Submitted by Natalia de Souza Gonçalves (natalia.goncalves@ufpe.br) on 2015-05-08T14:39:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MestradoRobson_versao_posbanca_v8.pdf: 2916922 bytes, checksum: 69519207e681c79847392599f7417664 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-08T14:39:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MestradoRobson_versao_posbanca_v8.pdf: 2916922 bytes, checksum: 69519207e681c79847392599f7417664 (MD5) Previous issue date: 2014-11-14 / Nos últimos anos, o tráfego de dados nas redes celulares tem crescido exponencialmente devido ao aumento do número de dispositivos móveis. Neste cenário, os modelos de predição de sinais de rádio frequência podem ser utilizados na otimização da rede e na criação de novos serviços. Os modelos de predição mais utilizados são os modelos do tipo empírico, tais como o Okumura-Hata, Ericsson 9999, COST-231 e ECC-33. No entanto, esses modelos não apresentam bons resultados quando aplicados a ambientes urbanos. Neste trabalho, é proposto um método de predição de sinais de rádio frequência utilizando máquinas de vetores de suporte. Na implementação da máquina de vetor de suporte, os kernels Laplaciano, Gaussiano e Polinomial foram testados. Todas as implementações tiveram desempenho superior aos modelos empíricos tradicionais. Por último, a melhor configuração, obtida com o kernel Laplaciano, foi selecionada e aplicada no contexto de geolocalização de terminais móveis em redes celulares. Os resultados obtidos indicaram um erro médio de localização em torno de uma ordem de grandeza menor do que o erro obtido por meio de técnicas de trilateração de potência.

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:39:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11380_Dissertacao Magno.pdf: 769515 bytes, checksum: 4894ca354383e39a308a37fdadc9986b (MD5) Previous issue date: 2017-09-12 / O objetivo deste trabalho é analisar como a convergência às normas internacionais (IFRS), no Brasil, afeta a relevância das informações contábeis, avaliada por meio do modelo de Collins, Maydew e Weiss (1997). Foram construídas duas amostras, com e sem tratamento de valores discrepantes e exclusão de patrimônio líquido negativo, não probabilísticas listadas na Bolsa de Valores do São Paulo. As amostras foram formadas por dados anuais no período de 2005 a 2014. Os métodos adotados foram MQO, normalmente utilizado na estimação dos parâmetros dos modelos lineares de value relevance, e regressão quantílica, considerando as distribuições das variáveis analisadas, a presença de valores discrepantes e o tamanho da amostra. Os resultados das regressões quantílicas indicam que: (i) a adoção das IFRS no Brasil impactou a capacidade associativa do lucro contábil em relação ao preço das ações; (ii) a adoção das IFRS no Brasil impactou a capacidade associativa do patrimônio líquido em relação ao preço das ações; (iii) e é possível afirmar que a relevância da adoção das IFRS varia de acordo com o percentil dos preços das ações das empresas. Tais achados sugerem que os tratamentos para valores discrepantes e a exclusão de patrimônio líquido não eliminam totalmente os efeitos de valores discrepantes combinado com a falta de normalidade das variáveis influenciam as estimativas de modelos lineares. A regressão quantílica mostrou-se mais eficiente e com menor probabilidade de erros de estimação do que os métodos de estimação tradicionais (MQO e MV). / The objective of this research is to analyze how convergence to international standards (IFRS) in Brazil affects the relevance of the accounting information, evaluated through the model of Collins, Maydew and Weiss (1997). Two samples were constructed, with and without treatment of discrepant values and exclusion of negative, non-probabilistic equity listed on the São Paulo Stock Exchange. The samples were formed by annual data from 2005 to 2014. The methods adopted were MQO, usually used in the estimation of the parameters of the linear value relevance models, and quantile regression, considering the distributions of the variables analyzed, the presence of discrepant values and the sample size. The results of the quantile regressions indicate that: (i) the adoption of IFRS in Brazil impacted the associative capacity of accounting profit in relation to the share price; (ii) the adoption of IFRS in Brazil impacted the associative capacity of shareholders’ equity in relation to the share price; (iii) and it is possible to affirm that the relevance of the adoption of IFRS varies according to the percentile of company stock prices. Such findings suggest that treatments for discrepant values and the exclusion of net worth do not totally eliminate the effects of discrepant values combined with the lack of normality of the variables influence the estimates of linear models. The quantile regression was more efficient and less likely to estimate errors than the traditional estimation methods (OLS and MV).

