Revisão da literatura empírica recente sobre métodos de screening para detecção de cartéis (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: MOITA, RODRIGO MENON SIMÕES - FEA ; OLIVEIRA, RAFAEL PEREIRA - FEA ; POVEDA, GABRIEL BARREIROS - FEA
- Unidade: FEA
- DOI: 10.52896/rdc.v12i1.1083
- Subjects: ECONOMIA INTERNACIONAL; CARTEL; CONCORRÊNCIA INTERNACIONAL; POLÍTICA ANTITRUSTE
- Language: Português
- Abstract: O objetivo deste artigo é apresentar uma revisão da literatura empírica recente a respeito do uso de métodos de screening (ou filtros econômicos) para a detecção de cartéis no Brasil e no mundo. Tais métodos têm sido cada vez mais utilizados por autoridades antitruste na medida em que complementam e reforçam métodos reativos tradicionais de detecção de cartel, como acordos de leniência. Há diversos estudos que discutem suas aplicações, a maioria com foco na abordagem de screening comportamental. Este artigo visa a complementar tais trabalhos de duas maneiras: (i) avaliar a literatura mais recente sobre o tema, a qual tem se especializado, por exemplo, em metodologias de machine learning; e (ii) discutir aplicações de abordagens estruturais, que são métodos mais simplificados de detecção do que o screening comportamental, mas também utilizados por autoridades antitruste e na literatura. Método: revisão e análise qualitativa da literatura sobre detecção de cartel nacional e internacional. Conclusões: diversas autoridades antitruste têm seguido as recomendações de organizações internacionais de combinar o uso de métodos reativos com proativos na detecção de cartéis. Há iniciativas importantes no uso de screenings, especialmente no âmbito de licitações públicas dada a maior disponibilidade de dados. Na literatura empírica técnicas de machine learning têm ganhado espaço seja devido aos desafios de identificação dos modelos econométricos, seja pelo contexto de aumento na complexidade do funcionamento dos acordos colusivos. Trata-se de uma nova tendência que está voltada principalmente à maior previsibilidade e precisão no processo de detecção de cartéis, em detrimento de conclusões sobre causalidade.Tendo em vista as diferentes dinâmicas setoriais e regionais na economia, sua utilização ainda exige cautela por parte dos pesquisadores e autoridades antitruste, mas certamente representa avanço relevante e promissor no combate a cartéis
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- Título: Revista de Defesa da Concorrência
- ISSN: 2318-2253
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 12, n. 1, p. 30-54, 2024
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by
-
ABNT
MOITA, Rodrigo Menon Simões et al. Revisão da literatura empírica recente sobre métodos de screening para detecção de cartéis. Revista de Defesa da Concorrência, v. 12, n. 1, p. 30-54, 2024Tradução . . Disponível em: https://revista.cade.gov.br/index.php/revistadedefesadaconcorrencia/article/view/1083/742. Acesso em: 28 dez. 2025. -
APA
Moita, R. M. S., Oliveira, R. P., Poveda, G. B., & Jesus, M. P. H. de. (2024). Revisão da literatura empírica recente sobre métodos de screening para detecção de cartéis. Revista de Defesa da Concorrência, 12( 1), 30-54. doi:10.52896/rdc.v12i1.1083 -
NLM
Moita RMS, Oliveira RP, Poveda GB, Jesus MPH de. Revisão da literatura empírica recente sobre métodos de screening para detecção de cartéis [Internet]. Revista de Defesa da Concorrência. 2024 ; 12( 1): 30-54.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://revista.cade.gov.br/index.php/revistadedefesadaconcorrencia/article/view/1083/742 -
Vancouver
Moita RMS, Oliveira RP, Poveda GB, Jesus MPH de. Revisão da literatura empírica recente sobre métodos de screening para detecção de cartéis [Internet]. Revista de Defesa da Concorrência. 2024 ; 12( 1): 30-54.[citado 2025 dez. 28 ] Available from: https://revista.cade.gov.br/index.php/revistadedefesadaconcorrencia/article/view/1083/742 - Até onde foi a lama?: análise dos efeitos do rompimento da barragem de rejeitos em Mariana (MG) em indicadores educacionais
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Informações sobre o DOI: 10.52896/rdc.v12i1.1083 (Fonte: oaDOI API)
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