Modelling brazilian regional formal labor market using global var approach

Submitted by Bruno Tebaldi de Queiroz Barbosa (btebaldi@deskpaper.com) on 2017-08-21T19:31:55Z No. of bitstreams: 4 0 Perc.mp4: 4753951 bytes, checksum: 9745789b7fc26007c3f3c6b277c41eaa (MD5) 2 Perc.mp4: 4744791 bytes, checksum: c5450c39d510518879431f5ac018ca09 (MD5) 4 Perc.mp4: 4703437 bytes, c...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: Barbosa, Bruno Tebaldi de Queiroz
Other Authors: Pereira, Pedro L. Valls
Language:English
Published: 2017
Subjects:
Online Access:http://hdl.handle.net/10438/18669
Description
Summary:Submitted by Bruno Tebaldi de Queiroz Barbosa (btebaldi@deskpaper.com) on 2017-08-21T19:31:55Z No. of bitstreams: 4 0 Perc.mp4: 4753951 bytes, checksum: 9745789b7fc26007c3f3c6b277c41eaa (MD5) 2 Perc.mp4: 4744791 bytes, checksum: c5450c39d510518879431f5ac018ca09 (MD5) 4 Perc.mp4: 4703437 bytes, checksum: 627597ffbcb6f2dc43498d9a04327104 (MD5) Dissertacao Bruno Tebaldi - vfinal.pdf: 1863011 bytes, checksum: d24ac4b5e84a1980f2e4751b42e52392 (MD5) === Approved for entry into archive by Joana Martorini (joana.martorini@fgv.br) on 2017-08-21T20:01:49Z (GMT) No. of bitstreams: 4 0 Perc.mp4: 4753951 bytes, checksum: 9745789b7fc26007c3f3c6b277c41eaa (MD5) 2 Perc.mp4: 4744791 bytes, checksum: c5450c39d510518879431f5ac018ca09 (MD5) 4 Perc.mp4: 4703437 bytes, checksum: 627597ffbcb6f2dc43498d9a04327104 (MD5) Dissertacao Bruno Tebaldi - vfinal.pdf: 1863011 bytes, checksum: d24ac4b5e84a1980f2e4751b42e52392 (MD5) === Made available in DSpace on 2017-08-22T12:25:10Z (GMT). No. of bitstreams: 4 0 Perc.mp4: 4753951 bytes, checksum: 9745789b7fc26007c3f3c6b277c41eaa (MD5) 2 Perc.mp4: 4744791 bytes, checksum: c5450c39d510518879431f5ac018ca09 (MD5) 4 Perc.mp4: 4703437 bytes, checksum: 627597ffbcb6f2dc43498d9a04327104 (MD5) Dissertacao Bruno Tebaldi - vfinal.pdf: 1863011 bytes, checksum: d24ac4b5e84a1980f2e4751b42e52392 (MD5) Previous issue date: 2017-08-11 === The assessment of economic variables is an important part of regional macroeconomic analyses. However, increasing integration of the markets has led to greater financial and economic interdependence between regions. Therefore, this paper uses the global vector autoregressive (GVAR) methodology, which can tackle the curse of dimensionality. Focusing in the Brazilian labor market, it has two main objectives: firstly, establishing a model accounting for the interdependencies between regions. Secondly, estimate the regional elasticity of employment in respect to the economic activity of the country. To this end, it is applied the so-called GVAR technique, which considers the interdependencies between several regions and their temporal dynamics in a multivariate framework. The model is estimated at the Brazilian mesoregion level, with 137 distinct mesoregions. The final model proved to be stable with 128 regions, 2 cointegration relationship and, and 9 regions having 1 cointegration relation. Focusing on the classical major Brazilian regions (North, Northeast, Southeast, South, Central) it is estimated that the most sensitive region is the South followed by the Northeast and the South region, while the Northern and Central regions are mostly unaffected. A long-run relationship is also estimated indicating a natural growth of 694 thousand jobs per year in Brazil. === A avaliação das variáveis econômicas é uma parte importante das análises macroeconômicas regionais. No entanto, o aumento da integração dos mercados levou a uma maior interdependência financeira e econômica entre as regiões. Portanto, este artigo usa a metodologia de vetor autoregressivo global (GVAR), que pode enfrentar a maldição da dimensionalidade. Focando no mercado de trabalho brasileiro, tem dois objetivos principais: primeiro, estabelecer um modelo levando em conta as interdependências entre as regiões. Em segundo lugar, estimar a elasticidade regional do emprego em relação à atividade econômica do país. Para este fim, é aplicada a chamada técnica GVAR, que considera as interdependências entre várias regiões e suas dinâmicas temporais em uma estrutura multivariada. O modelo é estimado no nível mesorregional brasileiro, com 137 mesorregiões distintas. O modelo final mostrou-se estável com 128 regiões, 2 relações de cointegração e, e 9 regiões com 1 relação de cointegração. Concentrando-se nas principais regiões brasileiras clássicas (Norte, Nordeste, Sudeste, Sul, Central), estima-se que a região mais sensível é o Sul, seguido pela região Nordeste e Sul, enquanto as regiões Norte e Central não são afetadas. Uma relação de longo prazo também é estimada indicando um crescimento natural de 694 mil empregos por ano no Brasil.