Este trabalho possui um duplo objetivo: i) estudar os fatos estilizados do livro de ofertas dos papéis negociados na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), assim como dos retornos engendrados pela dinâmica do livro de ofertas e ii) desenvolver um modelo de livro de ofertas baseado em agentes com o propósito de reproduzir tais fatos estilizados. Trabalhou-se com dados de junho/2006 a janeiro/2009 de uma amostra formada pelos vinte papéis mais negociados da BOVESPA. Os resultados empíricos corroboraram alguns fatos estilizados observados no estudo de papéis de outros países, mas refutaram outros. O modelo baseado em agentes conseguiu emular satisfatoriamente os fatos estilizados relacionados aos retornos, mas em se tratando da reprodução dos fatos estilizados do livro de ofertas o modelo foi menos eficaz. / This study has two aims: i) analyze the stylized facts of the order book of stocks traded in the São Paulo Stock Exchange (BOVESPA), as well as of the returns engendered by the order book dynamics and ii) develop an order book agent-based model able to reproduce such stylized facts. It was used data from June 2006 to January 2009 regarding a sample composed by the twenty most traded stocks in BOVESPA. The empirical results corroborated some stylized facts observed in stocks of other countries, but refuted others. The agent-based model successfully emulated the stylized facts concerning the returns; however, the model was less efficient in reproducing the stylized facts of the order book.

Este trabalho possui um duplo objetivo: i) estudar os fatos estilizados do livro de ofertas dos papéis negociados na Bolsa de Valores de São Paulo (BOVESPA), assim como dos retornos engendrados pela dinâmica do livro de ofertas e ii) desenvolver um modelo de livro de ofertas baseado em agentes com o propósito de reproduzir tais fatos estilizados. Trabalhou-se com dados de junho/2006 a janeiro/2009 de uma amostra formada pelos vinte papéis mais negociados da BOVESPA. Os resultados empíricos corroboraram alguns fatos estilizados observados no estudo de papéis de outros países, mas refutaram outros. O modelo baseado em agentes conseguiu emular satisfatoriamente os fatos estilizados relacionados aos retornos, mas em se tratando da reprodução dos fatos estilizados do livro de ofertas o modelo foi menos eficaz. / This study has two aims: i) analyze the stylized facts of the order book of stocks traded in the São Paulo Stock Exchange (BOVESPA), as well as of the returns engendered by the order book dynamics and ii) develop an order book agent-based model able to reproduce such stylized facts. It was used data from June 2006 to January 2009 regarding a sample composed by the twenty most traded stocks in BOVESPA. The empirical results corroborated some stylized facts observed in stocks of other countries, but refuted others. The agent-based model successfully emulated the stylized facts concerning the returns; however, the model was less efficient in reproducing the stylized facts of the order book.

As democracias estão fundamentadas na conexão entre atitudes dos cidadãos e políticas. Numa arena política onde agentes têm racionalidade limitada, a competição dos políticos e partidos pelo apoio e voto da população depende de como está distribuída a opinião pública. Contudo, modelos explícitos que gerem essas distribuições, ao invés de pressupô-las, ainda são escassos. O presente trabalho gera estas distribuições por meio de um modelo computacional baseado em agentes de influência social. Nele os agentes interagem em díades e tornam-se mais próximos dos outros agentes em alguma questão a depender da distância de seus posicionamentos ideológicos, da incerteza dos agentes e do quanto confiam na opinião do outro. Por meio da combinação de análise de sensibilidade, histogramas e séries temporais de medidas do sistema e gráficos de dispersão, encontramos que o quão incertos são os agentes, o número de questões subjacentes ao seu posicionamento e o quanto estão sujeitos a mudanças aleatórias de atitude (ruído) são determinantes importantes do formato da distribuição de atitudes populacional. Nossos resultados nos levam a questionamentos empíricos quanto a interação dos parâmetros do modelo e a plausibilidade das distribuições geradas por ele a serem respondidos por trabalhos futuros / Democracies are based on the connection between citizens\' attitudes and policies. In a political arena where agents are boundedly rational, the competition of politicians and parties for the support and vote of the population depends on how the public opinion is distributed. However, explicit models that generate, instead of presupposing, them are still rare. This work generates those distributions through a computational agent-based model of social influence. In it the agents interact in pairs and become more similar to the others in some issue conditional on their ideological positioning, their uncertainty and on how much they trust another agents opinion. Through a combination of sensitivity analysis, histograms and time series of the systems measures and scatterplots, we find that how uncertain the agents are, the number of issues underneath their positioning and how much theyre subject to random attitude change (noise) are important determinants of the shape of the population attitudinal distribution. Our results lead us to empirical questions regarding the model parameters interaction and the plausibility of the distributions generated by it which should be answered by future works

