Made available in DSpace on 2016-08-03T12:21:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Parte 1.pdf: 104883 bytes, checksum: aa66ea87b62ff076e10ae1ffa4793d76 (MD5) Previous issue date: 2010-02-04 / In this text I work a concept of Guarani people spirituality that is the Mborayu , the sterna spirit that integrates and disintegrates the elements that compound the Ñande Reko (Guarani Being); that converges or dissipates the elements and the bodies (ete kwere) that compound one self, that catalizes or dilutes Ñamandu (the nature of all words). The Mborayu also embraces the Aywu (the word) that nominates and organizes a comprehensions of Ñeem (term-idea), the spirit of things, that is not the reality (ete), because the ultimate reality (opa wa erã) belongs to Ñemi guaxu (the great mistery). In this tone, I go through in this study, the universe of Guarani myths and spirituality because the Mborayu brings together all the elements that compound Ñamandu, in a non-finished totality and, by it s great force of attraction, life (ikowe) is generated, thougt finding , it s ultimate espression in derth (mano), in the disintegration, is s last sense.(AU) / Neste texto trato de um conceito da espiritualidade do povo Guarani que é o Mborayu , a força-espírito: que integra e desintegra os elementos que compõem o Ñande Reko (a maneira de ser Guarani); que aglutina ou dispersa os elementos e os corpos (rete kwere) que compõem o indivíduo; que catalisa ou dilui Ñamandu (a natureza de todos os mundos). O Mborayu também abarca o Aywu (a palavra) que nomina e organiza uma compreensão do Ñeem (termo-idéia), do espírito das coisas, que não é a realidade (ete), porque a última realidade (opa wa erã) pertence a Ñemi Guaxu (o grande mistério). Nesse tom, percorro neste estudo, todo um universo da mítica e da espiritualidade Guarani, porque o Mborayu reúne todos os elementos que compõem Ñamandu, em uma totalidade inacabada e, por sua força de atração a vida (ikowe) é gerada, encontrando, no entanto, sua última expressão, na morte (mano), na desintegração, seu derradeiro sentido.(AU)

No início da Guerra da Secessão (1861-1865), os Estados Unidos promoveram negociações internacionais que pretendiam transferir seus afrodescendentes, em diversas condições de escravidão e liberdade para diversos países independentes da América Latina e possessões coloniais no Caribe. Ainda que tais negociações não tenham resultado de fato na realocação de homens e mulheres afro-americanos, as trocas diplomáticas, bem como outras fontes documentais, revelaram interessantes debates sobre escravidão, raça, construção nacional e o trabalho dependente no pós-abolição, que fazem do tema uma espécie de microcosmo que abrange questões substanciais que marcaram as mudanças nos mundos do trabalho no século XIX. Os projetos de colonização, como então foram chamados, para população afroamericana foram propostos e negociados por Washington com os seguintes países e colônias abrangidos pelo presente trabalho: Brasil, Equador, atual Panamá (pertencente, à época, à atual Colômbia), Costa Rica, Nicarágua. Honduras, El Salvador, Guatemala, Jamaica, Belize (Honduras Britânicas), Guiana Britânica, Suriname (colônia da Holanda), na ilha dinamarquesa de Santa Cruz, Haiti e Libéria. / In the early years of its Civil War, the United States Government proposed to resettle African- Americans throughout Latin America and the Caribbean. Though these schemes did not ultimately come to fruition, the intentions of the United States and the responses of negotiating nations reflected broader debates on slavery, race, nation building and indenture labor in the post abolition era. These colonization projects, as they were then called, aimed to resettle African-Americans in countries such as Brazil, Ecuador, present-day Panama, Costa Rica, Nicaragua, Honduras, El Salvador, Guatemala, Jamaica, present-day Belize, British Guiana, Surinam, St. Croix Island, Haiti and Liberia.

Nesta dissertação, o modelo de seleção de carteiras de Markowitz será estendido com uma análise em tempo discreto e hipóteses mais realísticas. Um produto tensorial finito de densidades Erlang será usado para aproximar a densidade de probabilidade multivariada dos retornos discretos uniperiódicos de ativos dependentes. A Erlang é um caso particular da distribuição Gama. Uma mistura finita pode gerar densidades multimodais não-simétricas e o produto tensorial generaliza este conceito para dimensões maiores. Assumindo que a densidade multivariada foi independente e identicamente distribuída (i.i.d.) no passado, a aproximação pode ser calibrada com dados históricos usando o critério da máxima verossimilhança. Este é um problema de otimização em larga escala, mas com uma estrutura especial. Assumindo que esta densidade multivariada será i.i.d. no futuro, então a densidade dos retornos discretos de uma carteira de ativos com pesos não-negativos será uma mistura finita de densidades Erlang. O risco será calculado com a medida Downside Risk, que é convexa para determinados parâmetros, não é baseada em quantis, não causa a subestimação do risco e torna os problemas de otimização uni e multiperiódico convexos. O retorno discreto é uma variável aleatória multiplicativa ao longo do tempo. A distribuição multiperiódica dos retornos discretos de uma seqüência de T carteiras será uma mistura finita de distribuições Meijer G. Após uma mudança na medida de probabilidade para a composta média, é possível calcular o risco e o retorno, que levará à fronteira eficiente multiperiódica, na qual cada ponto representa uma ou mais seqüências ordenadas de T carteiras. As carteiras de cada seqüência devem ser calculadas do futuro para o presente, mantendo o retorno esperado no nível desejado, o qual pode ser função do tempo. Uma estratégia de alocação dinâmica de ativos é refazer os cálculos a cada período, usando as novas informações disponíveis. Se o horizonte de tempo tender a infinito, então a fronteira eficiente, na medida de probabilidade composta média, tenderá a um único ponto, dado pela carteira de Kelly, qualquer que seja a medida de risco. Para selecionar um dentre vários modelos de otimização de carteira, é necessário comparar seus desempenhos relativos. A fronteira eficiente de cada modelo deve ser traçada em seu respectivo gráfico. Como os pesos dos ativos das carteiras sobre estas curvas são conhecidos, é possível traçar todas as curvas em um mesmo gráfico. Para um dado retorno esperado, as carteiras eficientes dos modelos podem ser calculadas, e os retornos realizados e suas diferenças ao longo de um backtest podem ser comparados. / In this thesis, Markowitz’s portfolio selection model will be extended by means of a discrete time analysis and more realistic hypotheses. A finite tensor product of Erlang densities will be used to approximate the multivariate probability density function of the single-period discrete returns of dependent assets. The Erlang is a particular case of the Gamma distribution. A finite mixture can generate multimodal asymmetric densities and the tensor product generalizes this concept to higher dimensions. Assuming that the multivariate density was independent and identically distributed (i.i.d.) in the past, the approximation can be calibrated with historical data using the maximum likelihood criterion. This is a large-scale optimization problem, but with a special structure. Assuming that this multivariate density will be i.i.d. in the future, then the density of the discrete returns of a portfolio of assets with nonnegative weights will be a finite mixture of Erlang densities. The risk will be calculated with the Downside Risk measure, which is convex for certain parameters, is not based on quantiles, does not cause risk underestimation and makes the single and multiperiod optimization problems convex. The discrete return is a multiplicative random variable along the time. The multiperiod distribution of the discrete returns of a sequence of T portfolios will be a finite mixture of Meijer G distributions. After a change of the distribution to the average compound, it is possible to calculate the risk and the return, which will lead to the multiperiod efficient frontier, where each point represents one or more ordered sequences of T portfolios. The portfolios of each sequence must be calculated from the future to the present, keeping the expected return at the desired level, which can be a function of time. A dynamic asset allocation strategy is to redo the calculations at each period, using new available information. If the time horizon tends to infinite, then the efficient frontier, in the average compound probability measure, will tend to only one point, given by the Kelly’s portfolio, whatever the risk measure is. To select one among several portfolio optimization models, it is necessary to compare their relative performances. The efficient frontier of each model must be plotted in its respective graph. As the weights of the assets of the portfolios on these curves are known, it is possible to plot all curves in the same graph. For a given expected return, the efficient portfolios of the models can be calculated, and the realized returns and their differences along a backtest can be compared.

Nesta dissertação, o modelo de seleção de carteiras de Markowitz será estendido com uma análise em tempo discreto e hipóteses mais realísticas. Um produto tensorial finito de densidades Erlang será usado para aproximar a densidade de probabilidade multivariada dos retornos discretos uniperiódicos de ativos dependentes. A Erlang é um caso particular da distribuição Gama. Uma mistura finita pode gerar densidades multimodais não-simétricas e o produto tensorial generaliza este conceito para dimensões maiores. Assumindo que a densidade multivariada foi independente e identicamente distribuída (i.i.d.) no passado, a aproximação pode ser calibrada com dados históricos usando o critério da máxima verossimilhança. Este é um problema de otimização em larga escala, mas com uma estrutura especial. Assumindo que esta densidade multivariada será i.i.d. no futuro, então a densidade dos retornos discretos de uma carteira de ativos com pesos não-negativos será uma mistura finita de densidades Erlang. O risco será calculado com a medida Downside Risk, que é convexa para determinados parâmetros, não é baseada em quantis, não causa a subestimação do risco e torna os problemas de otimização uni e multiperiódico convexos. O retorno discreto é uma variável aleatória multiplicativa ao longo do tempo. A distribuição multiperiódica dos retornos discretos de uma seqüência de T carteiras será uma mistura finita de distribuições Meijer G. Após uma mudança na medida de probabilidade para a composta média, é possível calcular o risco e o retorno, que levará à fronteira eficiente multiperiódica, na qual cada ponto representa uma ou mais seqüências ordenadas de T carteiras. As carteiras de cada seqüência devem ser calculadas do futuro para o presente, mantendo o retorno esperado no nível desejado, o qual pode ser função do tempo. Uma estratégia de alocação dinâmica de ativos é refazer os cálculos a cada período, usando as novas informações disponíveis. Se o horizonte de tempo tender a infinito, então a fronteira eficiente, na medida de probabilidade composta média, tenderá a um único ponto, dado pela carteira de Kelly, qualquer que seja a medida de risco. Para selecionar um dentre vários modelos de otimização de carteira, é necessário comparar seus desempenhos relativos. A fronteira eficiente de cada modelo deve ser traçada em seu respectivo gráfico. Como os pesos dos ativos das carteiras sobre estas curvas são conhecidos, é possível traçar todas as curvas em um mesmo gráfico. Para um dado retorno esperado, as carteiras eficientes dos modelos podem ser calculadas, e os retornos realizados e suas diferenças ao longo de um backtest podem ser comparados. / In this thesis, Markowitz’s portfolio selection model will be extended by means of a discrete time analysis and more realistic hypotheses. A finite tensor product of Erlang densities will be used to approximate the multivariate probability density function of the single-period discrete returns of dependent assets. The Erlang is a particular case of the Gamma distribution. A finite mixture can generate multimodal asymmetric densities and the tensor product generalizes this concept to higher dimensions. Assuming that the multivariate density was independent and identically distributed (i.i.d.) in the past, the approximation can be calibrated with historical data using the maximum likelihood criterion. This is a large-scale optimization problem, but with a special structure. Assuming that this multivariate density will be i.i.d. in the future, then the density of the discrete returns of a portfolio of assets with nonnegative weights will be a finite mixture of Erlang densities. The risk will be calculated with the Downside Risk measure, which is convex for certain parameters, is not based on quantiles, does not cause risk underestimation and makes the single and multiperiod optimization problems convex. The discrete return is a multiplicative random variable along the time. The multiperiod distribution of the discrete returns of a sequence of T portfolios will be a finite mixture of Meijer G distributions. After a change of the distribution to the average compound, it is possible to calculate the risk and the return, which will lead to the multiperiod efficient frontier, where each point represents one or more ordered sequences of T portfolios. The portfolios of each sequence must be calculated from the future to the present, keeping the expected return at the desired level, which can be a function of time. A dynamic asset allocation strategy is to redo the calculations at each period, using new available information. If the time horizon tends to infinite, then the efficient frontier, in the average compound probability measure, will tend to only one point, given by the Kelly’s portfolio, whatever the risk measure is. To select one among several portfolio optimization models, it is necessary to compare their relative performances. The efficient frontier of each model must be plotted in its respective graph. As the weights of the assets of the portfolios on these curves are known, it is possible to plot all curves in the same graph. For a given expected return, the efficient portfolios of the models can be calculated, and the realized returns and their differences along a backtest can be compared.