Orientador: Edmur Azevedo Pugliesi / Resumo: A expansão urbana vem formando aglomerados populacionais desordenados, o que causa problemas para a administração municipal. A fim de reduzir este tipo de problema, uma das maneiras de reorganizar o território é o policentrismo, conceito que vem sendo aplicado em grande parte da área urbana de diversos países como Estados Unidos, China e países da Europa. O policentrismo pode ser entendido como uma área urbana com pluralidade de centros urbanos. Há duas abordagens para identificar possíveis centralidades: a morfológica e a funcional. Além disso, não foi encontrado quaisquer resultados de trabalhos científicos que tenham utilizado a variável inclinação do relevo nas análises de identificação de centralidades urbanas. Dessa maneira, a variável declividade pode ser um fator impactante na determinação de uma centralidade ou núcleo urbano para localidades brasileiras e que tenha característica similares da área de estudo. O objetivo desse trabalho propõe um estudo para a identificação de centralidades ou a possibilidade de identificar novos núcleos urbanos, por meio da avaliação da morfologia do terreno na formação de subcentros no município de Barra do Piraí no Estado do Rio de Janeiro, Brasil. Foram adquiridos arquivos vetoriais da base cartográfica do IBGE 2018, que posteriormente foram tratados e analisados. A fim de compreender a identificação de centralidades foram realizadas análises com a utilização da abordagem morfológica: Componentes Principais (CP), o Índice Global de ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The urban expansion has been creating disorderly population agglomerations, which causes problems for the municipal administration. In order to reduce this type of problem, one of the ways to reorganize the territory is polycentrism, a concept that has been applied in a large part of the urban area of several countries such as the United States, China, and countries in Europe. Polycentrism can be understood as an urban area with a plurality of urban centers. There are two approaches to identify possible centralities: the morphological and the functional. In addition, no results were found from scientific studies that have used the variable slope of relief in the analysis of identification of urban centralities. Thus, the slope variable can be an impacting factor in determining a centrality or urban nucleus for Brazilian locations and which has similar characteristics of the study area. The aim of this work proposes a study for the identification of centralities or the possibility of identifying new urban centers, through the evaluation of the morphology of the land in the formation of sub-centers in the municipality of Barra do Piraí in the State of Rio de Janeiro, Brazil. Vector files were acquired from the IBGE 2018 cartographic base, which were later treated and analyzed. To understand the identification of centralities, analyzes were performed using the morphological approach: Principal Components (CP), the Moran Global Index, the Local Indicator of Spatial Association - ... (Complete abstract click electronic access below) / Mestre

La tesi desenvolupa el tema de la predicció de la volatilitat financera en el context de l’ús de dades d’alta freqüència, i se centra en una línia de recerca doble: proposar models alternatius que millorarien la predicció de la volatilitat i classificar els models de volatilitat ja existents com els que es proposen en aquesta tesi. Els objectius es poden classificar en tres categories. El primer consisteix en la proposta d’un nou mètode de predicció de la volatilitat que segueix una línia de recerca desenvolupada recentment, la qual apunta al fet de mesurar la volatilitat intradia, com també la nocturna. Es proposa una categoria de models realized GARCH bivariants. El segon objectiu consisteix en la proposta d’una metodologia per predir la volatilitat diària multivariant amb models autoregressius que utilitzen estimacions de volatilitat diària (i nocturna, en el cas dels bivariants), a més d’informació d’alta freqüència, quan se’n disposava. S’aplica l’anàlisi de components principals (ACP) a un conjunt de models de tipus realized GARCH univariants i bivariants. El mètode representa una extensió d’un model ja existent (PC-GARCH) que estimava un model GARCH multivariant a partir de l’estimació de models GARCH univariants dels components principals de les variables inicials. El tercer objectiu de la tesi és classificar el rendiment dels models de predicció de la volatilitat ja existents o dels nous, a més de la precisió de les mesures intradia que s’utilitzaven en les estimacions dels models. En relació amb els resultats, s’observa que els models EGARCHX, realized EGARCH i realized GARCH(2,2) obtenen una millor valoració, mentre que els models GARCH i no realized EGARCH obtenen uns resultats inferiors en gairebé totes les proves. Això permet concloure que el fet d’incorporar mesures de volatilitat intradia millora el problema de la modelització. Quant a la classificació dels models realized bivariants, s’observa que tant els models realized GARCH bivariant (en versions completes i parcials) com el model realized EGARCH bivariant obtenen millors resultats; els segueixen els models realized GARCH(2,2) bivariant, EGARCH bivariant I EGARCHX bivariant. En comparar les versions bivariants amb les univariants, amb l’objectiu d’investigar si l’ús de mesures de volatilitat nocturna a les equacions dels models millora l’estimació de la volatilitat, es mostra que els models bivariants superen els univariants. Els resultats proven que els models bivariants no són totalment inferiors als seus homòlegs univariants, sinó que resulten ser bones alternatives per utilitzar-los en la predicció, juntament amb els models univariants, per tal d’obtenir unes estimacions més fiables. / La tesis desarrolla el tema de la predicción de la volatilidad financiera en el contexto