Made available in DSpace on 2018-08-01T23:39:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese_11380_Dissertacao Magno.pdf: 769515 bytes, checksum: 4894ca354383e39a308a37fdadc9986b (MD5) Previous issue date: 2017-09-12 / O objetivo deste trabalho é analisar como a convergência às normas internacionais (IFRS), no Brasil, afeta a relevância das informações contábeis, avaliada por meio do modelo de Collins, Maydew e Weiss (1997). Foram construídas duas amostras, com e sem tratamento de valores discrepantes e exclusão de patrimônio líquido negativo, não probabilísticas listadas na Bolsa de Valores do São Paulo. As amostras foram formadas por dados anuais no período de 2005 a 2014. Os métodos adotados foram MQO, normalmente utilizado na estimação dos parâmetros dos modelos lineares de value relevance, e regressão quantílica, considerando as distribuições das variáveis analisadas, a presença de valores discrepantes e o tamanho da amostra. Os resultados das regressões quantílicas indicam que: (i) a adoção das IFRS no Brasil impactou a capacidade associativa do lucro contábil em relação ao preço das ações; (ii) a adoção das IFRS no Brasil impactou a capacidade associativa do patrimônio líquido em relação ao preço das ações; (iii) e é possível afirmar que a relevância da adoção das IFRS varia de acordo com o percentil dos preços das ações das empresas. Tais achados sugerem que os tratamentos para valores discrepantes e a exclusão de patrimônio líquido não eliminam totalmente os efeitos de valores discrepantes combinado com a falta de normalidade das variáveis influenciam as estimativas de modelos lineares. A regressão quantílica mostrou-se mais eficiente e com menor probabilidade de erros de estimação do que os métodos de estimação tradicionais (MQO e MV). / The objective of this research is to analyze how convergence to international standards (IFRS) in Brazil affects the relevance of the accounting information, evaluated through the model of Collins, Maydew and Weiss (1997). Two samples were constructed, with and without treatment of discrepant values and exclusion of negative, non-probabilistic equity listed on the São Paulo Stock Exchange. The samples were formed by annual data from 2005 to 2014. The methods adopted were MQO, usually used in the estimation of the parameters of the linear value relevance models, and quantile regression, considering the distributions of the variables analyzed, the presence of discrepant values and the sample size. The results of the quantile regressions indicate that: (i) the adoption of IFRS in Brazil impacted the associative capacity of accounting profit in relation to the share price; (ii) the adoption of IFRS in Brazil impacted the associative capacity of shareholders’ equity in relation to the share price; (iii) and it is possible to affirm that the relevance of the adoption of IFRS varies according to the percentile of company stock prices. Such findings suggest that treatments for discrepant values and the exclusion of net worth do not totally eliminate the effects of discrepant values combined with the lack of normality of the variables influence the estimates of linear models. The quantile regression was more efficient and less likely to estimate errors than the traditional estimation methods (OLS and MV).

Este trabalho apresenta um estudo comparativo do poder de predição de quatro métodos de regressão adequados para situações nas quais os dados, dispostos na matriz de planejamento, apresentam sérios problemas de multicolinearidade e/ou de alta dimensionalidade, em que o número de covariáveis é maior do que o número de observações. No presente trabalho, os métodos abordados são: regressão por componentes principais, regressão por mínimos quadrados parciais, regressão ridge e LASSO. O trabalho engloba simulações, em que o poder preditivo de cada uma das técnicas é avaliado para diferentes cenários definidos por número de covariáveis, tamanho de amostra e quantidade e intensidade de coeficientes (efeitos) significativos, destacando as principais diferenças entre os métodos e possibilitando a criação de um guia para que o usuário possa escolher qual metodologia usar com base em algum conhecimento prévio que o mesmo possa ter. Uma aplicação em dados reais (não simulados) também é abordada. / This paper presents a comparative study of the predictive power of four suitable regression methods for situations in which data, arranged in the planning matrix, are very poorly multicolinearity and / or highdimensionality, wherein the number of covariatesis greater the number of observations. In this study, the methods discussed are: principal component regression,partial least squares regression,ridge regression and LASSO. The work includes simulations, where in the predictive power of each of the techniques is evaluated for different scenarios defined by the number of covariates, sample size and quantity and intensity ratios (effects) significant, high lighting the main dffierences between the methods and allowing for the creating a guide for the user to choose which method to use based on some prior knowledge that it may have. An applicationon real data (not simulated) is also addressed.

