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[en] TRUTH X VERISIMILITUDE: NOTES FROM RENÉ DESCARTES (1596-1650) AND GIAMBATTISTA VICO (1668-1744) / [pt] VERDADE X VEROSSIMILHANÇA: APONTAMENTOS A PARTIR DE RENÉ DESCARTES (1596-1650) E GIAMBATTISTA VICO (1668-1744)PRISCILA ALBA DA SILVA 28 September 2016 (has links)
[pt] Partindo da análise das obras de René Descartes (1596-1650) e da concepção de retórica enquanto uma metalinguagem, fornecida tanto por Roland Barthes quanto por Haroldo de Campos, investigamos certa tensão entre Giambattista Vico (1668-1744) e o filósofo francês. Atrito forjado a partir da leitura indireta do retor napolitano das obras de Descartes. Este trabalho trata, portanto, da diferença entre a certificação do conhecimento em Descartes e Vico, diferença que, segundo elucidamos, pode ser situada na tensão entre os conceitos de verdade e verossimilhança, respectivamente, bem como nos conceitos de sentido e senso. Em 1699, Giambattista Vico assumiu a cátedra de Retórica na Universidade Real de Nápoles. A partir deste ano e, até o ano de 1707, o filósofo proferiu discursos de abertura dos anos letivos nesta instituição. Esses discursos nos chegam sob o título de Orazioni Inaugurali (1699-1707), donde foram analisadas, na presente dissertação, às duas primeiras, concernentes aos anos de 1699 e 1700. Tal análise procurou nuançar não apenas o entrelaçamento entre forma e conteúdo como, também, a partir disso, sugerir que a verossimilhança viquiana incide formalmente em seus textos, assim como a verdade cartesiana seria derivada de certa estrutura textual. / [en] Analyzing the works of René Descartes (1596-1650) and the conception of rhetoric as a meta language, provided both by Roland Barthes and by Haroldo de Campos, we investigated tension between Giambattista Vico (1668-1744) and the French philosopher. Misunderstanding forged from indirect reading of Neapolitan rector of the works of Descartes. This work analyzes the difference between the certification of knowledge in Descartes and Vico, a difference that, according elucidated, may be located in the tension between the concepts of truth and verisimilitude, respectively, as well as the concepts of way and sense. In 1699, Giambattista Vico took over the chair of Rhetoric at the Royal University of Naples. From this year by the year 1707, the philosopher gave opening speeches of school years at this institution. These talks come in under the heading of Orazioni Inaugurali (1699-1707), from which were analyzed in the present work the first two, pertaining to the years 1699 and 1700. This analysis sought to nuance not only the interweaving between form and content as, also, from there, suggest that the verisumilitude viquiana focuses formally in his writings, as well as the Cartesian truth would be derived from certain textual structure.
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[en] STOCHASTIC VOLATILITY VIA MONTE CARLO LIKELIHOOD: A COMPARATIVE STUDY / [pt] VOLATILIDADE ESTOCÁSTICA VIA VEROSSIMILHANÇA DE MONTE CARLO: UM ESTUDO COMPARATIVORAPHAEL PIMENTEL DE OLIVEIRA CRUZ 26 May 2004 (has links)
[pt] Esta dissertação discute o modelo de Volatilidade
Estocástica (SV) estimado via metodologia Durbin & Koopman,
chamada Verossimilhança de Monte Carlo( MCL). Comparou-se a
cobertura condicional do valor em risco (VaR), deste
modelo, com as do modelo GARCH(1,1) e SV estimado via Quasi
Máxima Verossimilhança (QML). Os modelos foram estendindos a
distúrbios Gaussiano e t-Student na equação da média. O
desempenho dos modelos foi avaliado fora da amostra para
retornos diários dos índices Ibovespa, S&P500, Nasdaq e Dow
Jones. Para o critério de avaliação foi utilizado o teste
de Christoffersen. Foram econtradas evidências empíricas
de que o modelo SV estimado via MCL é tão eficiente quanto
o modelo GARCH(1,1), em termos da cobertura condicional do
VaR. / [en] This dissertation discusses the estimation of the
Stochastic Volatility (SV)model using a Durbin and Koopman
methodology called Monte Carlo Like-lihood (MCL). The
conditional coverage of value at risk (VaR) of SV via
MCL model was compared to the GARCH (1,1) model and to the
SV model via Quasi Maximum Likelihood (QML) estimation. The
models were extended to Gaussian and Student-t isturbances
in the mean equation. The performances of the models were
evaluated out-of-sample for daily returns on the Ibovespa,
S&P500, Nasdaq and Dow Jones indexes. Christoffersen test
were applied for the evaluation criteria. In terms of the
VaR conditional coverage, empirical evidences indicate that
the SV model via MCL estimation is as efficient as the
GARCH (1,1) model.
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