Resumo: O presente artigo analisou o papel desempenhado pelos sistemas agroflorestais (SAF's) como medida adaptativa às mudanças climáticas no Brasil. Foi desenvolvido um modelo de efeito de tratamento (Propensity Score Matching), que permitiu identificar os principais determinantes do uso de SAF's e se municípios nos quais essa técnica é utilizada são menos vulneráveis às mudanças climáticas. Os resultados indicaram que variáveis socioeconômicas (propriedade da terra, opções de financiamento, acesso a informações e assistência técnica) e agronômicas (disponibilidade de recursos hídricos e qualidade do solo) influenciam a adoção de SAF's nos municípios brasileiros. As condições climáticas (temperatura e precipitação) também têm participação importante no emprego desses sistemas, o que confirma seu papel de estratégia adaptativa. Concluise também que os SAF's têm potencial de melhorar o desempenho agrícola brasileiro, já que o valor da terra tende a ser maior em municípios onde esses sistemas são utilizados. Desse modo, os SAF's podem tornar o setor agropecuário menos exposto aos efeitos negativos das mudanças climáticas, tanto no presente quanto em cenários futuros.

Este artigo analisou a influência dos fatores macroeconômicos no retorno das ações do setor de bens industriais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) no período de dezembro de 1999 a junho de 2010. Para tanto foi utilizada a abordagem da Arbitrage Pricing Theory (APT), realizando-se regressões em séries temporais, as quais tinham como variáveis explicativas dos retornos o índice Bovespa, a produção industrial, a taxa de inflação, a balança comercial, a taxa Selic, o índice Dow Jones e taxa de câmbio. Estas variáveis mostraram-se significativas para todas as ações, porém observaram-se diferenças nos resultados por conta das características individuais de cada empresa (fatores idiossincráticos). O índice Bovespa foi significativo para oito das nove ações analisadas, a taxa de inflação foi significativa para cinco das nove ações e a variável taxa de câmbio não se mostrou significativa para nenhuma das ações.