Made available in DSpace on 2016-06-02T19:46:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2387.pdf: 703147 bytes, checksum: 0b8d314e705c411620f8a4a545c3087a (MD5) Previous issue date: 2009-03-13 / Universidade Federal de Minas Gerais / The autism disorder is characterized by a developmental disability witch implies in severe impacts in many areas of development. One of the basic features of the autism is the impairments on language development. Considering that language is symbolic behavior and that stimulus equivalence paradigm allows a specification of symbolic behavior, the present study uses stimulus equivalence paradigm to study equivalence class formation in minimally verbal individuals with autism. In the Study 1, the generalized identity matching was investigated in five individuals with autism. The participants had the verbal and discriminative repertoires assessed by the ABLLS, PPVT-R and ABLA tests. Identity matching tasks were conducted on computer with varied sets of stimuli. Four participants (P2, P3, P4 and P5) mastered the criterion for a variety of sets and demonstrate generalized identity watching. In the Study 2, the four participants whom demonstrate generalized identity matching were taught the visualvisual arbitrary conditional relations AB and CB. All the visual stimuli were abstract forms. Two individuals (P4 and P5) did not achieve the criterion established for the AB relation, despite extensive training. P2 and P3 achieved the baseline relations and equivalence class formation was assessed, showing positive results for both participants. The results obtained show how programmed teaching promotes the acquirement of conditional discriminations and the demonstration of symbolic behavior by autistic individuals with minimal verbal repertoires. / O Transtorno Autista se caracteriza como um grave transtorno que envolve sérios comprometimentos para as pessoas acometidas. Uma das características principais é o comprometimento no desenvolvimento da linguagem. O paradigma de equivalência permite uma operacionalização do comportamento simbólico e a partir da concepção de que linguagem é comportamento simbólico, o presente estudo se propõe a investigar a formação de classes equivalentes em pessoas autistas que apresentam um reduzido repertório verbal. No Estudo 1 foi investigado desempenhos de escolha condicional por identidade generalizada em cinco pessoas com autismo. Os participantes foram avaliados em seu repertório verbal (ABLLS e PPVT-R) e discriminativo (ABLA). Em seguida foram ensinados a desempenhar tarefas de matching simultâneo de identidade com três comparações, no computador, com diversos conjuntos de figuras. Quatro dos cinco participantes (P2, P3, P4 e P5) atingiram o critério estabelecido na aprendizagem de diversos conjuntos e foram bem sucedidos no teste de identidade generalizada. No Estudo 2 foram investigadas a aquisição de discriminações condicionais visuais arbitrárias e emergência de novos desempenhos nos quatro participantes que demonstraram identidade generalizada no Estudo 1. As relações AB e CB foram ensinadas e as relações BA, BC, AC e CA foram testadas. P4 e P5 não adquiriram a linha de base AB mesmo com o uso de procedimentos remediativos. P2 e P3 adquiriram as discriminações ensinadas e foram submetidos a sondas de relações emergentes. Os resultados de P2 e P3 sugerem formação de classes de equivalência e mostram como uma programação de ensino cuidadosa possibilita a aquisição de repertórios présimbólicos e a demonstração de comportamento simbólico nesta população.

