Contributions to the study of inequality of income between the Brazilian states

Faz uma anÃlise da desigualdade de renda considerando o conceito de renda domiciliar e tendo como unidade espacial os Estados brasileiros. AlÃm de ampla discussÃo preliminar sobre os fatores que parcialmente explicam desigualdade, inclusive, os apontados pela literatura nacional, esta tese apresenta duas partes empÃricas relevantes. A caracterizaÃÃo das distribuiÃÃes de probabilidade que descrevem as distribuiÃÃes de renda para os estados brasileiros, inclusive, apresentando diferente metodologia para cÃlculo de indicadores de desigualdade e pobreza. Dentro desse objetivo sÃo apresentados dois conjuntos de informaÃÃo: funÃÃes de Kernel e as distribuiÃÃes de probabilidade âde melhor ajusteâ as distribuiÃÃes de renda de cada estado. Por seu turno, tambÃm sÃo apresentadas duas estruturas teÃricas, do qual decorrem diferentes contextos economÃtricos, com a finalidade de explicar as causas da desigualdade de renda no Brasil. Assim, com objetivo de captar a relaÃÃo entre desigualdade e crescimento utiliza-se um modelo economÃtrico na estrutura de equaÃÃes simultÃneas para dados cross-section, com extensÃes para diferentes percentis da renda. Por seu turno, considerando um modelo teÃrico com apenas uma equaÃÃo e, na estrutura de dados em painel, sÃo realizadas estimaÃÃes pelo mÃtodo de Efeito AleatÃrio e VariÃveis Instrumentais. Por fim, Ã elaborado um exercÃcio com RegressÃes QuantÃlicas para captar como as variÃveis selecionadas atingem diferentes grupos de Estados.Makes an analysis considering the household income concept aplied for brasilian states. Besides a large preliminary discussion concerning partial factors who explain inequality, including those ones assign to national literature, this thesis presents two relevant parts. The characterization of probability distribution that describe income distribution for brasilian states and a different methodology to calculate inequality and poverty indicators. Concerning this goal are present two information groups: Kernel Functions and âbest adjustmentâ probability distributions for every state. By the way, are presents two theoretical structure, from result different econometrics framework, on the way to explain income inequality in Brazil. Thus, to catch the relationship between household income inequality and economic growth, was used first a framework based upon a simultaneous equation models applied in cross-sectional data for brazilian states with some extensions to different revenue percentiles. Otherwise, considering a theoretical model with just one equation and following panel data methodology to Random Effects and Instrumental Variables estimation. At the and was made an exercise using Quantiles Regressions to catch the selected variables effects on different groups of states