Este trabalho aborda o desafio da modelagem da fragilidade ambiental, que implica em, além de compreender a intrínseca e dinâmica relação existente entre as componentes físicas, bióticas e sócio-econômicas dos sistemas ambientais, em traduzir esse conhecimento num modelo matemático. Para elucidar essa dificuldade foram apresentados e comparados os resultados gerados por dois modelos empíricos de fragilidade ambiental amplamente utilizados no planejamento físico-territorial brasileiro (CREPANI et al. 2001 e ROSS, 1994). Estes dois modelos foram aplicados em duas áreasteste, com resultados bastante divergentes. Neste contexto de incertezas, este trabalho testou a viabilidade e a confiabilidade de uma nova ferramenta a ser aplicada na elaboração de modelos de fragilidade ambiental, as redes neurais artificiais (RNAs). Empregando os conhecimentos e experiências de especialistas na área em questão, extraídos das respostas dadas por estes durante a comparação de variáveis e cenários aplicados através dos programas adaptados para esta finalidade: Pesquisa de Calibração, Pesquisa de Escalonamento de Variáveis e Pesquisa de Avaliação de Cenários. Estes programas geraram uma base de dados referente ao modo de avaliação de cada especialista quanto à fragilidade ambiental, sendo aplicada no treinamento das RNAs, para que a rede assimilasse o padrão de avaliação deste especialista. Os resultados comprovam de que é possível emular, com razoável confiabilidade, o padrão de avaliação de especialistas na definição da fragilidade dos sistemas ambientais, eliminando assim, a arbitrariedade e a subjetividade do processo de elaboração de modelos de fragilidade ambiental. Este trabalho não propõe um novo modelo, mas uma metodologia para a construção de modelos, utilizando redes neurais artificiais, dando um primeiro passo em busca de novas técnicas, temidas pelos geógrafos, mas necessárias para a evolução da ciência geográfica. / This paper deals with the challenge in modeling environmental fragility, which implies not only the understanding of the intrinsic and dynamic relationship that exists between the physical, biotic and socio-economic components of environmental systems, but also in translating this knowledge in a mathematical model. In order to shed light on this difficulty, the results generated by two empirical models of environmental fragility were presented and compared, models that are widely used in Brazilian physical-territorial planning. (CREPANI et al. 2001 and ROSS, 1994). These two models were applied in two thesis-areas with very diverging results. Within this context of uncertainties, this paper tested the feasibility and reliability of a new tool to be applied in the elaboration of environmental fragility models, the artificial neural networks (ANN). Tapping on the knowledge and experience of specialists in this area, extracted from the answers given by them during the comparison of variables and scenarios applied in programs adapted for this objective: Gauging Research, Scheduling of Variables Research and Scenario Evaluation Research. These programs generated a databank related to the evaluation format of each specialist regarding environmental fragility applied in the training of ANNs, so that the network would assimilate the evaluation standard of that specialist. The results proved that it is possible to emulate, with reasonable reliability, the evaluation standard of specialists in the definition of environmental systems fragility, eliminating in this way, arbitrariness and subjectivity in the elaboration process of environmental fragility models. This work does not presuppose a new model, rather a methodology for the construction of models, using artificial neural networks, taking the first step in the search of new techniques, albeit feared by the geographers, however, necessary for the evolution of geographic science.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O estudo dos diferentes fenômenos de separação tem sido cada vez mais importante para os diferentes ramos da indústria e ciência. Devido à grande capacidade computacional atual, é possível modelar e analisar os fenômenos cromatográficos a nível microscópico. Os modelos de rede vêm sendo cada vez mais utilizados, para representar processos de separação por cromatografia, pois através destes pode-se representar os aspectos topológicos e morfológicos dos diferentes materiais adsorventes disponíveis no mercado. Neste trabalho visamos o desenvolvimento de um modelo de rede tridimensional para representação de uma coluna cromatográfica, a nível microscópico, onde serão modelados os fenômenos de adsorção, dessorção