O objetivo deste estudo foi explorar o problema de churn em seguros de vida, no sentido de prever se o cliente irá cancelar o produto nos próximos 6 meses. Atualmente, métodos de machine learning vêm se popularizando para este tipo de análise, tornando-se uma alternativa ao tradicional método de modelagem da probabilidade de cancelamento através da regressão logística. Em geral, um dos desafios encontrados neste tipo de modelagem é que a proporção de clientes que cancelam o serviço é relativamente pequena. Para isso, este estudo recorreu a técnicas de balanceamento para tratar a base naturalmente desbalanceada – técnicas de undersampling, oversampling e diferentes combinações destas duas foram utilizadas e comparadas entre si. As bases foram utilizadas para treinar modelos de Bagging, Random Forest e Boosting, e seus resultados foram comparados entre si e também aos resultados obtidos através do modelo de Regressão Logística. Observamos que a técnica SMOTE-modificado para balanceamento da base, aplicada ao modelo de Bagging, foi a combinação que apresentou melhores resultados dentre as combinações exploradas.

The objective of this paper is to evaluate the Brazilian Apprenticeship program (Lei do Aprendiz). This program is a youth-targeted ALMP that has been adopted at a large scale since 2000 in Brazil. The program concedes payroll subsidies to firms that hire and train young workers under special temporary contracts aiming to help them successfully complete the transition from school to work. We make use of a very rich longitudinal matched employee-employer dataset covering the universe of formally employed workers in Brazil, including apprentices. Our identification strategy exploits a discontinuity by age in the eligibility to enter the program in the early 2000’s, when 17 was the age limit to take part in the program. We examine the impacts on employability, wage growth and attachment to the formal labor market using other temporary workers as a control group. We find that the program increases the probability of employment in permanent jobs in 2-3- and 4-5-year horizons. We also find a positive impact on real wages that increases over time. These results hold when we isolate the effects of the training dimension of the program by using an alternative control group composed of subsidized temporary workers. We show evidence that the positive effects of the program are much larger for less-educated workers and for workers who had their first jobs in large firms. These results are robust to other choices of methods to address selection into the program based on unobservables.

Revisto em fevereiro de 2018

Esta dissertação analisa 3.193 fusões e aquisições que satisfazem três condi-ções: a transação foi concluída entre 1994 e 2016, a adquirida é brasileira e pelo menos uma das empresas envolvidas é de capital aberto. Os principais resultados são: i) o múltiplo de mercado documentado é alto: mediana de 9,33 para a razão do Valor Econômico da Empresa sobre o seu EBITDA, enquanto, no mesmo perí-odo, a mediana desse múltiplo para todas as empresas brasileiras de capital aberto é de 6,92; ii) 64% das transações na amostra  foram horizontais, isso é, envolve-ram compradoras e adquiridas que operam na mesma indústria; iii) em 51% das transações na amostra, investidores estrangeiros adquiriram empresas brasileiras; iv) empréstimos subsidiados pelo governo brasileiro estão presentes em 73 empre-sas adquiridas das 218 fusões e aquisições na amostra que envolviam troca de controle, e em 41 empresas adquirentes; e v) um incremento de um ponto percen-tual no PIB real aumenta em 14,7% o volume financeiro real envolvido nas tran-sações de fusões e aquisições. Os dados sugerem que as fusões e aquisições no Brasil são motivadas por uma busca por aumento de poder de mercado ou por expansão da atuação de empresas estrangeiras no mercado brasileiro. A presença de empréstimos subsidiados nos balanços das empresas adquiridas indica que motivações financeiras para as transações também são relevantes.

We study the revenue maximization problem of a seller who is partially informed about the distribution of buyer's valuations, only knowing its first N moments. The seller chooses the mechanism generating the best revenue guarantee based on the information available, that is, the optimal mechanism is chosen according to maxmin expected revenue. We show that the transfer function in the optimal mechanism is given by non-negative monotonic hull of a polynomial of degree N. This enables us to transform the seller's problem into a much simpler optimization problem over Nvariables. The optimal mechanism is found by choosing the coefficients of the polynomial subject to a resource constraint. We show that knowledge of the first moment does not guarantee strictly positive revenue for the seller, characterize the solution for the cases of two moments and derive some characteristics of the solution for the general case.

An English auction is studied in which bidders can acquire information during the bidding process, allowing for heterogeneity both in ex-ante private information and the cost of information acquisition. The best response has a simple characterization where the optimal information acquisition time is unaffected by the other bidders’ strategies. We prove the existence of an equilibrium in a novel way by characterizing it as a fixed point in the space of bid distributions rather than the space of bid functions. Furthermore, we show that when bidders have homogeneous ex-ante private information about valuations: (1) The English auction generates more revenue than the Vickrey auction when the number of bidders is sufficiently large; and (2) the English auction is more efficient than the Vickrey auction when the information acquisition cost are relatively small. We present numerical simulations that show that these effects can be large. Our findings provide an additional explanation for the popularity of the English auction, even in settings where the bidders’ valuations are independent.