Modelos de regressão com resposta binária são utilizados na solução de problemas nas mais diversas áreas. Neste trabalho enfocamos dois problemas comuns em certos conjuntos de dados e que requerem técnicas apropriadas que forneçam inferências satisfatórias. Primeiro, em certas aplicações uma mesma unidade amostral é utilizada mais de uma vez, acarretando respostas positivamente correlacionadas, responsáveis por uma variância na variável resposta superior ao que comporta a distribuição binomial, fenômeno conhecido como sobredispersão. Por outro lado, também encontramos situações em que a variável explicativa contém erros de medição. É sabido que utilizar técnicas que desconsideram esses erros conduz a resultados inadequados (estimadores viesados e inconsistentes, por exemplo). Considerando um modelo com resposta binária, utilizaremos a distribuição beta-binomial para representar a sobredispersão. Os métodos de máxima verossimilhança, SIMEX, calibração da regressão e máxima pseudo-verossimilhança foram usados na estimação dos parâmetros do modelo, que são comparados através de um estudo de simulação. O estudo de simulação sugere que os métodos de máxima verossimilhança e calibração da regressão são melhores no sentido de correção do viés, especialmente para amostras de tamanho 50 e 100. Também estudaremos testes de hipóteses assintóticos (como razão de verossimilhanças, Wald e escore) a fim de testar hipóteses de interesse. Apresentaremos também um exemplo com dados reais / Regression models with binary response are used for solving problems in several areas. In this work we approach two common problems in some data sets and they need appropriate techniques to achieve satisfactory inference. First, in some applications, the same sample unity is utilized more than once, bringing positively correlated responses, which are responsible for the response variable variance be greater than an assumption binomial distribution, phenomenon known as overdispersion. On the other hand, also we find situations where the explanatory variable has measurement errors. It is known that the use of techniques which ignores these measurement errors brings inadequate results (e. g., biased and inconsistent estimators). Taking a model with binary response, we will use a beta-binomial distribution for modeling the overdispersion. The methods of maximum likelihood, SIMEX, regression calibration and maximum pseudo-likelihood were used in the estimation of the parameters, which are compared through a simulation study. The simulation studies suggest that the maximum likelihood and regression calibration methods are better for bias correcting, especially for larger sample size. Likelihood ratio, Wald and score statistics are used in order to test hypothesis of interest. We will illustrate the techniques with an application to a real data set

Submitted by Rubens Paes de Arruda Filho (rp_arruda@yahoo.com.br) on 2015-02-23T14:27:31Z No. of bitstreams: 1 Dissertação Rubens - Revisão Final V6.pdf: 1648807 bytes, checksum: 3f8fbe044fc4f9934e477662e1d9b540 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-02-23T22:58:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação Rubens - Revisão Final V6.pdf: 1648807 bytes, checksum: 3f8fbe044fc4f9934e477662e1d9b540 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-02-24T13:13:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação Rubens - Revisão Final V6.pdf: 1648807 bytes, checksum: 3f8fbe044fc4f9934e477662e1d9b540 (MD5) Previous issue date: 2015-01-26 / This study aims to investigate the relationship between three specifics multiples (Price/Earnings, Price/Book Value and Price/Sales) and its determinants (growth, payout ratio, risk, ROE and Margin), according to the theory presented by Aswath Damodaran. To verify these relationships, two different econometric methodologies were used: The Multiple Linear Regression and the Panel Data Model. The data collected are from the companies listed in the Stock Exchange Index of São Paulo - iBovespa. The results obtained by both methods were not the same as in theory, because some of the determinants did not show the expected behavior, and also were not statistically significant. The main contribution of this study is the use of Panel Data methodology to obtain the results. / Esse trabalho tem como objetivo investigar a relação entre três múltiplos específicos (Preço/Lucro, Preço/Valor Patrimonial e Preço/Vendas) e seus determinantes (crescimento, payout ratio, risco, ROE e margem líquida), de acordo com a teoria apresentada por Aswath Damodaran. Para verificar essas relações, foram utilizadas duas metodologias econométricas distintas: A Regressão Linear Múltipla e o Modelo de Dados em Painel. Os dados coletados são referentes às empresas listadas no índice de ações da Bolsa de Valores de São Paulo – iBOVESPA. Os resultados apurados por ambos os métodos não foram os mesmos verificados na teoria, pois alguns dos determinantes não apresentaram o comportamento esperado, e também não foram estatisticamente significantes. A principal contribuição desse trabalho é a utilização da metodologia de Dados em Painel para obter os resultados.