e dispersão axial através de um método estocástico. Também foram utilizadas diferentes abordagens com relação ao impedimento estérico Os resultados obtidos foram comparados a resultados experimentais. Depois é utilizado um modelo de rede bidimensional para representar um sistema de adsorção do tipo batelada, mantendo-se a modelagem dos fenômenos de adsorção e dessorção, e comparados a sistemas reais posteriormente. Em ambos os sistemas modelados foram analisada as constantes de equilíbrio, parâmetro fundamental nos sistemas de adsorção, e por fim foram obtidas e analisadas isotermas de adsorção. Foi possível concluir que, para os modelos de rede, os fenômenos de adsorção e dessorção bastam para obter perfis de saída similares aos vistos experimentalmente, e que o fenômeno da dispersão axial influência menos que os fenômenos cinéticos em questão / The study of different phenomena of separation has been most important for the different areas of industry and science. Due to the large computational available, we can model and analyze the chromatographic phenomena at the microscopic level. The network model has been most used to represent processes of separation by chromatography, because through them we are able represent the topological and morphological aspects of different adsorbent materials available on the market. In this work we aim at studying the dynamics of percolation chromatography through the phenomenology of adsorption, desorption and axial dispersion. In this work we aim to develop a three-dimensional network model representation of a chromatographic column, microscopic level, which will model the phenomena of adsorption, desorption and axial dispersion through a stochastic method. After that, a two-dimensional network model is used to represent a system of adsorption in batch, keeping the modeling of the adsorption / desorption, and then compare to real systems. In both systems modeled are analyzed the equilibrium constant, the basic parameter in the adsorption systems, and at the end are obtained and analyzed adsorption isotherms. We concluded for the network models the phenomena of adsorption and desorption were sufficient to obtain output profiles similar to those seen experimentally, the phenomenon of axial dispersion effect unless the kinetic phenomena in question.

O presente estudo propõe um modelo de projeção de preços de curto-prazo para os polietilenos no mercado petroquímico brasileiro. O modelo foi desenvolvido através de testes com o uso das técnicas de regressão múltipla e de redes neurais artificiais (RNA) como instrumentos de previsão, comparando-se os resultados das mesmas. A seleção das variáveis com capacidade explicativa deu-se através de revisão de literatura, opinião de experts e regressão múltipla. Ficou evidenciada a existência de correlações satisfatórias com as variáveis: preço do petróleo, preço das matérias-primas nafta e eteno no mercado doméstico e preços dos polietilenos no mercado internacional. A base de dados consiste em indicadores mensais relativos ao período de março de 2002 a dezembro de 2005, sendo que a aferição dos resultados foi realizada para o período de janeiro a junho de 2006. Os resultados obtidos pela aplicação da técnica de RNA mostraram um incremento na precisão frente à regressão. O erro relativo médio na aferição com o uso de RNA se situou na faixa de 2,9 a 13,4%, para previsão 6 meses a frente, o que sugere a adoção da mesma na implementação futura do modelo construído. / This study proposes a model for forecasting short-term polyethylene prices in the Brazilian petrochemical market. The model was developed by means of tests using multiple regression techniques and Neural Networks as forecasting instruments, and compared their results. The variables with explanatory capacity were selected by reviewing literature, the opinion of experts, and multiple regression. Satisfactory correlations were found to be existent in the following variables: price of petroleum, price of the raw materials naphtha and ethylene in the domestic market, and polyethylene prices in the international market. The database consists of monthly indicators related to the period of March 2002 to December 2005 and the measuring of the results was carried out from January to June of 2006. The results obtained by applying the Neural Networks technique saw an increase in the precision in comparison with the regression. The average relative error in the measurement when using Neural Networks fell in the range of 2.9 to 13.4% for a forecast of 6 months ahead, which suggests that this should be adopted in the future implementation of the model built.

