Olá, eu sou

Silvio da Rosa Paula

Doutor em Economia Aplicada e Cientista de Dados

Tenho atuado com a aplicação de conhecimentos em Economia e Ciência de Dados em projetos do mercado e em pesquisas acadêmicas. Ao longo dessa trajetória, venho me dedicando ao uso de técnicas de Machine Learning, econometria e inferência causal para gerar insights e apoiar a tomada de decisão baseada em dados.

Possuo familiaridade com linguagens como R e Python, além de SQL, Power BI e outras ferramentas que auxiliam na análise e visualização de dados. Gosto especialmente de explorar métodos estatísticos aplicados de forma prática e útil.

Minha formação inclui graduação, mestrado e doutorado em Economia Aplicada, além de uma especialização em Inteligência Artificial e Machine Learning.

Currículo

Trajetória profissional e acadêmica em economia aplicada e ciência de dados.

Experiência Profissional

ABR 2023 - JUL 2025

Especialista em Regulação e Ciência de Dados

Grupo Equatorial Energia | Brasília, DF, Brasil

  • Implementação e consolidação do processo de projeções internas.
    Resultados: desenvolvimento do fluxo de projeções internas de +150 séries mensais, por trimestre, abrangendo sete distribuidoras em diferentes estados. Reduziu a dependência de consultorias externas, gerando economia e autonomia analítica, com margem de erro em até 2%.
    Tecnologias: R, Python, SQL, caret, Scikit-learn, Statsmodels, Sktime, forecast, modeltime, Metrics, XGBoost, prophet, ARIMA, AutoKeras, pandas.
  • Estruturação e padronização de repositórios de dados e projeções.
    Resultados: Organização do acervo histórico, governança de dados e rastreabilidade.
    Tecnologias: R, Python, SQLite, ETL.
  • Desenvolvimento de relatórios interativos de monitoramento de desvios.
    Resultados: Relatórios HTML mensais para acompanhamento do realizado e dos desvios das projeções.
    Tecnologias: R Markdown, Jupyter Notebooks, plotly, Shiny.
  • Desenvolvimento de aplicativos internos para análise, visualização e projeção.
    Resultados: Ferramentas para limpeza, padronização de dados, modelagem, projeções e dashboards.
    Tecnologias: R e Shiny, Python e Streamlit, SQL, caret, Scikit-learn, Statsmodels, Sktime, forecast, pandas, dplyr.
  • Diagnóstico e melhoria de séries com alto erro de previsão (MAPE).
    Resultados: Uso de ensemble models (séries temporais, ML e redes neurais).
    Tecnologias: R, Python, caret, caretEnsemble, PyCaret, tuning de hiperparâmetros.
  • Estudos especiais com inferência causal e econometria aplicada.
    Resultados: Compreensão dos efeitos de pandemia, clima e renda sobre o consumo de energia.
    Tecnologias: R, Python, causalimpact, fixest.
JAN 2021 - ABR 2023

Pesquisador e Econometrista

Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA) | Brasília, DF, Brasil

  • Execução de rotinas de ETL e cruzamento de grandes bases de dados governamentais.
    Resultados: Estruturas únicas e padronizadas para análises robustas.
    Tecnologias: Big Data, Spark, R, Python, SQL, data.table, arrow, ff, dask, pyarrow.
  • Criação de banco abrangente sobre programas sociais relacionados à agricultura familiar.
    Resultados: Consolidação em produto analítico permanente para estudos contínuos (PAA, PNAE).
    Tecnologias: R, SQLite, arrow, tidyverse.
  • Avaliação de impacto causal em programas públicos.
    Resultados: 2 artigos científicos, 2 textos para discussão, capítulo de livro e apresentações em congressos nacionais (ANPEC).
    Tecnologias: R, Stata, did, fixest, fixest::sunab, MatchIt, Matching, WeightIt, diff, csdid, psmatch2, inferência causal.
JUN 2021 - FEV 2023

Pesquisador Assistente

Instituto Brasileiro de Ensino, Desenvolvimento e Pesquisa (IDP) | Brasília, DF, Brasil

