Made available in DSpace on 2010-04-20T20:57:55Z (GMT). No. of bitstreams: 4 Ricardo_Buscariolli.pdf.jpg: 16081 bytes, checksum: 6ed13997c2d12f1302f6aa31a87ba909 (MD5) Ricardo_Buscariolli.pdf.txt: 112341 bytes, checksum: 14a583cb9ebdc2436db017c8e6f2e7e5 (MD5) license.txt: 4810 bytes, checksum: 934a6bb744904de23caab8bcec861667 (MD5) Ricardo_Buscariolli.pdf: 3459935 bytes, checksum: 6ec6f47ce1d3b1f8f9cbdce0d8edf125 (MD5) Previous issue date: 2009-08-18T00:00:00Z / We estimate optimal target-ranges of capital structure controlling for a series of firmspecific characteristics and accounting for the serial correlation that arises from the dynamic component of the leverage choice. Then, we empirically examine if firms adjust their leverages toward the estimated optimal ranges. Our analysis suggests that the observed behavior of firms is consistent with the notion of range-adjustment. / Nós estimamos faixas-alvo ótimas de estrutura de capital controlando por uma série de características específicas de cada firma e levando em consideração a correlação serial proveniente do componente dinâmico da escolha do nível de alavancagem. Então nós examinamos empiricamente se as firmas ajustam dinamicamente em direção às faixas ótimas estimadas. Nossa análise sugere que o comportamento observado é consistente com a noção de ajustamento para faixas.

Uma das grandes dificuldades na mensuração monetária dos bens e serviços naturais, ou ambientais, reside na valoração do não-uso dos mesmos. Enquanto que o valor de uso de um recurso ambiental pode ser obtido através do mercado, que revela as preferências do consumidor, o valor de não-uso somente pode ser apropriado através do uso de mercados hipotéticos. Dentre as técnicas utilizadas, o método de valoração contingente (CVM) é o mais tradicional mas na última década, diversos economistas têm se voltado para novas abordagens evoluídas das áreas de marketing e transportes. Esses métodos, classificados como de análise conjunta (conjoint analysis) que podem ser, ainda, subdivididos em rating contingent e ranking contingent, são o estudo desse trabalho. O objetivo principal foi comparar os resultados, obtidos por um mesmo conjunto de observações, para as principais estatísticas referentes a precisão dos métodos, quando sujeitas a várias formas funcionais de utilidade, distintos graus de preferência ambiental dos consumidores e diferentes métodos de estimação. Além disso, é apresentada uma síntese crítica dos métodos em análise e os procedimentos metodológicos para o desenvolvimento e aplicação dos mesmos. Para a realização dessa análise, primeiramente foram definidos coeficientes para as utilidades dos bens – ambiental, não ambiental e monetário. Posteriormente, fez-se uso da técnica de Monte Carlo para a simulação da situação/problema e, ao final, foram utilizados os modelos de variável dependente discreta (probit ou logit ordenados) para a estimação final dos parâmetros definidos ex-ante. Constatou-se que o uso do modelo logit ordered para a estimação dos verdadeiros parâmetros mostrou-se mais preciso para a estimação dos coeficientes do que o uso do probit ordenado. Dentre as técnicas em análise, o método de valoração denominado rating contingente apresentou melhores resultados do que o ranking. No que tange às formas funcionais da utilidade e preferências dos consumidores, não foi possível constatar uma relação entre a qualidade das estimativas e a forma funcional. Foi possível, ainda, verificar que os métodos rating e ranking contingente estão bem fundamentados na teoria microeconômica, contudo, verifica-se a dificuldade de se encontrar um valor econômico total a todas as situações que envolvem bens ambientais, pois existem dificuldades a serem vencidas, não especificas aos métodos de valoração mas comum à economia ambiental. / The difficulties in giving monetary values on natural services and goods comes from valuing the non-use of them. Although the use value of environmental resources can be appropriated from the market that indicates the consumer preferences, the non-use value can only be appropriated through the hypothetic market. The contingent valuation method (CVM) is the most traditional of the techniques in use, but in the last decade, some economists have directed themselves toward new approaches in the marketing and transport areas. The goal of this work are the methods classified as conjoint analysis, which may be separated into rating contingent and ranking contingent. The main objective is the analysis of the statistics to compare the precision of the methods when submitted to different utility function forms, distinct levels of environmental preferences and diverse estimation methods. It presents, also, a synthesis of the analyzed methods and the methodological procedure to the development and application of the methods. The execution of that work was defined ex-ante the coefficients for the utilities of the goods – being monetary, environmental and non-environmental. Later it was necessary the use of Monte Carlo Method to simulate the situation that was posteriorly solved – being the coefficients estimated - with the use of discrete dependent variable models – ordered probit and ordered logit. Ordered logit model showed to be the most precise in estimating real parameters than ordered probit. The rating contingent get the best results when compared to the ranking contingent. It was not possible to get a good relation between the goods estimates and the functional form of consumer preference. In closing, it was possible to verify that the rating and ranking contingent methods have basis in the microeconomic theory although the difficulties into getting the total economic value of ambiental sources was cleared, as the problems aren´t specified to the methods studied but are general to the environmental economy.

