O mercado de oligopólio
|
|
|
- Juan Alcântara Marinho
- 9 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Fernando Branco Ano lectvo Trmestre de Inverno Sessão 6 O mercado de olgopólo Exstem poucas empresas Produtos dferencados ou homogéneo Interacções estratégcas: As decsões de umas empresas afectam os resultados das outras. Complexdade e nteresse do olgopólo. Exemplo: Emssões de televsão. 1
2 Interacções estratégcas Na gestão de uma empresa olgopolsta o gestor tem de se questonar sobre as reacções dos outros: Se alterar o preço? Se alterar a quantdade? Se ntroduzr um novo produto? Se fzer mas publcdade?... Emssões de televsão A competção entre RTP, SIC e TVI é um bom exemplo de um olgopólo em Portugal. As decsões das dferentes empresas são fetas em função dos gostos dos telespectadores e das escolhas das outras cadeas. O papel da nteracção estratégca é claro quando olhamos para as respectvas programações. 2
3 Um mercado de olgopólo? As stuações de nteracção em olgopólos são muto varadas. Não é possível ter um só modelo para descrever o comportamento dos olgopolstas. O comportamento dos olgopolstas depende muto fortemente das característcas dos mercados. O olgopólo de Sweezy Exstem poucas empresas no mercado; Os produtos são dferencados; Cada empresa crê que uma descda de preço será acompanhada pelos rvas, mas subdas de preço não o serão. Exstem barreras à entrada. Motvação: observação empírca 3
4 Procura drgda a uma empresa P CMg * P D D * Q Q Implcações do olgopólo de Sweezy O preço e a quantdade oferecda não varam em função de perturbações lmtadas do custo margnal da empresa; O equlíbro ncal tem alguma nérca Todava, o equlíbro ncal não é explcado pelo modelo. 4
5 Rgdez de preço e quantdade P * P CMg D D * Q Q Outros modelos de olgopólo Prncpal problema do modelo de Sweezy: O comportamento dos rvas é arbtráro. Os modelos mas acetes dervam endogenamente o comportamento dos rvas. Dmensões mportantes para as característcas do comportamento: Estrutura temporal das decsões; Varável estratégca de decsão (quantdade vs. preço; Grau de dferencação dos produtos. 5
6 Dmensões mportantes Quantdade Homog. Preço Dferenc. Smultâneo Cournot Bertrand Sequencal Stackelberg Empresa Domnante Complementos Estratégcos A raconalzação das reacções No olgopólo de Sweezy é assumdo um determnado comportamento para as outras empresas. As reacções são mas fáces de compreender em stuações dnâmcas. Exemplo: Competção nas telecomuncações fxas. Como se pode raconalzar a reacção? 6
7 Competção nas telecomuncações fxas Em 1999 foram lcencados novos operadores da rede fxa de telecomuncações em Portugal. O facto de a Portugal Telecom ser até então monopolsta neste sector fez com que esta empresa tenha tdo a possbldade de tomar decsões relatvas a este mercado antes dos novos operadores. As decsões no fnal do ano de 1999 não foram smultâneas. O olgopólo de Stackelberg Exstem poucas empresas no mercado; Os produtos são dferencados ou homogéneos; Uma empresa (líder decde a sua produção prmero do que as outras. As outras empresas (segudores decdem após observarem a decsão da líder. Exstem barreras à entrada. Exemplo: Ensno Unverstáro. 7
8 Ensno Unverstáro Nos anos 80 e 90 assstu-se a um acentuado crescmento das unversdades prvadas em Portugal. Na competção entre unversdades públcas e prvadas as prmeras foram as líderes (determnando vagas e admssões prmero e as segundas as segudoras (determnando vagas e admssões posterormente. Decsões em problemas dnâmcos O olgopólo de Stackelberg coloca-nos um problema dnâmco. Equlíbros neste tpo de mercados são determnados partndo da últma decsão para a prmera (do fm para o prncípo. No caso de um duopólo de Stackelberg, dentfcamos prmero a decsão de equlíbro do segudor e só depos a do líder. 8
