Made available in DSpace on 2014-06-12T18:04:43Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo7220_1.pdf: 1160431 bytes, checksum: d367b2019e4e3f4d731b0ee27291e0ed (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2006 / Cada vez mais a análise de séries temporais tem estado presente no mercado financeiro, auxiliando a obtenção de previsões e a tomada de decisão. Na presença de ventos extremos, as perdas são sempre muito grandes e em alguns casos podem levar os investidores à falência. Algumas medidas foram criadas para mensurar esse risco, porém elas não levam em conta o fato de que outras variáveis podem ser relevantes á mensuração. Engle & Manganelli (2004) propuseram um nova metodologia para medir os riscos de investimento, o modelo CAViaR, que, além de permitir a inclusão dessas variáveis, permite avaliar a qualidade do ajuste. O principal objetivo desta dissertação é avaliara nova metodologia proposta por Engle & Manganelli (2004) conjuntamente com as metodologias existentes, nos casos dos índices da Bolsa de Valores de São Paulo IBOVESPA e da Petrobrás. Por outro lado, verificamos a qualidade da estimação dos parâmetros através de simulação de Monte Carlo, de onde pudemos concluir que a qualidade da estimação está ligada `a escolha dos parâmetros iniciais e que, em geral, faz-se necessária a consideração de um grande número de vetores de estimativas iniciais

BARROS, Fabiano Luiz Alves. Análise dos determinantes das exportações agrícolas brasileiras para os rics entre os anos de 1982 a 2012. 2015. 99 f.: Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Ceará, Departamento de Pós-Graduação em Economia Rural, Fortaleza-CE, 2015 / Submitted by Francisco Helder Macêdo Rangel (fhelder@ufc.br) on 2016-03-03T18:20:23Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_flabarros.pdf: 1972401 bytes, checksum: ed4a83179b79c04c8083665333e77cca (MD5) / Approved for entry into archive by Margareth Mesquita(margaret@ufc.br) on 2016-03-04T19:58:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_flabarros.pdf: 1972401 bytes, checksum: ed4a83179b79c04c8083665333e77cca (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-04T19:58:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_flabarros.pdf: 1972401 bytes, checksum: ed4a83179b79c04c8083665333e77cca (MD5) Previous issue date: 2015 / The intensification of trade between the BRICS may be due both to international agreements such as macroeconomic policy factors such as the real effective exchange rate, the terms of trade, foreign direct investment and per capita income. The Brazil concentrates much of its production for export in sectors with lower technological intensity, favoring the production of commodities. Thus, this study is to investigate the fundamental macroeconomic determinants of exporting agricultural sector in Brazil for selected economies: Russia, India , China and South Africa (RICS), through commonly known variables as decisive for total exports, which are: real effective exchange rate, the terms of trade, income per capita and foreign direct investment. To assess these determinants, we used the theory of international trade, with the use of time series, through self regressive vectors methodology (VAR). The analysis showed that both the terms of trade as per capita income were significant for China and South Africa. Russia showed that the real effective exchange rate in Brazil is significant for India the real exchange rate and the terms of trade were equally significant. / A intensificação das trocas comerciais entre os BRICS pode ser devida tanto a acordos internacionais como a fatores de ordem macroeconômica como a taxa de câmbio real efetiva, os termos de troca, o investimento externo direto e a renda per capita. O Brasil concentra grande parte de sua produção para exportação em setores com menor intensidade tecnológica, favorecendo assim a produção de commodities. Diante disso, este estudo tem como objetivo fundamental investigar os determinantes macroeconômicos do setor agrícola exportador do Brasil para economias selecionadas: Rússia, Índia, China e África do Sul (RICS), por meio de variáveis comumente conhecidas como decisivas para as exportações totais, as quais são: taxa de câmbio real efetiva, os termos de troca, a renda per capita e o investimento externo direto. Para avaliar estes determinantes, utilizou-se a teoria do comércio internacional, com o uso de séries temporais, por meio da metodologia de vetores auto regressivos (VAR). A análise demonstrou que tanto os termos de troca quanto a renda per capita foram significativas para China e África do Sul. A Rússia mostrou que a taxa de câmbio real efetiva do Brasil é significante, para Índia a taxa de câmbio real e os termos de troca foram igualmente significativos.