Submitted by Marcos Vinícius Alvarenga Ramos da Silva (marcosvarsilva@gmail.com) on 2015-08-19T01:38:31Z No. of bitstreams: 1 Tese_V11.pdf: 1831740 bytes, checksum: ea23632eaf2595347fb5bf42e94cf418 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2015-08-19T15:50:35Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Tese_V11.pdf: 1831740 bytes, checksum: ea23632eaf2595347fb5bf42e94cf418 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-19T16:21:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese_V11.pdf: 1831740 bytes, checksum: ea23632eaf2595347fb5bf42e94cf418 (MD5) Previous issue date: 2015-08-11 / Neste trabalho será apresentada a modelagem por regressão logística, com a finalidade de prever qual seria a inadimplência dos clientes que compõem o portfólio de uma grande instituição financeira do país. Sendo assim, será explorada a ideia de usar o conceito de provisionamento pura e simplesmente, através da estimação de uma probabilidade de default dado por um ou mais modelos estatísticos que serão construídos no decorrer do trabalho, conforme incentiva o comitê de Basileia. Um dos modelos será feito a partir de uma separação prévia de público através de clusters e a outra técnica a ser explorada será a criação de um modelo sem nenhuma separação. O objetivo será a comparação entre as duas métricas de classificação de risco e verificar os trade-off entre elas e os impactos de variáveis macroeconômicas nestes modelos. / This work presents the modeling logistic regression, in order to predict what the default of customers that make up the portfolio of a major financial institution in the country. Thus, the idea is exploited to use the concept of provisioning pure and simply, by estimating a probability of default data for one or more statistical models to be constructed during this work, as encourages Basel committee. One of the models will be done from a previous separation of the public through clusters and other technique being explored is the creation of a model with no separation. The goal will be to compare the two risk rating metrics and check the trade-off between them and the impacts of macroeconomic variables in these models.

Submitted by Robinson Aparecido Da Silva (robinson.apsilva@yahoo.com.br) on 2016-08-30T02:18:23Z No. of bitstreams: 1 2016_08_29_Dissertação_RAS.pdf: 1867639 bytes, checksum: 754730bbfef69db936d9702b3d18a9a3 (MD5) / Approved for entry into archive by Renata de Souza Nascimento (renata.souza@fgv.br) on 2016-08-30T21:29:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_08_29_Dissertação_RAS.pdf: 1867639 bytes, checksum: 754730bbfef69db936d9702b3d18a9a3 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-08-31T13:31:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_08_29_Dissertação_RAS.pdf: 1867639 bytes, checksum: 754730bbfef69db936d9702b3d18a9a3 (MD5) Previous issue date: 2016-08-04 / The purpose of this dissertation is to investigate the relationship between electoral cycles and violent crimes in Brazilian municipal elections. It was used the Regression Discontinuity Designs (RDD) with the main goal of identifying a casual relation between tight elections in municipalities with more than 200 thousand voters and homicide rates during the second round of municipal elections from 1996 to 2012. The RDD was essentially used to analyze the rates of violent crimes during the second round in municipalities that had or not the second round. The empirical results did not identify any casual relation between tight elections and homicides. Therefore, from the research done, it is not possible to conclude that electoral cycles have effects in violent crimes in Brazil. / Este trabalho tem como objetivo investigar o efeito de ciclos eleitorais sobre crimes violentos durante as eleições para prefeito no Brasil. Para isso foi utilizada a metodologia de desenhos de regressão descontínua (ou RDD, do inglês Regression Discontinuity Designs) com o objetivo de identificar algum tipo de relação causal entre eleições apertadas em municípios com mais de 200 mil eleitores e taxas de homicídios durante o segundo turno das eleições para prefeito no Brasil entre 1996 e 2012. Basicamente, o RDD proposto foi utilizado para avaliar a taxa de crimes violentos durante o segundo turno em municípios que tiveram e não tiveram o segundo turno das eleições. Os resultados da investigação empírica não identificaram nenhuma relação de causalidade entre eleições apertadas e homicídios. Portanto, a partir da investigação empírica realizada, não é possível afirmar que os ciclos eleitorais tenham algum efeito sobre crimes violentos no Brasil.

