Resumo Este artigo estima a cifra oculta para os crimes de furto, roubo e agressão física (lesão corporal) no Brasil com dados da PNAD de 2009. As taxas de cifra oculta são estimadas para diversos grupos demográficos, econômicos e sociais. Posteriormente, estima-se um modelo de regressão probit a fim de identificar os principais determinantes da cifra oculta para cada crime especificado. Os resultados encontrados demonstram que em média 62,55% das ocorrências de roubo, furto e agressão física não chegam aos registros polícias e pessoas com menor grau escolaridade e faixa etária contribuem de maneira geral para o aumento da cifra oculta. Estes e os demais resultados obtidos contribuem diretamente nas políticas de segurança pública, bem como para obtenção de estatísticas do crime e contribuem para a pesquisa em análise econômica do direito.

Abstract This article estimates the dark figure of the crime for theft, robbery and physical aggression (bodily injury) using a national representative survey from Brazil (PNAD 2009). In order to obtain a complete profile of the occurrence of this phenomenon in Brazil, several estimates are made considering demographic, economic and social aspects. Subsequently, a probit regression model is estimated in order to identify the main determinants of the dark figure of crime. The results show that, on average, 62.55% of theft, robbery and physical aggression cases do not reach police records and people with lower educational level and younger people generally contribute to increase the dark figure of crime. These and other results obtained directly contribute to public security policies as well as to obtain crime statistics.

ResumoEste artigo estima a probabilidade de informação privilegiada (PIN) para ações do Índice Brasil durante o período de 2006 até 2011. O PIN é uma proxypara informação privada e é incorporado ao método de Fama French (1993) para separar os portfolios e explicar seus retornos. A combinação do PIN com as variáveis valor de mercado e índice book-to-market possibilita, para alguns portfolios, aumento do retorno e diminuição do risco. A significância das variáveis na explicação dos retornos é testada utilizando modelos de Markov-switching. Os resultados demonstram que o PIN é um fator importante na explicação dos retornos dos portfolios.

AbstractThis article makes use of tick-by-tick data to estimate the probability of informed trading (PIN) to IBRX stocks. We add PIN in Fama French (1993) method to separate portfolios and explain their returns. Our evidence points out we may find some portfolios, which have statistically higher return and lower risk in a Markov-switching regression. The results demonstrate PIN is an important factor in explaining portfolio returns.