaf should be conducted properly to each region and (ii) it is clear the necessity to decentralize resources. | pt_BR |
dc.description.resumo | O presente trabalho tem por objetivo avaliar o impacto do Pronaf no PIB da economia brasileira e nos PIBs setoriais (PIB de serviços, agropecuário e industrial) a partir da aplicação de regressão quantílica com efeitos fixos para dados em painel. Além disso, diante da questão relativa à distribuição dos recursos, avaliam-se os diferentes resultados dentro do contexto regional, isto é, os diferentes impactos nas cinco macrorregiões do País (Norte, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste e Sul). O uso do modelo de regressão quantílica com efeitos fixos para dados em painel se justifica pelo fato de que as variáveis usadas na análise apresentam forte desigualdade entre os municípios brasileiros. Ao observar a resposta de cada quantil, e não apenas em relação à média, bem como levar em consideração o controle dos efeitos fixos, os efeitos do Pronaf sobre o PIB podem ser melhor captados. Os principais resultados obtidos indicam que há um efeito positivo do programa sobre o PIB total e PIBs setoriais. Apesar de o programa ser de caráter nacional, há diferentes efeitos entre as regiões, que sugerem que (i) mudanças e aprimoramentos no Pronaf possam ser conduzidos de maneira pertinente à cada região e que (ii) os recursos possam ser descentralizados. | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.publisher | - | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.initials | - | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Revista de Economia e Sociologia Rural | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.subject | Agricultura familiar | pt_BR |
dc.subject | Pronaf | pt_BR |
dc.subject | Impacto nacional e regional | pt_BR |
dc.subject | Regressão quantílica | pt_BR |
dc.subject | Efeitos fixos | pt_BR |
dc.subject | Familiar agriculture | pt_BR |
dc.subject | Pronaf | pt_BR |
dc.subject | National and regional impact | pt_BR |
dc.subject | Quantile regression | pt_BR |
dc.subject | Fixed effects | pt_BR |
dc.subject.cnpq | - | pt_BR |
dc.title | Uma aplicação de regressão quantílica para dados em painel do PIB e do Pronaf | pt_BR |
dc.type | Artigo de Periódico | pt_BR |
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