Given the wide range of macroeconomic, financial and econometric frameworks commonly used to accommodate uncomfortable empirical evidence associated with the Forex market, this article aims to model and predict the monthly variation in American Dollar-Brazilian Real exchange rate, from January 2000 to December 2009, based on asset pricing theory. Wang (2008) and Engel and West (2005) are closer to ours, in terms of fundamentals of finance, while methodologically, we are close to Chong, Chung and Ahmad (2002) and da Costa et al. (2010). Our work is relevant to the empirical literature, since the prediction results are better than the random walk approach ones. The prediction error is about 5% and 14% for the exchange rate variation and in level, respectively. In 57.5% of the changes, our model predicts the correct change direction. The main contribution based on this framework, already used to understand the Forward Premium Puzzle for advancedeconomies, consists in the derivation and the implications of a system of linear relationships characterized by a Bivariate Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity-in-Mean (GARCH-M), useful empirically, once we have extracted a time series for a Stochastic Discount Factor (SDF) able to price the covered and the uncovered trading with U.S. Government bonds. The results suggest to the theoretical literature that, at least for monthly frequency, one should not omit the temporal variation of conditional moments of the second order. The hypothesis about the lognormal distribution of discounted returns and a parsimonious specification for conditional Heteroskedastic models can influence the predictive power of SDF, as well as the effects of the inclusion of risk premium. / Diante da vasta gama de arcabouÃos macroeconÃmicos, economÃtricos e financeiros que visam acomodar evidÃncias empÃricas desconfortÃveis associadas ao mercado cambial, este artigo visa modelar e prever a variaÃÃo mensal entre as moedas real brasileiro e dÃlar americano, de janeiro de 2000 a dezembro de 2009, baseado na teoria de apreÃamento de ativos. Este estudo agrega-se à literatura empÃrica, ao obter resultados preditivos superiores a um modelo de passeio aleatÃrio, com erros de previsÃo da ordem de grandeza de 5% e 14% para depreciaÃÃo e para o cÃmbio em nÃvel, respectivamente, e um acerto em 57,5% das vezes com relaÃÃo à direÃÃo da variaÃÃo cambial. Alinhado em fundamentos a Wang (2008) e Engel e West (2005) e metodologicamente a Chong, Chung e Ahmad (2002) e da Costa et al. (2010), a principal contribuiÃÃo no uso deste arcabouÃo, jà utilizado no entendimento do Forward Premium Puzzle para economias avanÃadas, consiste na derivaÃÃo e nas implicaÃÃes de um sistema de relaÃÃes lineares caracterizado por um Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity-in- Mean (GARCH-M) bivariado, o qual pode ser testÃvel, a partir da extraÃÃo via componentes principais da sÃrie temporal para um Fator EstocÃstico de Desconto capaz de apreÃar operaÃÃes coberta e descoberta de aquisiÃÃo de tÃtulos do governo americano. Os resultados sugerem, ainda, à literatura teÃrica que, ao menos para frequÃncia mensal, nÃo se deve desprezar a variaÃÃo temporal dos momentos condicionais de segunda ordem. A hipÃtese sobre a distribuiÃÃo lognormal dos retornos descontados e uma especificaÃÃo parcimoniosa para modelos de heterocedasticidade condicional podem prejudicar a capacidade preditiva associada do Fator EstocÃstico de Desconto, assim como os efeitos da incorporaÃÃo do prÃmio de risco.

nÃo hà / As economias emergentes que compÃem os BRIC, apesar de serem caracterizadas por heterogeneidades marcantes em termos econÃmicos, sociais e polÃticos, apresentam evidÃncias empÃricas sobre convergÃncia parcial e integraÃÃo financeira. Neste sentido, este trabalho agrega a discussÃo sobre gestÃo de risco dos principais Ãndices de mercado dos BRIC atravÃs do Value at Risk, em sua versÃo paramÃtrica gaussiana incondicional e extensÃes que acomodam as violaÃÃes sobre a nÃo normalidade e a heterocedasticidade dos retornos diÃrios. Corroborando estudos especÃficos para cada economia, Jianshe (2007) para o mercado chinÃs, Karmakar (2005) para o indiano e Thupayagale (2010) para o russo, evidencia-se ser necessÃrio adaptar o arcabouÃo visando modelar a idiossincrasia estatÃstica da sÃrie temporal dos Ãndices, recorrendo a valores crÃticos associados à distribuiÃÃo de probabilidade mais adequada, alÃm da modelagem da evoluÃÃo condicional do risco. O trabalho ainda oferece uma mÃtrica dinÃmica de performance risco-retorno dos Ãndices sob a Ãtica dos investidores locais. / Although the bloc labeled BRIC is composed of emerging economies characterized by heterogeneity in economic, social and political aspects, there are empirical evidences about the convergence and partial financial integration. In this sense, we address the risk management of most relevant BRIC market indices through Value at Risk approach, based on a parametric Gaussian and unconditional version, and also extending it intending to accommodate violations of heteroscedasticity and non-normality of daily returns. Corroborating previous and specific evidences, as Jianshe (2007) for the Chinese market, Karmakar (2005) for the Indian and Thupayagale (2010) for Russian, we are able to show that it is necessary to adapt the canonical framework, because of the statistical idiosyncrasies of time series, using the critical values related to the best fitting probability distribution, and modeling the evolution of the conditional risk. We also provide a dynamic measure of risk-return performance of theses indices from the perspective of local investors.