  • Monitoria em Lógica de Programação com Python.
    Atividades: Apoio a discentes de graduação em programação aplicada a dados.
    Tecnologias: Python.
  • Apoio a pesquisas de pós-graduação.
    Atividades: Redação de artigos científicos e coorientação de dissertações.
    Tecnologias: R, Stata.
MAR 2017 - JAN 2021

Bolsista de Pesquisa (CAPES e Instituto Escolhas)

Pelotas, RS, Brasil

  • (CAPES) Bolsista durante Mestrado e 1º ano de Doutorado em Economia Aplicada (PPGOM/UFPel).
    Resultados: Dissertação com 2 artigos publicados e apresentados em congressos nacionais.
    Tecnologias: R, Stata, Excel, Word, System GMM, IV, Painel Dinâmico, inferência causal.
  • (Instituto Escolhas) Doutorado em Economia Aplicada (PPGOM/UFPel).
    Resultados: Tese composta por 3 artigos sobre seguro rural, apresentados em congressos nacionais (ANPEC).
    Tecnologias: R, Stata, Excel, Word, inferência causal, fixest, MatchIt, Matching, WeightIt, diff, psmatch2.

Formação Acadêmica

DOUTORADO (2019-2022)

Economia Aplicada (Organizações e Mercados)

Universidade Federal de Pelotas (UFPel)

Tese: "Ensaios sobre seguro rural"

Status: Concluído

ESPECIALIZAÇÃO (2021-2022)

Machine Learning e Inteligência Artificial

Anhanguera Educacional

Status: Concluído

MESTRADO (2017-2019)

Economia Aplicada

Universidade Federal de Pelotas (UFPel)

Dissertação: "Ensaios Sobre Capital Humano e Inovação"

Status: Concluído

BACHARELADO (2011-2016)

Ciências Econômicas

Universidade Federal de Pelotas (UFPel)

Status: Concluído

Habilidades e Conhecimentos

Competências Gerais e Ferramentas

Competências Centrais
  • Econometria
  • Machine Learning
  • Séries Temporais
  • Inferência Causal
  • Criação de Aplicativos
  • Análise de Dados
  • Visualização de Dados
  • ETL (Extract, Transform, Load)
  • Pesquisa Científica
  • Macroeconomia
  • Elaboração de Relatórios Técnicos
  • Modelagem Estatística
Linguagens e Ferramentas
  • R (caret, tidymodels, xgboost, lightgbm, catboost, randomForest, ranger, e1071, glmnet, mlr3, h2o, tidyverse, dplyr, data.table, tidyr, tibble, janitor, purrr, readr, stringr, lubridate, magrittr, forcats, ggplot2, plotly, forecast, fable, tsibble, prophet, zoo, xts, tsibbledata, tseries, timetk, feasts, imputeTS, AER, plm, ivreg, systemfit, sandwich, lmtest, car, estimatr, fixest, did, Synth, CausalImpact, twowayvcov, shinny.)
  • Python (scikit-learn, xgboost, lightgbm, catboost, statsmodels, pandas, numpy, pyjanitor, datatable, matplotlib, seaborn, plotly, bokeh, statsmodels.tsa, arch, prophet, pmdarima, tslearn, darts, gluonts, statsforecast, forecast, linearmodels, econml, causalml, dowhy, pycausal, Pycaret, Keras, H2O)
  • SQL
  • Power BI
  • Julia
  • Git & GitHub
  • QGIS, GeoDa
  • LLMs HuggingFace, RAG, langchain, chromadb, (ChatGPT, Gemini, Claude, NotebookLM, Qwen, DeepSeek, Genspark, loveble, ollama)
  • Outras (n8n, cursor AI, Windsurf, vscode, firebase, OpenRouter, Promptly, Bolt, reply )
  • Pacotes Office (Excel, Word, PowerPoint)

