Modelando o emprego regional a partir do modelo GVAR: uma análise dos dados brasileiros

Abstract

The goal of this work will be to contribute to the study of spatial econometric by using the concept of modeling for regional interdependence. Regional interdependence is a field of study whose research also has many fronts to explore. For the purpose of this work will be used the GVAR model (Global Vector AutoRegressive), proposed by Pesaran et al. The work will examine the application, to Brazilian data, of GVAR econometric concepts produced by German researchers on data of that country, and used in the paper 'Regional Unemployment Forecasts with Spatial Interdependencies', by Schanne, Wapler and Weyh (2008). The model GVAR used initially tests the existence of cointegration between the historic series of admission and dismissal of workers in 27 units (UF) of Brazil. Then, the model will be used as a tool for forecasting labor market occupancy rate. The results indicate that the existence of so-called 'dominant units' ends up playing a significant effect in terms of spatial econometrics, for the data used in this study.

O objetivo deste trabalho será contribuir para o estudo da econometria espacial através da utilização do conceito de modelagem da interdependência regional. A interdependência regional é uma área de estudo cuja pesquisa ainda apresenta muitas frentes a serem exploradas. Para o propósito deste trabalho será utilizado o modelo GVAR (Global Vector AutoRegressive), proposto por Pesaran et al. O trabalho analisará a aplicação, a dados brasileiros, dos conceitos econométricos do GVAR produzido por pesquisadores alemães, sobre dados daquele país, e utilizados no artigo 'Regional Unemployment Forecasts with Spatial Interdependencies', por Schanne, Wapler e Weyh (2008). O modelo de GVAR utilizado inicialmente testará a existência de cointegração entre as séries históricas de admissão e de demissão de trabalhadores nas 27 unidades federativas (UF) do Brasil. Em seguida, o modelo será utilizado como ferramenta para a previsão da taxa de ocupação do mercado de trabalho. Os resultados obtidos indicam que a existência das denominadas 'unidades dominantes' acaba exercendo um significativo efeito em termos de econometria espacial, para os dados utilizados neste estudo.