BRAID, Luiz Henrique Carvalho. Crise financeira de 2008 e seus impactos nos setores da economia brasileira: uma abordagem por regressões quantílicas e teoria do portfólio. 2011. 49f. Dissertação (mestrado profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEB, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, Ce, 2011. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-09-06T19:26:59Z No. of bitstreams: 1 2011_dissert_lhcbraid.pdf: 262456 bytes, checksum: 5a65605b4cb62663d9b087994fea9d9a (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-09-06T19:27:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2011_dissert_lhcbraid.pdf: 262456 bytes, checksum: 5a65605b4cb62663d9b087994fea9d9a (MD5) / Made available in DSpace on 2013-09-06T19:27:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2011_dissert_lhcbraid.pdf: 262456 bytes, checksum: 5a65605b4cb62663d9b087994fea9d9a (MD5) Previous issue date: 2011 / This study applies traditional techniques in Finance and Econometrics in order to analyze the impacts of Financial Crisis on some sectors of the Brazilian economy based upon market indicators provided by Getulio Vargas Foundation (FGV). Initially we apply the theory proposed by Markowitz to sectoral indicators for eight economic sectors and estimate efficient portfolios in the pre and post-financial crisis periods and we verify that the weights established in the two cases differ dramatically. After that, we estimate quantile regressions for three sectors: Mining, Metallurgic and Textiles are estimated confronting the its returns against the return of the market portfolio and the implicit volatility measured. First of all, the model captures the increase in the risk premium demanded by investors in times of crisis; in spite of the models allow us to infer that there is a change in consumer behavior in times of economic instability in order to make him more risk-tolerant. / O estudo utiliza técnicas tradicionais de Finanças e Econometria para analisar os impactos da crise financeira de 2008 sobre alguns setores da economia brasileira, tomando por base os indicadores setoriais de mercado da Fundação Getúlio Vargas (FGV). Inicialmente aplica-se a teoria de Markowitz aos indicadores setoriais de mercado de oito setores e estimam-se portfólios eficientes no período pré e póscrise financeira, constatando que os pesos atribuídos aos dois períodos diferem dramaticamente. Posteriormente, regressões quantílicas para os setores Mineração, Metalurgia e Têxtil são estimadas, confrontando o retorno setorial com o retorno da carteira de mercado e a volatilidade implícita. Além de captar a elevação do prêmio de risco exigido pelos investidores em períodos de crise, os modelos permitem inferir que há uma mudança de comportamento do consumidor em períodos de instabilidade econômica no sentido de torná-lo mais tolerante ao risco.

ESTITE, Mônica Barrêto de Sá. Evasão em uma universidade particular: um estudo de caso utilizando o método de regressão logística. Fortaleza, 2005. 72f. Dissertação (mestrado profissional) - Programa de Pós Graduação em Economia, CAEN, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2005. / Submitted by Mônica Correia Aquino (monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-11-20T22:48:04Z No. of bitstreams: 1 2005_dissert_mbsestite.pdf: 380214 bytes, checksum: e414b812029832ba074e8754a6de0597 (MD5) / Approved for entry into archive by Mônica Correia Aquino(monicacorreiaaquino@gmail.com) on 2013-11-20T22:48:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2005_dissert_mbsestite.pdf: 380214 bytes, checksum: e414b812029832ba074e8754a6de0597 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-11-20T22:48:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2005_dissert_mbsestite.pdf: 380214 bytes, checksum: e414b812029832ba074e8754a6de0597 (MD5) Previous issue date: 2005 / This work aimed to produce a case study about evasion of undergraduate students in a particular university. Data was obtained from the Universidade de Fortaleza - Unifor, located at Fortaleza, state of Ceará, Brazil. This dissertation was proposed to investigate whether the student evades or not his/her undergratuate course. To achieve its goal, the work developed a logistic econometric model by which it was observed that evasion is related directly to independent variables: sex, civil states, student’s scholarship, student’s earnings, areas of knowledge in this case study. / Este trabalho tem o objetivo de desenvolver um estudo de caso sobre o fenômeno da evasão no ensino superior de uma universidade em particular. No âmbito internacional, a evasão no ensino superior tem sido bastante discutida. No Brasil, esta temática vem sendo objeto de estudo científico desde a década de 80, e em média verificamos uma grande de estudos particularizados. A partir dos dados obtidos junto a uma Instituição de Ensino Superior, a Universidade de Fortaleza – Unifor, situada na cidade de Fortaleza - Ceará, esta dissertação propôs estudar o fato do aluno evadir ou não o seu curso de graduação. O método utilizado