Conhecimentos Técnicos Detalhados

Métodos Econométricos e Inferência Causal
  • Modelos de Regressão Linear e Não Linear
  • Modelos de Séries Temporais (ARIMA, VAR, VEC)
  • Modelos de Painel de Dados (Efeitos Fixos/Aleatórios, System/difference GMM)
  • Variáveis Instrumentais (IV)
  • Equações Estruturais (SEM)
  • Diferença-em-Diferenças (DID)
  • Regressão Discontínua (RDD)
  • Propensity Score Matching (PSM)
  • Controle Sintético (Synthetic Control)
  • Bayesian Structural Time Series (BSTS)
  • Machine Learning Causal (Causal Forests)
Machine Learning & Deep Learning
  • Modelos de Regressão (Linear, Não Linear, penalized, Gaussian, SVM, leap, bayes, GAM, Redes Neurais, Gradient Boosting Regressor (ex: XGBoost, LightGBM, CatBoost))
  • Redes Neurais (Artificiais, Convolucionais, Recorrentes - LSTM)
  • AutoML (Caret, Pycaret, autoKeras, H2O, tidymodels, autoTS)
  • Modelos de Classificação (Logística, k-NN, Naive Bayes, tree, Gradient Boosting)
  • Modelos de Clusterização (K-Means, Hierárquico)
Geoestatística e Econometria Espacial
  • Modelos Espaciais (SAR, SEM, SAC, SLX, SDM, SDEM, GNS)
  • Interpolação Espacial (IDW, Krigagem)
  • Manipulação de Shapefiles e Dados Georreferenciados
Outros Métodos Estatísticos
  • Amostragem e Desenho Experimental
  • Análise Estatística Descritiva e Inferencial
  • Teste de Hipóteses (Paramétricos e Não-Paramétricos)
  • Análise Multivariada (PCA, Análise Fatorial)
  • Remoção de Ruído e Suavização de Dados
Conhecimentos Setoriais e Gerais
  • Setor Elétrico (Regulação, Projeções)
  • Seguro e Crédito Rural
  • Agricultura Familiar e Desenvolvimento Rural
  • Capital Humano e Educação
  • Saúde e Economia da Saúde
  • Avaliação de Programas e Políticas Sociais
  • Inovação e Desenvolvimento Econômico
  • Manipulação de Microdados Governamentais (PNADC, Censo, RAIS, CAGED)
  • Consumo e Integração de Dados via APIs
  • Experiência com Lecionamento e Monitoria

Idiomas

Português

Nativo

Inglês

Intermediário (Leitura, Escrita, Conversação)

Espanhol

Intermediário (Leitura, Escrita)

Certificações & Eventos Acadêmicos

EVENTOS

Apresentações Acadêmicas

  • 50º Encontro Nacional de Economia (ANPEC, 2022)
  • Seminários Internos IPEA (2021-2023)
  • Workshops PPGOM/UFPel (2017-2022)
  • Encontros de Economia Aplicada
CERTIFICAÇÕES EM DESTAQUE

Cursos Técnicos Chave

  • Formação Cientista de Dados com Python e R (Udemy)
  • Redes Neurais em R (IAEA)
  • Séries Temporais com Redes Neurais (Udemy)
  • SQL Completo (Softblue)
  • Power BI Para Data Science (DSA)
  • Git e GitHub (Udemy)
  • Scala and Spark for Big Data (Udemy)
  • AutoML (Udemy) & Linguagem Julia (Udemy)
  • LGPD (ENAP)
PESQUISA

Principais Áreas de Interesse

  • Seguro Rural e Gestão de Riscos Agrícolas
  • Agricultura Familiar e Políticas Públicas
  • Machine Learning e IA em Economia
  • Setor Elétrico, Energia e Regulação
  • Capital Humano, Educação e Desenvolvimento
  • Econometria Aplicada e Inferência Causal
COLABORAÇÕES

Instituições e Grupos

  • Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA)
  • Programa de Pós-Graduação em Organizações e Mercados (UFPel)
  • Instituto de Direito Público (IDP)
  • Grupo Equatorial Energia

Cursos e Certificações Adicionais

Uma seleção de cursos complementares para aprimoramento contínuo.