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 540189 bytes, checksum: 0753831535740967a377e10eb2b9b68d (MD5) Previous issue date: 2012-07-24 / This work aimed to estimate the probability of false alarm caused by the control graph of the exponentially weighted moving average (EWMA) in an autocorrelated process along rational subgroups, using different combinations of the values of the following terms: number of standard deviations (2 ≤ k ≤ 6), weight of the rational subgroup (0.01 ≤ λ ≤ 1) and first order correlation (ρ). To study these values, data of a random variable Y were simulated, under normal distribution with average μ0 = 0 and standard deviation σ0 = 1 for a statistically-controlled process of up to 50 rational subgroups , with individual observations (n = 1). To obtain the values of Y along the 50 rational subgroups, 10 different situations were performed, according to the following first order autocorrelations (ρ = 0; 0.1; 0.2; 0.3; 0.4; 0.5; 0.6; 0.7; 0.8; 0.9). A total of 1.000 simulations were carried out for each situation. A probability of false alarm (α) decreased with the respective increase of k and λ. On the other hand, this probability increassed with the increase of ρ. Thus, in case the response variable Y is monitored by the EWMA control graph under an autocorrelated process, it is necessary to increase the values of k and λ, as the autocorrelation increases in degree. This requires widening the control limits by adopting values of k above three, so that the false alarm probabilities may be found at low levels, such as values lower than 0.01. To confirm α equal or lower than 0.1, 0.05, or 0.01, according to the first order autocorrealation, different combinations of k and λ are recommended. For ρ ≤ 0.6, λ = 0.01 was recommended , combined with values of k aproximately equal to 2.5 (ρ = 0), 2.7 (ρ = 0.1), 3.0 (ρ = 0.2), 3.3 (ρ = 0.3), 3.7 (ρ = 0.4), 4.4 (ρ = 0.5) and 5.3 (ρ = 0.6).Under these situations, the effect of λ on the decrese of α was small. Thus, one could use any value up to the unit, without the need to change the magnitude of k too much. However, despite the fact that the decrease of λ leads to the increase of k in order to maintain the same false alarm probability, such decision to indicate λ = 0.01 was taken to search for a greater distancing from the Shewhart control graph, which is equal to EWMA for λ = 1. On the other hand, for 0.7 ≤ ρ ≤ 0.9, it was also necessary to increase the values of λ, together with that of k, to obtain a low false alarm probability. In such cases,the following recommendations approximate of λ, were established for k = 6: 0.5 (ρ = 0.7), 0.6 (ρ = 0.8) and 0.95 (ρ = 0.9). Such conclusions agree with those by Costa et al. (2004), who proposed widening the control limits, since autocorrealation provides an estimate of the random variability caused by the process. In this work, widening the control limits occurred due to the imposition of k values higher than three during the design of the EWMA control graph. / O presente trabalho teve por objetivo estimar a probabilidade do alarme falso provocada pelo gráfico de controle da média móvel ponderada exponencialmente (EWMA) em um processo autocorrelacionado ao longo dos subgrupos racionais, em função de diferentes combinações entre os valores dos termos: número de desvios-padrão (2 ≤ k ≤ 6), peso do subgrupo racional (0,01 ≤ λ ≤ 1) e autocorrelação de 1a ordem (ρ). Para estudá-los, foram simulados dados de uma variável aleatória Y, sob distribuição normal com média μ0 = 0 e desvio-padrão σ0 = 1 para um processo sob controle estatístico para até 50 subgrupos racionais com observações individuais (n = 1). Para a obtenção dos valores de Y ao longo dos 50 subgrupos racionais, foram realizadas dez situações diferentes de acordo com as seguintes autocorrelações de 1a ordem (ρ = 0; 0,1; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5; 0,6; 0,7; 0,8; 0,9). Foram realizadas 1.000 simulações para cada situação. A probabilidade do alarme falso (α) diminuiu com os respectivos aumentos de k e λ. Por outro lado, essa probabilidade aumentou de acordo com o aumento de ρ. Portanto, caso a variável resposta Y seja monitorada pelo gráfico de controle EWMA em um processo autocorrelacionado, torna-se necessário aumentar os valores de k e de λ, à medida que a autocorrelação aumentar de grau. Isso implica em alargar os limites de controle, em função da adoção de valores de