9 Decsão do segudor no duopólo de Stackelberg A empresa segudora deseja maxmzar o seu lucro: Max Π = P ( q, q q C ( q S S S L S S S ( qs, ql CMgS ( qs RMg = Função de reacção: q S = R S ( q L Nível óptmo de produção da empresa segudora dada a produção da empresa líder. Em geral é negatvamente nclnada. S Decsão do líder no duopólo de Stackelberg O líder deseja maxmzar o seu lucro, levando em conta a posteror decsão do segudor: Max Π L = P ( q, R ( q q C L L S L L L ( q L RMg L( ql = CMgL( ql 9
10 Decsão do segudor no duopólo de Stackelberg: exemplo algébrco Procura: Custos: P ( Q = a b( q L + qs C ( q = cq Prob. do Max Π S = a b( ql + qs q segudor: a 2bqS bql = c a c ql Função de reacção: qs = 2b 2 ( S cqs Decsão do líder no duopólo de Stackelberg: exemplo algébrco Problema do líder: a c ql Max Π L = a b ql + q 2b 2 a + c bql = c 2 Produção óptma: a c q L = 2b L cq L 10
11 Decsões das empresas no duopólo de Stackelberg: exemplo gráfco q S R S ( q L q L Equlíbro no duopólo de Stackelberg Quando va ser produzdo por cada empresa? A empresa segudora stua-se na sua função de reacção; A empresa líder escolhe o ponto da função de reacção da segudora que maor lucro lhe dá. Análse gráfca Exemplo algébrco 11
12 Equlíbro no duopólo de Stackelberg: exemplo gráfco q S * q S R S ( q L * q L q L Equlíbro no duopólo de Stackelberg: exemplo algébrco Produção do líder: a c q L = 2b Produção do segudor: q a c 1 a c a c = = S 2b 2 2b 4 b 12
13 O olgopólo de Cournot Exstem poucas empresas no mercado; Os produtos são dferencados ou homogéneos; As empresas tomam decsões em smultâneo (sto é, de forma ndependente. Exstem barreras à entrada. Exemplo: Agêncas bancáras. Agêncas bancáras Quando na década de 80 se procedeu à abertura do sector bancáro em Portugal uma das dmensões em que a concorrênca rapdamente se estabeleceu fo a da cração de novas agêncas bancáras. Entre 88 e 92 o número de agêncas cresceu 75%. A abertura de agêncas bancáras lustra um caso de olgopólo de Cournot. 13
14 Decsões das empresas no olgopólo de Cournot Cada empresa deseja maxmzar o seu lucro: Max Π = P ( q, q j q C ( q RMg ( q, q j = CMg ( q Função de reacção: q = R ( q j Nível óptmo de produção de uma empresa dada a produção (conjecturada da outra. Decsões das empresas no duopólo de Cournot: exemplo algébrco Procura: P Q = a b( q 1 + q Custos: C ( q = cq Max Π = a b( q + q j q cq a 2bq bq j = c a c q j Função de reacção: q = 2b 2 ( 2 ( 14
15 Decsões das empresas no duopólo de Cournot: exemplo gráfco q 2 M q 2 R 1 ( q 2 R 2 ( q 1 M q 1 q 1 Equlíbro no olgopólo de Cournot Quando va ser produzdo por cada empresa? Todasasempresassedesejam stuar sobrea sua função de reacção; O equlíbro verfca-se na ntersecção das funções de reacção. Análse gráfca Exemplo algébrco 15
16 Equlíbro no duopólo de Cournot: exemplo gráfco q 2 M q 2 C q 2 R 1 ( q 2 R 2 ( q 1 C q 1 M q 1 q 1 Equlíbro no duopólo de Cournot: exemplo algébrco Funções de reacção: Equlíbro: a c q2 q1 = 2b 2 a c q1 q = 2 2b 2 q q q a c q j = 2b a c = 3b a c = 3b 16
17 Alteração dos custos Qual o mpacto de uma descda no custo da empresa 1? Expande-se a sua função de reacção. No novo equlíbro a empresa 1 produzrá mas e a empresa 2 produzrá menos. Alterações dos custos: exemplo gráfco q 2 R 1 ( q 2 R 1 ( q 2 M q 2 C q 2 C q 2 R 2 ( q 1 C q 1 M q 1 C q 1 q 1 17
18 Decsões das empresas no olgopólo de Cournot Cada empresa deseja maxmzar o seu lucro: Max Π = P ( Q q c q P P Q q p q = c p 1+ = c Q Q p Q p c s = p ε + Q, P Olgopólo de Cournot, monopólo e concorrênca perfeta Se exstrem n empresas guas: s 1 = n p c p 1 n = ε Q, P Se n tender para 1: Monopólo Se n tender para nfnto: Concorrênca perfeta. 18