Uma das grandes dificuldades na mensuração monetária dos bens e serviços naturais, ou ambientais, reside na valoração do não-uso dos mesmos. Enquanto que o valor de uso de um recurso ambiental pode ser obtido através do mercado, que revela as preferências do consumidor, o valor de não-uso somente pode ser apropriado através do uso de mercados hipotéticos. Dentre as técnicas utilizadas, o método de valoração contingente (CVM) é o mais tradicional mas na última década, diversos economistas têm se voltado para novas abordagens evoluídas das áreas de marketing e transportes. Esses métodos, classificados como de análise conjunta (conjoint analysis) que podem ser, ainda, subdivididos em rating contingent e ranking contingent, são o estudo desse trabalho. O objetivo principal foi comparar os resultados, obtidos por um mesmo conjunto de observações, para as principais estatísticas referentes a precisão dos métodos, quando sujeitas a várias formas funcionais de utilidade, distintos graus de preferência ambiental dos consumidores e diferentes métodos de estimação. Além disso, é apresentada uma síntese crítica dos métodos em análise e os procedimentos metodológicos para o desenvolvimento e aplicação dos mesmos. Para a realização dessa análise, primeiramente foram definidos coeficientes para as utilidades dos bens – ambiental, não ambiental e monetário. Posteriormente, fez-se uso da técnica de Monte Carlo para a simulação da situação/problema e, ao final, foram utilizados os modelos de variável dependente discreta (probit ou logit ordenados) para a estimação final dos parâmetros definidos ex-ante. Constatou-se que o uso do modelo logit ordered para a estimação dos verdadeiros parâmetros mostrou-se mais preciso para a estimação dos coeficientes do que o uso do probit ordenado. Dentre as técnicas em análise, o método de valoração denominado rating contingente apresentou melhores resultados do que o ranking. No que tange às formas funcionais da utilidade e preferências dos consumidores, não foi possível constatar uma relação entre a qualidade das estimativas e a forma funcional. Foi possível, ainda, verificar que os métodos rating e ranking contingente estão bem fundamentados na teoria microeconômica, contudo, verifica-se a dificuldade de se encontrar um valor econômico total a todas as situações que envolvem bens ambientais, pois existem dificuldades a serem vencidas, não especificas aos métodos de valoração mas comum à economia ambiental. / The difficulties in giving monetary values on natural services and goods comes from valuing the non-use of them. Although the use value of environmental resources can be appropriated from the market that indicates the consumer preferences, the non-use value can only be appropriated through the hypothetic market. The contingent valuation method (CVM) is the most traditional of the techniques in use, but in the last decade, some economists have directed themselves toward new approaches in the marketing and transport areas. The goal of this work are the methods classified as conjoint analysis, which may be separated into rating contingent and ranking contingent. The main objective is the analysis of the statistics to compare the precision of the methods when submitted to different utility function forms, distinct levels of environmental preferences and diverse estimation methods. It presents, also, a synthesis of the analyzed methods and the methodological procedure to the development and application of the methods. The execution of that work was defined ex-ante the coefficients for the utilities of the goods – being monetary, environmental and non-environmental. Later it was necessary the use of Monte Carlo Method to simulate the situation that was posteriorly solved – being the coefficients estimated - with the use of discrete dependent variable models – ordered probit and ordered logit. Ordered logit model showed to be the most precise in estimating real parameters than ordered probit. The rating contingent get the best results when compared to the ranking contingent. It was not possible to get a good relation between the goods estimates and the functional form of consumer preference. In closing, it was possible to verify that the rating and ranking contingent methods have basis in the microeconomic theory although the difficulties into getting the total economic value of ambiental sources was cleared, as the problems aren´t specified to the methods studied but are general to the environmental economy.