Atenção: Todas as denúncias são sigilosas e sua identidade será preservada.
Os campos nome e e-mail são de preenchimento opcional
Metadados | Descrição | Idioma |
---|---|---|
Autor(es): dc.contributor | Cajueiro, Daniel Oliveira | - |
Autor(es): dc.creator | Vinhosa, Bernardo Arraes | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2021-10-14T18:12:48Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2021-10-14T18:12:48Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-06-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-06-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019-06-07 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2018-12-17 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/34770 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/626169 | - |
Descrição: dc.description | Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Departamento de Economia, Brasília, 2018. | - |
Descrição: dc.description | A análise estrutural de políticas regulatórias é útil para projetar políticas que almejem prevenir crises financeiras e bancárias. Em tempos de crise, as premissas de equilíbrio e expectativas racionais podem não valer. Para realizar análise estrutural de políticas sem elas, esta tese irá fornecer um exemplo de análise de política com modelos de aprendizado. O modelo de aprendizado de Atração Ponderada por Experiência Auto-ajustável é usado para construir uma simulação de sistema bancário que pode ser uado para análise de políticas regulatórias. Ele é então utilizado para realizar um exercício de calibragem no sistema bancário brasileiro. O resultado mais relevante da simulação é a reação excessiva dos participantes do mercado aos choques, devido ao aprendizado e à dinâmica de aquisição de informação associada. | - |
Descrição: dc.description | Structural policy analysis is useful for designing policy aimed at preventing financial and banking crises. In times of crises, the assumptions of equilibrium and rational expectations might not hold. In order to perform structural policy design without them, this dissertation will provide an example of policy analysis with learning models. The Self-Tuning Experience Weighted Attraction learning model is used to build a banking system simulation which can be used in policy analysis. It is then used to perform a calibration exercise with data on the Brazilian Banking System. This simulation’s most relevant result is market participants overreacting to shocks due to learning and the associated information acquisition dynamics. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
Direitos: dc.rights | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data. | - |
Palavras-chave: dc.subject | Políticas regulatórias | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizado adaptativo | - |
Palavras-chave: dc.subject | Crise econômica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Crise financeira | - |
Título: dc.title | Learning and bounded rationality in banking crises | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB |
O Portal eduCAPES é oferecido ao usuário, condicionado à aceitação dos termos, condições e avisos contidos aqui e sem modificações. A CAPES poderá modificar o conteúdo ou formato deste site ou acabar com a sua operação ou suas ferramentas a seu critério único e sem aviso prévio. Ao acessar este portal, você, usuário pessoa física ou jurídica, se declara compreender e aceitar as condições aqui estabelecidas, da seguinte forma: