Daiane Rodrigues dos Santos

Objective: Investigating the evolution of the Revealed Comparative Advantage Index (RCAI) of Brazil and the USA in the soy complex from 1980 to 2024, considering agricultural policies and productive factors. Theoretical Framework: The research is based on the concept of Revealed Comparative Advantage (RCAI), along with theories on international competitiveness, agricultural policies, and commodity trade. Method: A quantitative and descriptive study using RCAI, based on secondary data on soybean (grain, meal, and oil) production and exports from Brazil and the USA between 1980 and 2024. Results and Discussion: Brazil outperformed the USA in RCAI for soybean grain over time, while both countries lost competitiveness in meal and oil. Factors such as production costs, policies, and geography explain the results. Research Implications: The findings provide guidance for public policy and export strategies in agribusiness, especially in the soybean sector and international trade. Originality/Value: The study offers a unique long-term analysis of soybean competitiveness between Brazil and the USA, contributing to agricultural policy and economic literature.

Objective: Investigating the evolution of the Revealed Comparative Advantage Index (RCAI) of Brazil and the USA in the soy complex from 1980 to 2024, considering agricultural policies and productive factors. Theoretical Framework: The research is based on the concept of Revealed Comparative Advantage (RCAI), along with theories on international competitiveness, agricultural policies, and commodity trade. Method: A quantitative and descriptive study using RCAI, based on secondary data on soybean (grain, meal, and oil) production and exports from Brazil and the USA between 1980 and 2024. Results and Discussion: Brazil outperformed the USA in RCAI for soybean grain over time, while both countries lost competitiveness in meal and oil. Factors such as production costs, policies, and geography explain the results. Research Implications: The findings provide guidance for public policy and export strategies in agribusiness, especially in the soybean sector and international trade. Originality/Value: The study offers a unique long-term analysis of soybean competitiveness between Brazil and the USA, contributing to agricultural policy and economic literature.

Esse estudo teve como objetivo desenvolver um modelo de negócio para uma loja online de roupas femininas, focada no conceito de guarda-roupa inteligente. Foi utilizado o Business Model Canvas do autor Osterwalder & Pigneur (2011) para mapear a estrutura do negócio em nove blocos essenciais, como proposta de valor, canais e relacionamento com o cliente. Através de uma pesquisa aplicada a potenciais clientes foi realizada uma análise de questionário baseado na escala SERVQUAL, visando compreender a percepção de qualidade dos produtos e serviços. O estudo identificou que "garantia" e "confiabilidade" foram aspectos fundamentais para o público-alvo, fornecendo assim direções de melhorias e viabilidade para a abertura do negócio.

No contexto da pandemia da COVID-19 a modalidade de ensino à distância (EAD), bem como o ensino remoto foram apresentados como alternativas ao ensino presencial (WORLD BANK, 2021). O forte crescimento da modalidade EAD observado no Brasil foi acompanhado pelo crescimento da evasão do ensino superior, e ainda são poucas as pesquisas baseadas em dados quantitativos, voltados a compreensão do fenômeno de forma sistêmica em todo o país. O estudo avalia se a pandemia de COVID-19 modificou os padrões de evasão e conclusão do ensino superior EAD, utilizando os indicadores de fluxo do Censo do Ensino Superior do INEP de 9.207 cursos EAD em 645 IES, entre 2011 e 2018, bem como a tendência da razão do número de desistências e novas matrículas, buscando identificar quebras estruturais na série, conforme Vogelsang and Perron (1998). Foram encontrados tanto a mudança no comportamento da taxa média de conclusão e quanto desistência, bem como a quebra estrutural no ano 2020 para a série desistências/matrículas, o que confirma a presença de alterações no padrão formativo decorrentes da pandemia.

A intensificação crescente da competição e as demandas cada vez mais rigorosas de competitividade no cenário global de negócios têm levado as empresas a buscarem inovações e soluções tecnológicas que ofereçam vantagens com relação aos concorrentes internacionais. Nesse contexto, o blockchain surge como uma ferramenta chave para o crescimento do comércio exterior, proporcionando uma série de benefícios que melhoram a eficiência, a segurança e a transparência das transações internacionais. O presente artigo explora o futuro do comércio internacional no contexto atual da globalização, com foco na análise da Indústria 4.0 e do blockchain. O estudo examina as perspectivas e tendências complementado por uma pesquisa de opinião pública para entender as ideias e opiniões dos cidadãos sobre essas transformações. O artigo destaca como a globalização e as novas tecnologias, como a inteligência artificial e a automação, estão remodelando o comércio internacional, aumentando a eficiência, segurança e transparência das transações. Adicionalmente, aborda o impacto das mudanças geopolíticas e da pandemia da COVID-19 no comércio global. A pesquisa versa sobre o papel crucial do blockchain na modernização do comércio internacional, apresentando suas vantagens e desafios no mundo conectado e globalizado.