19 Stackelberg versus Cournot Como se comparam os valores de equlíbro dos duopólos de Stackelberg e Cournot? O líder produz mas e o segudor menos do que produzram num duopólo de Cournot; O líder tem lucro superor e o segudor nferor ao que tera num duopólo de Cournot. Stackelberg versus Cournot: análse gráfca q S R L ( q S C q S * q S R S ( q L C q L * q L q L 19
20 Dmensões da concorrênca A concorrênca estabelece-se frequentemente através de outras dmensões: nas característcas dos produtos; em preços. Exemplo: Concorrênca nas telecomuncações. Quas as consequêncas da concorrênca em preços? Concorrênca nas telecomuncações O sector das telecomuncações tem sdo um dos que em Portugal dá snas mas claros de ntensa concorrênca. Naturalmente, não se sente que esta seja estabelecda em quantdades. É-o certamente em preços, mas também em dversas outras dmensões. 20
21 O olgopólo de Bertrand Exstem poucas empresas no mercado; Os produtos são homogéneos e produzdos com custo margnal gual e constante; As empresas escolhem os preços smultaneamente; Os consumdores têm nformação perfeta e não exstem custos de transacção; Exstem barreras à entrada. Exemplo: Concorrênca no sector bancáro. Concorrênca no sector bancáro A concorrênca entre os bancos quer ao nível da captação de depóstos quer ao nível da concessão de crédto tem na taxa de juro (preço a dmensão mas mportante. Porém, dversos estudos para Portugal mostram que a competção não é tão ntensa como num olgopólo de Bertrand. 21
22 Decsões das empresas no olgopólo de Bertrand Os compradores compram na empresa que vende mas barato. Se uma empresa conhecesse o preço da outra, qual o preço que desejara escolher? Um preço nfntesmalmente nferor (enquanto não estver abaxo do custo margnal Equlíbro no duopólo de Bertrand O equlíbro resulta quando ambas as empresas escolhem o preço gual ao custo margnal. Bastam duas empresas para que o resultado do mercado seja semelhante ao do mercado de concorrênca perfeta. 22
23 Dferenças de custos no olgopólo de Bertrand O que se passara se os custos margnas das duas empresas fossem dferentes? Exemplo Se a dferença de custos for reduzda, o preço de equlíbro sera gual ao custo margnal da empresa menos efcente, caso contráro sera o preço de monopólo da empresa mas efcente. Exemplo com dferenças de custos Procura: Custos: Q D ( p =10 c 2, c = c 1 = 2 Equlíbro: Se c < 6: p 1 = p 2 = c Se c 6: p 6, p = c 1 = 2 p 23
24 O olgopólo de Bertrand na realdade É dfícl encontrar exemplos claros de olgopólos de Bertrand. Apesar de exstrem poucas empresas o seu lucro sera nulo. Na realdade as empresas procuram encontrar mecansmos para elevarem os seus lucros (por exemplo dferencação ou cartes. 24
A esse tipo de tabela, cujos elementos não foram numericamente organizados, denominamos tabela primitiva.
Dstrbução de Frequênca Tabela prmtva ROL Suponhamos termos feto uma coleta de dados relatvos à estaturas de quarenta alunos, que compõem uma amostra dos alunos de um colégo A, resultando a segunte tabela
Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão. AULA 2.1 Oligopólio em Quantidades (Cournot)
Mcroeconoma II Cursos de Economa e de Matemátca Aplcada à Economa e Gestão AULA 2.1 Olgopólo em Quantdades (Cournot) Isabel Mendes 2007-2008 18-03-2008 Isabel Mendes/MICRO II 1 2.1 Olgopólo em Quantdades
Y = AN α, 0 < α < 1 (1) Π = RT CT = P Y W N (2) Π/ N = α N α -1 AP W = 0. W = α P AN α -1. P = W/α AN α -1
Gabarto da Lsta 1 de Macro II 2008.01 1 a Questão a)falso, pode ocorrer que a força de trabalho cresça juntamente com o número de empregados. Se a Força de trabalho crescer mas que o número de empregados
Probabilidade e Estatística. Correlação e Regressão Linear
Probabldade e Estatístca Correlação e Regressão Lnear Varáves Varável: característcas ou tens de nteresse de cada elemento de uma população ou amostra Também chamada parâmetro, posconamento, condção...