O presente estudo propõe um modelo de projeção de preços de curto-prazo para os polietilenos no mercado petroquímico brasileiro. O modelo foi desenvolvido através de testes com o uso das técnicas de regressão múltipla e de redes neurais artificiais (RNA) como instrumentos de previsão, comparando-se os resultados das mesmas. A seleção das variáveis com capacidade explicativa deu-se através de revisão de literatura, opinião de experts e regressão múltipla. Ficou evidenciada a existência de correlações satisfatórias com as variáveis: preço do petróleo, preço das matérias-primas nafta e eteno no mercado doméstico e preços dos polietilenos no mercado internacional. A base de dados consiste em indicadores mensais relativos ao período de março de 2002 a dezembro de 2005, sendo que a aferição dos resultados foi realizada para o período de janeiro a junho de 2006. Os resultados obtidos pela aplicação da técnica de RNA mostraram um incremento na precisão frente à regressão. O erro relativo médio na aferição com o uso de RNA se situou na faixa de 2,9 a 13,4%, para previsão 6 meses a frente, o que sugere a adoção da mesma na implementação futura do modelo construído. / This study proposes a model for forecasting short-term polyethylene prices in the Brazilian petrochemical market. The model was developed by means of tests using multiple regression techniques and Neural Networks as forecasting instruments, and compared their results. The variables with explanatory capacity were selected by reviewing literature, the opinion of experts, and multiple regression. Satisfactory correlations were found to be existent in the following variables: price of petroleum, price of the raw materials naphtha and ethylene in the domestic market, and polyethylene prices in the international market. The database consists of monthly indicators related to the period of March 2002 to December 2005 and the measuring of the results was carried out from January to June of 2006. The results obtained by applying the Neural Networks technique saw an increase in the precision in comparison with the regression. The average relative error in the measurement when using Neural Networks fell in the range of 2.9 to 13.4% for a forecast of 6 months ahead, which suggests that this should be adopted in the future implementation of the model built.

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O estudo dos diferentes fenômenos de separação tem sido cada vez mais importante para os diferentes ramos da indústria e ciência. Devido à grande capacidade computacional atual, é possível modelar e analisar os fenômenos cromatográficos a nível microscópico. Os modelos de rede vêm sendo cada vez mais utilizados, para representar processos de separação por cromatografia, pois através destes pode-se representar os aspectos topológicos e morfológicos dos diferentes materiais adsorventes disponíveis no mercado. Neste trabalho visamos o desenvolvimento de um modelo de rede tridimensional para representação de uma coluna cromatográfica, a nível microscópico, onde serão modelados os fenômenos de adsorção, dessorção e dispersão axial através de um método estocástico. Também foram utilizadas diferentes abordagens com relação ao impedimento estérico Os resultados obtidos foram comparados a resultados experimentais. Depois é utilizado um modelo de rede bidimensional para representar um sistema de adsorção do tipo batelada, mantendo-se a modelagem dos fenômenos de adsorção e dessorção, e comparados a sistemas reais posteriormente. Em ambos os sistemas modelados foram analisada as constantes de equilíbrio, parâmetro fundamental nos sistemas de adsorção, e por fim foram obtidas e analisadas isotermas de adsorção. Foi possível concluir que, para os modelos de rede, os fenômenos de adsorção e dessorção bastam para obter perfis de saída similares aos vistos experimentalmente, e que o fenômeno da dispersão axial influência menos que os fenômenos cinéticos em questão / The study of different phenomena of separation has been most important for the different areas of industry and science. Due to the large computational available, we can model and analyze the chromatographic phenomena at the microscopic level. The network model has been most used to represent processes of separation by chromatography, because through them we are able represent the topological and morphological aspects of different adsorbent materials available on the market. In this work we aim at studying the dynamics of percolation chromatography through the phenomenology of adsorption, desorption and axial dispersion. In this work we aim to develop a three-dimensional network model representation of a chromatographic column, microscopic level, which will model the phenomena of adsorption, desorption and axial dispersion through a stochastic method. After that, a two-dimensional network model is used to represent a system of adsorption in batch, keeping the modeling of the adsorption / desorption, and then compare to real systems. In both systems modeled are analyzed the equilibrium constant, the basic parameter in the adsorption systems, and at the end are obtained and analyzed adsorption isotherms. We concluded for the network models the phenomena of adsorption and desorption were sufficient to obtain output profiles similar to those seen experimentally, the phenomenon of axial dispersion effect unless the kinetic phenomena in question.