A importância do comercio internacional para uma nação transcende as fronteiras econômicas, tornando-se um pilar essencial para o desenvolvimento e a projeção internacional. A atividade exportadora não se limita à venda de bens e serviços entre países; Funciona principalmente como uma poderosa ferramenta que promove o avanço econômico ao mesmo tempo em que promove a conectividade global. Este trabalho teve como objetivo de analisar a competitividade brasileira através da análise de alguns de seus indicadores de eficiência, a fim de comparar suas performances com outros países integrantes do BRICS, (Rússia, Índia, China e África do Sul), entre os anos 2018 e 2022. Foram abordados alguns conceitos indispensáveis como a importância da economia internacional e seus benefícios para os países, a competitividade e indicadores de eficiência. As análises foram realizadas com os indicadores Grau de Abertura Comercial (GAC), Indicadores de Posição do Mercado, Índice de competitividade Revelada e Índice de Desempenho das Exportações (DES). O indicador de Grau de Abertura apontou que o Brasil é um dos países menos aberto para o comércio internacional do grupo BRICS. O indicador de posição do mercado mostra que o Brasil possui atratividade para investidores e parceiros comerciais e por fim, de acordo com os dados (DES) o Brasil apresentou tendências positivas no comércio internacional dos produtos selecionados com os países do BRICS na passagem de 2021 para 2022.

El advenimiento de las criptomonedas tuvo como objetivo principal transformar la manera en que las personas utilizan su dinero, tanto para la realización de pagos como para su uso como reserva de valor. Con el crecimiento exponencial de las criptomonedas, el BIS (Banco de Pagos Internacionales) en reunión con varios bancos centrales señaló el riesgo que estas monedas digitales, que no poseen regulaciones monetarias ni ningún otro control gubernamental, podrían representar en sus economías en el futuro, impactando principalmente a las instituciones financieras centralizadas. Este artículo tiene como finalidad analizar la revolución digital, que todavía no posee políticas regulatorias sólidas en ningún país y puede afectar radicalmente la economía global. Adicionalmente, la presente investigación tuvo como objetivo mencionar cómo las instituciones financieras reaccionan a esto, observando su posición de intermediarias en transacciones y sus desafíos seculares. Hay muchas áreas oportunas para que bancos tradicionales, fintechs y bancos nacidos en la era digital presenten soluciones para el almacenamiento, movimiento/transferencia y uso de estos activos de manera fácil y segura. Así, en el mercado financiero, los bancos que atiendan estratégicamente negocios de criptoactivos e inversores probablemente tendrán una ventaja competitiva en el futuro. Objetivo: O objetivo deste estudo foi i analisar a revolução das criptomoedas e seus impactos na economia global e nas instituições financeiras, considerando a falta de regulamentação e as oportunidades para bancos tradicionais, fintechs e bancos digitais. Referencial Teórico: A literatura recente sobre criptomoedas destaca a lacuna regulatória como um dos principais desafios para o desenvolvimento e a integração dessa tecnologia no sistema financeiro global. Diversos autores convergem na análise de que, embora existam iniciativas regulatórias em diferentes países, ainda não há um marco regulatório global sólido e harmonizado para as criptomoedas. Ressaltam ainda que atualmente existem muitos desafios para as instituições financeiras tradicionais agirem como intermediadoras de transações em criptomoedas. Contudo, o mercado em questão oferece diversas oportunidades para que bancos tradicionais, fintechs e bancos digitais diversifiquem seus produtos e serviços. Desenho/Metodologia/Abordagem: Análise da literatura sobre criptomoedas, economia digital e o papel das instituições financeiras. Discussão das implicações da falta de regulamentação para a economia global e exploração das oportunidades para bancos tradicionais, fintechs e bancos digitais no mercado de criptoativos. Resultados: As criptomoedas podem ter um impacto significativo na economia global, especialmente nas instituições financeiras. Destaca-se que a falta de regulamentação cria riscos para a estabilidade financeira e a proteção do consumidor. Para que uma regulamentação seja efetiva é necessário que não apenas um país crie regras e regulações, mas diversos, conforme recomendação do BIS. A tecnologia Blockchain, principal responsável pelo registro das transações, garante a segurança com seu sistema imutável e descentralizado, porém o anonimato quase que total abre brechas para atividades ilícitas. Pesquisa, Implicações Práticas e Sociais: Sugere-se uma agenda de pesquisa futura para explorar os impactos das criptomoedas em diferentes setores da economia. Ademais, destaca-se a importância da regulamentação para proteger os consumidores e promover a estabilidade financeira. Originalidade/Valor: Este estudo fornece uma análise abrangente das implicações das criptomoedas para a economia global e as instituições financeiras. A presente pesquisa apresenta a evolução da regulamentação das Criptomoedas em regiões como Brasil, Hong Kong, China, El Salvador, França e Alemanha. O estudo destaca a necessidade de regulamentação e as oportunidades para os bancos no mercado de criptoativos.

