Métodos Quantitativos em Economia
Objetivo: Desenvolver modelos econométricas e aplicá-los às mais diferentes situações econômicas. Mais especificamente, o problema de avaliação econométrica de problemas em situações onde a variável de resultado é do tipo de duração e/ou o ?timing? de ocorrência do programa é importante é ainda uma agenda aberta de pesquisa. Nessas situações existem problemas fundamentais a serem resolvidos, como: a própria mensuração do efeito do programa, viés de seleção dinâmico, modelagem do efeito do tratamento, entre outros. Em relação ao Mercado de Trabalho o meu interesse se relaciona com a criminalidade e questões como desemprego, acumulação de capital humano, bem como a criminometria..
Análise Estatística Criminal
Objetivo: Desenvolver análises de indicadores criminais com o objetivo de compreender a dinâmica espacial e temporal da criminalidade, principalmente em grandes centros urbanos. Neste sentido, entendemos que a linha de pesquisa se encaixa melhor em uma nova vertente de investigação denominada criminometria. A criminometria, i.e., o uso de técnicas estatísticas e econométrica, para o estudo quantitativo do fenômeno do crime se coloca como uma área de pesquisa bastante promissora. A criminometria alia a metodologia estatística com uma abordagem baseada no comportamento racional dos agentes (vítimas, criminosos e policiais), bem como referenciais teóricos advindos da Sociologia, Criminologia, Psicologia e Economia. Modelos de reincidência criminal, o impacto do desemprego na criminalidade, avaliação de programas de reentrada de ex-detentos, o efeito das prisões no futuro do apenado, a qualidade dos gastos públicos e seus efeitos na criminalidade, são apenas alguns exemplos de tópicos bastante relevantes que podem ser estudados com as técnicas microeconométricas mais avançadas..
Economia do Trabalho e Economia da Educação
Objetivo: Nas últimas duas décadas uma das áreas que mais motivaram o aparecimento e/ou aperfeiçoamento de métodos microeconométricos foi a Economia do Trabalho. Desenvolver estimação e inferência nessa área significa lidar com problemas, entre outras, de viés de seleção amostral, heterogeneidade não-observada, endogeneidade de variáveis, censura e truncagem e atrito nas bases de dados longitudinais. Por exemplo, modelos de duração de desemprego, sejam em forma reduzida ou estrutural, são um bom exemplo onde há a necessidade de desenvolver estratégias de estimação semi- ou não-paramétrica, principalmente para modelos de riscos múltiplos e modelos de duração múltipla. Outro exemplo importante é o da escolha do curso superior, onde qualquer modelo de escolha discreta deverá enfrentar os problemas de heterogeneidade não observada, dimensão do conjunto de alternativas e dificuldades computacionais de estimação. O movimento recente da criação do SISU pode ser entendido como a cristalização do desenvolvimento da instituição do Vestibular no Brasil. Ao longo dos anos o Vestibular passou por várias modificações, principalmente, no tocante aos critérios de seleção: número de vagas, número de fases, número de opções de cursos entre outras. Tais mudanças, sob uma ótica econômica, representam tentativas de ajustar (sintonizar) o protocolo de escolha de ?melhores? alunos. Apesar da grande quebra estrutural advinda com a criação do SISU, nenhum estudo até agora levantou a questão de como isso repercutirá nas escolhas que estudantes do ensino médio farão, muito menos nos determinantes socioeconômicos das escolhas dos cursos superiores realizadas pelos estudantes do ensino médio. Neste sentido, queremos entender quais são estes determinantes e qual o impacto da criação do SISU nesse processo complexo..