Determinantes. De nição de determinante de uma matriz quadrada. Determinantes - ALGA - 2004/05 15
Determnantes - ALGA - 004/05 15 Permutações Determnantes Seja n N Uma permutação p = (p 1 ; p ; : : : ; p n ) do conjunto f1; ; ; ng é um arranjo dos n números em alguma ordem, sem repetções ou omssões
Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.3. Afectação de Bens Públicos: a Condição de Samuelson
Mcroeconoma II Cursos de Economa e de Matemátca Aplcada à Economa e Gestão AULA 5.3 Afectação de Bens Públcos: a Condção de Isabel Mendes 2007-2008 5/3/2008 Isabel Mendes/MICRO II 5.3 Afectação de Bens
2 PROPRIEDADES ÓPTICAS
23 2 PROPRIEDADES ÓPTICAS A segur será feta uma revsão sobre as prncpas propredades óptcas de nteresse para o nosso estudo. 2.1. Luz Segundo Maxwell, a luz é uma modaldade de energa radante que se propaga
MÉTODO DE FIBONACCI. L, em que L
Métodos de bonacc e da Seção Aúrea Adotando a notação: MÉTODO DE IBOACCI L e L L, em que L b a, resulta a: ncal orma Recursva: ara,,, - (-a) ou ara,,, - (-b) A esta equação se assoca a condção de contorno
Variáveis Indicadoras. Roteiro. Introdução
Varáves Indcadoras Rotero 1. Introdução 2. Varável Bnára de Intercepto 3. Varável de Interação 4. Aplcação 5. Varáves Qualtatvas com Váras Categoras 6. Referêncas Introdução Varáves Bnáras Modelo estenddo
Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 5.4
Mcroeconoma II Cursos de Economa e de Matemátca Aplcada à Economa e Gestão AULA 5.4 Provsão de Bens Públcos de forma descentralzada: a solução de Lndahl Isabel Mendes 2007-2008 13-05-2008 Isabel Mendes/MICRO
Escola Secundária de Lousada Ficha de trabalho de Matemática do 7º ano nº Data: / / 2011 Assunto: Tratamento de dados I Lições nº, e,
Escola Secundára de Lousada Fcha de trabalho de Matemátca do 7º ano nº Data: / / 2011 Assunto: Tratamento de dados I Lções nº, e, Estatístca é um ramos da Matemátca que permte fazer um estudo de uma forma
1ª e 2ª leis da termodinâmica
1ª e 2ª les da termodnâmca 1ª Le da Termodnâmca Le de Conservação da Energa 2ª Le da Termodnâmca Restrnge o tpo de conversões energétcas nos processos termodnâmcos Formalza os concetos de processos reversíves
CÁLCULO DA DIRECTRIZ
CÁCUO DA DIRECTRIZ I - Elementos de defnção da polgonal de apoo: - Coordenadas dos vértces da polgonal (M, P ); - Dstânca entre vértces da polgonal ( d); - Rumos dos alnhamentos (ângulo que fazem com a
b. As medidas de posição mais importantes são as medidas de tendência central. Dentre elas, destacamos: média aritmética, mediana, moda.