nÃo hà / O presente trabalho busca analisar, empiricamente, o comportamento do modelo de mensuraÃÃo de risco de mercado Value-at-Risk â VaR em sua interpretaÃÃo paramÃtrica gaussiana incondicional e extensÃes que regulam as violaÃÃes sobre a nÃo normalidade e a heterocedasticidade dos retornos diÃrios dos fundos de investimentos em AÃÃes, das treze maiores instituiÃÃes financeiras residentes no Brasil, durante o perÃodo de janeiro/06 a dezembro/12. Para uma melhor avaliaÃÃo dos dados, buscou-se, inicialmente, modelar a evoluÃÃo condicional do risco e ajustar a idiossincrasia estatÃstica das sÃries temporais das treze tesourarias, utilizando distribuiÃÃes de probabilidade que mais se adaptassem à anÃlise dos modelos. Os resultados obtidos com esses modelos sÃo analisados à luz do teste para proporÃÃo de falhas proposto por Kupiec (1995) e Chisttoffersen (1998). A pesquisa ainda apresenta, com exemplos grÃficos, uma anÃlise de desempenho Risco â Retorno dos treze bancos utilizando a metodologia proposta por Balzer. / This study aims to examine empirically the behavior of the model for measuring market risk Value at Risk - VaR in its parametric interpretation unconditional Gaussian and extensions that regulate violations on heteroscedasticity and non-normality of daily returns of investment funds Actions, of the thirteen largest financial institutions resident in Brazil, during the January/06 dezembro/12. For a better evaluation of the data, we sought to initially model the conditional evolution of risk and adjust the statistic al idiosyncrasy of temporal series of thirteen treasuries, using probability distributions that best adapt to the analysis of the models. The results obtained with the semodels are analyzed by the test failure rate proposed by Kupiec (1995) and Chisttoffersen (1998). The survey also shows, with graphic examples, a performance Risk - Return of the thirteen banks using the methodology proposed by Balzer.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-03-31T15:28:38Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Felipe Machado Duarte.pdf: 1439236 bytes, checksum: 970d1a4b49da9d4541eb167aa39a82fa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-31T15:28:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Felipe Machado Duarte.pdf: 1439236 bytes, checksum: 970d1a4b49da9d4541eb167aa39a82fa (MD5) Previous issue date: 2014-08-29 / Em consequência da evolução da internet, causada por mudanças de paradigma como a Internet das coisas, por exemplo, surgem novas demandas tecnológicas por conta do crescimento do número de dispositivos conectados. Um dos novos desafios que vieram junto a esta demanda é gerenciar esta rede em expansão, de maneira a garantir conectividade aos dispositivos que a integram. Um dos aspectos que merecem atenção no gerenciamento da rede é o provisionamento da largura de banda, que deve ser realizado de maneira a evitar o desperdício de banda, sem por outro lado comprometer a conectividade ao restringi-la demais. No entanto, balancear esta equação não é uma tarefa simples, pois o tráfego de dados na rede é bastante complexo e exibe componentes, como a volatilidade, que tornam difícil a sua modelagem. Já há algum tempo, estudos são publicados apresentando a utilização de ferramentas de análise de séries temporais para prever a vazão de dados em redes de computadores, e entre as técnicas aplicadas com mais sucesso estão os modelos ARMA, GARCH e RNA. Embora estas técnicas tenham sido discutidas como alternativa para modelar dados de tráfego de redes, pouco material está disponível sobre a comparação de suas acurácias, de maneira que neste estudo foi proposta uma avaliação das acurácias dos modelos ARIMA, GARCH e RNA. Esta avaliação foi realizada em cenários configurados em diferentes granularidades de tempo e para múltiplos horizontes de previsão. Para cada um destes cenários foram ajustados modelos ARIMA, GARCH e RNA, e a validação das métricas de acurácia das previsões obtidas se deu através do Rolling Forecast Horizon. Os resultados obtidos mostraram que a RNA exibiu melhor acurácia em grande parte dos cenários propostos, chegando a exibir RMSE até 32% menor que as previsões geradas pelos modelos ARIMA e GARCH. No entanto, na presença de alta volatilidade, o GARCH conseguiu apresentar as previsões com melhor desempenho, exibindo RMSE até 29% menores que os outros modelos estudados. Os resultados deste trabalho servem de auxílio para a área de gerenciamento de redes, em especial a tarefa de provisionamento de largura de banda de tráfego, pois trazem mais informações sobre os desempenhos dos modelos ARIMA, GARCH e RNA ao gerar previsões para este tipo de tráfego. / The Internet evolution, caused by paradigm changes as the Internet of Things, fosters technological advances to cope with the rising number of connected devices. One of the new challenges that appeared with this new reality is the management of such expanding networks, assuring connectivity to every device within them. One of the major aspects of network management is bandwidth provisioning, which must be performed in a way to avoid bandwidth wasting, but without compromising connectivity by restricting it too much. Balancing such an equation is not a simple task, as network data traffic is very complex and presents property features, such as volatility, that turns its modeling rather difficult. It