Lógica Fuzzy com Python

IA EXPERT ACADEMY (5h)

Programação em Julia

Udemy (12h)

Redes Neurais Artificiais em R

IA EXPERT ACADEMY (7h)

Introdução à Ciência de Dados 3.0

Data Science Academy (12h)

Proteção de Dados Pessoais no Setor Público

Escola Nacional de Administração Pública (15h)

Formação Cientista de Dados com Python e R

Udemy (41h)

Big Data Fundamentos 3.0

Data Science Academy (12h)

Scala and Spark for Big Data and Machine Learning

Udemy (10h)

Domine AutoML: Machine Learning Automatizado

Udemy (3h)

Introdução à Lei Brasileira de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)

Escola Nacional de Administração Pública (10h)

Machine Learning e Data Science com R de A à Z

Udemy (28h)

Git e GitHub do básico ao avançado

Udemy (8h)

Análise de Dados como Suporte à Tomada de Decisão

Escola Nacional de Administração Pública (30h)

Governança de dados

Escola Nacional de Administração Pública (30h)

Escrita Científica com Foco na Produção de Artigos

Udemy (3h)

Python fundamentos para analise de dados

Data Science Academy (54h)

SQL Completo

Softblue (20h)

Análise de Dados em Linguagem R

Escola Nacional de Administração Pública (20h)

Learning with Python

Escola Nacional de Administração Pública (20h)

Introdução à Avaliação de Políticas Públicas

Escola Nacional de Administração Pública (136h)

Microsoft Power BI Para Data Science, Versão 2.0

Data Science Academy (72h)

Minicurso Sobre PNAD Contínua no R

Universidade Estadual Paulista (2h)

Principais Ferramentas e Áreas de Expertise

Programação & Dados

R Python SQL Julia Power BI

Machine Learning

Regressão Classificação Redes Neurais AutoML Séries Temporais (ML)

Econometria & Inferência

Séries Temporais Painel de Dados Inferência Causal Modelagem Estatística

Produção Acadêmica

Publicações científicas, teses, dissertações, participações em eventos e outras contribuições acadêmicas.

2025

O Programa de Aquisição de Alimentos como Instrumento de Estímulo às Atividades Econômicas da Agricultura Familiar Brasileira

Capítulo de Livro em: AGRICULTURA E DIVERSIDADES: TRAJETÓRIAS, DESAFIOS REGIONAIS E POLÍTICAS PÚBLICAS NO BRASIL, v. 2. Ipea.

Este capítulo analisa o Programa de Aquisição de Alimentos (PAA) como um instrumento fundamental para o estímulo das atividades econômicas da agricultura familiar no Brasil. A pesquisa explora como o PAA contribui para o fortalecimento da produção, facilita a comercialização e promove o incremento da renda dos agricultores familiares. Adicionalmente, discute-se o papel do programa no fomento ao desenvolvimento rural sustentável e na promoção da segurança alimentar e nutricional em diversas regiões do país.

Ver Capítulo (PDF)
2024

Public food procurement and food security: an assessment of the impacts of the PAA on family farming in Brazil.

Desenvolvimento E Meio Ambiente, v. 63

Este artigo tem como objetivo analisar o impacto do Programa de Aquisição de Alimentos (PAA), na modalidade Doação Simultânea (DS), na segurança alimentar e nutricional de agricultores familiares no Brasil. Utilizando dados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios (PNAD) de 2004 a 2014 e o método econométrico de Diferenças em Diferenças (DID) combinado com Propensity Score Matching (PSM), os resultados indicam que o PAA-DS aumentou significativamente o consumo de frutas, hortaliças e tubérculos pelas famílias beneficiárias. Ademais, houve redução no consumo de alimentos ultraprocessados, sugerindo uma melhoria na qualidade da dieta. Estes achados ressaltam a importância do PAA como política pública de promoção da segurança alimentar e de hábitos alimentares saudáveis entre os agricultores familiares.