Meddas de Posção Introdução a. Dentre os elementos típcos, destacamos aqu as meddas de posção _ estatístcas que representam uma sére de dados orentando-nos quanto à posção da dstrbução em relação ao exo
LEIS DE KIRCHHOFF EM CIRCUITOS DE CORRENTE CONTÍNUA
EXPERIÊNCI 04 LEIS DE KIRCHHOFF EM CIRCUITOS DE CORRENTE CONTÍNU 1. OBJETIVOS a) Determnar a força eletromotrz e a resstênca nterna de uma batera em um crcuto de malha únca. b) Calcular a resstênca nterna
UNIVERSIDADE CATÓLICA PORTUGUESA. Microeconomia
UNIVERSIDDE CTÓLIC PORTUGUES Faculdade de Cêncas Económcas e Empresaras Mcroeconoma Lcencaturas em dmnstração e Gestão de Empresas e em Economa no lectvo 006-007 Fernando ranco º Semestre [email protected]
Coordenação de Semáforos
Paragem dos Veículos Veículos "Lbertados" Paragem dos Veículos Veículos "Lbertados" "Agrupamento " Pelotões "Agrupamento " Pelotões C O O R D E N A Ç Ã O Onda Verde... IST/ Lcencaturas em Engª Cvl & Terrtóro
Probabilidade: Diagramas de Árvore
Probabldade: Dagramas de Árvore Ana Mara Lma de Faras Departamento de Estatístca (GET/UFF) Introdução Nesse texto apresentaremos, de forma resumda, concetos e propredades báscas sobre probabldade condconal
Cálculo do Conceito ENADE
Insttuto aconal de Estudos e Pesqusas Educaconas Aníso Texera IEP Mnstéro da Educação ME álculo do onceto EADE Para descrever o cálculo do onceto Enade, prmeramente é mportante defnr a undade de observação
Estudo quantitativo do processo de tomada de decisão de um projeto de melhoria da qualidade de ensino de graduação.
Estudo quanttatvo do processo de tomada de decsão de um projeto de melhora da qualdade de ensno de graduação. Rogéro de Melo Costa Pnto 1, Rafael Aparecdo Pres Espíndula 2, Arlndo José de Souza Júnor 1,
TP043 Microeconomia 16/11/2009 AULA 20 Bibliografia: PINDYCK capítulo 11 Determinação de Preços e Poder de Mercado.
T043 Microeconomia 6//009 AULA 0 Bibliografia: INDYCK capítulo Determinação de reços e oder de Mercado. Quem administra uma empresa com grau de monopólio, tem um trabalho mais difícil do que quem administra
CAPÍTULO 2 DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA
CAPÍTULO DESCRIÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICA DESCRITIVA. A MÉDIA ARITMÉTICA OU PROMÉDIO Defnção: é gual a soma dos valores do grupo de dados dvdda pelo número de valores. X x Soma dos valores de x número de
ECONOMIA E SOCIOLOGIA MÓDULO 1 2013-2014 EXERCÍCIOS DE APLICAÇÃO
ECONOMIA E SOCIOLOGIA MÓDULO 1 2013-2014 EXERCÍCIOS DE APLICAÇÃO 1. No quadro seguinte estão representadas as quantidades oferecidas e procuradas do bem A e as quantidades procuradas dos bens B e C, para
Análise dos resíduos e Outlier, Alavancagem e Influência
Análse dos resíduos e Outler, Alavancagem e Influênca Dagnóstco na análse de regressão Usadas para detectar problemas com o ajuste do modelo de regressão. Presença de observações mal ajustadas (pontos
INTRODUÇÃO À PROBABILIDADE. A probabilidade é uma medida da incerteza dos fenômenos. Traduz-se por um número real compreendido de 0 ( zero) e 1 ( um).
INTRODUÇÃO À PROILIDDE teora das probabldade nada mas é do que o bom senso transformado em cálculo probabldade é o suporte para os estudos de estatístca e expermentação. Exemplos: O problema da concdênca
Mecanismos de Escalonamento
Mecansmos de Escalonamento 1.1 Mecansmos de escalonamento O algortmo de escalonamento decde qual o próxmo pacote que será servdo na fla de espera. Este algortmo é um dos mecansmos responsáves por dstrbur
Caderno de Fórmulas. CCB, CCE e NCE - Cetip21
- Cetp21 Elaboração: Novembro/2005 Últma Atualzação: 27/05/2016 Apresentação E ste Caderno de Fórmulas tem por objetvo nformar aos usuáros a metodologa e os crtéros de precsão dos cálculos referentes às
Autores: Dani Gamerman (IM-UFRJ) Oswaldo Gomes de Souza Junior (SERPROS)
Prevsões de partdas de futebol usando modelos dnâmcos Autores: Dan Gamerman (IM-UFRJ) Oswaldo Gomes de Souza Junor (SERPROS) Alguns resultados que poderemos responder: Resultados dos jogos futuros; Quantos
Laboratório de Mecânica Aplicada I Determinação de Centros de Gravidade
Laboratóro de Mecânca Aplcada I Determnação de Centros de Gravdade 1 Introdução Em mutos problemas de mecânca o efeto do peso dos corpos é representado por um únco vector, aplcado num ponto denomnado centro
Sinais Luminosos 2- CONCEITOS BÁSICOS PARA DIMENSIONAMENTO DE SINAIS LUMINOSOS.
