[pt] Nesta dissertação utilizamos um modelo baseado na teoria de fenômenos críticos para explicar a formação de preços de ativos financeiros no período précrash. A evolução dos preços é descrita por um crescimento lento em forma de lei de potência, superposto a oscilações periódicas em escala logarítmica, sendo denominado modelo log-periódico. Este crescimento é eventualmente interrompido por um colapso dos preços que ocorre em um curto e crítico intervalo de tempo.O objetivo deste trabalho é o de investigar o modelo logperiódico do ponto de vista econométrico, criticando e propondo melhoramentos na sua especificação de forma que as inferências estatísticas dos seus parâmetros sejam mais confiáveis. Baseado nesta análise é proposta uma extensão do modelo log-periódico, com a incorporação de estrutura auto- regressiva e heterocedástica condicional no termo aleatório do modelo original. O modelo é aplicado a índices de diversos mercados mundiais, a saber: HANG SENG (Hong Kong), NASDAQ (EUA), IBOVESPA (Brasil), MERVAL (Argentina), INDIA BSE NATIONAL (Índia) e FTSE100 (Grã-Bretanha). Os nossos resultados indicam que a utilização destes modelos na prática requer alguma cautela uma vez que a sua base inferencial é frágil. / [en] In this work we employ a model based on the critical phenomena theory to explain the asset price formation associated to the pre- crash period. The evolution of the price is given by an over-all power law acceleration decorated by oscillations called log-periodic model. This growth is likely to be interrupted by a crash of prices that happen in a short and critical time interval. The purpose of this work is to investigate the log-periodic model within the econometric approach by suggesting guidelines to achieve its performance in order to accomplish reliable statistical inferences. Based on this analysis we here propose a stretching of the log-periodic model through the introduction of an autoregressive structure and an autoregressive conditional heteroskedasticity at the residual of the original model. The current model is applied to the study of financial index of the stock markets worldwide as: HANG SENG (Hong Kong), NASDAQ (USA), IBOVESPA (Brazil), MERVAL (Argentina), INDIA BSE NATIONAL (India) and FTSE100 (United Kingdom). The output of such work indicates that the use of the logperiodic model requires some care as far as its inference basis is fragile.

[pt] Logs são, atualmente, riquíssima fonte de informação para administradores de sistemas e analistas de negócio. Em ambientes com grande volume de acesso e infra-estrutura de centenas de servidores, processar toda a informação gerada e correlacioná-la com o objetivo de identificar situações de interesse técnico e de negócio em tempo real, é considerado um grande desafio. Nesse sentido, são explicados tanto os conceitos relacionados aos arquivos de log e aos sistemas que se propõem a gerenciá-los, quanto os métodos e ferramentas de correlação de eventos em tempo real, para que, então, seja proposta uma arquitetura de sistema capaz de lidar com o desafio citado. Por fim, um protótipo é desenvolvido e uma prova de conceito baseada em um caso real de uso é realizada. / [en] Logs are, nowadays, a rich source of information for system administrators and business analysts. In environments with a high access volume and hundreds of servers, to process every generated information and correlate it, in order to identify interesting technical and business situations in real time, is considered a challenge. Considering that, concepts related to log files and systems that aim to manage it, besides methods and tools for real time event correlation are presented, in order to propose a system architecture capable of overcoming the stated challenge. At last, a prototype is developed and a concept prove based on a real case is done.