has been some time since research is published with the use of temporal analysis tools to predict data throughput in computer networks, among them, the most successful techniques employ the ARMA, GARCH and ANN models. Although these approaches have been discussed as alternatives do network data traffic modeling, there is little literature available concerning their accuracy, which motivated this work to perform an accuracy evaluation of the ARIMA, GARCH and ANN models. This evaluation was conducted in scenarios configured with different time granularities and for multiple forecast horizons. For each scenario, ARIMA, GARCH and ANN models were set, and the accuracy metrics evaluation was performed with a Rolling Forecast Horizon. Results show that ANN yielded better accuracy in most proposed scenarios, having a RMSE up to 32% lower than the forecasts generated by the ARIMA and GARCH models. However, when there is a high volatility, GARCH provided better forecasts, with a RMSE up to 29% lower than its counterparts. The results from this work provide a useful assistance to network management, especially to bandwidth provisioning, by shedding light on the accuracy presented by the ARIMA, GARCH and ANN models when generating forecasts for this type of traffic.

Redução de dimensionalidade é um problema muito importante da área de reconhecimento de padrões com aplicação em diversos campos do conhecimento. Dentre as técnicas de redução de dimensionalidade, a de seleção de características foi o principal foco desta pesquisa. De uma forma geral, a maioria dos métodos de redução de dimensionalidade presentes na literatura costumam privilegiar casos nos quais os dados sejam linearmente separáveis e só existam duas classes distintas. No intuito de tratar casos mais genéricos, este trabalho propõe uma função critério, baseada em sólidos princípios de teoria estatística como entropia e informação mútua, a ser embutida nos algoritmos de seleção de características existentes. A proposta dessa abordagem é tornar possível classificar os dados, linearmente separáveis ou não, em duas ou mais classes levando em conta um pequeno subespaço de características. Alguns resultados com dados sintéticos e dados reais foram obtidos confirmando a utilidade dessa técnica. Este trabalho tratou dois problemas de bioinformática. O primeiro trata de distinguir dois fenômenos biológicos através de seleção de um subconjunto apropriado de genes. Foi estudada uma técnica de seleção de genes fortes utilizando máquinas de suporte vetorial (MSV) que já vinha sendo aplicada para este fim em dados de SAGE do genoma humano. Grande parte dos genes fortes encontrados por esta técnica para distinguir tumores de cérebro (glioblastoma e astrocytoma), foram validados pela metodologia apresentada neste trabalho. O segundo problema que foi tratado neste trabalho é o de identificação de redes de regulação gênica, utilizando a metodologia proposta, em dados produzidos pelo trabalho de DeRisi et al sobre microarray do genoma do Plasmodium falciparum, agente causador da malária, durante as 48 horas de seu ciclo de vida. O presente texto apresenta evidências de que a utilização da entropia condicional média para estimar redes genéticas probabilísticas (PGN) pode ser uma abordagem bastante promissora nesse tipo de aplicação. No contexto de processamento de imagens, tal técnica pôde ser aplicada com sucesso em obter W-operadores minimais para realização de filtragem de imagens e reconhecimento de texturas. / Dimensionality reduction is a very important pattern recognition problem with many applications. Among the dimensionality reduction techniques, feature selection was the main focus of this research. In general, most dimensionality reduction methods that may be found in the literature privilegiate cases in which the data is linearly separable and with only two distinct classes. Aiming at covering more generic cases, this work proposes a criterion function, based on the statistical theory principles of entropy and mutual information, to be embedded in the existing feature selection algorithms. This approach allows to classify the data, linearly separable or not, in two or more classes, taking into account a small feature subspace. Results with synthetic and real data were obtained corroborating the utility of this technique. This work addressed two bioinformatics problems. The first is about distinguishing two biological fenomena through the selection of an appropriate subset of genes. We studied a strong genes selection technique using support vector machines (SVM) which has been applied to SAGE data of human genome. Most of the strong genes found by this technique to distinguish brain tumors (glioblastoma and astrocytoma) were validated by the proposed methodology presented in this work. The second problem covered in this work is the identification of genetic network regulation, using our proposed methodology, from data produced by work of DeRisi et al about microarray of the Plasmodium falciparum genome, malaria agent, during 48 hours of its life cycle. This text presents evidences that using mean conditional entropy to estimate a probabilistic genetic network (PGN) may be very promising. In the image processing context, it is shown that this technique can be applied to obtain minimal W-operators that perform image filtering and texture recognition.