O objetivo deste trabalho é estudar como a distribuição de investidores entre aleatórios, grafistas, fundamentalistas e híbridos afeta a dinâmica de um mercado de ações representada por fatos estilizados. Para realização desse trabalho, foi desenvolvido um simulador de mercado de ações baseado em agentes, no qual são incorporadas regras e características do mercado de ações da BM&FBOVESPA. Os agentes grafistas, fundamentalistas e híbridos aprendem com a experiência. O simulador foi executado um número de vezes para diversas distribuições de perfis e os resultados foram analisados com o objetivo de identificar relações entre tais distribuições e os fatos estilizados estudados / The objective of this work is to study how the distribution of investors among random, chartists, fundamentalists and hybrids affects the dynamics of a stock market represented by stylized facts. To carry out this work, we developed a stock market simulator based on agents, which incorporates rules and characteristics of the BM&FBOVESPA stock market. Chartists, fundamentalists and hybrids agents can learn from experience. The simulation was performed a number of times for various profiles distributions and the results were analyzed in order to identify relationships between these distributions and the stylized facts studied

Nosso estudo foi elaborado a partir de uma analogia do modelo de Ising em duas dimensões para analisar a influência que a rede de contatos e as forças externas podem exercer no indivíduo para que ele tenha ou não a intenção de agir licitamente. Esse estudo teve como inspiração o modelo proposto no artigo Analysing Tax Evasion Dynamics Via The Ising Model (ZAKLAN; WESTERHOFF; STAUFFER, 2009), porém, com ênfase à intenção dos agentes, que precede a conduta delituosa, e não ao cometimento do crime em si, quando já ocorreu o dano à sociedade. A analogia e inclusão de algumas variáveis ao referido modelo nos possibilitou estudar, de acordo com cada cenário, formas de manter ou reduzir os índices criminais, prever possíveis situações de histerese, suas consequências e possíveis custos para a sociedade e para o governo. / Our study was drawn from an analogy of the Ising model in two dimensions to analyze the influence that the network and the external forces can exert on the individual so that whether or not he intends to act lawfully. This study was inspired by that proposed in the article \"Analysing Tax Evasion Dynamics Via The Ising Model\" (ZAKLAN; WESTERHOFF; STAUFFER, 2009) model, but with emphasis on the intention of the agents, which precedes the criminal conduct, not to the commission of the crime itself, when the damage has already occurred to society. The analogy is the inclusion of some variables that model allowed us to study, according to each scenario, ways to maintain or reduce crime rates, predict possible situations hysteresis, their consequences and potential costs to society and the government.

Nosso estudo foi elaborado a partir de uma analogia do modelo de Ising em duas dimensões para analisar a influência que a rede de contatos e as forças externas podem exercer no indivíduo para que ele tenha ou não a intenção de agir licitamente. Esse estudo teve como inspiração o modelo proposto no artigo Analysing Tax Evasion Dynamics Via The Ising Model (ZAKLAN; WESTERHOFF; STAUFFER, 2009), porém, com ênfase à intenção dos agentes, que precede a conduta delituosa, e não ao cometimento do crime em si, quando já ocorreu o dano à sociedade. A analogia e inclusão de algumas variáveis ao referido modelo nos possibilitou estudar, de acordo com cada cenário, formas de manter ou reduzir os índices criminais, prever possíveis situações de histerese, suas consequências e possíveis custos para a sociedade e para o governo. / Our study was drawn from an analogy of the Ising model in two dimensions to analyze the influence that the network and the external forces can exert on the individual so that whether or not he intends to act lawfully. This study was inspired by that proposed in the article \"Analysing Tax Evasion Dynamics Via The Ising Model\" (ZAKLAN; WESTERHOFF; STAUFFER, 2009) model, but with emphasis on the intention of the agents, which precedes the criminal conduct, not to the commission of the crime itself, when the damage has already occurred to society. The analogy is the inclusion of some variables that model allowed us to study, according to each scenario, ways to maintain or reduce crime rates, predict possible situations hysteresis, their consequences and potential costs to society and the government.