Snas Lumnosos 1-Os prmeros snas lumnosos Os snas lumnosos em cruzamentos surgem pela prmera vez em Londres (Westmnster), no ano de 1868, com um comando manual e com os semáforos a funconarem a gás. Só
Critérios de divisibilidade em bases numéricas genéricas
Crtéros de dvsbldade em bases numércas genércas Clezo A. Braga 1 Jhon Marcelo Zn 1 Colegado do Curso de Matemátca - Centro de Cêncas Exatas e Tecnológcas da Unversdade Estadual do Oeste do Paraná Caxa
Escolha do Consumidor sob condições de Risco e de Incerteza
9/04/06 Escolha do Consumdor sob condções de Rsco e de Incerteza (Capítulo 7 Snyder/Ncholson e Capítulo Varan) Turma do Prof. Déco Kadota Dstnção entre Rsco e Incerteza Na lteratura econômca, a prmera
Uma construção de códigos BCH
Uma construção de códgos BCH Antono Aparecdo de Andrade, Tarq Shah e Attq Qamar Resumo Um códgo BCH C (respectvamente, um códgo BCH C ) de comprmento n sobre o anel local Z p k (respectvamente, sobre o
É o grau de associação entre duas ou mais variáveis. Pode ser: correlacional ou experimental.
Prof. Lorí Val, Dr. [email protected] http://www.mat.ufrgs.br/~val/ É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
Comprimento de Arco. Comprimento de Arco
UNIVERSIDADE DO ESTADO DE MATO GROSSO CAMPUS UNIVERSITÁRIO DE SINOP FACULDADE DE CIÊNCIAS EXATAS E TECNOLÓGICAS CURSO DE ENGENHARIA CIVIL DISCIPLINA: CÁLCULO DIFERENCIAL E INTEGRAL I Comprmento de Arco
F-328 Física Geral III
F-328 Físca Geral III Aula exploratóra- 06 UNICAMP IFGW [email protected] F328 2 o Semestre de 2013 1 Corrente elétrca e resstênca Defnção de corrente: Δq = dq = t+δt Undade de corrente: 1 Ampère =
QUESTÕES DISCURSIVAS Módulo 01 (com resoluções)
QUESTÕES DISCURSIVAS Módulo 0 (com resoluções D (Fuvest-SP/00 Nos tens abaxo, denota um número complexo e a undade magnára ( Suponha a Para que valores de tem-se? b Determne o conjunto de todos os valores
Sistemas Robóticos. Sumário. Introdução. Introdução. Navegação. Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar?