Submitted by marcos ito (marcos_ito@yahoo.com.br) on 2012-01-20T18:55:07Z No. of bitstreams: 1 20120120 - MPA Marcos Kenji Ito.pdf: 931031 bytes, checksum: e54504c14f74f4f4d321823f6255eda4 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2012-01-20T18:58:07Z (GMT) No. of bitstreams: 1 20120120 - MPA Marcos Kenji Ito.pdf: 931031 bytes, checksum: e54504c14f74f4f4d321823f6255eda4 (MD5) / Made available in DSpace on 2012-01-20T19:00:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 20120120 - MPA Marcos Kenji Ito.pdf: 931031 bytes, checksum: e54504c14f74f4f4d321823f6255eda4 (MD5) Previous issue date: 2011-12-20 / This research aims to identify a statistical model of propensity to revolve through store credit card, in order to maximize the credit appliance and optimize marketing efforts. The descriptive study aims to generate insights for understanding the expansion of consumer credit, in a context of lack of financing options and limitation in distribution channel. There will be a quantitative approach in the customer data base of a financial institution and through the study of socio demographic and transactional it pretends to establish a mathematical model followed by a validation of their predictive ability. / Esta pesquisa tem o objetivo de identificar as variáveis e sua influência na propensão à aquisição de crédito pessoal, propondo um modelo estatístico de propensão ao financiamento por cartões de crédito híbridos para maximização de contratação de crédito e otimização dos esforços de marketing. O estudo descritivo pode gerar insights para a compreensão da expansão do crédito ao consumo, sobretudo num contexto de escassez de opções de financiamento e limitação no canal de distribuição. Foram usados dados de uma base de clientes de uma instituição financeira com variáveis sócio demográficas e transacionai, e o modelo matemático foi seguido da validação de sua capacidade preditiva.

The scarce resources of public health makes the administrator manage the destination of resources, aiming to rationalize and optimize its collection, in order to improve the assistance to patients because the hospital is a public institution and does not get profits but promotes the community well-being. Thus, the hospital infection is acquired after the patient comes to the hospital of after he goes home and might be associated with his staying in hospital or with hospital procedures. This cost must be avoided. Once the complete eradication is not impossible, it is necessary to analyze and to control the monthly cost of the main antibiotics used for its treatment so that there is enough knowledge to foresee the resource collection to buy them. In this context, the main reason of this research is to carry out a forecast of the monthly cost and of the resource collection needed to purchase those medicine used in the treatment of hospital infections at the University Hospital of Santa Maria. To do so, a methodology for forecast by dynamic and multiple linear regressions was used. They were combined with to a multivariate technique by principal components. The technique of principal components was used to eliminate the multiple linearity existing among the original variants so, the resulting principal components were used as variables in the construction of the model of multiple linear regression and of dynamic regression. Therefore, these methodologies are applied to a case study of public health, in order to foresee and to conclude about which model is more suitable to forecast the monthly cost of antibiotics in hospital infections. The results obtained from the two models were considered satisfactory but the model of dynamic regression was chosen to be more suitable because it presented a mean absolute percentage error (MAPE). Finally, the findings might be a managerial tool for hospital administration when they offer subsides for the budget of planning and of the resource finances, especially in a time when resources are globally scarce, making health even more expensive. / Os escassos recursos da saúde pública impõem ao administrador gerenciar a destinação dos recursos buscando racionalizar e otimizar sua alocação, permitindo, desta forma, melhorar o atendimento aos pacientes, pois o hospital, sendo uma entidade pública, não tem por objetivo o lucro, mas sim promover o bem estar da comunidade. Com isso, a infecção hospitalar que é adquirida após a internação do paciente e se manifesta durante a internação ou mesmo após a alta, podendo ser relacionada com a internação ou procedimentos hospitalares, deve ser evitada. Uma vez que sua total erradicação não é possível, se faz necessário analisar e controlar o custo mensal dos principais antibióticos utilizados no seu tratamento a fim de se ter embasamento suficiente para prever a alocação de recursos para sua aquisição. Nesse contexto, o principal objetivo desta pesquisa é realizar a previsão do custo mensal e de alocação de recursos necessários para aquisição de medicamentos utilizados no tratamento de infecções hospitalares no Hospital Universitário de Santa Maria. Para isso, utilizou-se a metodologia de previsão por regressão linear múltipla e de regressão dinâmica combinada com a técnica multivariada de componentes principais que foi utilizada para eliminar a multicolinearidade existente entre as variáveis originais. Com isso, as componentes principais resultantes foram utilizadas como variáveis independentes na construção do modelo de regressão linear múltipla e de regressão dinâmica. Portanto, essas metodologias são aplicadas a um estudo de caso na saúde pública, a fim de fazer previsões e tirar conclusões a respeito de qual modelo é mais adequado para realizar a previsão do custo mensal dos antibióticos em infecções hospitalares. Os resultados obtidos nos dois modelos foram considerados satisfatórios, mas foi escolhido, como modelo mais adequado para realizar as previsões, o modelo de regressão dinâmica, porque apresentou o menor erro percentual absoluto médio (MAPE). Por fim, as previsões encontradas, podem se constituir em uma ferramenta gerencial para a administração hospitalar ao fornecer subsídios para o planejamento orçamentário e financeiro dos recursos, especialmente em uma época em que há escassez de recursos em escala global, com reflexos muito intensos nos custos da saúde.