Berlin, Freie Universiẗat, Diss., 2003. / Dateiformat: zip, Dateien im PDF-Format.

Techn. Hochsch., Diss., 2002--Aachen.

Techn. University, Diss., 2005--Cottbus.

Os modelos não lineares de séries de tempo são aqui utilizados para verificar diferentes problemas de natureza macroeconômica nas variáveis brasileiras. Em relação ao comércio exterior, é estimado um mecanismo de correção de erros para a demanda de importações e os regimes caracterizados pelo modelo coincidem com os movimentos históricos. Para ajustes estruturais nas contas externas são utilizados dados anuais que caracterizam três regimes, identificados como períodos em que a economia brasileira estava sob um regime de fechamento, abertura moderada ou de abertura consistente. Já no caso da análise conjuntural, feita a partir de dados trimestrais, os períodos foram caracterizados como sendo de queda e de crescimento das importações. A metodologia de mudança de regime markoviano também é utilizada para verificar o ciclo dos negócios na produção industrial de seis estados brasileiros. Neste caso, são estimados modelos univariados e multivariados, formulados a partir de um vetor autoregressivo com mudança de regime. As estimativas mostram que existe uma diferença de comportamento na taxa de crescimento e de queda na produção entre os estados do Sul comparativamente aos três maiores do Sudeste. Vale ressaltar que este resultado significa que existe uma duração dos ciclos que também difere entre estas duas regiões Por fim, a metodologia de mudança de regime é utilizada em um modelo de fator dinâmico com o intuito de construir um indicador coincidente para a produção industrial no Rio Grande do Sul. O índice estimado assemelha-se ao calculado pela Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Sul a partir de uma média ponderada de cinco variáveis pesquisadas pela instituição. Os resultados mostram que existe uma assimetria no ciclo dos negócios na indústria de transformação do estado, com uma duração maior para períodos de queda da atividade no setor.

Os modelos não lineares de séries de tempo são aqui utilizados para verificar diferentes problemas de natureza macroeconômica nas variáveis brasileiras. Em relação ao comércio exterior, é estimado um mecanismo de correção de erros para a demanda de importações e os regimes caracterizados pelo modelo coincidem com os movimentos históricos. Para ajustes estruturais nas contas externas são utilizados dados anuais que caracterizam três regimes, identificados como períodos em que a economia brasileira estava sob um regime de fechamento, abertura moderada ou de abertura consistente. Já no caso da análise conjuntural, feita a partir de dados trimestrais, os períodos foram caracterizados como sendo de queda e de crescimento das importações. A metodologia de mudança de regime markoviano também é utilizada para verificar o ciclo dos negócios na produção industrial de seis estados brasileiros. Neste caso, são estimados modelos univariados e multivariados, formulados a partir de um vetor autoregressivo com mudança de regime. As estimativas mostram que existe uma diferença de comportamento na taxa de crescimento e de queda na produção entre os estados do Sul comparativamente aos três maiores do Sudeste. Vale ressaltar que este resultado significa que existe uma duração dos ciclos que também difere entre estas duas regiões Por fim, a metodologia de mudança de regime é utilizada em um modelo de fator dinâmico com o intuito de construir um indicador coincidente para a produção industrial no Rio Grande do Sul. O índice estimado assemelha-se ao calculado pela Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Sul a partir de uma média ponderada de cinco variáveis pesquisadas pela instituição. Os resultados mostram que existe uma assimetria no ciclo dos negócios na indústria de transformação do estado, com uma duração maior para períodos de queda da atividade no setor.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração, Contabilidade e Ciência da Informação e Documentação, 2006. / Submitted by mariana castro (nanacastro0107@hotmail.com) on 2009-12-16T14:07:52Z No. of bitstreams: 1 2006_Yves Dumaresq Sobral.pdf: 529539 bytes, checksum: 07e89947101e68fd54315ac057539b16 (MD5) / Approved for entry into archive by Lucila Saraiva(lucilasaraiva1@gmail.com) on 2009-12-16T21:16:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_Yves Dumaresq Sobral.pdf: 529539 bytes, checksum: 07e89947101e68fd54315ac057539b16 (MD5) / Made available in DSpace on 2009-12-16T21:16:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_Yves Dumaresq Sobral.pdf: 529539 bytes, checksum: 07e89947101e68fd54315ac057539b16 (MD5) Previous issue date: 2006-06-23 / A presente dissertação investiga os ciclos econômicos brasileiros a partir do Modelo de Mudança de Regime com Vetores Auto-regressivo (MS-VAR), para identificar a forma como ocorre a alternância dos regimes econômicos na economia brasileira. O estudo foi conduzido a partir da metodologia que emprega probabilidades de transição entre os regimes variáveis no tempo necessitando para tal, a utilização de uma variável antecedente de movimentos no PIB, neste caso o diferencial entre as taxas de juros de longo e curto prazos. A abrangência do estudo limita-se ao período de agosto de 1998 a março de 2006, com periodicidade de dados mensais. Foi utilizada como indicador da atividade econômica, a série histórica do Produto Interno Bruto Brasileiro. Para o cálculo do diferencial da taxa de juros de longo e curto prazos (Yield Spread) foram utilizadas as séries históricas dos valores dos contratos de SWAP DI x Pré de 180 e 360 dias, como variável representativa da taxa de juros de longo prazo, e a taxa SELIC, como variável representativa da taxa de juros de curto prazo, livre de risco. Mediante análise de correlação e estatística dos dados de entrada e imposição das restrições do modelo, os dados foram processados e tiveram os parâmetros dos modelos estimados. O modelo MS-VAR (4) com probabilidade de transição variável no tempo (TVTP) apresentou resultado condizentes com a teoria, exceto nos parâmetros relativos ao termo auto-regressivo, verificando-se que o instrumento utilizado é adequado para a modelagem dos movimentos na economia a curto prazo e que a utilização da taxa de juros com maior maturidade não influi na significância do modelo. A comparação dos parâmetros do modelo MS-VAR (4) - TVTP com os parâmetros do modelo MS-VAR (4) com probabilidade fixa de transição apresentou resultados positivos, identificando a importância da variável antecedente de movimento na construção e estimação dos parâmetros. Considerada a importância desse estudo no sentido de identificar a dinâmica da economia brasileira e suas peculiaridades, mas observadas as restrições impostas ao modelo, recomenda-se que este estudo tenha seu número de defasagens expandida e a periodicidade de análise alterada de modo que a dinâmica dos ciclos econômicos brasileira seja completamente entendida _______________________________________________________________________________________ ABSTRACT / The present study investigates the Brazilian business cycles using the Markov Switch Regime with Vector Autoregression model (MS-VAR) to identify how economic regimes in the Brazilian economy change in time. This study was developed using a methodology based on time variable transition probabilities (TVTP). The leading variable of the GDP movements used in this work was the interest-rate Yield Spread, the period of study being from 1998 until 2006, with monthly data frequency. The indicator of the Brazilian economic activity was chosen to be the historical time series of the Brazilian GDP. The Yield Spread was extracted from the time-series data of the 180 and 360 days SWAP DIxPre contracts, as a reference for the long-term interest rates, and the SELIC rate as the short-term risk-free interest rate. A correlation analysis was carried out and the final data analysis lead to the estimation of the model parameters. The results of the MS-VAR model with TVTP are according to expected, except for the autoregressive parameters. This shows that the model used is adequate to predict the economy changes in the short-term, and that the change in the maturity of interest rates does not affect the validity of the predictions. A comparison of the parameters of the MS-VAR with and without TVTP reveals the importance of the leading variable in the estimation of the model parameters. Given the importance of the present study concerning the identification of the dynamics of the Brazilian economy and its particularities and the model restrictions, it is recommended that further studies be carried out with a larger number of autoregressive parameters and with different data frequencies, so that the dynamics of the Brazilian economic cycles can be better understood

Os modelos não lineares de séries de tempo são aqui utilizados para verificar diferentes problemas de natureza macroeconômica nas variáveis brasileiras. Em relação ao comércio exterior, é estimado um mecanismo de correção de erros para a demanda de importações e os regimes caracterizados pelo modelo coincidem com os movimentos históricos. Para ajustes estruturais nas contas externas são utilizados dados anuais que caracterizam três regimes, identificados como períodos em que a economia brasileira estava sob um regime de fechamento, abertura moderada ou de abertura consistente. Já no caso da análise conjuntural, feita a partir de dados trimestrais, os períodos foram caracterizados como sendo de queda e de crescimento das importações. A metodologia de mudança de regime markoviano também é utilizada para verificar o ciclo dos negócios na produção industrial de seis estados brasileiros. Neste caso, são estimados modelos univariados e multivariados, formulados a partir de um vetor autoregressivo com mudança de regime. As estimativas mostram que existe uma diferença de comportamento na taxa de crescimento e de queda na produção entre os estados do Sul comparativamente aos três maiores do Sudeste. Vale ressaltar que este resultado significa que existe uma duração dos ciclos que também difere entre estas duas regiões Por fim, a metodologia de mudança de regime é utilizada em um modelo de fator dinâmico com o intuito de construir um indicador coincidente para a produção industrial no Rio Grande do Sul. O índice estimado assemelha-se ao calculado pela Federação das Indústrias do Estado do Rio Grande do Sul a partir de uma média ponderada de cinco variáveis pesquisadas pela instituição. Os resultados mostram que existe uma assimetria no ciclo dos negócios na indústria de transformação do estado, com uma duração maior para períodos de queda da atividade no setor.

Orientadores: Christophe Frédéric Gallesco, Serguei Popov / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-22T17:31:03Z (GMT). No. of bitstreams: 1 VasquezMercedes_ClaudiaEdith_M.pdf: 743991 bytes, checksum: 587d04d1b7b45c75dd5eeea766258b02 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O resumo poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: The abstract is available with the full electronic document / Mestrado / Estatistica / Mestra em Estatística

Les futures missions spatiales d'observation de la Terre, Venµs et Sentinelle (1 et 2), fourniront un flot de données inédit en termes de résolution spatiale, revisite temporelle et richesse spectrale. Afin d'exploiter de façon efficace ces données pour la réalisation de cartes d'occupation des sols ou de détection de changements, des approches rapides, robustes et le moins supervisées possibles seront nécessaires. Un exemple d'utilisation de ces données pourrait être d'identifier, dès le mois de mai, les surfaces couvertes par du maïs dans tout le Sud-ouest de la France. Ou encore d'obtenir une carte d'occupation des sols mensuelle, dans un délai très court, à l'échelle de grandes régions. On constate que les images seules ne permettent pas d'obtenir de telles données. Nous avons cependant d'autres types d'informations à notre disposition, qui ont jusqu'alors été très peu exploitées. Ce travail de thèse a consisté à identifier les informations dites a priori disponibles, évaluer leur pertinence, et les introduire dans les chaînes de traitement déjà existantes pour chiffrer leur apport. Nous nous sommes intéressés en particulier au domaine du suivi de l'agriculture. Les informations que nous avons utilisées sont, entre autres, les connaissances sur les pratiques agricoles (rotations de culture, irrigation, alternances de catégories de cultures, etc.), les tailles des parcelles et la topographie. Nous avons principalement travaillé avec 2 sources de connaissances a priori : * Celles contenues dans des bases de données telles que le Registre Parcellaire Graphique (RPG). Nous avons utilisé des méthodes d'apprentissage automatique sur les données pour les extraire. * Celles fournies par des experts. Nous les avons modélisées à l'aide de règles de la logique de 1er ordre. Une des contributions de cette thèse est la sélection et l'évaluation d'un outil qui permette d'extraire l'information et de la traiter, de manière à ce qu'elle soit introduite de façon efficace dans les algorithmes de classification déjà existants. Pour cela, nous avons utilisé la Logique de Markov, un outil statistique capable de travailler à la fois sur des informations issues de bases de données, et sur des informations modélisées sous la forme de règles logiques. Nous avons montré que l'utilisation de ces données permet d'améliorer la qualité des cartes d'occupation du sol. Nous avons de plus montré que ces informations permettent d'obtenir des cartes en quasi-temps-réel, dont la qualité va crescendo avec l'arrivé de nouvelles informations. En conclusion de ce travail de thèse, nous donnons des pistes pour appliquer la même méthodologie à d'autres domaines, en particulier au suivi des forêts tropicales et à la cartographie générique de l'occupation du sol. / The future Earth observation space missions, Venµs and Sentinel (1 and 2), will provide us with a flow of data unseen in terms of spatial, spectral and temporal resolution. To use these data efficiently for the generation of land cover maps or change detection, we need fast, robust approaches that require as little supervision as possible. For instance, a concrete use of these data could be the identification, as early as May, of the area growing corn in all the South-West part of France. Or obtaining a monthly land cover map, in a slight delay, on large areas. Images alone don't allow us to reach such goals. Nevertheless, other information is available, which hasn't been really used. The main goal of this thesis is to identify available prior information, evaluate its revelance, and introduce it in preexisting processing chains to assess its contribution. We focused on agriculture monitoring. The information we used is knowledge on farming practices (crop rotations, irrigation, crop class alternation, etc) and the size and the topography of the fields. We mainly worked with 2 sources of prior knowledge: * Knowledge contained in databases such as the Registre Parcellaire Graphique (RPG). We used data mining methods to extract it. * Knowledge provided by experts. We modeled it with 1\up{st} order logic rules. One contribution of this thesis is the selection and assessment of a tool allowing us to extract and process information in a way that we can introduce it efficiently in preexisting classification algorithms: Markov Logic. Markov Logic is a statistical tool able to work with both information from databases and information modeled with logic rules. We show that using these data increases the quality of the land cover maps. We also show that this information allows us to obtain real time maps, whose quality increases with the arrival of new information. As a conclusion of this thesis work, we provide outlooks for applying the same methodology to other areas, such as the monitoring of tropical forests dans generic land cover mapping.

The Intelligent Transportation System (ITS) is a cooperative system that relies on reliable and robust communication schemes among vehicles and between vehicles and their surroundings. The main objective of the ITS is to ensure the safety of vehicle drivers and pedestrians. It provides an efficient and reliable transportation system that enhances traffic management, reduces congestion time, enables smooth traffic re-routing, and avoids economic losses. An essential part of the ITS is the Vehicular Ad hoc Network (VANET). VANET enables the setup of Vehicle-to-Vehicle (V2V) as well as Vehicle-to-Infrastructure (V2I) communication platforms: the two key components in the ITS. The de-facto standard used in wireless V2V and V2I communication applications is the Dedicated Short Range Communication (DSRC). The protocol that defines the specifications for the Medium Access Control (MAC) layer and the physical layer in the DSRC is the IEEE 802.11p protocol. The IEEE 802.11p protocol and its Enhanced Distributed Channel Access (EDCA) mechanism are the main focus of this thesis. Our main objective is to develop new IEEE 802.11p-based protocol for V2V and V2I communication systems, to improve the performance of safety-related applications. These applications are of paramount importance in ITS, because their goal is to decrease the rate of vehicle collisions, and hence reduce the enormous costs associated with them. In fact, large percentage of vehicle collisions can be easily avoided with the exchange of relevant information between vehicles and the Road Side Units (RSUs) installed on the sides of the roads. In this thesis, we propose various enhancements to the IEEE 802.11p protocol to improve its performance by lowering the average end-to-end delay and increasing the average network throughput. We introduce multiple adaptive algorithms to promote the QoS support across all the Access Categories (AC) in IEEE 802.11p. We propose two adaptive backoff algorithms and two algorithms that adaptively change the values of the Arbitrary Inter-Frame Space (AIFS). Then we extend our model to be applied in a large-scale vehicular network. In this context, a multi-layer cluster-based architecture is adopted, and two new distributed time synchronization mechanisms are developed.