Resolver um problema de processamento de imagens pode ser uma tarefa bastante complexa. Em geral, isto depende de diversos fatores, como o conhecimento, experiência e intuição de um especialista, e o conhecimento do domínio da aplicação em questão. Motivados por tal complexidade, alguns grupos de pesquisa têm trabalhado na criação de técnicas para projetar operadores de imagens automaticamente, a partir de uma coleção de exemplos de entrada e saída do operador desejado. A abordagem multirresolução tem sido empregada com sucesso no projeto estatístico de W-operadores de janelas grandes. Esta metodologia usa uma estrutura piramidal de janelas para auxiliar na estimação das distribuições de probabilidade condicional para padrões não observados no conjunto de treinamento. No entanto, a qualidade do operador projetado depende diretamente da pirâmide escolhida. Tal escolha é feita pelo projetista a partir de sua intuição e de seu conhecimento prévio sobre o problema. Neste trabalho, investigamos o uso da entropia condicional como um critério para determinar automaticamente uma boa pirâmide a ser usada no projeto do W-operador. Para isto, desenvolvemos uma técnica que utiliza o arcabouço piramidal multirresolução como um modelo na estimação da distribuição conjunta de probabilidades. Experimentos com o problema de reconhecimento de dígitos manuscritos foram realizados para avaliar o desempenho do método. Utilizamos duas bases de dados diferentes, com bons resultados. Além disso, outra contribuição deste trabalho foi a experimentação com mapeamentos de resolução da teoria de pirâmides de imagens no contexto do projeto de W-operadores multirresolução. / The task of finding a good solution for an image processing problem is often very complex. It usually depends on the knowledge, experience and intuition of an image processing specialist. This complexity has served as a motivation for some research groups to create techniques for automatically designing image operators based on a collection of input and output examples of a desired operator. The multiresolution approach has been successfully used to statistically design W-operators for large windows. However, the success of this method directly depends on the adequate choice of a pyramidal window structure, which is used to aid in the estimation of the conditional probability distributions for patterns that do not appear in the training set. The choice is made by the designer, based on his intuition and previous knowledge of the problem domain. In this work, we investigate the use of the conditional entropy criterion for automatically determining a good pyramid. In order to compute the entropy, we have developed a technique that uses the multiresolution pyramidal framework as a model in the estimation of the joint probability distribution. The performance of the method is evaluated on the problem of handwritten digits recognition. Two different databases are used, with good practical results. Another important contribution of this work is the experimentation with resolution mappings from image pyramids theory in the context of multiresolution W-operator design.