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2023

A Inserção da Agricultura Familiar no Programa Nacional de Alimentação Escolar: Impactos na Renda e na Atividade Produtiva

Texto para Discussão IPEA, nº 2884

Este texto para discussão tem como objetivo principal avaliar os impactos da participação da agricultura familiar no Programa Nacional de Alimentação Escolar (Pnae) sobre a renda agrícola e não agrícola, a diversificação produtiva e o nível de pobreza dos agricultores familiares. Para tanto, foram utilizados os microdados da Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua (Pnad Contínua) referente aos anos de 2016, 2017, 2018 e 2019, e o estimador de Diferença em Diferenças (DID) com múltiplos períodos de tempo, proposto por Callaway e Sant'Anna (2021). Os resultados encontrados indicam que a participação no Pnae gerou um aumento médio de 19% na renda agrícola e de 10% na renda não agrícola dos agricultores familiares. Além disso, a participação no programa também contribuiu para a redução da pobreza em 5,6 pontos percentuais e para o aumento da diversificação produtiva em 3,2%. Esses resultados reforçam a importância do Pnae como um instrumento de política pública capaz de promover o desenvolvimento rural sustentável, ao mesmo tempo em que garante o acesso à alimentação escolar de qualidade.

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2023

Condicionantes econômicos das taxas de suicídio: Uma abordagem em painel dinâmico espacial para as microrregiões do Brasil

Revista Brasileira de Estudos Regionais e Urbanos, v. 17, n. 3

Este estudo analisa o impacto dos fatores econômicos nas taxas de suicídio por 100.000 habitantes nas microrregiões brasileiras, usando uma abordagem de painel dinâmico espacial. Foram utilizados dados do Sistema de Informações de Mortalidade (SIM) no período de 2006 a 2017. Os resultados identificam clusters de altas taxas de suicídio na região Sul e taxas mais baixas nas regiões Norte e Nordeste. Observou-se uma relação inversa entre uma conjuntura econômica positiva e as taxas de suicídio, indicando que aumentos no Produto Interno Bruto (PIB), empregabilidade e maiores investimentos em educação, cultura, previdência, saúde e saneamento têm um impacto negativo nas taxas de suicidio. Além disso, uma conjuntura econômica favorável em microrregiões vizinhas também contribui para a redução das taxas de suicídio. Esses resultados enfatizam a necessidade de políticas públicas eficazes para reduzir as taxas de suicídio, especialmente na região Sul do Brasil, com atenção especial durante períodos de instabilidade económica.

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2023

Truck drivers and drugs: impact of mandatory drug testing on safety on Brazilian highways

Economics Bulletin, Volume 43, Issue 3

This study evaluates the impact of the mandatory drug test requirement for truck and bus drivers on traffic accidents on Brazilian highways from 2010 to 2020. Employing the difference-in-differences approach, the results reveal a significant reduction of 12.9% in accidents involving heavy vehicles on Brazilian highways. Although no statistically significant relationship was found with the mortality rate, the decline in accident rates underscores the significance of public policies aimed at enhancing traffic safety.

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2023

Religião e Educação: Uma Análise do Desempenho dos Estudantes no Exame Nacional do Ensino Médio

Revista de Economia Mackenzie, v.20, n.1

O estudo investiga o impacto da religião protestante no desempenho acadêmico, comparando estudantes protestantes e católicos. Com base na literatura inspirada por Max Weber e Martinho Lutero, utilizou-se microdados do ENEM 2009 e uma abordagem quase-experimental com ponderação por entropia. Os resultados mostram que protestantes tiveram melhor desempenho em ciências humanas, da natureza, linguagens e redação, enquanto católicos se saíram melhor em matemática, alinhando-se a evidências anteriores no Brasil.

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2022

Empreendedorismo na aposentadoria: uma análise empírica para o Brasil

Revista Brasileira de Economia de Empresas, v. 22, n. 1

O objetivo deste estudo é avaliar o efeito ser aposentado em sua decisão de empreender, seja por "conta própria" ou "empregador", controlando por faixas etárias, salariais e liberdade econômica. Para atingir os objetivos, utilizou-se o conjunto de microdados do censo demográfico de 2010 e o Índice Mackenzie de Liberdade Econômica. Os resultados encontrados apontam que aposentados com maiores chances de empreender por conta própria, situam-se entre 60 e 64 anos, enquanto, os empregadores entre 55 e 59 anos. Ademais, as chances de ser empregador eleva-se conforme aumenta a faixa salarial. Por outro lado, as chances de trabalhar por conta própria aumentam conforme a faixa salarial reduz. Paralelamente, quanto maior a liberdade econômica, maiores são as chances de os aposentados empreender. Diante da mudança demográfica brasileira, percebe-se um aumento dos empreendedores seniors. Nesta perspectiva, o estudo contribui para uma melhor compreensão do fenómeno do empreendedorismo senior no Brasil.