Este trabalho aborda o desafio da modelagem da fragilidade ambiental, que implica em, além de compreender a intrínseca e dinâmica relação existente entre as componentes físicas, bióticas e sócio-econômicas dos sistemas ambientais, em traduzir esse conhecimento num modelo matemático. Para elucidar essa dificuldade foram apresentados e comparados os resultados gerados por dois modelos empíricos de fragilidade ambiental amplamente utilizados no planejamento físico-territorial brasileiro (CREPANI et al. 2001 e ROSS, 1994). Estes dois modelos foram aplicados em duas áreasteste, com resultados bastante divergentes. Neste contexto de incertezas, este trabalho testou a viabilidade e a confiabilidade de uma nova ferramenta a ser aplicada na elaboração de modelos de fragilidade ambiental, as redes neurais artificiais (RNAs). Empregando os conhecimentos e experiências de especialistas na área em questão, extraídos das respostas dadas por estes durante a comparação de variáveis e cenários aplicados através dos programas adaptados para esta finalidade: Pesquisa de Calibração, Pesquisa de Escalonamento de Variáveis e Pesquisa de Avaliação de Cenários. Estes programas geraram uma base de dados referente ao modo de avaliação de cada especialista quanto à fragilidade ambiental, sendo aplicada no treinamento das RNAs, para que a rede assimilasse o padrão de avaliação deste especialista. Os resultados comprovam de que é possível emular, com razoável confiabilidade, o padrão de avaliação de especialistas na definição da fragilidade dos sistemas ambientais, eliminando assim, a arbitrariedade e a subjetividade do processo de elaboração de modelos de fragilidade ambiental. Este trabalho não propõe um novo modelo, mas uma metodologia para a construção de modelos, utilizando redes neurais artificiais, dando um primeiro passo em busca de novas técnicas, temidas pelos geógrafos, mas necessárias para a evolução da ciência geográfica. / This paper deals with the challenge in modeling environmental fragility, which implies not only the understanding of the intrinsic and dynamic relationship that exists between the physical, biotic and socio-economic components of environmental systems, but also in translating this knowledge in a mathematical model. In order to shed light on this difficulty, the results generated by two empirical models of environmental fragility were presented and compared, models that are widely used in Brazilian physical-territorial planning. (CREPANI et al. 2001 and ROSS, 1994). These two models were applied in two thesis-areas with very diverging results. Within this context of uncertainties, this paper tested the feasibility and reliability of a new tool to be applied in the elaboration of environmental fragility models, the artificial neural networks (ANN). Tapping on the knowledge and experience of specialists in this area, extracted from the answers given by them during the comparison of variables and scenarios applied in programs adapted for this objective: Gauging Research, Scheduling of Variables Research and Scenario Evaluation Research. These programs generated a databank related to the evaluation format of each specialist regarding environmental fragility applied in the training of ANNs, so that the network would assimilate the evaluation standard of that specialist. The results proved that it is possible to emulate, with reasonable reliability, the evaluation standard of specialists in the definition of environmental systems fragility, eliminating in this way, arbitrariness and subjectivity in the elaboration process of environmental fragility models. This work does not presuppose a new model, rather a methodology for the construction of models, using artificial neural networks, taking the first step in the search of new techniques, albeit feared by the geographers, however, necessary for the evolution of geographic science.