para o desenvolvimento do trabalho foi uma coleta de dados proveniente do sistema acadêmico e questionário sócio-econômico, no qual configurados em uma planilha matriz foi possível diagnosticar o fenômeno da evasão. Este trabalho desenvolveu e aplicou uma metodologia baseada no modelo de regressão logística com o intuito de observar a evasão no ensino superior e o período estudado foi 1994.2 até 2004.1. O resultado encontrado nos revelou que a variável dummy evasão está diretamente relacionada as variáveis independente sexo, estado civil, escolaridade do aluno, remuneração do aluno e os centros dos cursos de graduação. Entretanto, as variáveis sexo e renda do aluno foram as estatisticamente mais significativas no processo de decisão do aluno evadir ou não. Para reduzir a evasão, a universidade deverá implantar um sistema que possa avaliar a satisfação do aluno em relação à universidade como, também, buscar identificar quais são as maiores dificuldades encontradas pelos alunos a fim de reduzir a evasão dos mesmos.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:31:37Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2002-01Bitstream added on 2014-06-13T19:20:52Z : No. of bitstreams: 1 silva_mazm_dr_botfca.pdf: 771042 bytes, checksum: 7e34b884a402b5775a41c300fce626a8 (MD5) / Em muitas situações práticas em Energia na Agricultura pode-se utilizar modelos de regressão linear simples com o objetivo de compreender determinados fenômenos de interesse. No entanto, apesar de sua aparente simplicidade, esses modelos possuem certas pressuposições que devem ser observadas pelo pesquisador, como por exemplo, a normalidade dos erros, cuja violação traz sérios problemas com relação à qualidade dos estimadores de mínimos quadrados obtidos, podendo comprometer as conclusões do estudo. Desse modo, os modelos de regressão L1 , que tem como base a minimização da soma dos desvios absolutos, surgem como uma alternativa viável, pois fornecem estimadores robustos com relação à normalidade. Neste estudo, inicialmente, foram feitas comparações empíricas (simulação de Monte Carlo) entre os estimadores de mínimos quadrados e mínimos desvios absolutos de modelos de regressão linear simples com distribuição Gama padronizada, considerando a variação do parâmetro de escala entre 0,2 e 2,2 com incremento de 0,4 e o parâmetro de forma variando de 0,25 a 9,75 com incremento de 0,5. Foram, também, considerados os tamanhos de amostra variando de 20 a 100 com incremento de 20, com 1000 replicações. Nestas comparações, observou-se que: a razão e a diferença de erros quadráticos médios além de poderem ser usados com critérios para comparação da qualidade de estimadores, não diferindo entre si, produzem resultados diferentes do critério usual da variância residual; o parâmetro (l) de escala do modelo Gama de probabilidade é responsável por diferenciar a qualidade dos estimadores: l£1 o estimador de mínimos quadrados produz menor erro quadrático médio, caso contrário, o melhor estimador é o de mínimos desvios absolutos. Posteriormente, como aplicação prática desta metodologia, foram ajustados modelos... . / Linear regression models are widely used to understand many phenomena in agriculture. In the order hand, although apparently simple, these models have some assumptions that must be considered, like non-normal error. The violations of this assumption may mislead the conclusions of the results of the research. L1 regression models, which are based in the least absolute error, are very attractive as an alternative technique, since they have robust estimators with respected to normality. In this study, firstly, empirical comparisons was done (Monte Carlo simulation) between the least square estimator and the least absolute error (L1 regression) of the linear regression model with p.d.f. standard gamma distribution. The gamma parameters used in the simulations were: scale parameter varied from 0,2 to 2,2 by 0,4 and shape parameter varied from 0,25 to 9,75 by 0,5. The sampling size varied from 20 to 100 by 20, with 1.000 replications. In this comparisons, we see that the ratio and the difference between mean square error can be use to compare the quality estimators instead the residual variance estimated from the model. The shaper parameter of the Gamma model is responsible to choice between the two criteria, i.e., least square and least absolute error methods: When the shaper parameter is greater than 1,0 we choice the least absolute error methods, in the other hand, we choice the least square method. Further linear regression models were fitted using the two techniques, least square and the least absolute error, to the data of humidity in Zea mays L. in time, for several cultivars and crops. It was shown that, in majority cases, the L1 regression had estimators with mean squared error smaller than the least square estimator.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-01-03T18:35:01Z No. of bitstreams: 1 2017_ElisangelaCandeiasBizatti.pdf: 696056 bytes, checksum: ae7c35fd0d15334a974e425ae0697d6d (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-03-12T13:59:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_ElisangelaCandeiasBizatti.pdf: 696056 bytes, checksum: ae7c35fd0d15334a974e425ae0697d6d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-12T13:59:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_ElisangelaCandeiasBizatti.pdf: 696056 bytes, checksum: ae7c35fd0d15334a974e425ae0697d6d (MD5) Previous issue date: 2018-03-12 / Neste trabalho é proposto um modelo de regressão com fração de cura para dados grupados utilizando a distribuição Weibull, que pode ser usada para modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas: constante, monotonicamente crescente ou monotonicamente decrescente. O modelo de regressão proposto é indicado para casos em que há no estudo, indivíduos que não apresentam a possibilidade de ocorrência do evento de interesse, indicando a presença de indivíduos curados no estudo. E também em situações em que observa-se um número excessivo de observações empatadas, para corrigir esses empates os dados são grupados em intervalos, ou quando a variável resposta é observada em intervalos de tempo, sendo esses intervalos iguais para todas as unidades amostrais. Dessa forma, os dados grupados são um caso particular de dados de censura intervalar. Um conjunto de dados reais foi utilizado para ilustração do modelo proposto. As estimativas dos parâmetros do modelo foram obtidas pelo método de máxima verossimilhança. Para detectar possíveis observações in uentes foi realizada uma análise de sensibilidade no modelo proposto. Toda a análise foi desenvolvida no software R. / In this work we propose a regression model with a cure fraction for grouped data using the Weibull distribution, which can be used to model survival data when the risk function is constant, monotonically increasing or monotonically decreasing. The proposed regression model is indicated for cases in which there are individuals who do not present the possibility of occurrence of the event of interest, indicating the presence of individuals cured in the study. Also, in situations where an excessive number of ties observations is observed, the data are grouped in intervals to correct these draws, or when the response variable is observed in time intervals, these intervals being equal for all sample units. In this way, grouped data is a particular case of interval censored data. A set of real data was used to illustrate the proposed model. The estimates of the model parameters were obtained by the maximum likelihood method. In order to detect possible in uential observations, a sensitivity analysis was performed in the proposed model. All the analysis was developed in software R.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-12T20:30:58Z No. of bitstreams: 1 2017_RayanydeOliveiraSantos.pdf: 11663724 bytes, checksum: 288ce297f66657b00b42bba588fd31e7 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-03-13T18:59:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_RayanydeOliveiraSantos.pdf: 11663724 bytes, checksum: 288ce297f66657b00b42bba588fd31e7 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-13T18:59:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_RayanydeOliveiraSantos.pdf: 11663724 bytes, checksum: 288ce297f66657b00b42bba588fd31e7 (MD5) Previous issue date: 2018-03-13 / Neste trabalho, o modelo de regressão de Cox e o modelo de regressão logística foram aplicados para analisar dados relacionados ao emprego de doutores titulados no Brasil. O objetivo foi estimar, através dos dados do Coleta Capes e da Plataforma Sucupira, disponibilizados pela Capes, e dos dados da Relação Anual de Informações Sociais - RAIS, disponibilizados pelo Ministério do Trabalho e Emprego, o tempo até os doutores, após a obtenção do título, obterem um vínculo formal de emprego cuja atividade principal possua natureza acadêmica. Ambos os modelos considerados apresentaram ajustes adequados para o conjunto de dados considerado, além de produzirem estimativas similares para um mesmo perfil de indivíduo em um certo tempo considerado. / In this work, we propose to analyse survival data from formal labor market of PhD graduated in Brazil by the Cox proportional hazard and Logistic Regression models. The objective was to obtain a model that estimates the time to an individual with a PhD get an academic job. Both models presented an appropriate adjustment for Coleta Capes, Plataforma Sucupira and Relação Anual de Informações Sociais - RAIS data sets.