O Brasil apresentou mudanças significativas em sua matriz de energia elétrica nos últimos vinte anos, com a expansão das fontes de energia eólica e solar. No início dos anos 2000, com 70 gigawatts (GW) de capacidade, as hidrelétricas geravam 90% da eletricidade do país, enquanto a radiação solar e a velocidade do vento só geravam 1%. O presente e o futuro não apresentam e podem não apresentar o mesmo recorte da matriz brasileira, atualmente as energias eólicas e solares somam, aproximadamente, 25% da geração nacional. A presente pesquisa visou a aplicação de redes neurais com dados multivariados para a previsão da capacidade de geração de energia eólica brasileira. Contribuindo, desta forma, como ferramenta de apoio a decisão contemplando informações relevantes para os analistas, pesquisadores e participantes do mercado de energia renovável. Utilizou-se o volume monetário destinado a importação das principais componentes dos parques eólicos com algumas defasagens para prever a capacidade Instalada dos parques eólicos no Brasil. Os Testes de Causalidade Toda-Yamamoto evidenciaram causalidade Granger unidirecional, no sentido da variável de Importação para a variável de Capacidade Instalada brasileira para a produção de energia eólica. Outro resultado obtido foi a constatação de que a variável que mais importa na configuração multivariada da Rede Neural é variação da Capacidade Instalada em megawatts, seguida das variações das Importações de componentes para a produção de energia eólica com defasagem de 3 e 6 meses.

Os estudos de Markowitz, 1952 foram a base para a moderna teoria de carteiras, que apresenta a diversificação como principal instrumento para a redução do risco global de uma carteira (portfólio) de investimentos. A moderna teoria de carteiras teve início com a publicação do artigo portfólio selection por Markowitz (1952). A utilização da diversificação como forma de redução do risco de uma carteira foi amplamente discutida e comprovada por meio de estudos sobre a correlação entre ativos. A eficiência de uma carteira é relacionada pelo binômio risco e retorno, ou seja, o investidor pode sempre que desejar reduzir o risco de seus investimentos, alterando a alocação, com intuito de manter o retorno desejado. Assim sendo, é necessário que carteiras sejam submetidas periodicamente ao monitoramento da performance e da composição dos ativos investidos. Para resolver tal problemática é de grande utilidade a aplicação de modelos matemáticos que ofereçam suporte às escolhas dos ativos e na definição de seus percentuais em uma carteira. A finalidade deste trabalho, é empregar o modelo de Markowitz para otimizar carteiras de ações atuais. Utilizar o software R-project na modelagem dos dados, bem como aproveitar as atuais funcionalidades de conectividade do software para coletar os dados com isso ser capaz de construir a base de dados necessária para otimização.

Muitas decisões tomadas em diferentes setores da economia dependem da previsão de séries macroeconômicas. Portanto, a aplicação de técnicas sofisticadas, como redes neurais, tem se mostrado uma estratégia viável para aumentar a precisão das previsões nesses casos e tornar as decisões mais congruentes. Este estudo teve como objetivos a implementação e avaliação de métodos de aprendizado de máquina, com foco em redes neurais, para a previsão de variáveis econômicas selecionadas. Para alcançar este objetivo foram construídos modelos de aprendizado de máquina lstm (long-short term memory). As variáveis selecionadas para a análise foram: a taxa de juros, o pib (sendo utilizado o produto industrial mensal para o seu cálculo mensal) e a inflação. A série temporal utilizada para a aplicação do modelo está no formato mensal dos períodos de 01/01/2002 até 01/03/2023. Após o treinamento e estruturação do modelo, calculou-se os valores dos erros (mae, mape e mse) do resultado de cada um. Cabe destacar que se testou diversas redes neurais lstm e observou-se que os modelos com múltiplas camadas de entradas possuem maior aderência e geram precisões mais assertivas.