Sumáro Sstemas Robótcos Navegação Introdução Onde estou? Para onde vou? Como vou lá chegar? Carlos Carreto Curso de Engenhara Informátca Ano lectvo 2003/2004 Escola Superor de Tecnologa e Gestão da Guarda
7 - Distribuição de Freqüências
7 - Dstrbução de Freqüêncas 7.1 Introdução Em mutas áreas há uma grande quantdade de nformações numércas que precsam ser dvulgadas de forma resumda. O método mas comum de resumr estes dados numércos consste
Economia e Sociologia. O Funcionamento do Mercado
Economia e Sociologia O Funcionamento do Mercado O que é o mercado? Sistema através do qual compradores e vendedores negoceiam para determinar os preços e as quantidades transaccionadas de um bem Locais
Capítulo 2. APROXIMAÇÕES NUMÉRICAS 1D EM MALHAS UNIFORMES
Capítulo. Aproxmações numércas 1D em malhas unformes 9 Capítulo. AROXIMAÇÕS NUMÉRICAS 1D M MALHAS UNIFORMS O prncípo fundamental do método das dferenças fntas (MDF é aproxmar através de expressões algébrcas
UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO DEPARTAMENTO DE ECONOMIA PIMES PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ECONOMIA Paulo J. Körbes
15) O bem y é produzido segundo a tecnologia. O preço de é de R$ 1,00 por unidade; é de R$ 4,00 por unidade, e o de é, inicialmente, de R$ 2,00 por unidade. Várias firmas podem entrar nesta indústria,
Análise de Variância. Introdução. Rejane Sobrino Pinheiro Tania Guillén de Torres
Análse de Varânca Rejane Sobrno Pnhero Tana Gullén de Torres Análse de Varânca Introdução Modelos de análse de varânca consttuem uma classe de modelos que relaconam uma varável resposta contínua com varáves
Metodologia IHFA - Índice de Hedge Funds ANBIMA
Metodologa IHFA - Índce de Hedge Funds ANBIMA Versão Abrl 2011 Metodologa IHFA Índce de Hedge Funds ANBIMA 1. O Que é o IHFA Índce de Hedge Funds ANBIMA? O IHFA é um índce representatvo da ndústra de hedge
Q 1-1,5(Q3-Q1) < X i < Q 3 + 1,5(Q 3 -Q 1 ) Q 3 +1,5(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 3 +3(Q 3 -Q 1 ) Q 1 3(Q 3 -Q 1 ) < X i < Q 1 1,5(Q 3 -Q 1 )
DIGRM OX-PLOT E CRCTERIZÇÃO DE OUTLIERS E VLORES EXTREMOS Outlers e valores extremos são aqueles que estão muto afastados do centro da dstrbução. Uma forma de caracterzá-los é através do desenho esquemátco
Biocombustíveis e inclusão social: impacto das normas ambientais sobre o mercado de trabalho
Bocombustíves e nclusão socal: mpacto das normas ambentas sobre o mercado de trabalho Márca Azanha Ferraz Das de Moraes ESALQ/USP Colaboração: Fabíola Crstna Rbero de Olvera Luz Gustavo Antono de Souza
CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO 2 DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogério Rodrigues
CONCEITOS INICIAIS DE ESTATÍSTICA MÓDULO DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA - ELEMENTOS Prof. Rogéro Rodrgues I) TABELA PRIMITIVA E DISTRIBUIÇÃO DE FREQÜÊNCIA : No processo de amostragem, a forma de regstro mas
Matemática Financeira Seções: 3.1 até 4.3 Prof. Me. Diego Fernandes Emiliano Silva
3.1 até 3.3 Stuações de fnancamento VP = parc [ 1 (1+) n ] (3.1) AV E = parc [ 1 (1+) n ] (3.2) (AV E) (1 + ) k 1 = parc [ 1 (1+) n ] (3.3) As fórmulas apresentadas acma são apresentadas nas seções 3.1,
Prof. Lorí Viali, Dr.
Prof. Lorí Val, Dr. [email protected] http://www.mat.ufrgs.br/~val/ 1 É o grau de assocação entre duas ou mas varáves. Pode ser: correlaconal ou expermental. Numa relação expermental os valores de uma das
ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL
Revsta Matz Onlne ESTUDO DE MODELOS PARA AJUSTE E PREVISÃO DE UMA SÉRIE TEMPORAL Valera Ap. Martns Ferrera Vvane Carla Fortulan Valéra Aparecda Martns. Mestre em Cêncas pela Unversdade de São Paulo- USP.
www.obconcursos.com.br/portal/v1/carreirafiscal
www.obconcursos.com.br/portal/v1/carrerafscal Moda Exercíco: Determne o valor modal em cada um dos conjuntos de dados a segur: X: { 3, 4,, 8, 8, 8, 9, 10, 11, 1, 13 } Mo 8 Y: { 10, 11, 11, 13, 13, 13,
Apontamentos de matemática 5.º ano - Múltiplos e divisores
Múltiplos e divisores (revisão do 1.º ciclo) Os múltiplos de um número inteiro obtêm-se multiplicando esse número pela sequência dos números inteiros. Exemplos: Alguns múltiplos de 6 são: 0, 6, 12, 18,
TEORIA DE ERROS * ERRO é a diferença entre um valor obtido ao se medir uma grandeza e o valor real ou correto da mesma.