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:16:28Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo3796_1.pdf: 1367852 bytes, checksum: 0054b935a4cb8086de5756028f9e677a (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2009 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / A tese tem como objetivos: (i) avaliar o impacto do Programa Nacional de Alimentação Escolar (PNAE) sobre o nível nutricional; (ii) investigar o efeito da carência e do distúrbio nutricional sobre a defasagem idade-série e sobre o desempenho de escolas públicas brasileiras de 1ª a 8ª séries do ensino fundamental quando avaliados em testes de proficiência. Existe uma carência de estudos no Brasil a respeito dos efeitos da subnutrição sobre o desempenho escolar dos estudantes. Fato que é, em parte, explicado pela carência de dados que avalie de forma representativa o estado nutricional dos estudantes no Brasil. Esta tese, contudo utiliza dados de uma pesquisa recente ASBRAN com informações do perfil nutricional de aproximadamente 20.000 alunos de 1110 escolas públicas brasileiras. A amostra não só representa a população de estudantes de escolas públicas no Brasil, como também as informações levantadas viabilizam o estudo dos objetivos propostos. Completando os dados da ASBRAN são usados dados municipais do IBGE e do IPEA provenientes do Censo 2000 e dados educacionais do INEP 2007. Primeiramente, a tese investiga a relação do aluno com a merenda escolar. Constatou-se, por exemplo, que estudantes com carência nutricional apresentavam maior probabilidade de irem à escola apenas por conta da merenda. Além disso, ficou comprovado que municípios de maior vulnerabilidade apresentam maiores probabilidades de seus alunos irem à escola apenas pela alimentação escolar. A seguir, a tese investiga os efeitos do PNAE sobre o estado nutricional dos alunos das escolas públicas. Para isso, utilizou-se a técnica de Propensity Score. Verificou-se que o PNAE contribui para a melhoria dos desequilíbrios nutricionais registrados pelos alunos de escolas públicas A análise de impacto da carência nutricional (subnutrição) e do distúrbio alimentar sobre a defasagem idade-série envolveu o uso da distribuição binomial negativa pelo fato da variável dependente ser de contagem. Os resultados mostram que a carência nutricional tem impacto direto sobre a defasagem idade-série no Brasil, este efeito é estatisticamente significante a 99 por cento de nível de confiança e permanece inalterado à medida que se adiciona variáveis explicativas que descrevem as condições socioeconômicas das crianças, dos municípios e as características físicas das escolas. Os resultados mostram que os alunos que apresentam distúrbio nutricional apresentam nível menor de defasagem idade-série, contrariando os resultados obtidos por alguns autores. Por outro lado, os resultados das estimações de impacto do PNAE sobre o desempenho da escola não são conclusivos para a maioria das variáveis testadas. No que diz respeito ao desempenho da escola em testes de proficiência, não parece existir correlação entre a performance da instituição de ensino e o estado nutricional do aluno

Submitted by Luciana Souza (souza.luciana@gmail.com) on 2013-02-07T18:24:12Z No. of bitstreams: 1 Dissertação_Final_Luciana.pdf: 274100 bytes, checksum: fb79e489d38d3648dde8b34b71135274 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-02-07T19:18:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação_Final_Luciana.pdf: 274100 bytes, checksum: fb79e489d38d3648dde8b34b71135274 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-07T19:19:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação_Final_Luciana.pdf: 274100 bytes, checksum: fb79e489d38d3648dde8b34b71135274 (MD5) Previous issue date: 2013-01-29 / This study tries to find the key drivers and/or influences for the issuance of corporate bonds by Brazilian companies offshore. 