[pt] Esta dissertação aborda um tema bastante recente e ainda controverso, intitulado Finanças Comportamentais. O estudo se inicia com a apresentação de alguns dos conceitos e estudos já realizados nesta área, onde estão inseridas algumas críticas à hipótese de mercado eficiente e à idéia de caminho aleatório. Estas críticas levam a outros três conceitos, conhecidos como auto-correlação entre os retornos, reversão a média e previsibilidade do retorno de ativos, que são, na verdade, o interesse central do trabalho. Para explorar estes três conceitos será aplicada a metodologia de Box&Jenkins sobre as séries de retornos diários das 50 ações mais líquidas listadas na BOVESPA, sendo que o período analisado vai de 01/01/1994 até 31/12/2005. Ao final, conclui-se que existem evidências de autocorrelação entre os retornos diários das ações, que existe uma possível indicação de que os retornos oscilam em torno de uma média e de que o modelo de previsão baseado em resultados passados tem performance, apenas, razoável. / [en] This dissertation approaches a very recent and controversial issue named Behavioral Finance. So, this work begins presenting some of the concepts and studies carried out in the area, where some criticism of the efficient market hypothesis and the random walk idea is made. This criticism drives to another three concepts: autocorrelation of asset return, mean reversion and predictability of asset return, which, indeed, are the central issues of this work. To explore these three concepts the Box&Jenkins model will be applied on daily return time series of the most 50 liquid stocks listed in the São Paulo Stock Exchange (BOVESPA), between 01/011994 thru 12/31/2005. At the end, the study concludes that exist autocorrelation evidences among daily returns, that there is a possible indication of mean reversion, and that the forecast model based on past results has just a regular performance.

[pt] Apesar do reconhecimento amplo da qualidade das previsões obtidas na aplicação de um modelo ARIMA à previsão de séries temporais univariadas, seu uso tem permanecido restrito pela falta de procedimentos automáticos, computadorizados. Neste trabalho este problema é discutido e um algoritmo é proposto. / [en] Inspite of general recognition of the good forecasting ability of ARIMA models in predicting time series, this approach is not widely used because of the lack of automatic, computerized procedures. In this study this problem is discussed, and an algorithm is proposed.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The accelerated process of technological innovation has provided changes in work organization, and it shows therefore an expansion on work overload, resulting in a high number of accidents. Considering the importance of the issue and the possibility of contribution about it, this study aimed to analyze the types of labour accidents, in Southern Brazil, from 2008 to 2013, according to sociodemographic and temporal characteristics, besides using the Box-Jenkins method to assess the evolution and forecast the number of accidents. Were considered the records made available by DATAPREV on Historical Database of the Statistical Yearbook of Social Security. The descriptive analysis was performed by gender and age group, besides the comparison of the number of accidents between the years considering the economic activities and elements of the ICD-10. To adjust the time series models and calculation of forecasts, it was used the Box-Jenkins methodology. The characterization of labour accidents allowed identify the following scenario: the state of Rio Grande do Sul presented in absolute terms, the largest quantities of industrial accidents, followed by Paraná. Typical accidents were the most frequent, indicating that the vast majority of workplace accidents occur in the workplace. Moreover, these accidents occur mostly among men and workers under 34 years old. Among the models found in this research, all of them showed seasonal component, except those regarding the number of labour accidents by disease in Santa Catarina and Paraná, which had only components of moving averages and autoregressive, respectively, as well as an integration component. It was concluded that, when using the time series methodology it is possible to obtain an important support of orientation and encouragement to the monitoring data related to labour accidents. It is noteworthy that, although the databases can present filling deficiencies, is important that let there be permanent disclosure of this informations in order to sensitize the institutions involved to achieve continuous qualification of this source of knowledge about the profile of labour accident. / O acelerado processo de inovação tecnológica tem proporcionado mudanças na organização laboral, e nota-se, assim, uma ampliação na sobrecarga de trabalho, acarretando um número elevado de acidentes. Considerando a importância do tema e a possibilidade de contribuição sobre ele, este estudo teve como objetivo analisar os tipos de acidentes do trabalho, na região Sul do Brasil, de 2008 a 2013, segundo características sociodemográficas e temporais, além de utilizar o método de Box-Jenkins para avaliar a evolução e previsão do número de acidentes. Foram considerados os registros disponibilizados pelo DATAPREV, na Base de Dados Históricos do Anuário Estatístico da Previdência Social. Foi realizada uma