Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2015-12-02T09:44:19Z No. of bitstreams: 1 eduardochinelatecosta.pdf: 1021822 bytes, checksum: b72dff6cf071e8de1cb23f6cb7d27245 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-12-02T09:44:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eduardochinelatecosta.pdf: 1021822 bytes, checksum: b72dff6cf071e8de1cb23f6cb7d27245 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Atualmente, há um grande interesse em investigar a dinâmica em Grafos Variantes no Tempo (GVTs). Esses grafos contemplam a evolução temporal, tanto de nós, quanto de arestas. Nesse cenário, de maneira similar a grafos estáticos, o conceito de centralidade geralmente se refere a métricas que avaliam a importância relativa dos vértices. Entretanto, GVTs possibilitam a avaliação da importância dos instantes de tempo (ou estados) de um grafo ao longo de sua existência. Determinar instantes de tempo importantes nesse contexto pode ter aplicações práticas fortes, sendo particularmente úteis para definir melhores momentos para difusão, gerar modelos e prever o comportamento de GVTs. Neste trabalho, nós definimos Centralidade de Tempo em Grafos Variantes no Tempo. A centralidade de tempo avalia a importância relativa dos instantes de tempo. São apresentadas duas métricas de centralidade de tempo voltadas a processos de difusão de informação e uma métrica baseada na disposição das conexões da rede. As métricas foram avaliadas em um conjunto de dados real. Os resultados mostram que os instantes de tempo melhor classificados, de acordo com as métricas criadas, podem tornar o processo de difusão mais rápido e eficiente. Comparado com uma escolha aleatória, o processo de difusão iniciado nos instantes de tempo mais bem classificados pode ser até 2,5 vezes mais rápido, e também pode atingir praticamente o dobro do número de nós na rede em alguns casos. / Currently, there is a great interest in investigating dynamics in Time-Varying Graphs (TVGs). These graphs contemplate the temporal evolution, both nodes and edges. In this scenario, similar to static graphs, centrality usually refers to metrics that assess the relative importance of vertices. However, in TVGs it is possible to assess the importance of time instants (or states) of a graph throughout its existence. Determining important time instants in this context may have strong practical applications and is particularly useful for defining best times to spread, generate models and predict the behavior of TVGs. In this paper, we define time centrality in Time-Varying Graphs. Time centrality evaluates the relative importance of time instants. We present two time centrality metrics focused on information dissemination processes and another based on layout of network connections.. We evaluate metrics we define relying in a real dataset from an hospital environment. Our results show that the best classified time instants, according to created metrics, can make a faster and more efficient diffusion process. Compared to a random choice, the diffusion process starting at best rated time instants can up to 2.5 times faster, and it also can reach almost double the number of nodes in the network in some cases.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:35Z (GMT). No. of bitstreams: 3 marcosferraretto.pdf.jpg: 17155 bytes, checksum: 710beda469b227b263900974f4861836 (MD5) marcosferraretto.pdf: 2441696 bytes, checksum: 4154c089d9ad91af0b402c125b9d6bb6 (MD5) marcosferraretto.pdf.txt: 77796 bytes, checksum: 6b57727e2c91b82b8a2bde97a9c37911 (MD5) Previous issue date: 2008-02-09T00:00:00Z / In this dissertation it was implemented a model to execute the minimum variance hedging for european call options in incomplete markets assuming discrete time and continuous state space. The performance was measured on a comparative basis taking the popular delta-hedging strategy in a large number of simulations. Many scenarios were defined with the objective to test the model on different situations. The risky asset returns were represented by a jump diffusion process, composed of two parts: (i) a Wiener process, whose main feature is to be a continuous and differentiable function, and (ii) a Poisson process, responsible for entering discontinuities. / Na presente dissertação foi implementado um modelo para execução de hedging de mínima variância de opções de compra européias em mercados incompletos, considerando um espaço de tempo discreto e contínuo de estados. O desempenho foi medido de forma comparativa tomando como base a popular estratégia delta-hedging em um grande número de simulações, a partir de cenários definidos com o objetivo de submeter o modelo a diversas situações. A trajetória do preço do ativo objeto foi representada por um processo de difusão com saltos, composto por duas parcelas: (i) um processo de Wiener, cuja principal característica é ser uma função contínua e diferenciável em todos os pontos, e (ii) por um processo de Poisson, responsável por inserir descontinuidades na trajetória.

