Nessa dissertação exploramos os efeitos geométricos das Transformações de Möbius em C utilizando projeções na Esfera de Riemann. Como aplicação, apresentamos a ação de algumas transformações aplicadas em cônicas no plano. Uma atividade didática voltada aos alunos do Ensino Médio sobre Transformações de Möbius utilizando o Geogebra é apresentada. / In the course of this dissertation we explore the geometric effects of the Möbius Transforms in C using projections in the Riemann sphere. As an application, we present the action of some transformations applied on conics in the plane. A didactic activity aimed at high school students about Möbius Transformations using Geogebra is presented.

Ferramentas e técnicas de visualização promovem uma análise de dados mais efetiva pelo fato de explorar a capacidade humana na percepção de padrões, principalmente em representações gráficas. Muitos fenômenos são associados a algum tipo de referência, temporal ou geográfica, que pode oferecer informação importante quando são submetidos a processos de análise. Este trabalho aborda representações visuais de dados geradas por técnicas de projeção multidimensional, e propõe uma estratégia para o tratamento diferenciado das referências temporais ou geográficas presentes em conjuntos de dados, no processo de gerar uma projeção multidimensional. Foi proposta e implementada uma variação da técnica Least Square Projection (LSP) que evidencia a informação das referências e permite ao usuário interagir com os mapas visuais gerados, bem como diversas funcionalidades que auxiliam no processo de análise exploratória. A nova abordagem é ilustrada por meio de estudos de caso envolvendo bases de dados temporais e com referências geográficas, em que foi possível observar o comportamento global dos elementos, bem como comportamentos de elementos ou grupos de elementos de interesse. Limitações da estratégia proposta também são discutidas / Visualization tools and techniques promote more effective data analysis by exploiting the human visual perception capabilities in detecting patterns in graphical representations. Many phenomena generate data that include temporal or geographical references, which are likely to provide important information in data analysis procedures. This work addresses data visualizations generated with multidimensional projections, proposing a strategy to handle temporal and geographical references present in multidimensional data sets, when generating multidimensional projections. The Least Squares Projection (LSP) technique was extended to explicitly handle the reference information and represent it in the visual maps, and a set of supporting analysis functions have been implemented. The proposed approach is illustrated through case studies on multidimensional data sets, in which it was possible to observe the global behavior of the elements, as well as individual behavior of elements or groups of elements of interest

A expansão agropecuária governa as mudanças no uso do solo no Brasil devido à alta demanda dos mercados interno e externo por alimento, fibra e energia. Entretanto, os efeitos e os processos decorrentes dessas alterações no ciclo hidrológico e na conservação do solo são pouco estudados de forma experimental em regiões de clima tropical e subtropical. No Estado de São Paulo, o uso do solo acontece de forma intensiva, as áreas de Cerrado nativo estão fragmentadas e pastagens vêm sendo substituídas por plantações de cana-de-açúcar devido à alta demanda por etanol e açúcar. Este trabalho tem como objetivo compreender as relações, trocas, variações e tendências das componentes do balanço hídrico e dos processos erosivos em potenciais mudanças no uso do solo que são encontradas no Sudeste do Brasil: de condições naturais (Cerrado sensu stricto) para pastagem, cana-de-açúcar e solo exposto. Para isso, foram monitorados, nos diferentes usos do solo, as condições meteorológicas, o escoamento superficial, a evapotranspiração, o conteúdo de água no solo, a erosão do solo e a flutuação do nível freático do aquífero. As alterações no uso do solo modificam significativamente o balanço hídrico, com aumento do escoamento superficial (pelo menos 14 mm ano-1) e diminuição da evapotranspiração (pelo menos 529 mm ano-1) quando o Cerrado sensu stricto é substituído por pastagem ou cana-de-açúcar. Entretanto, no Cerrado sensu stricto o volume de água disponível para percolação ao longo da zona não saturada e potencial recarga do aquífero tende a ser menor que em áreas agrícolas. As observações mostram que o solo exposto e a cana-de-açúcar possuem os maiores valores erosão do solo (16,00 ± 5,97 t ha-1 ano-1 e 0,64 ± 0,49 t ha-1 ano-1, respectivamente). Além disso, há semelhanças entre as taxas de perda de solo na pastagem (0,11 ± 0,04 t ha-1 ano-1) e no Cerrado sensu stricto (0,14 ± 0,06 t ha-1 ano-1). Devido às curtas séries de dados de escoamento superficial e erosão do solo, a adoção de modelos de base física como o WEPP (Water Erosion Prediction Project), é alternativa viável para simulações que considerem as variabilidades climáticas de regiões subtropicais. Projeções climáticas revelam que não ocorrerão alterações significativas nas respostas (escoamento superficial e erosão do solo) em relação ao clima base atual apesar do aumento significativo na precipitação nos cenários mais drásticos (entre 5% e 9%). Por fim, a manutenção do ciclo hidrológico e o controle da erosão do solo alcançados pelo Cerrado sensu stricto são benefícios que contrastam com a diminuição da recarga potencial do aquífero em áreas de vegetação densa. A cana-de-açúcar e a pastagem são usos do solo concorrentes e seus efeitos nos padrões hidrológicos e na erosão do solo se equilibram. / The agricultural expansion in Brazil drives land use changes due to the higher demand of internal and external markets for food, fiber and fuel. However, the effects and processes that result from these changes on hydrological cycle and soil conservation are not well explored in an experimental approach under tropical and subtropical climates. The land use is intense in the State of São Paulo, where the undisturbed woodlands in the Cerrado biome are fragmented and pasturelands are transformed in sugarcane plantations due to the higher sugar and ethanol demands. This thesis aims to comprehend the relations, trade-offs and variations of the water balance components and soil erosion processes under potential land use changes that can be found in southeastern Brazil: from natural landscapes (wooded Cerrado) to pastureland, sugarcane and bare soil. They were monitored in these different land uses: meteorological conditions, runoff, evapotranspiration, soil moisture content, soil erosion, and water table fluctuation. The land uses changes significantly influence the water balance, increasing the runoff (at least 14 mm yr-1) and decreasing evapotranspiration (at least 529 mm yr-1) when wooded Cerrado is substituted by pasture or sugarcane. Nevertheless, the soil water content available for deep percolation through the unsaturated zone and potential aquifer recharge in the wooded Cerrado tend to be smaller than in agricultural fields. Soil loss observations reveal that bare soil and sugarcane have the highest rates (16.00 ± 5.97 t ha-1 yr1 and 0.64 ± 0.49 t ha-1 yr-1, respectively). Additionally, there are similarities between the soil loss rates of pastureland (0.11 ± 0.04 t ha-1 yr-1) and wooded Cerrado (0.14 ± 0.06 t ha-1 yr-1). Due to the short-period observations of runoff and soil erosion, the use of a process-based model such as WEPP (Water Erosion Prediction Project) is a feasible alternative for simulations considering climatic variability under subtropical conditions. Projected climates reveal that in spite of significant increased rainfall (between 5% and 9%) in the most drastic scenarios, there are no significant changes on runoff and soil erosion rates in relation to the actual baseline climate. Finally, the hydrological stability and soil erosion control are benefits reached by the wooded Cerrado that contrast with the decrease in potential aquifer recharge in a dense vegetation area. Sugarcane and pasture are concurrent land uses and their effects on hydrological patterns and soil erosion are equivalent.

Este trabalho tem como objetivo utilizar medidas de causalidade entre séries temporais de grandezas financeiras para determinar a dependência entre os ativos do mercado e utilizar as medidas obtidas para fazer inferências sobre a dinâmica desses ativos. Essa metodologia define um previsor para os valores das séries que, juntamente com a determinação das distribuições de probabilidades empíricas dos erros desse previsor por meio do método de Kernel, permite a amostragem aleatória de cenários multivariados, com diversas aplicações. Os ativos considerados para os testes de causalidade são o índice Ibovespa, o valor da paridade da moeda dólar-real USDBRL (utilizando suas séries de preços e retornos de preços), além da taxa de juros negociada diariamente (CDI). O uso do Método de Monte Carlo (MMC) é abordado para a precificação de opções de compra europeias (calls) de USDBRL e Ibovespa, e a comparação dos resultados gerados por essa metodologia com valores calculados pela fórmula de Black-Scholes (método mais utilizado no mercado financeiro, atualmente), evidenciando suas vantagens e desvantagens. Conclui-se, com este estudo, que, por meio da metodologia proposta, é possível replicar alguns comportamentos intrínsecos do mercado (como a observação de tendências nas séries de preços devido a dependências implícitas, e a presença de caudas pesadas nas distribuições dos retornos) que são desprezados pela maioria dos modelos paramétricos utilizados hoje, bem como o efeito do uso dessas informações no preço de derivativos. / This paper proposes the use of causality measures applied over time-series of financial values to determine the dependency relations between market assets and a way to use the obtained measures to make inferences about the dynamics of these assets. This methodology defines a predictor for values of the time-series that, by determining the empirical probability distributions of the errors generated by this predictor based on the Kernel method, allows a random sampling of multivariated scenarios with many applications. The assets considered for the causality tests are the Ibovespa index, the dollar-real parity value USDBRL (using their price and price-return series), in addition to the daily traded interest rate (CDI). The use of the Monte Carlo Method (MMC) for the pricing of European call options (USDBRL) and Ibovespa was discussed, in addition to a comparison of the results generated by this methodology with values calculated by the Black-Scholes formula (currently the most used method by finance institutions), showing its advantages and disadvantages. The conclusion is that, based on the proposed methodology, it is possible to replicate some intrinsic market behaviors (such as the existence of trends in price series, due to implicit dependencies, and the presence of fat tails in the distributions of price-returns) that are neglected by most of parametric models, currently, as well as the effect of using this information for pricing derivatives.

O estudo do sistema visual de macacos-prego representa importante questão devido ao aspecto evolutivo que a espécie apresenta. Foram utilizados cinco macacos-prego, 2 kg. Foi efetuda injeção intra-ocular de 100 <font face=\"symbol\">ml de solução aquosa de toxina colérica subunidade B (CTb) a 1%, sendo a perfusão realizada 15 dias após a injeção intra-ocular. As retinas intactas e os encéfalos foram submetidos à procedimento de imunoistoquímica para análise. A caracterização da retina evidenciou dois tipos distintos de células bipolares, além disto, subunidades de receptores gabaérgicos co-localizam em retinas de macacos-prego, diferente dos resultados apresentados em outras espécies. As projeções retinianas foram observadas em todas as estruturas do sistema visual primário, óptico acéssório e de temporização circadiana, além de projeções para áreas adicionais. Os resultados evidenciam diferenças interespecíficas sugerindo que a extrapolação dos resultados adquiridos em diferentes espécies devam ser extrapolados com cautela. / The diurnal habits and its complex SNC, make the tufted capuchin monkey an important subject for the study of the visual system. In the present study, five tufted capuchins received a single intraocular neuronal tracer subunit B of cholera toxin (CTb) injection and perfused 15 days later. The retina and brain were removed from the animals and processed with immunohistochemical techniques. The CTb analysis showed that the retina send projections to several structures, such as primary visual, optical accessory and circadian control systems. The immunohistochemical characterization also showed two different types of bipolar cells in the retina. These cells, differently from other species, were co-localized with gabaergic receptors. Overall our results showed several interspecies differences suggesting that comparison of the visual system between species must be undertaken with great caution.

Este trabalho apresenta um método de predição não linear de séries temporais econômicas. O método baseia-se na análise técnica e fundamentalista de cotação de ações, filtragem wavelet, seleção de padrões e redes neurais artificiais. No modelo técnico emprega-se a transformada wavelet para filtrar a série temporal econômica de comportamentos aleatórios ou não econômicos. Após a filtragem dos dados o algoritmo de projeções sucessivas é utilizado para a seleção de padrões de treinamento para a rede neural artificial, com o objetivo de selecionar os padrões de comportamento mais importantes na série. No modelo fundamentalista utiliza-se variáveis econômicas que podem estar correlacionadas com a série, com o objetivo de aprimorar a predição da série na rede neural artificial. Para avaliação do método são utilizados dados de séries temporais econômicas referentes à cotação de preços de ações negociadas na bolsa de valores de São Paulo, onde os resultados da predição do comportamento futuro são comparados com modelos matemáticos clássicos e com o modelo convencional, que se baseia somente na análise técnica. Apresenta-se uma comparação dos resultados entre modelos técnicos, modelos matemáticos e o método proposto. O modelo matemático utilizado (ARIMA) apresentou seu melhor desempenho em séries com pouca variância, porém com desempenho inferior quando comparado com o modelo técnico e com o método proposto. A avaliação do erro de predição em termos de RMSEP evidenciou que o método proposto apresenta os melhores resultados em relação aos demais métodos. / This work presents a method for predicting nonlinear economic time series. The method is based on fundamental and technical analysis of script quotation, a multiscale wavelet filtering, pattern selection and artificial neural networks. In the technical model is used the wavelet transform in order to filter the economic time series from random or not economic behaviors. After the data filtering, the successive projections algorithm was used for the training pattern selection to the artificial neural network. In the fundamentalist model is used financial and macroeconomics variables that is correlated with the time serie in order to improve the network forecasting. For the evaluation of the proposed method are used temporal series data related to scrips prices quotation of São Paulo stock market. It presents a comparison of the results between technical model, mathematical model and proposed method. The mathematical model (ARIMA) presented better results in series with few variance, however have low performance when compared with the technical model and with the proposed method. The prediction error evaluation shows that the proposed method has better results than the other methods.

Operações em alta frequência demonstraram crescimento nos últimos anos; em decorrência disso, surgiu a necessidade de estudar o mercado de ações brasileiro no contexto dos dados em alta frequência. Os estimadores da volatilidade dos preços de ações utilizando dados de negociações em alta frequência são os principais objetos de estudo. Conforme Aldridge (2010) e Vuorenmaa (2013), o HFT foi definido como a rápida realocação de capital feita de modo que as transações possam ocorrer em milésimos de segundos por uso de algoritmos complexos que gerenciam envio de ordens, análise dos dados obtidos e tomada das melhores decisões de compra e venda. A principal fonte de informações para análise do HFT são os dados tick by tick, conhecidos como dados em alta frequência. Uma métrica oriunda da análise de dados em alta frequência e utilizada para gestão de riscos é a Volatilidade Percebida. Conforme Andersen et al. (2003), Pong et al. (2004), Koopman et al. (2005) e Corsi (2009) há um consenso na área de finanças de que as projeções da volatilidade utilizando essa métrica de risco são mais eficientes de que a estimativa da volatilidade por meio de modelos GARCH. Na gestão financeira, a projeção da volatilidade é uma ferramenta fundamental para provisionar reservas para possíveis perdas;, devido à existência de vários métodos de projeção da volatilidade e em decorrência desta necessidade torna-se necessário selecionar um modelo ou combinar diversas projeções. O principal desafio para combinar projeções é a escolha dos pesos: as diversas pesquisas da área têm foco no desenvolvimento de métodos para escolhê-los visando minimizar os erros de previsão. A literatura existente carece, no entanto, de uma proposição de método que considere o problema de eventual projeção de volatilidade abaixo do esperado. Buscando preencher essa lacuna, o objetivo principal desta tese é propor uma combinação dos estimadores da volatilidade dos preços de ações utilizando dados de negociações em alta frequência para o mercado brasileiro. Como principal ponto de inovação, propõe-se aqui de forma inédita a utilização da função baseada no Lower Partial Moment (LPM) para estimativa dos pesos para combinação das projeções. Ainda que a métrica LPM seja bastante conhecida na literatura, sua utilização para combinação de projeções ainda não foi analisada. Este trabalho apresenta contribuições ao estudo de combinações de projeções realizadas pelos modelos HAR, MIDAS, ARFIMA e Nearest Neighbor, além de propor dois novos métodos de combinação -- estes denominados por LPMFE (Lower Partial Moment Forecast Error) e DLPMFE (Discounted LPMFE). Os métodos demonstraram resultados promissores pretendem casos cuja pretensão seja evitar perdas acima do esperado e evitar provisionamento excessivo do ponto de vista orçamentário. / The High Frequency Trading (HFT) has grown significantly in the last years, in this way, this raises the need for research of the high frequency data on the Brazilian stock market.The volatility estimators of the asset prices using high frequency data are the main objects of study. According to Aldridge (2010) and Vuorenmaa (2013), the HFT was defined as the fast reallocation of trading capital that the negotiations may occur on milliseconds by complex algorithms scheduled for optimize the process of sending orders, data analysis and to make the best decisions of buy or sell. The principal information source for HFT analysis is the tick by tick data, called as high frequency data. The Realized Volatility is a risk measure from the high frequency data analysis, this metric is used for risk management.According to Andersen et al. (2003), Pong et al. (2004), Koopman et al.(2005) and Corsi (2009) there is a consensus in the finance field that the volatility forecast using this risk measure produce better results than estimating the volatility by GARCH models. The volatility forecasting is a key issue in the financial management to provision capital resources to possible losses. However, because there are several volatility forecast methods, this problem raises the need to choice a specific model or combines the projections. The main challenge to combine forecasts is the choice of the weights, with the aim of minimizingthe forecast errors, several research in the field have been focusing on development of methods to choice the weights.Nevertheless, it is missing in the literature the proposition of amethod which consider the minimization of the risk of an inefficient forecast for the losses protection. Aiming to fill the gap, the main goal of the thesis is to propose a combination of the asset prices volatility forecasts using high frequency data for Brazilian stock market. As the main focus of innovation, the thesis proposes, in an unprecedented way, the use of the function based on the Lower Partial Moment (LPM) to estimate the weights for the combination of volatility forecasts. Although the LPM measure is well known in the literature, the use of this metric for forecast combination has not been yet studied.The thesis contributes to the literature when studying the forecasts combination made by the models HAR, MIDAS, ARFIMA and Nearest Neighbor. The thesis also contributes when proposing two new methods of combinations, these methodologies are referred to as LPMFE (Lower Partial Moment Forecast Error) and DLPMFE (Discounted LPMFE). The methods have shown promising results when it is intended to avoid losses above the expected it is not intended to cause provisioning excess in the budget.

Nessa dissertação exploramos os efeitos geométricos das Transformações de Möbius em C utilizando projeções na Esfera de Riemann. Como aplicação, apresentamos a ação de algumas transformações aplicadas em cônicas no plano. Uma atividade didática voltada aos alunos do Ensino Médio sobre Transformações de Möbius utilizando o Geogebra é apresentada. / In the course of this dissertation we explore the geometric effects of the Möbius Transforms in C using projections in the Riemann sphere. As an application, we present the action of some transformations applied on conics in the plane. A didactic activity aimed at high school students about Möbius Transformations using Geogebra is presented.

Made available in DSpace on 2016-04-28T20:39:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Laura Marques Castelhano.pdf: 1955754 bytes, checksum: eb80f8fb5a15633ac54be0a9b22ade47 (MD5) Previous issue date: 2015-03-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The purpose of the research was to investigate the emotions of the doctor and their perception of the patient that affects him. This study used a multimethod research and evaluated in quantitative phase, thirty (30) doctors serving in office. For the qualitative phase were chosen four (4) doctors for an in-depth interview as a Case Study. The instruments used for the analysis were: sociodemographic questionnaire, the Inventory of Stress Symptoms for Adults Lipp (ISSL) and the International Affective Picture System (IAPS) and a semi-structured interview. The results showed that 56.7% of doctors experienced symptoms of stress, which is an index within the expected parameters of the test and there was no relationship between the sociodemographic variables. In relation to emotional perception there was no difference between the sample results and the general population, but differences were found in the relation to sociodemographic variables: age, time since graduation, average handle time (consultation) and weekly hours devoted to work in the office, concluding that older doctors, with more time after graduation and more time in consultation with the patient, felt more impacted on the emotional stimuli than other doctors; and doctors who work more hours per week in the office perceived the stimuli in a less pleasant way than other doctors. These data were confirmed by groups of four (4) clusters. It was conducted by a case study following the approach of Jungian theory with a representative of each cluster from pre-set categories related to the research objectives, content and factors attributed to stress; emotional perception; the role of emotion in the doctor-patient relationship; the emotions aroused by difficult patient and not difficult patient and strategies for dealing with emotions. The results revealed that the emotions could influence attitudes and perceptions in the medical activity. There was a suffering from physicians due to an emotional wound that is not recognized and poorly understood, which can result in projections in patients / O objetivo da pesquisa foi investigar as emoções do médico e a percepção do paciente que o afeta. Este estudo utilizou o método misto de pesquisa e avaliou na fase quantitativa, 30 (trinta) médicos com atuação em consultório. Para a fase qualitativa foram escolhidos 4 (quatro) médicos para a entrevista aprofundada em forma de Estudo de Caso. Os instrumentos utilizados para a análise foram: o questionário sociodemográfico, o Inventário de Sintomas de Stress para Adultos de Lipp (ISSL) e o International Affective Picture System (IAPS) e a entrevista semiestruturada. Os resultados mostraram que 56,7% dos médicos apresentaram sintomas de estresse, índice dentro do esperado pelos parâmetros do teste e não houve relação entre as variáveis do sociodemográfico. Em relação à percepção emocional não houve diferença entre os resultados da amostra e a população geral, mas houve diferença na relação com as variáveis sociodemográficas: idade, tempo de formado, tempo médio de atendimento (consulta) e horas semanais dedicadas ao trabalho no consultório, concluindo-se que médicos mais velhos, com mais tempo de formado e que ficam mais tempo em consulta com o paciente, sentiram-se mais impactados diante dos estímulos emocionais do que os outros médicos; e os médicos que trabalham mais horas semanais no consultório perceberam os estímulos de forma menos prazerosa que os outros médicos. Esses dados foram confirmados pelos agrupamentos dos 4 (quatro) clusters. Efetuou-se a análise de caso segundo a abordagem da teoria junguiana com um representante de cada cluster a partir de categorias pré-estabelecidas relacionadas aos objetivos da pesquisa: índice e fatores atribuídos ao estresse; a percepção emocional; o papel da emoção na relação médico-paciente; as emoções despertadas pelos pacientes difícil e o que não desperta dificuldades e estratégias para lidar com as emoções. Os resultados revelaram que as emoções podem influenciar atitudes e percepções na atividade do médico. Observou-se um sofrimento por parte dos médicos decorrente de uma ferida emocional que não é reconhecida e que encontra pouco espaço para ser compreendida, passível de ocasionar projeções nos pacientes

Este trabalho apresenta um método de predição não linear de séries temporais econômicas. O método baseia-se na análise técnica e fundamentalista de cotação de ações, filtragem wavelet, seleção de padrões e redes neurais artificiais. No modelo técnico emprega-se a transformada wavelet para filtrar a série temporal econômica de comportamentos aleatórios ou não econômicos. Após a filtragem dos dados o algoritmo de projeções sucessivas é utilizado para a seleção de padrões de treinamento para a rede neural artificial, com o objetivo de selecionar os padrões de comportamento mais importantes na série. No modelo fundamentalista utiliza-se variáveis econômicas que podem estar correlacionadas com a série, com o objetivo de aprimorar a predição da série na rede neural artificial. Para avaliação do método são utilizados dados de séries temporais econômicas referentes à cotação de preços de ações negociadas na bolsa de valores de São Paulo, onde os resultados da predição do comportamento futuro são comparados com modelos matemáticos clássicos e com o modelo convencional, que se baseia somente na análise técnica. Apresenta-se uma comparação dos resultados entre modelos técnicos, modelos matemáticos e o método proposto. O modelo matemático utilizado (ARIMA) apresentou seu melhor desempenho em séries com pouca variância, porém com desempenho inferior quando comparado com o modelo técnico e com o método proposto. A avaliação do erro de predição em termos de RMSEP evidenciou que o método proposto apresenta os melhores resultados em relação aos demais métodos. / This work presents a method for predicting nonlinear economic time series. The method is based on fundamental and technical analysis of script quotation, a multiscale wavelet filtering, pattern selection and artificial neural networks. In the technical model is used the wavelet transform in order to filter the economic time series from random or not economic behaviors. After the data filtering, the successive projections algorithm was used for the training pattern selection to the artificial neural network. In the fundamentalist model is used financial and macroeconomics variables that is correlated with the time serie in order to improve the network forecasting. For the evaluation of the proposed method are used temporal series data related to scrips prices quotation of São Paulo stock market. It presents a comparison of the results between technical model, mathematical model and proposed method. The mathematical model (ARIMA) presented better results in series with few variance, however have low performance when compared with the technical model and with the proposed method. The prediction error evaluation shows that the proposed method has better results than the other methods.