[pt] Nos dias de hoje, temos acesso a dados de tamanho, dimensionalidade e complexidade sem precedentes. Para extrair informações desconhecidas e inesperadas desses dados complexos e dinâmicos, necessitamos de estratégias efetivas e eficientes. Uma dessas estratégias é usar aplicações de análise visual (visual analytics), que combinam técnicas de análise de dados e de visualização. Depois do processo de descoberta de conhecimento, um grande desafio é filtrar a informação essencial que levou à descoberta e comunicar os achados a outras pessoas. Nós propomos tirar proveito do traço deixado pela análise exploratória de dados, sob a forma do histórico da interação do usuário, para ajudar nesse processo. Com o traço, o usuário pode escolher os passos de interação desejados e criar uma narrativa, compartilhando o conhecimento adquirido com os leitores. Para atingir nosso objetivo, desenvolvemos o arcabouço BONNIE (Building Online Narratives from Noteworthy Interaction Events - Construindo Narrativas Online a partir de Eventos de Interação Relevantes). O arcabouço compreende um modelo de log para registrar os eventos de interação, código auxiliar para ajudar o(a) desenvolvedor(a) a instrumentar o seu próprio código, e um ambiente para visualizar o histórico de interação e construir narrativas. Esta tese apresenta nossa proposta para comunicar descobertas em aplicações de análise visual, o arcabouço BONNIE, e alguns estudos empíricos que realizamos para avaliar nossa solução. / [en] Nowadays, we have access to data of unprecedentedly large size, high dimensionality, and complexity. To extract unknown and unexpected information from such complex and dynamic data, we need effective and efficient strategies. One such strategy is to combine data analysis and visualization techniques, which is the essence of visual analytics applications. After the knowledge discovery process, a major challenge is to filter the essential information that led to a discovery and to communicate the findings to other people. We propose to take advantage of the trace left by the exploratory data analysis, in the form of ser interaction history, to aid in this process. With the trace, the user can choose the desired interaction steps and create a narrative, sharing the acquired knowledge with readers. To achieve our goal, we have developed the BONNIE (Building Online Narratives from Noteworthy Interaction Events) framework. The framework comprises a log model to register the interaction events, auxiliary code to help the developer instrument his or her own code, and an environment to view the user s own interaction history and build narratives. This thesis presents our proposal for communicating discoveries in visual analytics applications, the BONNIE framework, and a few empirical studies we conducted to evaluate our solution.

[pt] Com um número crescente de antenas em sistemas MIMO, o consumo de energia e os custos das interfaces de rádio correspondentes tornam-se relevantes. Nesse contexto, uma abordagem promissora é a utilização de conversores de dados de baixa resolução. Neste estudo, propomos dois novos pré-codificadores ótimos para a sinais de envelope constante e quantização de fase. O primeiro maximiza a distância mínima para o limite de decisão (MMDDT) nos receptores, enquanto o segundo minimiza o erro médio quadrático entre os símbolos dos usuários e o sinal de recepção. O design MMDDT apresetado nesse estudo é uma generalização de designs anteriores que baseiam-se em quantização de 1-bit. Além disso, ao contrário do projeto MMSE anterior que se baseia na resolução de 1-bit, a abordagem proposta emprega quantização de fase uniforme e a etapa de limite no método branch-and-bound é diferente em termos de considerar o relaxamento mais restritivo do problema não convexo, que é então utilizado para um design sub ótimo também. Além disso, três métodos diferentes de detecção suave e um esquema iterativo de detecção e decodificação que permite a utilização de codificação de canal em conjunto com pré-codificação de baixa resolução são propostos. Além de uma abordagem exata para calcular a informação extrínseca, duas aproximações com reduzida complexidade computacional são propostas. Os algoritmos propostos de pré-codificação branch-and-bound são superiores aos métodos existentes em termos de taxa de erro de bit. Resultados numéricos mostram que as abordagens propostas têm complexidade significativamente menor do que a busca exaustiva. Finalmente, os resultados baseados em um código de bloco LDPC indicam que os esquemas de processamento de recepção geram uma taxa de erro de bit menor em comparação com o projeto convencional. / [en] With an increasing number of antennas in multiple-input multiple-output (MIMO) systems, the energy consumption and costs of the corresponding front ends become relevant. In this context, a promising approach is the consideration of low-resolution data converters. In this study two novel optimal precoding branch-and-bound algorithms constrained to constant envelope signals and phase quantization are proposed. The first maximizes the minimum distance to the decision threshold (MMDDT) at the receivers, while the second minimizes the MSE between the users data symbols and the receive signal. This MMDDT design presented in this study is a generalization of prior designs that rely on 1-bit quantization. Moreover, unlike the prior MMSE design that relies on 1-bit resolution, the proposed MMSE approach employs uniform phase quantization and the bounding step in the branch-and-bound method is different in terms of considering the most restrictive relaxation of the nonconvex problem, which is then utilized for a suboptimal design also. Moreover, three different soft detection methods and an iterative detection and decoding scheme that allow the utilization of channel coding in conjunction with low-resolution precoding are proposed. Besides an exact approach for computing the extrinsic information, two approximations with reduced computational complexity are devised. The proposed branch-and-bound precoding algorithms are superior to the existing methods in terms of bit error rate. Numerical results show that the proposed approaches have significantly lower complexity than exhaustive search. Finally, results based on an LDPC block code indicate that the proposed receive processing schemes yield a lower bit-error-rate compared to the conventional design.