del uso de datos de alta frecuencia, y se centra en una doble línea de investigación: la de proponer modelos alternativos que mejorarían la predicción de la volatilidad y la de clasificar modelos de volatilidad ya existentes como los propuestos en esta tesis. Los objetivos se pueden clasificar en tres categorías. El primero consiste en la propuesta de un nuevo método de predicción de la volatilidad que sigue una línea de investigación recientemente desarrollada, la cual apunta al hecho de medir la volatilidad intradía, así como la nocturna. Se propone una categoría de modelos realized GARCH bivariantes. El segundo objetivo consiste en proponer una metodología para predecir la volatilidad diaria multivariante con modelos autorregresivos que utilizaran estimaciones de volatilidad diaria (y nocturna, en el caso de los bivariantes), además de información de alta frecuencia, si la había disponible. Se aplica el análisis de componentes principales (ACP) a un conjunto de modelos de tipo realized GARCH univariantes y bivariantes. El método representa una extensión de un modelo ya existente (PCGARCH) que calculaba un modelo GARCH multivariante a partir de la estimación de modelos GARCH univariantes de los componentes principales de las variables iniciales. El tercer objetivo de la tesis es clasificar el rendimiento de los modelos de predicción de la volatilidad ya existentes o de los nuevos, así como la precisión de medidas intradía utilizadas en las estimaciones de los modelos. En relación con los resultados, se observa que los modelos EGARCHX, realized EGARCH y GARCH(2,2) obtienen una mejor valoración, mientras que los modelos GARCH y no realized EGARCH obtienen unos resultados inferiores en casi todas las pruebas. Esto permite concluir que el hecho de incorporar medidas de volatilidad intradía mejora el problema de la modelización. En cuanto a la clasificación de modelos realized bivariantes, se observa que tanto los modelos realized GARCH bivariante (en versiones completas y parciales) como realized EGARCH bivariante obtienen mejores resultados; les siguen los modelos realized GARCH(2,2) bivariante, EGARCH bivariante y EGARCHX bivariante. Al comparar las versiones bivariantes con las univariantes, con el objetivo de investigar si el uso de medidas de volatilidad nocturna en las ecuaciones de los modelos mejora la estimación de la volatilidad, se muestra que los modelos bivariantes superan los univariantes. Los resultados prueban que los modelos bivariantes no son totalmente inferiores a sus homólogos univariantes, sino que resultan ser buenas alternativas para utilizarlos en la predicción, junto con los modelos univariantes, para lograr unas estimaciones más fiables. / The thesis develops the topic of financial volatility forecasting in the context of the usage of high frequency data, and focuses on a twofold line of research: that of proposing alternative models that would enhance volatility forecasting and that of ranking existing or newly proposed volatility models. The objectives may be disseminated in three categories. The first scope constitutes of the proposal of a new method of volatility forecasting that follows a recently developed research line that pointed to using measures of intraday volatility and also of measures of night volatility, the need for new models being given by the question whether adding measures of night volatility improves day volatility estimations. As a result, a class of bivariate realized GARCH models was proposed. The second scope was to propose a methodology to forecast multivariate day volatility with autoregressive models that used day (and night for bivariate) volatility estimates, as well as high frequency information when that was available. For this, the Principal Component algorithm (PCA) was applied to a class of univariate and bivariate realized GARCH-type of models. The method represents an extension of one existing model (PC GARCH) that estimated a multivariate GARCH model by estimating univariate GARCH models of the principal components of the initial variables. The third goal of the thesis was to rank the performance of existing or newly proposed volatility forecasting models, as well as the accuracy of the intraday measures used in the realized models estimations. With regards to the univariate realized models’ rankings, it was found that EGARCHX, Realized EGARCH and Realized GARCH(2,2) models persistently ranked better, while the non-realized GARCH and EGARCH models performed poor in each stance almost. This allowed us to conclude that incorporating measures of intraday volatility enhances the modeling problem. With respect to the bivariate realized models’ ranking, it was found that Bivariate Realized GARCH (partial and complete versions) and Bivariate Realized EGARCH models performed the best, followed by the Bivariate Realized GARCH(2,2), Bivariate EGARCH and Bivariate EGARCHX models. When the bivariate versions were compared to the univariate ones in order to investigate whether using night volatility measurements in the models’ equations improves volatility estimation, it was found that the bivariate models surpassed the univariate ones when specific methodology, ranking criteria and stocks were used. The results were mixed, allowing us to conclude that the bivariate models did not prove totally inferior to their univariate counterparts, proving as good alternative options to be used in the forecasting exercise, together with the univariate models, for more reliable estimates. Finally, the PC realized models and PC bivariate realized models were estimated and their performances were ranked; improvements the PC methodology brought in high frequency multivariate modeling of stock returns were also discussed. PC models were found to be highly effective in estimating multivariate volatility of highly correlated stock assets and suggestions on how investors could use them for portfolio selection were made.