RESUMO:Este projeto desenvolve critérios teóricos e computacionais para identificação global em modelos econométricos com variáveis instrumentais não-lineares e restrições semialgébricas. Tais problemas surgem frequentemente em aplicações empíricas com múltiplas soluções ou identificação fraca, dificultando inferência robusta e replicável.
A proposta combina técnicas de álgebra computacional com ferramentas da teoria de identificação para construir métodos gerais que permitam verificar, de forma sistemática, a unicidade e a validade estrutural de soluções em modelos com equações de momentos. O foco está em situações nas quais a identificação clássica falha ou é inconclusiva.
A principal aplicação será na estimação de demanda em modelos de organização industrial com uso de variáveis instrumentais. Esses modelos são centrais para avaliar políticas públicas voltadas ao meio ambiente, como regulação de preços, subsídios e restrições à entrada em mercados com externalidades. A identificação correta dos parâmetros estruturais, como elasticidades, é essencial para estimar os efeitos dessas políticas sobre consumo, bem-estar e emissões.
O projeto produzirá ferramentas teóricas, algoritmos de verificação e aplicações empíricas a mercados reais, promovendo avanços tanto na metodologia econométrica quanto na análise de políticas ambientais baseadas em evidência.

PESQUISADOR(ES) LÍDER(ES) DO PROJETO: Marcelo J. Moreira (*), Mahrad Sharifvaghefi (Pittsburgh), Luan Borelli (mestrado EPGE; iniciando doutorado em UC Berkeley), Guilherme Exel (mestrado EPGE; iniciando doutorado em Northwestern)

ESCOLA(S): FGV EPGE, Pittsburgh, UC Berkeley, Northwestern

NOME(S) DO(S) CENTRO(S): FGV EPGE