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Cross-correlation analysis on Brazilian gasoline retail market

In this paper we investigate the cross-correlations between Brazilian gasoline retail markets in fifteen capitals. The hypothesis that is not expected any strong cross-correlation or anti cross-correlation between these markets was tested by applying the multi-scale cross correlation analysis in the of Average Retail Margin of gasoline type C. Our empirical results support a significant cross-correlation value between three capitals of Southeast region for both short-term and long-term, regardless of time scale (weeks). Moreover, São Paulo–Belo Horizonte and São Paulo–Rio de Janeiro pairs presented strong correlation from time scale of thirty three weeks. And also São Paulo market seems exerts some regional influence in the Average Retail Margin behaviors. The main contribution is that cross-correlations results have importance in terms of taking decisions for investors as well as for Brazilian energy policies.

Keywords:
Fuel, Average Retail, Margin Tacit collusion

AUTHORS:
A.S. Nascimento Filho, E.J.A.L. Pereira, Paulo Ferreira, T.B. Murari, M.A. Moret

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Saúde Coletiva

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Na área da Saúde Coletiva, a ciência de dados pode ser utilizada para monitorar epidemias, desenvolver políticas públicas de prevenção e controle de doenças, e avaliar a eficácia de tratamentos. Além disso, a ciência de dados pode ser usada para analisar o impacto ambiental de diferentes atividades e políticas, identificar padrões de consumo insustentáveis, desenvolver soluções para mitigar esses impactos para garantir um futuro mais sustentável para o planeta. A saúde coletiva  vem sendo beneficiada com o uso de ferramentas com base na ciência de dados. Esta última, por sua vez, permite a análise de grandes volumes de dados,  identificação de padrões e tendências e a tomada de decisões informadas e embasadas em evidências

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No que tange a Energia de Baixo Carbono a  ciência de dados desempenha um papel crescentel nesse processo e na promoção da sustentabilidade energética. Possilitanto a analise e a compreensão no uso da energia e identificar maneiras de reduzir as emissões de gases de efeito estufa. Por meio da análise de dados, é possível desenvolver soluções de energia renovável, como a energia solar e eólica, e identificar maneiras de torná-las mais eficientes e acessíveis. Além disso, pode ajudar a otimizar a produção e distribuição de energia, permitindo que as redes sejam mais resilientes e confiáveis, reduzindo o desperdício e promovendo a eficiência energética.