análise descritiva, por sexo e por faixa etária, além da comparação do número de acidentes entre os anos, considerando as atividades econômicas e os elementos da CID-10. Para o ajuste dos modelos de séries temporais e cálculo das previsões, foi utilizada a metodologia de Box-Jenkins. A caracterização dos acidentes do trabalho permitiu identificar o seguinte cenário: o estado do Rio Grande do Sul apresentou, em termos absolutos, as maiores quantidades de acidentes do trabalho, seguido por Paraná. Os acidentes típicos foram os mais frequentes, indicando que a grande maioria dos acidentes do trabalho ocorre dentro do ambiente de trabalho. Além disso, estes acidentes ocorrem em sua maior parte, entre homens e em trabalhadores com menos de 34 anos de idade. Dentre os modelos encontrados nesta pesquisa, todos apresentaram componente sazonal, exceto aqueles referentes ao número de acidentes do trabalho por doença em Santa Catarina e Paraná, que apresentaram apenas componentes de médias móveis e autorregressivas, respectivamente, além de uma componente de integração. Concluiu-se que, ao se utilizar a metodologia de séries temporais pode-se obter um importante suporte de orientação e apoio para o monitoramento de dados referentes aos acidentes do trabalho. Destaca-se que, embora as bases de dados possam apresentar deficiências de preenchimento, é importante que haja a divulgação permanente dessas informações, a fim de sensibilizar as instituições envolvidas para alcançar a qualificação contínua dessa fonte de conhecimento sobre o perfil de acidentes do trabalho.

Bilden individen har om sin identitet har förändrats och gått från att ha varit en stadig tanke om jaget till en rörlig, modern identitet (Jenkins, 2004) som anpassas beroende på situation. Syftet med denna uppsats är att visa hur identitetskonstruktion sker i en blogg; den undersöker hur bloggskribenten påverkas av läsarnas kommentarer i bloggen Kissies.se. Detta har undersökts med en hermeneutisk Närläsningsmetod med fokus på bloggkaraktären Kissie och hennes bloggläsare. Utgångspunkten för tolkningen av materialet är teorin om Intrycksstyrning av Erving Goffman (2000), som är del i hans Dramaturgiska perspektiv och behandlar maskerna vi bär och människors skådespel i sociala sammanhang. Intrycksstyrning appliceras på den digitala kommunikationsprocessen i bloggsfären, och går ut på att författaren försöker styra uppfattningen läsaren får genom det hon skriver. Undersökningen fokuserar på läsarnas respons och hur denna påverkar inläggen i bloggen. Resultaten visar att det är möjligt att presentera multipla identiteter via bloggen Kissies.se, men inte utan att de spelar in i varandra. Kissie och bloggskaparen Alexandra smälter ibland ihop till en persona i blogginläggen. Detta skapar förvirring och visar sig i kommentarfältet. När den tuffa masken är lagd åt sidan, är det troligt att det är bloggarens känsliga sida som kommer fram i det hon publicerar. Detta försvårar läsarens möjlighet att identifiera bloggidentiteten Kissie, som de är vana att läsa om. Vidare kan för denna studie konstateras, att det är läsarnas respons och ett kommunikativt samspel mellan skribent och läsare som avgör om möjligheten till identitetskonstruktion och såmed bloggkommunikationens kvalitet. Hänger inte läsarna med i bytet mellan Kissie och Alexandra, faller kommunikationsprocessen och hela identitetskonstruktionen med den. / Aim and purpose of this thesis is to show how a young Swedish blogging professional, engages in displaying multiple identities online, how these constructed identities are perceived by the readers in the commentary field under the blog entries and affects the ongoing writing process. The chosen focus is on a blogger called Kissie. A hermeneutical Close reading method is used. The theoretical framework is based on Erving Goffmans (2000) thoughts on Impression management within his Dramaturgical perspective theory, about the figurative masks we wear in social contexts. Impression management is applied on the digital communication process in the blogsphere, where the blogger Kissie directs the perceiption of the readers on her page Kissies.se, by writing in a certain way. The study centers on the reactions of the blog readers and how they influence the blog entries on Kissies.se. Conclusions show, it is possible for the blogger to handle multiple personas, but they interfere with each other and their occurrence confuses the readers. Results show that the persona Kissie and the creator Alexandra at some points partly morph into each other and both show in the blog entries. A lack of understanding on how to separate the different texts in the blog entries splits up the readers’ and their responses, because of their unsureness of who to associate the text with. The blog posts might be published by the blog identity Kissie, but the feedback goes straight to Alexandra, the creator of the blog and she is the one who gets the criticism. When her tough mask is put aside, it is likely her sensitive self is exposed in the delicate posts which she publishes. This challenges the reader’s ability to identify the personality of the blog identity Kissie with whom they are familiar with and the whole identity construction process. The crucial part in this case, is the blog readers’ feedback; without their interaction, the identity construction and whole blog communication process is destroyed.