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raquel Almeida (raquel.df13@gmail.com) on 2018-03-14T18:14:50Z No. of bitstreams: 1 2017_DamiãoFláviodosSantos.pdf: 1385267 bytes, checksum: df34cebfcb7c8f1d81a0a540ec6888ca (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-03-15T13:12:51Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_DamiãoFláviodosSantos.pdf: 1385267 bytes, checksum: df34cebfcb7c8f1d81a0a540ec6888ca (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-15T13:12:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_DamiãoFláviodosSantos.pdf: 1385267 bytes, checksum: df34cebfcb7c8f1d81a0a540ec6888ca (MD5) Previous issue date: 2018-03-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES). / As técnicas de análise de sobrevivência têm como princípio analisar o tempo até a ocorrência de um determinado evento de interesse. Esse tempo pode ser caracterizado como contínuo ou discreto, e diante disso, as análises serão distintas. Neste trabalho é apresentada uma formulação do modelo de regressão Log-Logístico discreto com fração de cura e sem fração de cura. O comportamento dos estimadores dos parâmetros dos modelos Log- Logístico discreto com fração de cura e sem fração de cura foi avaliado via simulação Monte Carlo com 2.000 réplicas de diferentes tamanhos de amostras. Os modelos propostos foram ilustrados em dois conjuntos de dados sobre a evas ão de alunos no ensino superior, nas quais examina-se a influência das covariáveis observadas na variável resposta. As interpretações das estimativas dos parâmetros foram coerentes com as análises descritivas, confirmando um bom ajuste dos modelos propostos. As simulações e análises foram feitas utilizando o software livre R. / Survival analysis techniques have as a principle to analyze the time until the occurrence of a particular event of interest, so that this time can be characterized as continuous or discret, in the face of this, the analyses will be distinct. In this work is present a formulation of the discrete time Log-Logistic regression model with healing fraction and no healing fraction. The behavior of the estimators of the parameters of the discrete Log-Logistic models with healing fraction and no healing fraction was evaluated via Monte Carlo simulation with 2.000 replicas of different sample sizes. The proposed models were illustrated in two real data sets on the evasion of students in higher education, in which the influence of the covariates observed in the response variable is examined. The interpretations of the estimates of the parameters were consistent with descriptive analysis, confirming a good adjustment of the proposed models. Simulations and analysis were made using the free software R.

A implementação de técnicas estatísticas, como modelos de regressão, permite conhecer os efeitos dos fatores sobre a característica de qualidade de um produto, contribuindo na melhoria da qualidade de produtos e processos. O objetivo desta dissertação consiste em elaborar um método que oriente à modelagem de dados mensurados em proporção, levando em consideração a classificação das variáveis dependentes e independentes, com enfoque no Modelo de Regressão Beta e no Modelo de Quaseverossimilhança. O método é ilustrado com um estudo em uma empresa curtidora da região do Vale do Rio dos Sinos no Rio Grande do Sul. A modelagem realizada neste estudo referiuse a proporção de produtos refugados no processo de produção por erro de classificação. Os Modelos de Regressão Beta e de Quase-verossimilhança apresentaram bom ajuste e mostraram-se adequados na modelagem da proporção de produtos por erros de classificação. Esses modelos podem ser estendidos a todos os processos industriais que envolvam a produção de produtos não conformes às especificações de fabricação (defeituosos). O método elaborado apresentou facilidade de entendimento e clareza dos passos para a escolha dos modelos de regressão usados na modelagem de dados mensurados em proporção.

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2017. / Submitted by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-24T18:00:26Z No. of bitstreams: 1 2017_MariaClaraVieiraBorba.pdf: 413555 bytes, checksum: 153a9545cd4a36324babc40155eeb41e (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana (raquelviana@bce.unb.br) on 2018-07-24T19:34:37Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_MariaClaraVieiraBorba.pdf: 413555 bytes, checksum: 153a9545cd4a36324babc40155eeb41e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-24T19:34:37Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_MariaClaraVieiraBorba.pdf: 413555 bytes, checksum: 153a9545cd4a36324babc40155eeb41e (MD5) Previous issue date: 2018-07-24 / O objetivo deste trabalho foi apresentar um escore de risco para classificação de transação financeiras suspeitas de lavagem de dinheiro. Esse escore é obtido a partir dos resultados de um modelo de regressão logística ordinal cumulativo. O escore proposto foi ilustrado em dados reais visando classificar os associados quanto o seu risco de ter realizado movimentações com indícios do crime de lavagem de dinheiro, sendo que o mesmo se mostrou uma ferramenta útil para ranquear e classificar esses associados. / The purpose of this paper is to present a risk score to classify suspected money laundering transactions. This score is obtained from the results of a cumulative ordinal logistic regression model. The proposed score was illustrated using real data in order to classify the associates as to their risk of having carried out movements with indications of the crime of money laundering, and this proved to be an useful tool to rank and classify these associates.