k acima de três, para que as probabilidades dos alarmes falsos possam se situar em níveis baixos, como, por exemplo, para valores menores do que 0,01. Para conferir α igual ou inferior a 0,1, 0,05 ou 0,01, de acordo com a autocorrelação de 1a ordem, recomendaram-se diferentes combinações de k e λ. Para ρ ≤ 0,6, recomendou-se λ = 0,01 combinado com valores de k aproximadamente iguais a 2,5 (ρ = 0), 2,7 (ρ = 0,1), 3,0 (ρ = 0,2), 3,3 (ρ = 0,3), 3,7 (ρ = 0,4), 4,4 (ρ = 0,5) e 5,3 (ρ = 0,6). Nessas situações, o efeito do λ sobre a diminuição do α foi pequena. Portanto, poderia se trabalhar com quaisquer valores até a unidade, sem haver a necessidade de mudar muito a magnitude do k. Porém, apesar da diminuição do λ implicar no aumento do k para manter a mesma probabilidade do alarme falso, tal decisão de indicar λ = 0,01 ocorreu pelo fato de buscar um maior distanciamento do gráfico de controle de Shewhart, que é igual ao EWMA para λ = 1. No entanto, para 0,7 ≤ ρ ≤ 0,9, foi necessário aumentar também o valor de λ, juntamente com o de k, para que a probabilidade do alarme falso fosse baixa. Nestes casos, foram estabelecidas as seguintes recomendações aproximadas de λ, para k = 6: 0,5 (ρ = 0,7), 0,6 (ρ = 0,8) e 0,95 (ρ = 0,9). Tais conclusões vão de encontro às de Costa et al. (2004) que propuseram o alargamento dos limites de controle, dado que a autocorrelação propicia uma estimativa da variabilidade aleatória provocada pelo processo. Neste trabalho, o alargamento do limite de controle ocorreu devido à imposição de valores de k maiores do que três durante a construção do gráfico de controle EWMA.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / A intensificaÃÃo das trocas comerciais entre os BRICS pode ser devida tanto a acordos internacionais como a fatores de ordem macroeconÃmica como a taxa de cÃmbio real efetiva, os termos de troca, o investimento externo direto e a renda per capita. O Brasil concentra grande parte de sua produÃÃo para exportaÃÃo em setores com menor intensidade tecnolÃgica, favorecendo assim a produÃÃo de commodities. Diante disso, este estudo tem como objetivo fundamental investigar os determinantes macroeconÃmicos do setor agrÃcola exportador do Brasil para economias selecionadas: RÃssia, Ãndia, China e Ãfrica do Sul (RICS), por meio de variÃveis comumente conhecidas como decisivas para as exportaÃÃes totais, as quais sÃo: taxa de cÃmbio real efetiva, os termos de troca, a renda per capita e o investimento externo direto. Para avaliar estes determinantes, utilizou-se a teoria do comÃrcio internacional, com o uso de sÃries temporais, por meio da metodologia de vetores auto regressivos (VAR). A anÃlise demonstrou que tanto os termos de troca quanto a renda per capita foram significativas para China e Ãfrica do Sul. A RÃssia mostrou que a taxa de cÃmbio real efetiva do Brasil à significante, para Ãndia a taxa de cÃmbio real e os termos de troca foram igualmente significativos.

Os avanços nas técnicas de neuroimagem, principalmente com o de- senvolvimento da ressonância magnética funcional (RMf), vem possibilitando um melhor compreendimento dos processos e mecanismos cerebrais. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de conectividade dinâmico entre diversas áreas cerebrais útilzando dados de RMf. A modelagem dinâmica do fluxo de informação é realizada com a estimação dos parâmetros de um modelo autoregressivo multivariado com coeficientes variandos no tempo, baseado na projeçã o de funções em bases de ondaletas. Dessa forma, um método para estimação e a derivação de suas propriedades assintóticas são apresentados. Diversos conjuntos de simulações computacionais são realizados visando a avaliação do desempenho do método proposto. Por fim, são apresentadas aplicações do modelo de conectividade variante no tempo em dados de ressonância magnética funcional. / Advances in neuroimage technologies, mainly with the development of functional magnetic resonance imaging (fMRI), improve the comprehension of brain processes and mechanisms. The main goal of this work is the development of a time-varying connectivity model between many brain areas using fMRI datasets. The dynamic modelling of the information flow is related to the parameters estimation of a time-varying multivariate autoregressive process, based on functions projection in wavelet basis. We propose an estimation procedure and present its asymptotic properties. Computational simulations were performed focusing the evaluation of the proposed approach. Further, applications of these methodologies to real functional magnetic resonance datasets are presented.