O presente estudo propõe um modelo de projeção de preços de curto-prazo para os polietilenos no mercado petroquímico brasileiro. O modelo foi desenvolvido através de testes com o uso das técnicas de regressão múltipla e de redes neurais artificiais (RNA) como instrumentos de previsão, comparando-se os resultados das mesmas. A seleção das variáveis com capacidade explicativa deu-se através de revisão de literatura, opinião de experts e regressão múltipla. Ficou evidenciada a existência de correlações satisfatórias com as variáveis: preço do petróleo, preço das matérias-primas nafta e eteno no mercado doméstico e preços dos polietilenos no mercado internacional. A base de dados consiste em indicadores mensais relativos ao período de março de 2002 a dezembro de 2005, sendo que a aferição dos resultados foi realizada para o período de janeiro a junho de 2006. Os resultados obtidos pela aplicação da técnica de RNA mostraram um incremento na precisão frente à regressão. O erro relativo médio na aferição com o uso de RNA se situou na faixa de 2,9 a 13,4%, para previsão 6 meses a frente, o que sugere a adoção da mesma na implementação futura do modelo construído. / This study proposes a model for forecasting short-term polyethylene prices in the Brazilian petrochemical market. The model was developed by means of tests using multiple regression techniques and Neural Networks as forecasting instruments, and compared their results. The variables with explanatory capacity were selected by reviewing literature, the opinion of experts, and multiple regression. Satisfactory correlations were found to be existent in the following variables: price of petroleum, price of the raw materials naphtha and ethylene in the domestic market, and polyethylene prices in the international market. The database consists of monthly indicators related to the period of March 2002 to December 2005 and the measuring of the results was carried out from January to June of 2006. The results obtained by applying the Neural Networks technique saw an increase in the precision in comparison with the regression. The average relative error in the measurement when using Neural Networks fell in the range of 2.9 to 13.4% for a forecast of 6 months ahead, which suggests that this should be adopted in the future implementation of the model built.

[EN] The network topologies are present in different social, political, economic and technological phenomena. These network structures allow to share information, alliances generation, behavior influence, opinion spread and virus transmission, among other aspects. Online networks are a reflection of the offline world and they also show these kind of network structures, in such a way that they allow the information transmission, social circle or community detection, affinity prediction between individuals, generation of recommendations, detection of influence people and generation of viral phenomena. Although all of these networks exhibit heterogeneity, they have enough underlying structure to allow their modelization for the study and analysis of all the listed phenomena. Nowadays, the line between the offline world and the online world is becoming more diffuse and there are network structures where both natures are mixed: There are almost as many mobile phones as individuals and in developed societies, the pervasiveness of smartphones on day-to-day is unquestionable in such a way that almost everybody is almost always connected everywhere. This permanent connection means that the individual, simultaneously and in a continuous mode, is a node belonging to its social network and its social network online. A key aspect of smartphones are the mobile applications that can be downloaded to the device. There are many applications for a host of different uses and the user behavior with these applications is the factor that determines how these applications behave. Also, mobile applications are the main source of infection of viruses on smartphones and, in this case, also the user behavior is what determines the transmission of these viruses. That is, the number of downloads of the application, the retention time of the application without being uninstalled, weekly minutes of usage, the popularity of the application, the transmission of viruses between smartphones, etc., depend on user behavior and, since the user is part of a social "offline" network and a social online network, in which the information is shared, communities are generated, behavior is influenced, opinion