Resumo: É conhecida a busca pelas municipalidades brasileiras em aumentar sua arrecadação própria e reduzir sua dependência dos repasses financeiros estaduais e federais, otimizando suas receitas tributárias. Sabe-se também que os municípios pretendem realizar tal tarefa com idoneidade, clareza e facilidade de prestação de contas aos órgãos reguladores, bem como às suas respectivas populações. Neste trabalho procedeu-se um estudo sobre as metodologias atualmente empregadas em municípios da região centro-sul do estado paranaense para cálculos dos valores venais de imóveis, e conseqüente tributação do IPTU e ITBI sob estes bens. Ainda, com base nos dados cadastrais imobiliários cedidos por um dos municípios estudados, foi realizada, por meio de técnicas estatísticas multivariadas, uma análise das características que mais influem nas valorizações pecuniárias dos imóveis, e aplicando análise de regressão linear múltipla são propostos modelos de cálculo para estimação dos valores venais, possibilitando prognosticar cálculos tributários por seu intermédio. Finalmente são apresentadas comparações entre os resultados advindos da metodologia atualmente usada pelo município com os obtidos pelos modelos desenvolvidos.

Resumo: A presente pesquisa se propõe a estudar por meio do uso de regressão logística e redes neurais as características relacionadas aos padrões de chuva em Curitiba, procurando estabelecer a relação entre chuva e alagamentos para o município, utilizando como base a integração de informações hidrometeorológicas. Para alcançar os objetivos propostos, foram construídos modelos baseados em regressão do tipo logística e redes de Kohonen (Self Organizing Map (SOM)) para previsão probabilística de alagamentos, sendo os dois métodos comparados e avaliados em relação ao seu desempenho por meio da Curva de Características Operacionais (ROC), bem como a partir dos diagramas de confiabilidade, discriminação e refinamento. Para a construção dos modelos foram utilizados os dados de precipitação estimada a partir da integração das informações provenientes de radar meteorológico, satélite e pluviômetros, utilizando o método de Análise Objetiva Estatística (ANOBES). Os dados dos registros pontuais de alagamentos fornecidos pela Defesa Civil Municipal foram compilados pelo IPPUC (Instituto de Pesquisa e Planejamento Urbano de Curitiba). A partir dos dados de estimativas de precipitação foi calculada a chuva média acumulada de 6 em 6 horas por bacia hidrográfica, utilizando-se do método de Thiessen e do Inverso da Distância ao Quadrado, sendo os dois métodos comparados para verificar qual possui o melhor resultado para a geração dos dados de entrada dos modelos. Em relação ao desempenho dos dois métodos utilizados na construção dos modelos, verificouse no caso estudado que o SOM (Self Organizing Map) apresentou desempenho superior quando comparado com a regressão logística tanto no período de calibração quanto de verificação. A partir dos resultados gerados por meio da rede SOM, pode-se definir quais os principais padrões de chuva responsáveis por deflagrar os alagamentos em Curitiba e ainda estimar o número esperado de alagamentos (NEA) por bacia hidrográfica. Sob esta perspectiva, este trabalho possui como uma primeira inovação a utilização de ferramentas especializadas de inteligência artificial (IA) para o reconhecimento de padrões de chuva causadores de alagamento. Em relação ao número esperado de alagamentos, a inovação se refere a espacialização dos mesmos baseado no histórico de ocorrências. Como proposta, sugere-se que os resultados gerados neste trabalho integrem um Sistema de Alertas de Alagamentos em Curitiba, e que as informações e dados gerados possam ser utilizados pela Defesa Civil no sentido de aumentar a resiliência da população e mitigar possíveis impactos decorrentes dos alagamentos.