Ver Artigo
2022

O Impacto do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural sobre a Renda e Diversidade da Produção dos Agricultores Familiares

Anais do 50º Encontro Nacional de Economia - ANPEC

O estudo avalia o impacto do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR) sobre a renda e a diversificação produtiva de agricultores familiares. Utilizando Diferença-em-Diferenças com Balanceamento por Entropia e dados das DAPs entre 2007 e 2017, os resultados indicam que o PSR aumentou a renda bruta dos produtores, mas não afetou a diversidade da produção.

Ver Trabalho ANPEC
2022

Ensaios sobre Seguro Rural

Tese de Doutorado - PPGOM/UFPel

A tese é composta por três ensaios que avaliam os impactos causais do Programa de Subvenção ao Prêmio do Seguro Rural (PSR) no Brasil:

Primeiro Ensaio: Analisa o efeito do PSR sobre o valor da produção agrícola e a diversidade produtiva dos agricultores familiares entre 2007 e 2017. Utilizando Diferença-em-Diferenças com o estimador de Sun e Abraham (2021) e Balanceamento por Entropia, os resultados mostram que o PSR aumentou o valor bruto da produção, mas não afetou a diversidade produtiva.

Segundo Ensaio: Avalia os impactos do PSR na produtividade e eficiência da produção agrícola no período de 2002 a 2018, com dados em nível municipal e uso do estimador de Callaway e Sant'Anna (2021). Os resultados indicam que o PSR não teve efeito significativo sobre a produtividade ou eficiência das culturas analisadas.

Terceiro Ensaio: Examina os efeitos do PSR sobre infrações ambientais de 1996 a 2018, utilizando a metodologia de Séries Temporais Estruturais Bayesianas (BSTS). Os achados apontam para uma redução nas infrações relacionadas à atividade agropecuária, insumos agrícolas e uso de recursos hídricos, mas também sugerem um aumento nas infrações por desmatamento e queimadas.

Em resumo, a tese revela que o PSR teve impactos mistos: promoveu aumento no valor da produção agrícola e reduziu certas infrações ambientais, mas não melhorou a produtividade e eficiência, e pode ter contribuído para práticas ambientais nocivas como desmatamento.

Ver Tese PPGOM
2021

Inovação e Crescimento Econômico: Uma Análise em Painel Dinâmico para o Brasil

Revista de Economia Mackenzie, v.18, n.2, p.109-134

O objetivo principal deste artigo é testar a hipótese de que a inovação influencia o crescimento econômico no Brasil. Para tal, são utilizadas como proxies para inovação os depósitos e concessões de pedidos de patentes de invenção e modelos de utilidade dos residentes nos 26 estados brasileiros e no Distrito Federal, para o período de 2000 a 2015. São utilizados dispêndios com pesquisa e desenvolvimento (P&D) entre os regressores adicionais. A análise empírica é conduzida por meio do método Two-Step System-GMM, para painéis dinâmicos, com correção dos erros padrão para amostra finita de Windmeijer. Os resultados indicam que todas as medidas de inovação testadas contribuem positivamente para o crescimento econômico das unidades federativas. Todavia, os dispêndios com P&D não foram estatisticamente significativos para explicar o crescimento econômico.

Ver Artigo
2020

Economic Growth Channels From Human Capital: A Dynamic Panel Analysis for Brazil

Revista Brasileira de Economia, v. 74, n. 1

The purpose of this paper is to test the effect of human capital on Brazilian economic growth through the factor accumulation channel and the total factor productivity channel. We used new human capital measures, covering the period from 1996 to 2015 and employed the two-step SYS-GMM method, with standard finite sample error correction and principal components analysis for the control of the proliferation of instruments. The results show that human capital affects economic growth through both individually tested channels. Also, both basic and advanced human capital have a positive impact on growth through the total factor productivity channel.