1.298 fixed income issues were analyzed, from January 1995 to July 2012, in the domestic market and abroad. From a biprobit model, it was found that main determinants for issuing offshore were greater liquidity for large volumes of funding, longer terms for their debts (if compared to the domestic market), and a larger interest rate differential (if comparing the internal rate with the American Treasury Bill rate). What made a company attractive to foreign investors were factors such as getting a rating grade by an internationally recognized agency, the fixed exchange rate period (before 1999) and a growing interest from foreign capital to invest in Brazilian companies (foreign liquidity). The economic crisis that started in 2008 had a negative influence on this type of issue. / Esse trabalho tem como objetivo encontrar os principais motivadores e/ou influenciadores para a emissão de bonds corporativos de empresas brasileiras fora do País. Foram analisadas 1.298 lançamentos de títulos de renda fixa, de janeiro de 1995 a julho de 2012, no mercado nacional e no exterior. A partir de uma análise biprobit, verificou-se que os principais determinantes para a recorrência ao exterior foram: busca de maior liquidez para grandes volumes de captações, maiores prazos para suas dívidas (comparados aos obtidos no mercado interno) e maior diferencial da taxa de juros (comparando a taxa praticada internamente com o exterior). Ademais, os fatores que tornam uma empresa atraente aos olhos dos investidores estrangeiros são a obtenção de rating de uma agência internacionalmente reconhecida, o período de câmbio fixo (anterior a 1999) e maior interesse do mercado externo em realizar investimentos em empresas brasileiras (liquidez externa). A crise econômica iniciada em 2008 apresentou influência negativa para esse tipo de emissão.

The first half of the thesis focuses on the computation of high-dimensional multivariate normal (MVN) and multivariate Student-t (MVT) probabilities. Chapter 2 generalizes the bivariate conditioning method to a d-dimensional conditioning method and combines it with a hierarchical representation of the n × n covariance matrix. The resulting two-level hierarchical-block conditioning method requires Monte Carlo simulations to be performed only in d dimensions, with d ≪ n, and allows the dominant complexity term of the algorithm to be O(n log n). Chapter 3 improves the block reordering scheme from Chapter 2 and integrates it into the Quasi-Monte Carlo simulation under the tile-low-rank representation of the covariance matrix. Simulations up to dimension 65,536 suggest that this method can improve the run time by one order of magnitude compared with the hierarchical Monte Carlo method. The second half of the thesis discusses a novel matrix compression scheme with Kronecker products, an R package that implements the methods described in Chapter 3, and an application study with the probit Gaussian random field. Chapter 4 studies the potential of using the sum of Kronecker products (SKP) as a compressed covariance matrix representation. Experiments show that this new SKP representation can save the memory footprint by one order of magnitude compared with the hierarchical representation for covariance matrices from large grids and the Cholesky factorization in one million dimensions can be achieved within 600 seconds. In Chapter 5, an R package is introduced that implements the methods in Chapter 3 and show how the package improves the accuracy of the computed excursion sets. Chapter 6 derives the posterior properties of the probit Gaussian random field, based on which model selection and posterior prediction are performed. With the tlrmvnmvt package, the computation becomes feasible in tens of thousands of dimensions, where the prediction errors are significantly reduced.

The goal of this thesis is introduce the theory of generalized linear models, namely probit and logit model. This models are especially used for medical data processing. In our concrete case these mentioned models are applied to data file obtained in teaching hospital Brno. The aim is statically analyzed immune response of child patients in dependence of twelve selected types of genes and find out which combinations of these genes influence septic state of patients.