Os avanços nas técnicas de neuroimagem, principalmente com o de- senvolvimento da ressonância magnética funcional (RMf), vem possibilitando um melhor compreendimento dos processos e mecanismos cerebrais. Este trabalho tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo de conectividade dinâmico entre diversas áreas cerebrais útilzando dados de RMf. A modelagem dinâmica do fluxo de informação é realizada com a estimação dos parâmetros de um modelo autoregressivo multivariado com coeficientes variandos no tempo, baseado na projeçã o de funções em bases de ondaletas. Dessa forma, um método para estimação e a derivação de suas propriedades assintóticas são apresentados. Diversos conjuntos de simulações computacionais são realizados visando a avaliação do desempenho do método proposto. Por fim, são apresentadas aplicações do modelo de conectividade variante no tempo em dados de ressonância magnética funcional. / Advances in neuroimage technologies, mainly with the development of functional magnetic resonance imaging (fMRI), improve the comprehension of brain processes and mechanisms. The main goal of this work is the development of a time-varying connectivity model between many brain areas using fMRI datasets. The dynamic modelling of the information flow is related to the parameters estimation of a time-varying multivariate autoregressive process, based on functions projection in wavelet basis. We propose an estimation procedure and present its asymptotic properties. Computational simulations were performed focusing the evaluation of the proposed approach. Further, applications of these methodologies to real functional magnetic resonance datasets are presented.

Made available in DSpace on 2016-08-17T14:52:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Marcio de Oliveira Santos.pdf: 375867 bytes, checksum: 9316c23a45525634b808c0315c716985 (MD5) Previous issue date: 2003-12-12 / The patient diagnosis can be made through a analysis of the cardiac variability that, being formed of nervous interactions, give the status of the vagal and sympathetic systems. The main measure to do this analysis is HRV, obtained by RR temporal differences or spectral methods. A major disadvantage we can find in the latter methods is a high sampling tax that yields in lost of information and high storage cost. New methods has been developed to minimize these incovenients, like HIF. This method have two steps: a driver function and a wavelet filter. The proposed algorithm is based on HIF using a auto regressive method as driver function and otimized parameters to the wavelet filter. The obtained results are very promissor and the estimation error is smaller than traditional methods one. / O diagnóstico de um paciente pode ser feito através da análise da variabilidade cardíaca que, por ser resultado de interações nervosas, fornece o estado dos sistemas vagal e simpático. A principal medida utilizada para se fazer esta análise é a taxa de variabilidade cardíaca (HRV) que pode ser obtida por métodos de diferença temporal de ondas R e espectrais. A principal desvantagem que é encontrada nestes métodos é que a alta taxa de amostragem do ECG é herdada por estes métodos, ocasionando perda de informação e o aumento de custo para armazenamento dos dados se torna mais alto. Para que este problema fosse solucionado foram desenvolvidas novas medidas que não apresentassem esses inconvenientes, como o algoritmo HIF. Este algoritmo é composto de duas etapas: a construção de uma função driver e filtragem através de uma wavelet de Gabor. O algoritmo proposto neste trabalho foi baseado no HIF utilizando um novo método autoregressivo (EAR) para função driver e otimizando-se os parâmetros da wavelet de Gabor. Os resultados obtidos mostraram que o algoritmo desenvolvido é bastante promissor e o erro de estimação é bem menor em relação a HIF.