O objetivo deste trabalho é estudar como a distribuição de investidores entre aleatórios, grafistas, fundamentalistas e híbridos afeta a dinâmica de um mercado de ações representada por fatos estilizados. Para realização desse trabalho, foi desenvolvido um simulador de mercado de ações baseado em agentes, no qual são incorporadas regras e características do mercado de ações da BM&FBOVESPA. Os agentes grafistas, fundamentalistas e híbridos aprendem com a experiência. O simulador foi executado um número de vezes para diversas distribuições de perfis e os resultados foram analisados com o objetivo de identificar relações entre tais distribuições e os fatos estilizados estudados / The objective of this work is to study how the distribution of investors among random, chartists, fundamentalists and hybrids affects the dynamics of a stock market represented by stylized facts. To carry out this work, we developed a stock market simulator based on agents, which incorporates rules and characteristics of the BM&FBOVESPA stock market. Chartists, fundamentalists and hybrids agents can learn from experience. The simulation was performed a number of times for various profiles distributions and the results were analyzed in order to identify relationships between these distributions and the stylized facts studied

As democracias estão fundamentadas na conexão entre atitudes dos cidadãos e políticas. Numa arena política onde agentes têm racionalidade limitada, a competição dos políticos e partidos pelo apoio e voto da população depende de como está distribuída a opinião pública. Contudo, modelos explícitos que gerem essas distribuições, ao invés de pressupô-las, ainda são escassos. O presente trabalho gera estas distribuições por meio de um modelo computacional baseado em agentes de influência social. Nele os agentes interagem em díades e tornam-se mais próximos dos outros agentes em alguma questão a depender da distância de seus posicionamentos ideológicos, da incerteza dos agentes e do quanto confiam na opinião do outro. Por meio da combinação de análise de sensibilidade, histogramas e séries temporais de medidas do sistema e gráficos de dispersão, encontramos que o quão incertos são os agentes, o número de questões subjacentes ao seu posicionamento e o quanto estão sujeitos a mudanças aleatórias de atitude (ruído) são determinantes importantes do formato da distribuição de atitudes populacional. Nossos resultados nos levam a questionamentos empíricos quanto a interação dos parâmetros do modelo e a plausibilidade das distribuições geradas por ele a serem respondidos por trabalhos futuros / Democracies are based on the connection between citizens\' attitudes and policies. In a political arena where agents are boundedly rational, the competition of politicians and parties for the support and vote of the population depends on how the public opinion is distributed. However, explicit models that generate, instead of presupposing, them are still rare. This work generates those distributions through a computational agent-based model of social influence. In it the agents interact in pairs and become more similar to the others in some issue conditional on their ideological positioning, their uncertainty and on how much they trust another agents opinion. Through a combination of sensitivity analysis, histograms and time series of the systems measures and scatterplots, we find that how uncertain the agents are, the number of issues underneath their positioning and how much theyre subject to random attitude change (noise) are important determinants of the shape of the population attitudinal distribution. Our results lead us to empirical questions regarding the model parameters interaction and the plausibility of the distributions generated by it which should be answered by future works

