Este artigo consiste no estudo dos determinantes econômicos e externalidades que contribuem para a formação dos preços no espaço urbano de uma cidade brasileira de porte médio - Fortaleza, Estado do Ceará -, fundamentado na teoria dos preços hedônicos ou preços implícitos. O modelo proposto investiga preços implícitos na curva de utilidade de um agente de demanda segmentado em dois grupos: consumidor direto do bem habitação e o investidor em imóveis, que incorpora adicionalmente atributos econômico-financeiros que medem o grau de risco e retorno na formação dos preços. O estudo estima os preços hedônicos por meio de um modelo segmentado por tipo de imóvel contra os diversos atributos distribuídos nos vetores de características físicas, locacionais, econômicas e financeiras. A amostra é formada pelas transações imobiliárias ocorridas no período 1995-2003, perfazendo o total de 4.467 observações, distribuídas em apartamentos, flats, terrenos e salas comerciais.

This paper focuses on the economic determinants that contribute to the formation of the prices of the real estate market of the city of Fortaleza (Ceará), based upon the hedonic or implicit prices theory. The model considered for the work investigates implicit prices in the curve of utility of an agent of demand segmented in two groups: direct consumer of the good house and the investor in properties, that it incorporates economical-financial additionally that measure the degree of risk and return in the formation of the hedonic prices. It is estimated the hedonic prices through segmentation by type of property taking into account several attributes distributed in the vectors of physical, location, economical and financial characteristics. The selected sample is formed by the real estate transactions occurred in the city (period from 1995 to 2003), accounting for 4.467 observations distributed among residential apartments, flats, urban lands and commercial offices.

Neste artigo, infere-se sobre a distribuição de valores extremos de uma variável aleatória representada pelas severas perdas diárias em investimentos financeiros. A Teoria dos Valores Extremos (TVE) fundamenta a modelagem de eventos gravosos raros, com expressivas conseqüências econômicas associadas a probabilidades muito pequenas de ocorrerem. Uma das grandes preocupações, na análise de riscos, é desenvolver técnicas para prever essas ocorrências excepcionais. Assim, as caudas das distribuições desses eventos raros são importantes para o estudo do risco, tornando a TVE uma ferramenta de grande valia para a estimação mais acurada do risco dessas perdas elevadas. Investigou-se, neste trabalho, a estimação de perdas máximas esperadas para séries financeiras, empregando-se: i) métodos tradicionais, que utilizaram todos os dados amostrais para analisar a variável aleatória em questão e ii) a metodologia dos Valores Extremos, particularmente a da Distribuição Generalizada dos Valores Extremos (DGVE), que utilizou apenas um conjunto de máximos amostrais para a estimação das perdas máximas esperadas. Concluiu-se que os métodos tradicionais subestimaram as perdas esperadas, sobretudo nas proximidades dos limites das caudas das distribuições, e que a DGVE mostrou-se bem mais eficiente na previsão dessas perdas extremas nas séries analisadas: Ibovespa, Merval, Dow Jones.

This paper aims to infer about the distribution of extremes values of a continuous random variable, represented as the severe daily losses in financial markets investments. The Extreme Value Theory (EVT) plays a fundamental role in modeling rare events associated with great losses and very small probabilities of occurrence. One of the great concerns in risk management is to develop analytic techniques to foresee those exceptions. In that way, the tails of the rare losses' probability density function (pdf) are of great importance in evaluating that kind of risk, turning EVT into a valuable tool for an accurate evaluation of high loss risks. The estimations of expected maximum losses in financial series are investigated by means of: i) traditional methods, which used all sample data in fitting the random variable pdf; ii) the Extreme Value methodology, particularly the Generalized Extreme Value distribution (GEV), which only used a set of maximum values detected in the sample data in estimating the pdf of expected maximum losses. The findings indicate, firstly, an important underestimation of extreme losses with the traditional methods, mainly in the pdf lower tail limits, and, secondly, that the GEV distribution proved to be more efficient in forecasting extreme losses in the analyzed series: Ibovespa, Merval, Dow Jones.

A motivação deste artigo se baseia na controvérsia existente na literatura recente sobre crescimento econômico, desenvolvimento sustentável e proteção ambiental, gerada a partir da evidência empírica mostrada inicialmente por Grossman e Krueger (1995, 1996), onde a relação entre PIB per capita e emissão de poluentes toma a forma de um U-invertido, denominada na literatura como Curva Ambiental de Kuznets (CAK). Este artigo se distingue por contribuir com a explicação de fatores ligados ao desenvolvimento econômico. Como essa relação tem sido recentemente contestada, muitas interpretações estruturais da CAK têm permanecido fortemente sob o amparo ad hoc. A questão sobre tal fato estilizado é se o crescimento econômico gera por si só uma proteção automática ao meio ambiente, vis a vis ao desenvolvimento sustentável. A partir de dados em painel para países, verifica-se que as variáveis que denotam desenvolvimento sustentável apresentam uma relação fraca com o PIB per capita, quanto a sua representação para uma CAK. Há evidências para curvas ambientais com formato cúbico, indicando que o fenômeno pode ser cíclico, rejeitando-se assim as CAK originais, além de todos os indicadores de desenvolvimento selecionados apontarem para divergências entre países, exceção apenas para o indicador relacionado à educação.

The motivation of this article bases on the controversy in the recent literature about economic growth, sustainable development and environmental protection, started with the empirical evidences presented by Grossman and Krueger (1995, 1996), where the relationship between per capita GDP and emission of pollutants takes the shape of an inverted-U, denominated in the literature as Environmental Kuznets Curves (EKC). This article differs from others by contributing with further explanation stemming from economic development indicators. Despite being contested by many authors, several structural interpretations of EKC have been strongly sustained under ad hoc shield. The concern about such stylized fact is whether or not the economic growth itself generates an automatic protection to the environment, consequently to the maintainable development. Based upon panel data for countries, it is verified that the variables that denote sustainable economic development present a weak relationship with per capita GDP to support an EKC representation. There are also evidences for environmental curves in cubic format, which means rejection of EKC, besides most of the development indicators pointing out for divergences among countries.