[pt] Durante as últimas duas décadas, as economias do mundo têm sido caracterizadas por maior estabilidade na inflação e no produto. No entanto, aumentos na instabilidade financeira vêm preocupando os bancos centrais. Sendo assim, este trabalho tem como objetivo analisar empiricamente possíveis relações entre a política monetária brasileira e variações em preços de ativos, mais especificamente taxa de câmbio nominal e índice Bovespa. Os resultados encontrados para o período amostral de janeiro/2000 a janeiro/2006 sugerem que o modelo não-linear (TAR - threshold autoregressive) ajustase melhor aos dados brasileiros em comparação com o modelo linear e trazem indícios de que variações na taxa de câmbio nominal estão associadas a movimentos na taxa Selic em períodos mais conturbados da economia brasileira, os quais geram maior volatilidade no mercado financeiro. / [en] During the past two decades, world's economies have been characterized by stability on inflation and product levels. However, increases in financial instability are becoming a reason for concern to central banks. In this sense, the aim of this study is to analyze empirically possible relations between the Brazilian monetary policy and changes on asset prices, specifically the nominal exchange rate and the Bovespa index. The results for the sample between January, 2000 and January, 2006 suggest that the non-linear model, based on a Threshold Autoregressive model, fits better into Brazilian data than the linear model and find evidence that changes on nominal exchange rates and movements on Selic rate are associated during difficult times of the Brazilian economy, which are related to higher financial volatility.

Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-06-27T12:38:23Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ModelagemParametricaLinear.pdf: 3017649 bytes, checksum: 3ba27e6477d58745a095aa7650029089 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-09-05T14:06:39Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ModelagemParametricaLinear.pdf: 3017649 bytes, checksum: 3ba27e6477d58745a095aa7650029089 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-05T14:06:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_ModelagemParametricaLinear.pdf: 3017649 bytes, checksum: 3ba27e6477d58745a095aa7650029089 (MD5) Previous issue date: 2014 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta uma modelagem paramétrica (auto-regressiva) linear aplicável a estudos de propagação de televisão digital e telefonia celular para cidades densamente arborizadas. A modelagem proposta apresenta um forte embasamento estatístico e depende apenas de dados provenientes de medição, no caso dados relativos a potência recebida e o valor de PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). Um algoritmo genético é utilizado no cálculo dos parâmetros de ajuste do modelo a um conjunto de dados. O trabalho foi realizado na faixa de televisão digital e foram analisadas duas variáveis: a potência recebida do sinal e o valor de PSNR. Foram executadas campanhas de medição na cidade de Belém. Nestas medições foram coletados dados de potência e gravados vídeos da programação diária de uma emissora de televisão. Os resultados podem ser aplicados no planejamento de serviços de telecomunicações. / This work proposes a linear parametric (auto-regressive) model applicable to digital television and mobile phone signals propagation studies on densely arborized cities. The proposed model has a strong statistic basis and depends only on measured data, in case, power signal and PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio) values data. A genetic algorithm was used to adjust the parameters of the model to a measured data set. This work was carried out on the digital television frequency and the signal power level and PSNR values were analyzed. Measurement campaigns were carried out in Belém city. Power signal data was collected as well as videos form the daily schedule of a television station. The results indicate that the model applicability is feasible on planning telecommunication services.

Made available in DSpace on 2015-03-26T13:32:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 717763 bytes, checksum: e623d83648529a004b8aa2a3e4877433 (MD5) Previous issue date: 2008-12-05 / We considered a Bayesian analysis of first order autoregressive, AR(1), panel data model, using exact likelihood function, comparative analysis of prior distributions and predictive distributions of future observations. The methodology efficiency was evaluated by a simulation study using three prior, which were related to different Generalized Beta distributions: symmetric, asymmetric and flat prior. We applied the proposed methodology to microarray time series real data of HeLa cells. The forecast of gene expression in one future time showed high efficiency. / Considerou-se uma análise Bayesiana do modelo auto- regressivo de primeira ordem, AR(1), para dados em painel, de forma a utilizar a função de verossimilhança exata, a análise de comparação de distribuições a priori e a obtenção de distribuições preditivas de dados futuros. A eficiência da metodologia proposta foi avaliada mediante um estudo de simulação, no qual a distribuição Beta Generalizada foi usada para representar 3 diferentes prioris: simétrica, assimétrica e constante. Realizou-se uma aplicação em dados reais de expressão gênica temporal de células HeLa gerados por microarray. Os resultados mostraram alta eficiência na previsão da expressão gênica para um instante futuro.