Submitted by William Justo Figueiro (williamjf) on 2015-07-09T21:57:13Z No. of bitstreams: 1 22b.pdf: 2481404 bytes, checksum: baa76e5fa7d1e919420ae0df3e76ca46 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-07-09T21:57:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 22b.pdf: 2481404 bytes, checksum: baa76e5fa7d1e919420ae0df3e76ca46 (MD5) Previous issue date: 2013-07-26 / Nenhuma / Esta tese analisou o processo de difusão e de adoção de uma inovação social gerada em uma organização sem fins lucrativos, com atividades geradoras de renda: o programa A União Faz a Vida do Sistema Sicredi. O método de pesquisa utilizado foi o estudo de caso único com múltiplas unidades de análise: sete municípios gaúchos (Agudo, Arroio do Tigre, Cerro Branco, Candelária, Sobradinho, Paraíso do Sol e Vale do Sol). Foram aplicadas quatro técnicas de coleta de dados: documentação; entrevistas em profundidade com 15 pessoas; observação direta e um grupo focal com 13 participantes. Para a análise do processo de difusão de inovações sociais, uniram-se os pressupostos básicos desenvolvidos por Katz, Levin e Hamilton (1963); por Katz (1999); e por Rogers (de 1962 a 2003) à luz da inovação social. Os principais resultados encontrados apontam algumas especificidades do processo de difusão da inovação social: a ausência da separação entre os processos de difusão e de adoção, visto que eles acontecem de forma interligada; a necessidade de colaboração entre os atores para que a inovação seja aceita; e a presença de uma forte questão política e cultural, elementos capazes de fomentar a adoção ou a rejeição da inovação social. / This thesis analyzed the process of diffusion and the adoption of social innovation generated in a non-profit organization that has income-generating activities. The name of the Sicredi System program is: A União Faz a Vida (Unity is Life). The research method used was a single case study with analysis units in seven cities in the state of Rio Grande do Sul: Agudo, Arroio do Tigre, Cerro Branco, Candelária, Sobradinho, Paraíso do Sol and Vale do Sol). Four data-collection techniques were employed: documentation, in-depth interviews with 15 people, direct observation and a focus group with 13 participants. The basic social innovation suppositions developed by Katz, Levin and Hamilton in1963, by Katz in1999 and by Rogers from 1962 to 2003 were jointly used for the analysis of the diffusion process of social innovations. The main findings identify some specific points in the diffusion process of social innovation: the lack of separation between the processes of diffusion and adoption since they take place simultaneously; the need for collaboration among the different players for innovation to be accepted; and the presence of strong political and cultural elements to promote the adoption or the rejection of social innovation.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-01-12T14:37:07Z No. of bitstreams: 1 eduardochinelatecosta.pdf: 1021822 bytes, checksum: b72dff6cf071e8de1cb23f6cb7d27245 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-01-25T17:15:42Z (GMT) No. of bitstreams: 1 eduardochinelatecosta.pdf: 1021822 bytes, checksum: b72dff6cf071e8de1cb23f6cb7d27245 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-25T17:15:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 eduardochinelatecosta.pdf: 1021822 bytes, checksum: b72dff6cf071e8de1cb23f6cb7d27245 (MD5) Previous issue date: 2015-02-23 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / Atualmente, há um grande interesse em investigar a dinâmica em Grafos Variantes no Tempo (GVTs). Esses grafos contemplam a evolução temporal, tanto de nós, quanto de arestas. Nesse cenário, de maneira similar a grafos estáticos, o conceito de centralidade geralmente se refere a métricas que avaliam a importância relativa dos vértices. Entretanto, GVTs possibilitam a avaliação da importância dos instantes de tempo (ou estados) de um grafo ao longo de sua existência. Determinar instantes de tempo importantes nesse contexto pode ter aplicações práticas fortes, sendo particularmente úteis para definir melhores momentos para difusão, gerar modelos e prever o comportamento de GVTs. Neste trabalho, nós definimos Centralidade de Tempo em Grafos Variantes no Tempo. A centralidade de tempo avalia a importância relativa dos instantes de tempo. São apresentadas duas métricas de centralidade de tempo voltadas a processos de difusão de informação e uma métrica baseada na disposição das conexões da rede. As métricas foram avaliadas em um conjunto de dados real. Os resultados mostram que os instantes de tempo melhor classificados, de acordo com as métricas criadas, podem tornar o processo de difusão mais rápido e eficiente. Comparado com uma escolha aleatória, o processo de difusão iniciado nos instantes de tempo mais bem classificados pode ser até 2,5 vezes mais rápido, e também pode atingir praticamente o dobro do número de nós na rede em alguns casos. / Currently, there is a great interest in investigating dynamics in Time-Varying Graphs (TVGs). These graphs contemplate the temporal evolution, both nodes and edges. In this scenario, similar to static graphs, centrality usually refers to metrics that assess the relative importance of vertices. However, in TVGs it is possible to assess the importance of time instants (or states) of a graph throughout its existence. Determining important time instants in this context may have strong practical applications and is particularly useful for defining best times to spread, generate models and predict the behavior of TVGs. In this paper, we define time centrality in Time-Varying Graphs. Time centrality evaluates the relative importance of time instants. We present two time centrality metrics focused on information dissemination processes and another based on layout of network connections.. We evaluate metrics we define relying in a real dataset from an hospital environment. Our results show that the best classified time instants, according to created metrics, can make a faster and more efficient diffusion process. Compared to a random choice, the diffusion process starting at best rated time instants can up to 2.5 times faster, and it also can reach almost double the number of nodes in the network in some cases.