[pt] Observando a dificuldade de batimento (match) dos padrões de comportamento das funções de autocorrelação e de autocorrelação parcial teóricas com as respectivas funções e as autocorrelação e de autocorrelação parcial estimadas de uma séries temporal, aliada ao fato da dificuldade em definir um número em específico como delimitador inequívoco do que seja um lag significativo, tornam clara a dose de julgamento subjetivo a ser realizado por um especialista de análise de séries temporais na tomada de decisão sobre a estrutura de Box & Jenkins adequada a ser escolhida para modelar o processo estocástico sendo estudado. A matemática nebulosa permite a criação de sistemas de inferências nebulosas (inferência dedutiva) e representa o conhecimento de forma explícita, através de regras nebulosas, possibilitando, facilmente, o entendimento do sistema em estudo. Por outro lado, um modelo de redes neurais representa o conhecimento de forma implícita, adquirido através de exemplos (dados), possuindo excelente capacidade de generalização (inferência indutiva). Esta tese apresenta um sistema especialista composto de cinco redes neurais nebulosas do tipo retropropagação para o auxílio na análise de séries temporais não sazonais. O sistema indica ao usuário a estrutura mais adequada, dentre as estruturas AR(1), MA (1), AR(2), MA(2) e ARMA(1,1), tomando como base a menor distância Euclidiana entre os valores esperados e as saídas das redes neurais nebulosas. / [en] It is well known the difficulties associated with the tradicional procedure for model identification of the Box & Jenkins model through the pattern matching of the theoretical and estimated ACF and PACF. The decision on the acceptance of the null hypothesis of zero ACF (or PACF) for a given lag is based on a strong asymptotic result, particularly for the PACF, leading, sometimes, to wrong decisions on the identified order of the models. The fuzzy logic allows one to infer system governed by incomplete or fuzzy knowledge (deductive inference) using a staighforward formulation of the problem via fuzzy mathematics. On the other hand, the neural network represent the knowledge in a implicit manner and has a great generalization capacity (inductive inference). In this thesis we built a specialist system composed of 5 fuzzy neural networks to help on the automatic identificationof the following Box & Jenkins ARMA structure AR(1), MA(1), AR(2), MA(2) and ARMA (1,1), through the Euclidian distance between the estimated output of the net and the corresponding patterns of each one of the five structures.

Made available in DSpace on 2016-04-26T20:48:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Emerson Oliveira de Queiros.pdf: 1394134 bytes, checksum: e8f7b40ddc426553915a8ec319148ce7 (MD5) Previous issue date: 2012-08-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The goal of the present work it to use the Box-Jenkins methodology, also known as ARIMA methodology, to build a short-term model of prediction for the state tax (ICMS) revenue. This tax is the most important source of income for the states in Brazil. Therefore, to predict precisely the volume of resources to be collected, other then being a legal requirement, may also be crucial for the financial management of the States. The results achieved indicate that the Box-Jenkins methodology can be a useful tool to forecast the short-term tax revenue from taxes with the characteristics of the ICMS (Value Add Tax) / O presente trabalho objetiva aplicar a metodologia Box-Jenkins, conhecida também como metodologia ARIMA, a fim de construir um modelo de previsão de curto prazo para o imposto estadual (ICMS). Trata-se de um imposto de grande peso relativo nas receitas dos estados no Brasil. Portanto, antecipar precisamente o volume de recursos advindos da principal fonte de receita dos estados no Brasil, além de ser uma imposição legal, pode ser também crucial na gestão financeira dos Estados. Os resultados indicaram que a metodologia Box-Jenkins pode ser uma ferramenta útil se a intenção for construir um modelo de previsão de curto prazo para o imposto com as características do ICMS

Made available in DSpace on 2016-08-10T10:40:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RAFAEL GOMES LOIOLA.pdf: 2193685 bytes, checksum: 77fe8f4c3a881108732f58c6013d52b5 (MD5) Previous issue date: 2016-03-09 / The demand forecasting is of essential importance for business environments, in a way to serve as a decision making supporting tool during the development of companies strategic planning. This work strived to compare statistics with artificial intelligence methods applied to provisioning on demand issues using temporal series through Box-Jenkins and Artificial Neural Networks Multilayer Perceptron (MLP) methods. Studies were performed to identify and define the main demand forecasting methods. Subsequently, the selected prediction methods for the analysis of the three most relevant products of a metalworking industry were applied in the period 2012 to 2014. The four last periods were used only for performance validation of both methods, through the analysis of forecast errors. Softwares R, Matlab and SPSS supported the data deployment, modeling and analysis. From those models, a step ahead provisioning of sales of a metal mechanic industry was performed, followed by the comparison of the errors of each method based on root mean squared error, RMSE, and mean absolute percentage error, MAPE, to identify the most satisfactory and adequate provisioning method. The results indicated that the performance of the forecasts using the statistical method of Box-Jenkins in Products 1 and 3 were higher than the application of the MLP neural network models. While, for Product 2 the method of neural networks achieved better results. In the statistics analysis, one could verify that the series present some behavior patterns associated to seasonality and oscillations, being possible to observe that both methods show satisfactory results for each data characteristics of the temporal series. / A previsão de demanda é de essencial importância em ambientes organizacionais, de forma a servir como ferramenta de apoio a tomada de decisão durante o desenvolvimento do planejamento estratégico das empresas. Este trabalho teve como principal objetivo comparar modelos estatísticos e de inteligência artificial para problemas de previsão de demanda utilizando séries temporais por meio dos métodos de Box-Jenkins e rede neural artificial Multilayer Perceptron (MLP). Realizou-se o estudo para identificação e definição dos principais métodos de previsão de demanda. Posteriormente, aplicaram-se os métodos de previsão selecionados para a análise dos três produtos mais relevantes de uma indústria metal mecânica, no período de 2012 até 2014. Os quatro últimos períodos da série foram utilizados apenas para validação de desempenho de ambos os métodos propostos através das análises dos erros de previsão. Os softwares R, Matlab e SPSS apoiaram a aplicação, modelagem e análise dos dados. A partir dos modelos, realizou-se a previsão um passo a frente das vendas de uma indústria metal mecânica e posteriormente fez-se o comparativo de seus resultados através das medidas de erros referentes à raiz quadrada do erro quadrático médio, RMSE, e o erro percentual absoluto médio, MAPE, para identificar o modelo mais satisfatório e adequado para a predição. Os resultados indicaram que o desempenho das previsões utilizando o método estatístico de Box-Jenkins nos Produtos 1 e 3 foram superiores à aplicação dos modelos de rede neural MLP. Enquanto que para o Produto 2, o método de redes neurais alcançou melhores resultados. Nas análises estatísticas verificou-se que as séries apresentam padrões de comportamento referente à sazonalidade e oscilações, sendo possível observar que ambos os métodos apresentam resultados satisfatórios para cada característica de dados das séries temporais estudadas.

Universidade Federal do Cearà / Neste estudo, pretende-se determinar um modelo de previsÃo mensal de curto prazo para a receita de ISSQN de Teresina. Para evidenciar este propÃsito servirÃo de suporte matemÃtico os modelos VAR e Box-Jenkins, a partir de sÃries histÃricas concernentes ao perÃodo de janeiro de 2002 a dezembro de 2006. ApÃs a estimaÃÃo dos modelos, propÃe-se um diagnÃstico para mensurar a capacidade inicialmente preditiva. Dentre os modelos manipulados temos o SARIMA (12,1,1)(0,0,12) o qual antecipadamente demonstrou ser mais robusto em relaÃÃo ao modelo VAR. Oportunamente à discussÃo de outras nuances internas ou à margem do trabalho, conclui-se que, o modelo com sÃries temporais, em funÃÃo de sua capacidade preditiva, pode se transformar em um instrumental consistente com vistas ao incremento da arrecadaÃÃo do ISSQN da Prefeitura de Teresina. / In this study, It is intended to determine a short-run monthly forecasting model for the ISSQN of Teresina city. In order for this purpose to be clear, the models VAR and Box-Jenkins will be of mathematical support, from historical series concerning the period of January 2002 to December 2006. After the estimation of the models, it is proposed a diagnosis to measure the initially predictive capacity. Among the models manipulated, we have SARIMA (12,1,1)(0,0,12), which has resulted most robust in advance concerning the VAR model. Propitiously to other internal or marginal nuances to the study, it is concluded, preliminarily, that the time series model due to its predictive capacity can become a consistent instrument targeting at the augment of the ISSQN collecting of Teresina City Administration.

[pt] A presente dissertação tem como principal objetivo a conceituação e apresentação das metodologias básicas de previsão de demanda e, a partir de um estudo de caso, a seleção da metodologia mais adequada e sua respectiva implantação. No primeiro capítulo é apresentada, além da importância do referido tema, a empresa selecionada para aplicação dos conceitos levantados, com a descrição de seus principais processos internos. No segundo capítulo foram abordados os conceitos de previsão de demanda e uma revisão dos principais modelos existentes. No capítulo seguinte, o problema que deverá ser tratado com a metodologia proposta é apresentado. Neste momento a metodologia conceituada é aplicada, através da seleção do método de previsão mais adequado ao caso estudado e respectiva modelagem, buscando melhorias em relação aos métodos de previsão existentes na empresa. Neste processo de modelagem utilizou-se o software Forecast Pro, um dos mais conceituados aplicativos de previsão de demanda no mercado. Por fim, na conclusão, avalia-se o impacto das mudanças propostas nos resultados da empresa, principalmente o aumento da precisão da previsão da demanda e, conseqüentemente, redução dos custos de importação e dos índices de stockout. / [en] The main objective of this dissertation is the presentation of basic forecasting methods and their implementation in a case study in supply chain. The first chapter points out the importance of forecasting in this context and describes the company selected for the case study and some of its internal processes that will be under scrutiny in the case study presented in this dissertation. The second chapter discusses the concepts and models of forecasting and reviews some of the major techniques in the field. In chapter three, standard forecasting techniques are apllied to real data (ten time series) from the company and select the most appropriate model in each case. Model adjustment is performed through the Forecast Pro software, one of the best-known products in the market. Chapter four contains the conclusions and the evaluation of the impacts of the proposed methodology on the company s results, especially the increased accuracy of forecasting and, consequently, the reduction in the import costs and stock out index.

[pt] O ONS (operador nacional do sistema elétrico brasileiro) vem utilizando o software ANNSTLF produzido pelo EPRI/EUA (Eletrical Power Research Institute) para realizar a previsão do consumo de carga horária. Entretanto, as estimativas fornecidas pelo programa estão fundamentadas na metodologia de uma rede neural que, de certo modo, impede ao usuário de extrair uma maior interpretação dos resultados que são fornecidos pela rede. Assim sendo, este trabalho pesquisou os métodos univariados convencionais: Holt-Winters e Box e Jenkins, considerando suas formulações aperfeiçoadas e adaptadas às características próprias do tipo de série em questão. Isto é, assumindo a existência de dois ciclos sazonais: um diário e outro semanal. A vantagem destas técnicas univariadas, em comparação ao ANNSTLF, é principalmente a interpretabilidade das informações obtidas. Dessa forma, esta pesquisa permite também avaliar melhor o desempenho do ANNSTLF. / [en] The ONS (National Operator of the Brazilian electrical system) has been using the software ANNSTLF produced by EPRI/USA (Eletrical Power Research Institute) to carry out the forecast of the hourly load consumption. However, the estimates supplied by the program are based on the methodology of a neural net that, in a way, does not allow the user to extract a better interpretation of the results produced by the net. Therefore, investigates the conventional univaried methods: Holt-Winters and Box & Jenkins, considering its formulations perfected and adapted to the characteristics of the series understudy. That is, its assumed the existence of two seasonal cicles: daily and weekly. The advantage of these univariate techniques, in comparison to the ANNSTLF, is mainly the ability to interpret the model estimates. Also, this research also allows a better evaluation the performance of the ANNSTLF.