Memoria (licenciado en ciencias jurídicas y sociales)

Quando um sistema quântico é acoplado à diversos banhos térmicos de diferentes temperaturas, eventualmente um estado estacionário fora do equilíbrio (NESS), caracterizado por correntes internas de calor é atingido. Por um lado, essas correntes são responsáveis por causar decoerência e produzir entropia no sistema. Entretanto, sua existência também induz correlações entre diferentes partes do sistema. Neste trabalho, nós exploramos este duplo aspecto dos NESSs. Usando técnicas do espaço de fase nós calculamos a produção de entropia de Wigner em redes lineares harmônicas. Trabalhando no célebre limite de fraco acoplamento interno e dissipativo, nós obtivemos expressões simples e frechadas para a contribuição de cada corrente de quasi-probabilidade na entropia. Nossa análise também mostra que, a dinâmica interna (reversével) é exclusivamente responsável em manter a produção de entropia (irreversível) estacionária. Considerando um ponto de vista informacional, nós trabalhamos no problema de como quantificar a informação compartilhada entre partes desconexas de uma cadeia quântica em um estado estacionário fora do equilíbrio. Nós mostramos então que esta é mais precisamente caracterizada utilizando a informação mútua condicional (CMI), um quantificador mais geral de correlações tripartites do que a usual informação mútua. Como aplicação, nós utilizamos o paradigmático problema da transferência de energia em uma cadeia de osciladores sujeita a banhos internos auto-consistentes, que podem ser usados para mudar de um transporte balístico para difusivo. Nós encontramos que a produção de entropia escala com diferentes leis de potência nos regimes balístico e difusivo, permitindo então quantificar o \'\'custo entrópico da difusividade\'\'. Nós também computamos a CMI para cadeias de diversos tamanhos e assim encontramos leis de escala relacionando a informação compartilhada com a difusividade. Finalmente nós discutimos como esta nova perspectiva na caracterização de sistemas fora do equilíbrio pode ser aplicada para entender o problema de equilibração local em estados fora do equilíbrio. / When a quantum system is coupled to several heat baths at different temperatures, it eventually reaches a non-equilibrium steady state (NESS) featuring stationary internal heat currents. From one side, these currents are responsible to cause decorehence and produce entropy in the system. However, their existence also induce correlations between different parts of the system. In this work, we explore this two-folded aspect of NESSs. Using phase-space techniques we calculate the Wigner entropy production on general linear networks of harmonic nodes. Working in the ubiquitous limit of weak internal coupling and weak dissipation, we obtain simple closed-form expressions for the entropic contribution of each individual quasi-probability current. Our analysis also shows that, it is exclusively the (reversible) internal dynamics which maintain the stationary (irreversible) entropy production. From the informational point of view, we address how to quantify the amount of information that disconnected parts of a quantum chain share in a non-equilibrium steady-state. As we show, this is more precisely captured by the conditional mutual information (CMI), a more general quantifier of tripartite correlations than the usual mutual information. As an application, we apply our framework to the paradigmatic problem of energy transfer through a chain of oscillators subject to self-consistent internal baths that can be used to tune the transport from ballistic to diffusive. We find that the entropy production scales with different power law behaviors in the ballistic and diffusive regimes, hence allowing us to quantify what is the \'\'entropic cost of diffusivity\'\'. We also compute the CMI for arbitrary sizes and thus find the scaling rules connecting information sharing and diffusivity. Finally, we discuss how this new perspective in the characterization of non-equilibrium systems may be applied to understand the issue of local equilibration in non-equilibrium states.

Este trabalho consiste em um estudo comparativo de diversos modelos para cálculo do Valor em Risco de um portifólio. São comparados modelos que consideram a série univariada de log-retornos do portifólio versus mo- delos multivariados, que consideram as séries de log-retornos de cada ativo que compõe o portifólio e suas correlações condicionais. Além disso, são testados modelo propostos recentemente, que possuem pouca literatura a respeito, como o PS-GARCH e o VARMA-GARCH. Também propomos um novo modelo, que utiliza o resultado acumulado do portifólio nos últimos dias como variável exógena. Os diferentes modelos são avaliados em termos de sua adequação às exigëncias do Acordo de Basileia e seu impacto financeiro, em um período que inclui épocas de alta volatilidade. De forma geral, não foram notadas grandes diferenças de performance entre modelos univariados e multivariados. Os modelos mais complexos mostraram-se mais eficientes, produzindo resultados satisfatórios inclusive em tempos de crise. / The present work consists of a comparative study of several portfolio Value-at-Risk models. Univariate models, which consider only the portfolio log-returns series, are compared to multivariate models, which consider the log-returns series of each asset individually and their conditional correlations. Additionally, recently proposed models such as PS-GARCH and VARMA-GARCH are tested. We also propose a new model that uses past cumulative returns as exogenous variables. All models are evaluated in terms of their compliance to Basel Accord and financial impact, in period that includes high volatility times. In general, univariate and multivariate models performed similarly. More complex models yielded more accurate results, with satisfactory performance including in crisis periods.