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Purpose – To describe the use of specific lags (and/or temporal differences) of the original regressors as instrumental variables in a succinct and practical way, showing, by means of a theoretical discussion illustrated by an original simulation exercise, how combining these with adequate modeling of firm and time fixed effects can address not only the dynamic endogeneity problem, but also those derived from the presence of omitted variables, measurement errors, and simultaneity between dependent and independent variables. Design/methodology/approach – Monte Carlo simulation Findings – The traditional OLS, RE, and FE estimators may be inconsistent in the presence of endogeneity problems that are quite plausible in the context of corporate finance. On the other hand, the estimation methods for panel data based on GMM that use assumptions of sequential exogeneity of the regressors present alternatives that are capable of effectively overcoming all the problems listed (provided these assumptions are valid) even if the researcher does not have good instrumental variables that are external to the model Originality/value –The paper discusses and illustrates a greater number of endogeneity problems, showing how they are addressed by different estimators for panel data, using less technical and more accessible language for researchers not yet initiated in the intricacies of estimating dynamic models for panel data, Objetivo – Descrever de forma sucinta e prática o uso de defasagens (e/ ou diferenças temporais) dos regressores como variáveis instrumentais, mostrando, por meio da discussão teórica ilustrada por um exercício original de simulação, como sua combinação com a adequada modelagem dos efeitos fixos da empresa e do tempo pode endereçar não apenas o problema da endogeneidade dinâmica mas também aqueles decorrentes da presença de variáveis omitidas, erros de mensuração e simultaneidade entre variáveis dependentes e independentes. Metodologia – Simulação de Monte Carlo. Resultados – Os tradicionais métodos de MQO, EA e EF podem ser inconsistentes na presença de problemas de endogeneidade bastante plausíveis no contexto de finanças corporativas. Por outro lado, os métodos de estimação para dados em painel baseados no GMM que se utilizam de suposições de exogeneidade sequencial dos regressores apresentam-se como alternativas capazes de contornar eficazmente todos os problemas elencados (desde que as premissas adotadas sejam válidas), mesmo que o pesquisador não disponha de bons instrumentos externos ao modelo. Contribuições – Discutir e ilustrar via simulações de Monte Carlo um número maior de problemas de endogeneidade, mostrando como eles são endereçados por diferentes estimadores para dados em painel, utilizando uma linguagem menos técnica e mais acessível para pesquisadores ainda não iniciados nos meandros da estimação de modelos dinâmicos para dados em painel.

This paper seeks to analyze if the variations of returns and systematic risks from Brazilian portfolios could be explained by the nonparametric conditional Capital Asset Pricing Model (CAPM) by Wang (2002). There are four informational variables available to the investors: (i) the Brazilian industrial production level; (ii) the broad money supply M4; (iii) the inflation represented by the Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA); and (iv) the real-dollar exchange rate, obtained by PTAX dollar quotation.This study comprised the shares listed in the BOVESPA throughout January 2002 to December 2009. The test methodology developed by Wang (2002) and retorted to the Mexican context by Castillo-Spíndola (2006) was used. The observed results indicate that the nonparametric conditional model is relevant in explaining the portfolios’ returns of the sample considered for two among the four tested variables, M4 and PTAX dollar at 5% level of significance., http://dx.doi.org/10.5007/2175-8077.2014v16n38p213Esse artigo analisa a evolução do retorno e risco sistemático das carteiras de 11 setores da economia brasileira através do modelo do CAPM condicional não paramétrico, proposto por Wang (2002). São utilizadas quatro variáveis explicativas: (i) o nível da produção industrial brasileira; (ii) o agregado monetário M4; (iii) a inflação, representada pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA); e (iv) a taxa de câmbio real-dólar, obtida pela cotação do dólar PTAX. A amostra compreendeu ações listadas na BOVESPA no período de janeiro de 2002 a dezembro de 2009. Os testes do modelo Wang seguiram também a metodologia de Castillo-Spíndola (2006) para economias emergentes. Os resultados encontrados indicam que o CAPM condicional não paramétrico de Wang é robusto para a explicação dos retornos das carteiras da amostra considerada, sendo que duas das quatro variáveis testadas, i.e., M4 e dólar PTAX, foram significativas ao nível de 5%.

A project can be defined as a complex system. This requires the use of resources (human, material, technology, etc.), allocated among alternative uses, as a means to achieve specific goals by the presence of constraints of different orders. The planning, allocation and prioritization of resources, including human resource specialists (HRE), is performed by means of single project management.This treatment can cause internal strife by using the same resource or even its underuse, and may worsen in software development environments due to the high degree of interdependence, uncertainty and risk of each project. This need is related to the so called Job Shop Problem (JSP). In this context, the objective of this study is to evaluate the mathematical models of genetic algorithm and optimization and their contributions to solve Job Shop Problem in software development projects with the use of human resources specialists., Um projeto pode ser definido como um sistema complexo que exige o emprego de recursos (recursos humanos, materiais, tecnologia, entre outros), alocados entre fins alternativos, como meio de atingir objetivos específicos, mediante a presença de restrições de diferentes ordens. O planejamento, a alocação e a priorização de recursos humanos, inclusive Recursos Humanos Especialistas (RHE) são realizados por meio do gerenciamento de projetos de forma individual. Esse tratamento pode causar disputa interna pela utilização do mesmo recurso ou até mesmo a sua subutilização. Isso pode ser mais pronunciado em ambientes de desenvolvimento de softwares devido ao alto grau de interdependência, de incerteza e de risco de cada projeto. Tal necessidade está relacionada ao chamado Job Shop Problem (JSP). Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar modelos matemáticos de algoritmo genético e de otimização e suas contribuições para a resolução de Job Shop Problem em projetos de desenvolvimento de software com a utilização de Recursos Humanos Especialistas.