is spread and viruses are transmitted, we can intuit that the application behaviors can be modeled considering the network structure which user belongs to, so it is possible to analyze and study issues such as predicting the retention and download of applications and/or the transmission of viruses between smartphones. The purpose of this thesis is to analyze the behavior of mobile applications through mathematical network models. The behavior of mobile applications will be defined by the network of the users, taking into account parameters such as user behavior and technical issues of the mobile devices, so for model the networks both factors will be taken into account. / [ES] Las estructuras de redes están presentes en multitud de fenómenos sociales, políticos, económicos y tecnológicos. Estas estructuras permiten compartir información, constituir alianzas, influir en comportamientos, generar corrientes de opinión, y transmitir virus, entre otros aspectos. Las redes online son un reflejo del mundo "analógico" y también presentan este tipo de estructura de red, de tal forma que permiten transmitir información, detectar comunidades, predecir afinidades entre individuos, generar recomendaciones, identificar individuos influyentes o producir fenómenos virales. Aunque todas estas redes son de naturaleza heterogénea, la estructura subyacente que presentan permiten su modelización para el estudio y análisis de los fenómenos indicados. Actualmente, la línea que divide el mundo "analógico" y el mundo online es cada vez más difusa produciéndose estructuras de redes donde se entremezclan ambas naturalezas: Existen casi tantos teléfonos móviles como individuos y, en las sociedades desarrolladas, la omnipresencia de los smartphones en el día día es incuestionable de tal forma que cualquier persona está conectada casi en todo momento y lugar. Esta conexión permanente conlleva que el individuo constituya simultáneamente y de un modo continuo un nodo de su estructura de red social y de su red social online. Una parte fundamental de los smartphones son las aplicaciones que se pueden descargar en el dispositivo. Existen multitud de aplicaciones para infinidad de utilidades distintas y el comportamiento del usuario frente a esas aplicaciones es el que determina cómo se comportan dichas aplicaciones. Asimismo, las aplicaciones móviles son la principal fuente de contagio de virus en los smartphones y en este caso, también el comportamiento del usuario es el que determina la transmisión de esos virus. Es decir, el número de descargas de la aplicación, el tiempo de retención de la aplicación sin ser desinstalada, los minutos semanales de uso, la popularidad de la aplicación, la transmisión de virus en smartphones, etc., dependen del comportamiento del usuario y, puesto que el usuario forma parte de una red social "offline" y una red social online, en las cuales se comparte y transmite información, se constituyen comunidades, se influye en los comportamientos, se generan corrientes de opinión y se transmiten virus, podemos intuir que los comportamientos de las aplicaciones pueden ser modelizados considerando la estructura de red de la que el usuario forma parte, de tal forma que sea posible analizar y estudiar aspectos tales como predecir la descarga y retención de aplicaciones y/o la transmisión de virus entre smartphones. El propósito de la presente tesis doctoral es modelizar y analizar el comportamiento de las aplicaciones móviles mediante estructuras de red. El comportamiento de las aplicaciones móviles vendrá definido por la red formada por los usuarios, teniendo en cuenta tanto parámetros de comportamiento de los usuarios como parámetros relacionados con aspectos técnicos de los dispositivos móviles, por lo que para la modelización de las redes se tendrán en cuenta ambos factores. / [CAT] Les estructures de xarxes estàn presents en multitud de fenòmens socials, pol'itics, econòmics i tecnològics. Estes estructures permeten compartir informació, constituir aliances, influir en comportaments, generar corrents d'opinió, i transmetre virus, entre altres aspectes. Les xarxes online són un reflex del món analògic i també presenten este tipus d'estructura de xarxa, de tal forma que permet transmetre informació, detectar comunitats, predir afinitats entre individus, generar recomanacions, identificar individus influents o produir fenòmens virals. Encara que totes estes xarxes són de naturalesa heterogènia, l'estructura subjacent que presenten permeten la seua modelització per a