Ver Artigo
2019

Ensaios Sobre Capital Humano e Inovação

Dissertação de Mestrado - PPGOM/UFPel

Este estudo investiga a relação entre capital humano, inovação e crescimento econômico no Brasil por meio de dois ensaios:

Primeiro Ensaio: Avalia o impacto do capital humano no crescimento econômico das unidades federativas brasileiras de 1996 a 2015, considerando dois canais teóricos: acumulação de fatores (modelo de Solow ampliado) e produtividade total dos fatores (modelo de Nelson e Phelps).

Segundo Ensaio: Examina se a inovação, medida por patentes, influencia o crescimento econômico dos 26 estados e do Distrito Federal no período de 2000 a 2015.

Ambos os ensaios utilizam a técnica de painel dinâmico Two-Step System-GMM, com correção para amostras finitas conforme Windmeijer (2005), o que proporciona estimativas mais robustas e com menor viés.

Principais resultados: O estudo encontra evidências de que tanto o capital humano quanto a inovação têm efeitos positivos e significativos sobre o crescimento econômico no curto e longo prazo.

Contribuições: O trabalho se destaca pelo uso de novas proxies de capital humano e pela aplicação de métodos econométricos mais precisos, oferecendo subsídios relevantes para a formulação de políticas públicas voltadas ao fomento do crescimento econômico via investimentos em educação e inovação.

Ver Dissertação PPGOM
2017

Evidências adicionais da relação entre empreendedorismo e crescimento econômico

Estudos do CEPE, n. 45, jan./jun. 2017

O objetivo deste artigo é investigar a influência do empreendedorismo no crescimento econômico. Utiliza-se três variáveis de empreendedorismo extraídas do Global Entrepreneurship Monitor juntamente com o indice de competitividade global elaborado pelo World Economic Forum, um indicador que captura o conjunto de instituições, políticas e fatores que definem o níveis atuais e médio prazo sustentáveis de prosperidade econômica. Para o modelo empírico utiliza-se o método de dados em painel com controle para efeitos fixos, para o período entre 2006 a 2014. Os resultados demonstram que o empreendedorismo é um fator importante para explicar o crescimento econômico, todavia seu impacto depende do estágio do desenvolvimento econômico dos países.

Ver Artigo
2020

48º ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA

Trabalho Apresentado: AVALIAÇÃO DO IMPACTO DO PROGRAMA DE SUBVENÇÃO AO PRÊMIO DO SEGURO RURAL NA PRODUTIVIDADE AGROPECUÁRIA.

2020

XXIII ENCONTRO DE ECONOMIA DA REGIÃO SUL

Trabalho Apresentado: AVALIAÇÃO DO IMPACTO DO PROGRAMA DE SUBVENÇÃO AO PRÊMIO DO SEGURO RURAL NA PRODUTIVIDADE AGROPECUÁRIA.

2020

XXIII ENCONTRO DE ECONOMIA DA REGIÃO SUL

Trabalho Apresentado: O IMPACTO DO BUG DOS RELÓGIOS SOBRE O ABSENTEÍSMO: UMA ANÁLISE PARA A EDIÇÃO DO EXAME NACIONAL DO ENSINO MÉDIO 2019.

2019

47º ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA

2019

Congresso de Iniciação Científica

Papel: Debatedor - Área de Avaliação:Econ./Planej. Urb. e Reg., Demog./Serviço Social/Adm.,Tur.

2018

46º ENCONTRO NACIONAL DE ECONOMIA

Trabalho Apresentado: CANAIS DE CRESCIMENTO ECONÔMICO A PARTIR DO CAPITAL HUMANO: UMA ANÁLISE EM PAINEL DINÂMICO PARA O BRASIL.

Contato

Vamos conversar sobre oportunidades de colaboração, projetos ou consultoria.

Informações de Contato

Estou sempre interessado em discutir novos projetos, oportunidades de pesquisa ou colaborações em ciência de dados e economia aplicada. Sinta-se à vontade para entrar em contato.

Localização

Brasília, DF - Brasil

Currículo Vitae

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