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO CENTRO DE CIÊNCIAS EXATAS DEPARTAMENTO DE FÍSICA AV. FERNANDO FERRARI, 514 - GOIABEIRAS 29075-910 VITÓRIA - ES PROF. ANDERSON COSER GAUDIO FONE: 4009.7820 FAX: 4009.2823
4 Capitalização e Amortização Compostas
4.1 Itrodução Quado queremos fazer um vestmeto, podemos depostar todos os meses uma certa quata em uma cadereta de poupaça; quado queremos comprar um bem qualquer, podemos fazê-lo em prestações, a serem
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4
FICHA de AVALIAÇÃO de MATEMÁTICA A 10.º Ano Versão 4 Nome Nº Turma: Data: / / Professor 10.º Ano Classfcação Apresente o seu racocíno de forma clara, ndcando todos os cálculos que tver de efetuar e todas
RISCO. Investimento inicial $ $ Taxa de retorno anual Pessimista 13% 7% Mais provável 15% 15% Otimista 17% 23% Faixa 4% 16%
Análse de Rsco 1 RISCO Rsco possbldade de perda. Quanto maor a possbldade, maor o rsco. Exemplo: Empresa X va receber $ 1.000 de uros em 30 das com títulos do governo. A empresa Y pode receber entre $
Teoria de Jogos. Algoritmo Minimax e Alfa-Beta AED - 2002
Teoria de Jogos Algoritmo Minimax e Alfa-Beta AED - 2002 Conceptualização do Problema Jogar pode ser visto como uma generalização do problema de procura em espaço de estados, em que existem agentes hostis
Distribuição de Massa Molar
Químca de Polímeros Prof a. Dr a. Carla Dalmoln [email protected] Dstrbução de Massa Molar Materas Polmércos Polímero = 1 macromolécula com undades químcas repetdas ou Materal composto por númeras
FORMAÇÃO DE PREÇOS DE VENDAS
Unidade I FORMAÇÃO DE PREÇOS DE VENDAS Prof. Me. Livaldo Dos Santos Objetivos Preços e custos premissas da análise e maximização dos lucros a natureza dos custos de produção a precificação e as receitas
Proposta de resolução da Prova de Matemática A (código 635) 21 de Junho de 2010
Proposta de resolução da Prova de Matemátca A (códgo 6 Como A e B são acontecmentos ncompatíves, 0 e Ou seja, de acordo com os dados do enuncado, 0% 0% 0% Versão : B Versão : C Como se trata de uma únca
Introdução e Organização de Dados Estatísticos
II INTRODUÇÃO E ORGANIZAÇÃO DE DADOS ESTATÍSTICOS 2.1 Defnção de Estatístca Uma coleção de métodos para planejar expermentos, obter dados e organzá-los, resum-los, analsá-los, nterpretá-los e deles extrar
Estatística II Antonio Roque Aula 18. Regressão Linear
Estatístca II Antono Roque Aula 18 Regressão Lnear Quando se consderam duas varáves aleatóras ao mesmo tempo, X e Y, as técncas estatístcas aplcadas são as de regressão e correlação. As duas técncas estão
Os modelos de regressão paramétricos vistos anteriormente exigem que se suponha uma distribuição estatística para o tempo de sobrevivência.
MODELO DE REGRESSÃO DE COX Os modelos de regressão paramétrcos vstos anterormente exgem que se suponha uma dstrbução estatístca para o tempo de sobrevvênca. Contudo esta suposção, caso não sea adequada,
XXVII Olimpíada Brasileira de Matemática GABARITO Primeira Fase
Soluções Nível Unverstáro XXVII Olmpíada Braslera de Matemátca GABARITO Prmera Fase SOLUÇÃO DO PROBLEMA : Pelo enuncado, temos f(x) = (x )(x + )(x c) = x 3 cx x + c, f'(x) = 3x cx, f '( ) = ( + c) e f
Microeconomia II. Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão
Microeconomia II Cursos de Economia e de Matemática Aplicada à Economia e Gestão AULA 2.3 Oligopólio em Restrições de Capacidade (Edgeworth). Oligopólio de Stackelberg. Variações Conjecturais Isabel Mendes