In public policies, agents are part of an emergent and complex context, reason for which their actions should not be examined in isolation. The state of an agent is influenced by the state of others, in an environment where feedback is continuous and full of interactions. These characteristics result in a system where the total is more unpredictable and dazzling than the mere sum of its parts. As a result, there are a growing number of studies that use typical methods of complex systems to analyze public policies in various areas, such as healthcare, education, crime prevention, energy resources and others. Moreover, such distinct approach allows for more accessible investigations of public policy models, including policies that were not evaluated ex ante from the traditional lenses. This research had two main objectives: to verify how complex systems apply to the context of public policies theoretically and to present a practical application of a model, which was built based upon a case study. Since there is not a clear comprehension on how complex systems could benefit policy makers, this study presents, in its first part, a systematic literature review including some existing applications and the benefits of complexity science in the policy arena. On the whole, it can be asserted that there is a strong consensus that complex systems can be highly beneficial for policy makers and, consequently, for the overall population. Researchers perceive different benefits, such as the opportunity of testing policies a priori, the possibility of comparing different policies for the same topic, and the contemplation of new ideas and insights for better policy formulation. Although there are several simulations and models proposed for public policies in several areas, it lacks an empirical demonstration that effectively proves the benefits of applying complex systems in public policies, i.e., apparently, there are obstacles that prevent such models from having effects in the real world. In this way, the second part of the research presents an agent-based model that can be applied empirically in a government agency: a regulatory body. Such model allows policy makers to compare different enforcement strategies and anticipate side effects that would be difficult to predict without the use of simulations. In this sense, the objective of the second part of this research was to build an agent-based model of a public policy and for which a practical implementation could be carried out. Therefore, a public policy from a professional regulatory board in the healthcare area was chosen, for which two different strategies were tested, with the objective of comparing their efficiency and effectiveness. Such strategies were modeled and simulated with the use of Netlogo software with different scenarios. Results indicate that agent based models can serve as predictive tools for comparing and improving inspection strategies, and also as source of insights for anticipating unintended consequences that would hardly be noticed ex ante without the use of simulation tools / Em políticas públicas, as ações dos agentes envolvidos não podem ser analisadas de forma isolada. O estado de um agente é influenciado pelo estado dos demais, num ambiente em que o feedback é contínuo e repleto de interações. Essas características resultam num sistema onde o total é mais imprevisível e deslumbrante do que a mera soma de suas partes. Com isso, há um crescente número de estudos que utilizam métodos típicos de sistemas complexos para analisar políticas públicas de diversas áreas, como saúde pública, educação, segurança, recursos energéticos e outros. Além disso, essa forma diferente de abordagem permite que alguns modelos de políticas públicas sejam investigados com mais facilidade, incluindo políticas que sequer eram analisadas pelo prisma tradicional. Esta pesquisa teve dois objetivos principais: verificar como os sistemas complexos se aplicam às políticas públicas no campo teórico e apresentar uma aplicação prática de modelagem dentro do contexto de um estudo de caso. Como ainda não há um entendimento sistematizado sobre como sistemas complexos podem ser úteis em políticas públicas, este estudo apresenta, em sua primeira parte, uma revisão sistemática de literatura para uma melhor compreensão de como essas aplicações ocorrem e de quais benefícios essa ciência, de fato, pode trazer. Em decorrência desse estudo, pode-se afirmar que há consenso, na literatura, de que a teoria da complexidade é benéfica para formuladores de políticas e, consequentemente, para a população em geral. Tais benefícios são vistos de diversas formas pelos pesquisadores, como, por exemplo, a possibilidade de se testar políticas a priori, a possibilidade de se comparar diversos tipos de políticas para um mesmo problema e a obtenção de novas perspectivas e ideias para formulação de políticas. Apesar de haver diversas simulações e modelos propostos para políticas públicas em diversas áreas, não foi constatada uma demonstração empírica que comprove efetivamente o benefício de se aplicar sistemas complexos em políticas públicas, ou seja, aparentemente há obstáculos que impedem esses modelos terem efeitos nas políticas de facto. Dessa maneira, o objetivo da segunda parte da pesquisa foi o de construir um modelo baseado em agentes relacionado a uma política pública e cuja implementação prática fosse factível. Assim, foi selecionada uma política relacionada a um órgão público de fiscalização do exercício profissional (conselho de classe), especificamente na área da saúde, para a qual foram traçadas duas estratégias diferentes, com o objetivo de compará-las em termos de eficácia e de efetividade. Essas estratégias foram modeladas e simuladas em software específico de modelos baseados em agentes para análise dos resultados considerando diversos cenários possíveis. Os resultados indicam que os modelos baseados em agentes podem auxiliar o formulador de políticas a comparar diferentes estratégias de fiscalização e antecipar efeitos colaterais que dificilmente seriam constatados ex ante sem a utilização de simulações