l'estudi i anàlisi dels fenòmens indicats. Actualment, la línia que dividix el món analògic i el món online és cada vegada més difusa produintse estructures de xarxes on s'entremesclen ambós naturaleses: Existixen quasi tants telèfons mòbils com individus i, en les societats desenvolupades, l'omnipresència dels smartphones en el dia a dia és inqüestionable de tal forma que qualsevol persona està connectada quasi en tot moment i lloc. Esta connexió permanent comporta que l'individu constituïsca simultàniament i d'una manera contínua un node de la seua estructura de xarxa social i de la seua xarxa social online. Una part fonamental dels smartphones són les aplicacions que es poden descarregar en el dispositiu. Hi ha multitud d'aplicacions per a infinitat d'utilitats distintes i el comportament de l'usuari enfront d'eixes aplicacions és el que determina com es comporten aquestes aplicacions. Així mateix, les aplicacions mòbils són la principal font de contagi de virus en els smartphones i en este cas, també el comportament de l'usuari és el que determina la transmissió d'eixos virus. És a dir, el nombre de descàrregues de l'aplicació, el temps de retenció de l'aplicació sense ser esborrada, els minuts setmanals d'ús, la popularitat de l'aplicació, la transmissió de virus entre smartphones, etc., depenen del comportament de l'usuari i, ja que l'usuari forma part d'una xarxa social "offline" i una xarxa social online, en les quals es compartix i es transmet informació, es constituïxen comunitats, s'influïx en els comportaments, es generen corrents d'opinió i es transmeten virus, podem intuir que els comportaments de les aplicacions poden ser modelitzats considerant l'estructura de xarxa de què l'usuari forma part, de tal forma que siga possible analitzar i estudiar aspectes com ara predir la descàrrega i retenció d'aplicacions i/o la transmissió de virus entre smartphones. El propòsit de la present tesi doctoral és modelitzar i analitzar el comportament de les aplicacions mòbils per mitjà d'estructures de xarxa. El comportament de les aplicacions mòbils vindrà definit per la xarxa formada pels usuaris, tenint en compte tant paràmetres de comportament dels usuaris com paràmetres relacionats amb aspectes tècnics dels dispositius mòbils, per la qual cosa per a la modelització de les xarxes es tindràn en compte ambdós factors. / Alegre Sanahuja, J. (2016). Mathematical network models applied to the analysis of mobile applications behavior [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/67389 / TESIS

Submitted by Nathália Faria da Silva (nathaliafsilva.ufv@gmail.com) on 2017-07-04T17:58:58Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 538594 bytes, checksum: 6093b581fc640e6c06d18048d80424f2 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-07-04T17:58:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 538594 bytes, checksum: 6093b581fc640e6c06d18048d80424f2 (MD5) Previous issue date: 2001-02-04 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / Esta pesquisa trata da aplicabilidade de modelos de previsão de séries temporais como ferramenta de decisão de compra e venda de contratos futuros da BM&F, em datas próximas ao vencimento. Para fins empíricos, foram consideradas as commodities boi gordo, café e soja. O objetivo geral foi verificar qual modelo fornece as previsões mais precisas para cada série de preços considerada no mercado físico. O objetivo específico foi calcular os retornos médios de cada modelo em operações de compra e venda nos mercados futuros das commodities analisadas, de modo a fornecer um indicativo do potencial ou da limitação de cada um deles. Os modelos estudados foram os de Box & Jenkins (ARIMA), Redes Neurais, Estruturais e Bayesianos. Os dados utilizados corresponderam às cotações semanais de boi gordo, café e soja nos mercados físico e futuro. A discussão se baseou na hipótese de que esses modelos são instrumentos viáveis de auxílio à tomada de decisão por parte de agentes ligados ao agronegócio, reduzindo a incerteza quanto ao comportamento futuro dos preços. A análise foi conduzida, primeiramente, em termos de Erro Percentual de Previsão da série de preços do mercado físico para, em seguida, verificar os retornos em simulações de compra e venda de contratos futuros de cada produto, utilizando-se o Índice Sharpe, além do viés positivo ou negativo dessa média, através da estatística de simetria e do grau de dispersão dos retornos, medido pela curtose da distribuição destes. De modo geral, os resultados indicaram que: a) os