Submitted by Marco Antônio de Ramos Chagas (mchagas@ufv.br) on 2018-03-02T10:54:42Z No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2230046 bytes, checksum: b1c74199c2cefb4ab8afc7038784297e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-02T10:54:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 texto completo.pdf: 2230046 bytes, checksum: b1c74199c2cefb4ab8afc7038784297e (MD5) Previous issue date: 2017-07-14 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O objetivo deste trabalho ́e mostrar aos alunos e professores do Ensino Médio como as funções não algébricas são calculadas por computadores ou calculadoras. Empregaremos as aproximações polinomiais de Taylor para avaliar funções como seno, cosseno, exponencial e logaritmo, a fim de que os alunos possam assimilá-las com mais facilidade. / Our objective is to show for High School students and teachers how non-algebraic functions are evaluated by computers and calculators. We will employ Taylor’s polynomial approximations to evaluate functions such as sine, cosine, expoenential, and logarithm, so that students can assimilate them more easily.

Neste trabalho foram utilizadas cópulas bivariadas variantes no tempo para modelar a dependência entre séries de retornos financeiros. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem de estimação semi-paramétrica de cópulas variantes no tempo a partir de uma função de cópula paramétrica na qual o parâmetro varia no tempo. A função do parâmetro desconhecido será estimada pela aproximação de ondaleta Haar, polinômio de Taylor e Kernel. O desempenho dos três métodos de aproximação será comparado via estudos de simulação. Uma aplicação aos dados reais será apresentada para ilustrar a metodologia estudada. / In this work the bivariate Time-varying copula models have been used to model the dependence between payback. The aim of this work is to present an approach of semiparametric estimation of Time-varying copula models from a parametric copula function in which the parameter varies with the time. The function of the unknown parameter will be estimated by Haar wavelet approach, Taylor series and smoothing Kernel approximation. The measured performance of the three estimation method will be compared by simulation study. An application of the data will be presented to illustrate the studied methodology.

Neste trabalho foram utilizadas cópulas bivariadas variantes no tempo para modelar a dependência entre séries de retornos financeiros. O objetivo deste trabalho é apresentar uma abordagem de estimação semi-paramétrica de cópulas variantes no tempo a partir de uma função de cópula paramétrica na qual o parâmetro varia no tempo. A função do parâmetro desconhecido será estimada pela aproximação de ondaleta Haar, polinômio de Taylor e Kernel. O desempenho dos três métodos de aproximação será comparado via estudos de simulação. Uma aplicação aos dados reais será apresentada para ilustrar a metodologia estudada. / In this work the bivariate Time-varying copula models have been used to model the dependence between payback. The aim of this work is to present an approach of semiparametric estimation of Time-varying copula models from a parametric copula function in which the parameter varies with the time. The function of the unknown parameter will be estimated by Haar wavelet approach, Taylor series and smoothing Kernel approximation. The measured performance of the three estimation method will be compared by simulation study. An application of the data will be presented to illustrate the studied methodology.