In public policies, agents are part of an emergent and complex context, reason for which their actions should not be examined in isolation. The state of an agent is influenced by the state of others, in an environment where feedback is continuous and full of interactions. These characteristics result in a system where the total is more unpredictable and dazzling than the mere sum of its parts. As a result, there are a growing number of studies that use typical methods of complex systems to analyze public policies in various areas, such as healthcare, education, crime prevention, energy resources and others. Moreover, such distinct approach allows for more accessible investigations of public policy models, including policies that were not evaluated ex ante from the traditional lenses. This research had two main objectives: to verify how complex systems apply to the context of public policies theoretically and to present a practical application of a model, which was built based upon a case study. Since there is not a clear comprehension on how complex systems could benefit policy makers, this study presents, in its first part, a systematic literature review including some existing applications and the benefits of complexity science in the policy arena. On the whole, it can be asserted that there is a strong consensus that complex systems can be highly beneficial for policy makers and, consequently, for the overall population. Researchers perceive different benefits, such as the opportunity of testing policies a priori, the possibility of comparing different policies for the same topic, and the contemplation of new ideas and insights for better policy formulation. Although there are several simulations and models proposed for public policies in several areas, it lacks an empirical demonstration that effectively proves the benefits of applying complex systems in public policies, i.e., apparently, there are obstacles that prevent such models from having effects in the real world. In this way, the second part of the research presents an agent-based model that can be applied empirically in a government agency: a regulatory body. Such model allows policy makers to compare different enforcement strategies and anticipate side effects that would be difficult to predict without the use of simulations. In this sense, the objective of the second part of this research was to build an agent-based model of a public policy and for which a practical implementation could be carried out. Therefore, a public policy from a professional regulatory board in the healthcare area was chosen, for which two different strategies were tested, with the objective of comparing their efficiency and effectiveness. Such strategies were modeled and simulated with the use of Netlogo software with different scenarios. Results indicate that agent based models can serve as predictive tools for comparing and improving inspection strategies, and also as source of insights for anticipating unintended consequences that would hardly be noticed ex ante without the use of simulation tools / Em políticas públicas, as ações dos agentes envolvidos não podem ser analisadas de forma isolada. O estado de um agente é influenciado pelo estado dos demais, num ambiente em que o feedback é contínuo e repleto de interações. Essas características resultam num sistema onde o total é mais imprevisível e deslumbrante do que a mera soma de suas partes. Com isso, há um crescente número de estudos que utilizam métodos típicos de sistemas complexos para analisar políticas públicas de diversas áreas, como saúde pública, educação, segurança, recursos energéticos e outros. Além disso, essa forma diferente de abordagem permite que alguns modelos de políticas públicas sejam investigados com mais facilidade, incluindo políticas que sequer eram analisadas pelo prisma tradicional. Esta pesquisa teve dois objetivos principais: verificar como os sistemas complexos se aplicam às políticas públicas no campo teórico e apresentar uma aplicação prática de modelagem dentro do contexto de um estudo de caso. Como ainda não há um entendimento sistematizado sobre como sistemas complexos podem ser úteis em políticas públicas, este estudo apresenta, em sua primeira parte, uma revisão sistemática de literatura para uma melhor compreensão de como essas aplicações ocorrem e de quais benefícios essa ciência, de fato, pode trazer. Em decorrência desse estudo, pode-se afirmar que há consenso, na literatura, de que a teoria da complexidade é benéfica para formuladores de políticas e, consequentemente, para a população em geral. Tais benefícios são vistos de diversas formas pelos pesquisadores, como, por exemplo, a possibilidade de se testar políticas a priori, a possibilidade de se comparar diversos tipos de políticas para um mesmo problema e a obtenção de novas perspectivas e ideias para formulação de políticas. Apesar de haver diversas simulações e modelos propostos para políticas públicas em diversas áreas, não foi constatada uma demonstração empírica que comprove efetivamente o benefício de se aplicar sistemas complexos em políticas públicas, ou seja, aparentemente há obstáculos que impedem esses modelos terem efeitos nas políticas de facto. Dessa maneira, o objetivo da segunda parte da pesquisa foi o de construir um modelo baseado em agentes relacionado a uma política pública e cuja implementação prática fosse factível. Assim, foi selecionada uma política relacionada a um órgão público de fiscalização do exercício profissional (conselho de classe), especificamente na área da saúde, para a qual foram traçadas duas estratégias diferentes, com o objetivo de compará-las em termos de eficácia e de efetividade. Essas estratégias foram modeladas e simuladas em software específico de modelos baseados em agentes para análise dos resultados considerando diversos cenários possíveis. Os resultados indicam que os modelos baseados em agentes podem auxiliar o formulador de políticas a comparar diferentes estratégias de fiscalização e antecipar efeitos colaterais que dificilmente seriam constatados ex ante sem a utilização de simulações