Presenta la teoría y aplicación de los modelos de regresión logística y los modelos Probit a fin de conocer los factores de riesgo que influyen en la enfermedad angina de pecho. La razón principal de este estudio es identificar los factores más significativos de riesgo y prevención para dicha enfermedad dentro de la población en estudio. El trabajo presenta el desarrollo de ambos métodos y ha finalizado con la aplicación en la cual se compararon las dos metodologías, demostrando que los mejores resultados son obtenidos con el modelo Probit. La aplicación fue desarrollada con los programas SPSS versión 22 y el Minitab 17. / Trabajo de suficiencia profesional

Our research deals with the problem of devising models for fitting non- identical dependent Bernoulli variables and using these models to predict fu- ture Bernoulli trials.We focus on modelling and predicting random Bernoulli response variables which meet all of the following conditions: 1. Each observed as well as future response corresponds to a Bernoulli trial 2. The trials are non-identical, having possibly different probabilities of occurrence 3. The trials are mutually correlated, with an underlying complex trial cluster correlation structure. Also allowing for the possible partitioning of trials within clusters into groups. Within cluster - group level correlation is reflected in the correlation structure. 4. The probability of occurrence and correlation structure for both ob- served and future trials can depend on a set of observed covariates. A number of proposed approaches meeting some of the above conditions are present in the current literature. Our research expands on existing statistical and machine learning methods. We propose three extensions to existing models that make use of the above conditions. Each proposed method brings specific advantages for dealing with correlated binary data. The proposed models allow for within cluster trial grouping to be reflected in the correlation structure. We partition sets of trials into groups either explicitly estimated or implicitly inferred. Explicit groups arise from the determination of common covariates; inferred groups arise via imposing mixture models. The main motivation of our research is in modelling and further understanding the potential of introducing binary trial group level correlations. In a number of applications, it can be beneficial to use models that allow for these types of trial groupings, both for improved predictions and better understanding of behavior of trials. The first model extension builds on the Multivariate Probit model. This model makes use of covariates and other information from former trials to determine explicit trial groupings and predict the occurrence of future trials. We call this the Explicit Groups model. The second model extension uses mixtures of univariate Probit models. This model predicts the occurrence of current trials using estimators of pa- rameters supporting mixture models for the observed trials. We call this the Inferred Groups model. Our third methods extends on a gradient descent based boosting algorithm which allows for correlation of binary outcomes called WL2Boost. We refer to our extension of this algorithm as GWL2Boost. Bernoulli trials are divided into observed and future trials; with all trials having associated known covariate information. We apply our methodology to the problem of predicting the set and total number of passengers who will not show up on commercial flights using covariate information and past passenger data. The models and algorithms are evaluated with regards to their capac- ity to predict future Bernoulli responses. We compare the models proposed against a set of competing existing models and algorithms using available air- line passenger no-show data. We show that our proposed algorithm extension GWL2Boost outperforms top existing algorithms and models that assume in- dependence of binary outcomes in various prediction metrics. / Statistics

Denna studie syftar till att anpassa Skogsviks konkursprediktionsmodell från 1987 för svenska små och medelstora företag (SMEs). Studien fokuserar även på hur nya redovisningsstandarder för immateriella tillgångar påverkar modellen. Genom att inkludera ett nyckeltal som speglar förhållandet mellan immateriella tillgångar och totala tillgångar (IA) i den justerade modellen, möjliggör studien en jämförelse med Skogsviks Modell. Detta för att utvärdera nyckeltalets relevans i förutsägelsen av konkursrisk för SMEs och undersöka den justerade modellens prediktionsförmåga. Studien undersöker även vilka av Skogsviks Modells variabler som är effektiva för att förutspå konkurs för SMEs. Denna studie bidrar till forskning om redovisningsbaserade konkursprediktionsmodeller för SMEs inom ramen för svensk redovisningspraxis. Modellen skapas genom en probit regression och utvärderas sedan genom två valideringstester, Receiver Operating Characteristic (ROC) och Cumulative Accuracy Profile (CAP). Analysen omfattar data från 544 svenska företag, varav 81 har gått i konkurs. Resultaten visar att den justerade modellen, med nyckeltalet IA, har en högre prediktionsförmåga för SMEs jämfört med Skogsviks Modell utifrån dagens redovisningsstandarder för immateriella tillgångar. Studien bekräftar även att nyckeltalen ROA (Avkastning på totala tillgångar), ETA (Eget kapitalandel) och IA (Immateriella tillgångar i relation till totala tillgångar) är effektiva indikatorer för att förutspå konkursrisken för svenska SMEs idag.