dc.creator | Ueda, Renan Mitsuo | |
dc.date.accessioned | 2021-01-18T11:43:43Z | |
dc.date.available | 2021-01-18T11:43:43Z | |
dc.date.issued | 2019-02-20 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/20257 | |
dc.description.abstract | The objective of this research was to verify if the Cluster analysis would be able to
classify and select the macroeconomic variables related to the Brazilian electroelectronic
sector in exogeneity terms, as well as to adjust a Vector Autoregressive
Model (VAR) and a Vector Error Correction (VEC) which point out the short- and longterm
relationship between the variables. The time series that were part of this study
were: admission and dismissal in the Brazilian electronics industry, Gross Domestic
Product, total Brazilian import and export, monthly average dollar quotation, national
broad consumer index and settlement and custody system. The sample period
comprised May of 2003 to February of 2017 for the first article, and May of 2003 to
September of 2018 in the case of the second article. The variables of the sector were
collected in the online platform of the Brazilian Association of the Electrical and Electroelectronic
Industry (Abinee), and the others, Ministry of Labor and Employment,
General Register, Central Bank of Brazil, Rotary Brazil; Ministry of Finance, and the
Brazilian Institute of Geography and Statistics. At the end of the study Cluster analysis
proved to be efficient in the classification and selection of variables considering
exogeneity, being corroborated by the Granger / Block Exogeneity Causality Test. It
was evident that there is a significant relationship between them, indicating that abrupt
changes in the macroeconomic variables will result in fluctuations in the number of
employees of the Brazilian electrical and electronic industry by at least two months. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Análise de cluster | por |
dc.subject | Modelos autorregressivos vetoriais | por |
dc.subject | Vetor de correção de erros | por |
dc.subject | Setor eletroeletrônico | por |
dc.subject | Macroeconomia | por |
dc.subject | Cluster analysis | eng |
dc.subject | Vector autoregressive models | eng |
dc.subject | Vector error correction | eng |
dc.subject | Electro-electronic sector | eng |
dc.subject | Macroeconomics | eng |
dc.title | Admissão e demissão: uma análise multivariada de curto e longo prazo sob a ótica do setor eletroeletrônico brasileiro | por |
dc.title.alternative | Admission and dismissal: a multivariate short-term and longterm analysis under the optics of the brazilian electroelectronic sector | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | O objetivo desta pesquisa foi verificar se a análise de Cluster seria capaz de classificar
e selecionar as variáveis macroeconômicas relacionadas ao setor eletroeletrônico
brasileiro em termos de exogeneidade, bem como ajustar um Modelo Autorregressivo
Vetorial (VAR) e um vetor de correção de erros (VEC) que apontem a relação de curto
e longo prazo entre as variáveis. As séries temporais que fizeram parte deste estudo
foram: admissão e demissão no setor eletroeletrônico brasileiro, Produto Interno
Bruto, total de importação e exportação brasileira, média mensal da cotação do dólar,
índice nacional ao consumidor amplo e sistema de liquidação e custódia. O período
amostral compreendeu o mês de maio de 2003 a fevereiro de 2017 para o primeiro
artigo, e o mês de maio de 2003 a setembro de 2018 no caso do segundo artigo. As
variáveis do setor foram coletadas na plataforma online da Associação Brasileira da
Indústria Elétrica e Eletrônica (Abinee), e as demais, Ministério do Trabalho e
Emprego, Cadastro Geral, Banco Central do Brasil, Rotary Brasil; Ministério da
Fazenda, e Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Ao final do estudo a análise
de Cluster mostrou-se eficiente na classificação e seleção das variáveis considerando
a exogeneidade, sendo corroborada pelo Granger/Block Exogeneity Causality Test.
Ficou evidente que há uma relação significativa entre as mesmas, indicando que
mudanças abruptas nas variáveis macroeconômicas resultará em flutuações no
número de empregados da indústria eletroeletrônica brasileira por cerca de dois, no
mínimo. | por |
dc.contributor.advisor1 | Souza, Adriano Mendonça | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/5271075797851198 | por |
dc.contributor.referee1 | Silva, Wesley Vieira da | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/1710286275396858 | por |
dc.contributor.referee2 | Silva, Marcio Rogério da | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/1136612613285395 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/9567570471364145 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Engenharia de Produção | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |