Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2015-12-14T22:18:13Z No. of bitstreams: 1 AndreLuisBritoQuerino_DISSERT.pdf: 2610893 bytes, checksum: 538d1d175f7b467c3e2be321aeb6f960 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2015-12-18T21:33:24Z (GMT) No. of bitstreams: 1 AndreLuisBritoQuerino_DISSERT.pdf: 2610893 bytes, checksum: 538d1d175f7b467c3e2be321aeb6f960 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-18T21:33:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AndreLuisBritoQuerino_DISSERT.pdf: 2610893 bytes, checksum: 538d1d175f7b467c3e2be321aeb6f960 (MD5) Previous issue date: 2014-03-20 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / Recentemente, estudos t?m mostrado evid?ncias de comportamento log-peri?dico em sistemas n?o-hier?rquicos. Um fato interessante ? o surgimento de tais propriedades em ruptura e quebra de materiais complexos e falhas financeiras. Estes podem ser exemplos de sistemas com criticalidade auto-organizada (SOC). Neste trabalho estudamos a detec??o de invari?ncia de escala discreta ou log-periodicidade. Mostrando teoricamente a efic?cia de m?todos baseados na Transformada de Fourier para a detec??o de log-periodicidade, n?o s? com conhecimento pr?vio do ponto critico como tamb?m antes deste ponto. Especificamente, estudamos o mercado financeiro brasileiro com o objetivo de detectar a invari?ncia de escala discreta no ?ndice Bovespa (Bolsa de Valores de S?o Paulo). Algumas s?ries hist?ricas foram selecionadas de per?odos em 1999, 2001 e 2008. Relatamos evid?ncia de detec??o de poss?veis log-periodicidade antes das quebras, mostrado sua aplicabilidade no estudo de sistemas com prov?vel invari?ncia de escala discreta, no caso das falhas financeiras, isso mostra uma evidencia da possibilidade de previs?o da quebra. / Recent studies have shown evidence of log-periodic behavior in non-hierarchical systems. An interesting fact is the emergence of such properties on rupture and breakdown of complex materials and financial failures. These may be examples of systems with self-organized criticality (SOC). In this work we study the detection of discrete scale invariance or log-periodicity. Theoretically showing the effectiveness of methods based on the Fourier Transform of the log-periodicity detection not only with prior knowledge of the critical point before this point as well. Specifically, we studied the Brazilian financial market with the objective of detecting discrete scale invariance in Bovespa (Bolsa de Valores de S?ao Paulo) index. Some historical series were selected periods in 1999, 2001 and 2008. We report evidence for the detection of possible log-periodicity before breakage, shown its applicability to the study of systems with discrete scale invariance likely in the case of financial crashes, it shows an additional evidence of the possibility of forecasting breakage

Made available in DSpace on 2014-12-17T15:15:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 CyntiaVHBS_DISSERT.pdf: 3013751 bytes, checksum: 618d98523e71387b69bfd4613ec5a9b7 (MD5) Previous issue date: 2013-03-01 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico / Venho apresentar uma revis?o e an?lise do tema de simetria de invari?ncia de escala discreta. O assunto vem sendo estudado nas ?ltimas d?cadas, pois ? uma propriedade matem?tica que se descobriu estar presente em diversos sistemas: f?sicos, econ?micos, sociais etc. Primeiramente, ? feita uma revis?o dos conceitos de simetria de invari?ncia de escala, de singularidades e de log-periodicidade, mostrando como tais conceitos se relacionam. Venho tamb?m discutir a relev?ncia pr?tica destes, como em casos de previs?o de terremotos violentos e de previs?o de quebras em mercados financeiros. Finalmente, apresento os resultados de uma an?lise preliminar de dados da bolsa de valores BOVESPA, no contexto da crise financeira global de 2008

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-12-15T18:17:07Z No. of bitstreams: 1 RebeccaDeMouraDinizGomes_DISSERT.pdf: 2411622 bytes, checksum: 6b5e6ef2c6fd430fe0ff200b6352cd44 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-12-20T21:33:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 RebeccaDeMouraDinizGomes_DISSERT.pdf: 2411622 bytes, checksum: 6b5e6ef2c6fd430fe0ff200b6352cd44 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-20T21:33:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RebeccaDeMouraDinizGomes_DISSERT.pdf: 2411622 bytes, checksum: 6b5e6ef2c6fd430fe0ff200b6352cd44 (MD5) Previous issue date: 2016-05-27 / Grande tem sido o interesse nas difus?es an?malas, pois se apresentam nas mais diversas ?reas do conhecimento. A introdu??o de perfil de mem?ria no caminhante aleat?rio torna-o numa din?mica estoc?stica n?o-markoviana, cujas correla??es criam superdifus?o, persistencia e log-periodicidade. Apresentamos uma revis?o da literatura sobre os perfis de mem?ria e introduzimos nosso modelo. O modelo de mem?ria binomial pode selecionar diferentes regi?es de perda de mem?ria, desde a inicial at? a recente. Dessa forma, investigamos o impacto da posi??o da perda de mem?ria no comportamento superdifusivo do caminhante aleat?rio e unificamos muitos dos resultados da literatura. Obtivemos que mem?rias iniciais geram maior superdifus?o medidas pelo coeficiente de Hurst, enquanto que mem?rias recentes tendem a diminuir a superdifus?o, tornando mais caminhantes adeptos da difus?o normal. Tamb?m investigamos o regime de mem?ria curta inicial, com largura tendendo a zero. Observamos log-periodicidade para alguns caminhantes sugerindo regimes diferentes de comportamento log-periodico, incluindo aqueles considerados de difus?o normal. Uma particularidade do modelo binomial s?o os resutados extremamente sim?tricos para o diagrama Hxr. / Great has been the interest in anomalous diffusion because they are present in several areas of knowledge. The introduction of a memory profile in random walk environment give them a non-Markovian stochastic dynamics, whose temporal correlations may create superdiffusion, persistence and log-periodicity. We present an overview of memory profile literature and introduce our model. The binomial memory model can select different memory loss regions, from the old to the recent one. Thus, we investigate the impact of memory loss location on superdiffusive behavior of a random walker and unify some literature results. We verify that old memory generates higher superdiffusion measured by the Hurst coefficient, while recent memory tends to decrease superdiffusion, causing more walkers to undergo normal diffusion. We also investigate the short initial memory region, with zero tending standard deviation. We observe log-periodicity for some walkers suggesting different regions of log-periodic behavior, including those considered as normal diffusion. A particularity of the binomial model is an extremely symmetric result to Hxr diagram.

Nowadays there has been a growing interest in anomalous diffusion: the super difusive and sub-difusive processes. The problem about normal diffusion already well established whereas many problems still exist in anomalous diffusion. Several mathematical models and computational techniques have been developed to model such processes. In this work we studied a non-Markovian Random Walk (RW), in one dimension in which the development of the process is governed by decisions taken in the distant past. We used as tool of analysis, analytical and numerical procedures (Monte Carlo method). In this problem, the walker takes its decisions (go right or left) at a given time t, based on the decisions taken in the past, namely in a fraction f of the total time. As far as the decision making process is considered only the distant past is taken into account. This loss of recent memory leads the probability density function of the position to change from Gaussian to non-Gaussian and leads to the emergence of log-periodic oscillations in position, besides producing a change in the behavior of non-persistent to persistent, causing anomalous diffusion. This change is characterized by the Hurst exponent, and is found, surprisingly, in a region where there is negative feedback. The diagram of phases depending on the parameters f and p (fraction of old memory and feedback), shows the following phases: classical non persistence, classical persistence, log-periodic non persistence, log-periodic persistence, Gaussian and non Gaussian with respect to the position of the walker. / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Atualmente tem crescido o interesse por processos de difusão anômala, i.e., os super difusivos e sub-difusivos. O problema voltado para difusão normal já é bem conhecido, enquanto para difusões anômalas ainda existem vários problemas em abertos. Várias técnicas computacionais e modelos matemáticos têm sido desenvolvidos para modelar tais processos. Estudamos neste trabalho uma caminhada aleatória, não Markoviana em uma dimensão, em que o desenvolvimento do processo é regido por decisões tomadas em relação ao passado distante. Utilizamos como ferramenta de análise uma abordagem analítica e numérica (via método de Monte Carlo). Nesse problema, o caminhante toma suas decisões (entre ir para a direita ou para a esquerda), num determinado tempo t, com base nas decisões tomadas no passado, numa fração f do tempo transcorrido. Quando f<1 o passado recente é esquecido e apenas o passado distante é considerado. Essa perda de memória recente induz a função densidade de probabilidade da posição a passar de um regime Gaussiano para não Gaussiano e leva ao surgimento de oscilações log-periódicas na posição, além de produzir uma mudança no comportamento, de não persistente para persistente, ocasionando difusão anômala. Essa mudança é caracterizada pelo expoente de Hurst e ocorre também, surpreendentemente, numa região de feedback negativo. O diagrama de fases em função dos parâmetros f e p (fração de memória antiga e feedback), mostra as seguintes regiões: não persistência clássica; persistência clássica; não persistência log-periódica e persistência log-periódica; região Gaussiana e não Gaussiana da posição.