modelos de previsão de séries temporais captam, de modo coerente, o padrão de comportamento dos preços analisados; b) há, contudo, diferenças de desempenho preditivo entre os modelos e entre cada mercado; e c) os retornos financeiros se mostraram positivos na maioria dos contratos analisados, indicando o potencial de utilização desses modelos em negociações de contratos para datas próximas ao vencimento, com destaque para operações fundamentadas nas previsões dos Modelos ARIMA e Estruturais. / This research deals with the usefulness of times series forecast models as a tool for buy and sell decisions of the brazilian BM&F future contracts, in dates nearby the expiration. For this purpose, the commodities considered were live cattle, coffee and soybeans. The general objective is to verify which model generates the most accurate forecasts for each price series of the considered commodities in the spot market. The specific objective is to calculate the medium returns of each model in buy and sell operations in each market of the analyzed commodities, in way to provide an indication of the potentials or limitations of each one.The models considered are the Box & Jenkins (ARIMA), Neural Networks, Structural and Bayesians time series models. The data utilized correspond to the weekly quotations of live cattle, coffee and soybeans in the spot and futures markets. The discussion is based on the hypothesis that those models are viable instruments to support decisions of economic agents participating in the agribussiness, reducing the uncertainty related to the future behavior of the spot prices. The analysis is carried out, firstly, in terms of Percentage Forecast Error for the price series in the spot market. Then, it verifies the returns in simulated buy and sell of future contracts of each product, using the Sharpe Index as a tool for comparsion, as well as the symmetry and kurtosis statistics. In general, the results indicate that: a) the time series forecast models capture coherently the pattern of the analyzed prices; b) there is, however, differences of forecast performance among the models and markets; and c) the financial returns are shown positive in most of the analyzed contracts, indicating the potential use of those models in negotiations of contracts for dates close to the expiration, with prominence for operations based in the forecasts of the ARIMA and Structural models.

A compreensão dos fenômenos de adsorção e difusão em superfícies é fundamental no desenvolvimento de materiais de alto rendimento utilizados em uma série de processos de grande relevância industrial. A modelagem de materiais adsorventes porosos através de modelos de rede tem seu potencial uma vez que se pode estudar os fenômenos a nível microscópico incorporando uma série de parâmetros estatísticos importantes na compreensão dos mecanismos nessa escala. Neste trabalho de dissertação de mestrado, em um primeiro momento, foram utilizadas redes bidimensionais quadradas com abordagem de percolação de sítio-sítio para modelar superfícies sujeitas às condições de adsorção em tempo infinito, com o intuito de se estudar as isotermas de adsorção em processos batelada. Numa primeira parte foi observada uma relação estatística na determinação das isotermas de adsorção, em que a probabilidade de adsorção estava condicionada ao número de moléculas na fase líquida. Na segunda parte foram incorporados diferentes tipos e tamanhos de moléculas, sendo observados diferentes comportamentos das isotermas de adsorção de acordo com a variação dessas moléculas adsorvidas. Outro fenômeno de interesse foi o estudo do Limiar de Percolação utilizando diferentes tipos e tamanhos de moléculas, sendo observados comportamentos específicos para cada caso. Desta forma, pode-se obter parâmetros das isotermas relacionados com os tipos e tamanhos moleculares estudados, sendo observado uma forte dependência daqueles com o tamanho da molécula, uma vez que a seletividade à adsorção aumenta com o tamanho da molécula. Ainda nesta primeira parte foram calculados também a probabilidade de ocupação relacionada com a entropia, observando comportamentos na probabilidade de ocupação a cada etapa de tempo. Em um segundo momento, foi estudado a dinâmica de difusão, mediante random walk ou passeadores aleatórios, em redes quadradas e cúbicas, em que foram obtidas leis de potência para cada dimensão. Aspectos como dispersão axial e porosidade foram incorporadas nas simulações, sendo abservados comportamentos específicos para cada caso.