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Les sciences expérimentales font régulièrement usage de séries chronologiques, pour représenter certains des résultats expérimentaux, qui consistent en listes chronologiques de valeurs (indexées par le temps), généralement fournies par des capteurs reliés à un système (objet de l’expérience). Ces séries sont analysées dans le but d’obtenir un modèle mathématique permettant de décrire les données et ainsi comprendre et expliquer le comportement du système étudié. De nos jours, les technologies de stockage et analyse de séries chronologiques sont nombreuses et matures, en revanche, quant au stockage et à la gestion de modèles mathématiques et leur mise en lien avec des données numériques expérimentales, les solutions existantes sont à la fois récentes, moins nombreuses et moins abouties. Or,les modèles mathématiques jouent un rôle essentiel dans l’interprétation et la validation des résultats expérimentaux. Un système de stockage adéquat permettrait de faciliter leur gestion et d’améliorer leur ré-utilisabilité. L’objectif de ce travail est donc de développer une base de modèles permettant la gestion de modèle mathématiques et de fournir un système de « requête par les données », afin d’aider à retrouver/reconnaître un modèle à partir d’un profil numérique expérimental. Dans cette thèse, je présente donc la conception (de la modélisation des données, jusqu’à l’architecture logicielle) de la base de modèles et les extensions qui permettent de réaliser le système de « requête par les données ». Puis, je présente le prototype de la base de modèle que j’ai implémenté, ainsi que les résultats obtenus à l’issu des tests de ce-dernier. / It is common practice in experimental science to use time series to represent experimental results, that usually come as a list of values in chronological order (indexed by time) and generally obtained via sensors connected to the studied physical system. Those series are analyzed to obtain a mathematical model that allow to describe the data and thus to understand and explain the behavio rof the studied system. Nowadays, storage and analyses technologies for time series are numerous and mature, but the storage and management technologies for mathematical models and their linking to experimental numerical data are both scarce and recent. Still, mathematical models have an essential role to play in the interpretation and validation of experimental results. Consequently, an adapted storage system would ease the management and re-usability of mathematical models. This work aims at developing a models database to manage mathematical models and provide a “query by data” system, to help retrieve/identify a model from an experimental time series. In this work, I will describe the conception (from the modeling of the system, to its software architecture) of the models database and its extensions to allow the “query by data”. Then, I will describe the prototype of models database,that I implemented and the results obtained by tests performed on the latter.

The aim of this study is to analyze whether creating an own category for Socially Responsible Investment Funds (FISR) in Brazil generates time series changes in heritage and cash flow of these funds. We studied all FISR Brazilians during the period 2001 to 2009. The methodology used was the Box & Jenkins (1970) and interventions. The results reveal interventions in the two variables; however, the interventions take place before the change of category. Another important conclusion is that the category change does not cause alterations in the time series of the two variables considered. / El objetivo de este estudio es analizar si la creación de una categoría propia para los Fondos de Inversión Socialmente Responsables (FISR) de Brasil generó cambios en las series temporales de patrimonio y flujo de dinero de estos fondos. Para ello se han analizado todos los FISR brasileños existentes durante el periodo comprendido entre los años 2001 y 2009, aplicando las metodologías de Box y Jenkins (1970) y de intervenciones. Los resultados revelan intervenciones en las dos variables, sin embargo las intervenciones tuvieron lugar antes del cambio de categoría. Otra importante conclusión es que el cambio de categoría no provocó alteraciones en las series temporales de las dos variables consideradas.

El artículo repasa la tradición de las historias construidas alrededor de un demonio, un monstruo o un ente perturbador del status quo social, para centrarse luego en el que parece ser su último representativo ilustre: el asesino en serie. El texto indaga en las constantes y particularidades narrativas de estas historias, sus marcas del género y su herencia literaria, tomando como referencia las últimas producciones seriadas de televisión al respecto.

En un mundo globalizado, los adolescentes encuentran a través de los diversos medios de comunicación como la televisión, intereses comunes que contribuyen con la formación su identidad. Por eso, busco ver cuál es el rol que puede llegar a tener la televisión, y específicamente las series de televisión juveniles en la formación de la identidad y adopción de valores de los adolescentes. Como el universo de las series de televisión juveniles es muy amplio y diverso, me centraré en las series producidas por la porductora argentina Cris Morena, para ello, analizaré únicamente la serie juvenil “Casi Ángeles”. Basándome en que la televisión puede jugar un rol de agente socializador (Montero: 2006:18), busco ver cómo estas series de televisión juveniles, pueden a través de ciertos elementos audiovisuales, fomentar y promover mensajes, temas y valores que son de vital importancia para la construcción de la identidad adolescente. Con esto, busco investigar cuáles son estos temas, mensajes y valores que trata la serie “Casi Ángeles” y cómo ciertos elementos audiovisuales pueden reforzarlos. De esta manera, podré averiguar cuál es el rol que juega la serie de televisión juvenil “Casi Ángeles” en la adopción de valores y construcción de la identidad adolescente. / Tesis

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Neste trabalho apresentamos os principais resultados encontrados na literatura, relacionados a processos ARCH, GARCH e EGARCH. Descrevemos os processos FIEGARCH e introduzimos resultados relacionados a estacionariedade e a ergodicidade desses processos. Retomamos os resultados clássicos, relacionados aos métodos de identificação/seleção de modelos para séries temporais, os principais métodos de estimação dos parâmetros e apresentamos vários resultados relacionados a previsão. Apresentamos os principais conceitos relacionados µas medidas de risco e aquelas utilizadas na literatura. Como aplicação, apresentamos a estimação de medidas de risco, tanto para processos FIEGARCH simulados como para séries temporais reais. / In this work we present the main results found in the literature regarding ARCH, GARCH and EGARCH processes. We describe the FIEGARCH processes and introduce results related to stationarity and ergodicity of these processes, among other interesting results. We review the classical results and methods in model identi¯cation/selection for time series, the main methods of parameter estimation and several important results concerning the forecasting. We also present the main concepts related to risk measures and the one considered in the literature. As an application of the whole methodology, we present the estimation of risk measures for both simulated FIEGARCH processes and observed time series.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-21T02:32:11Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2013-07-16T19:27:45Z : No. of bitstreams: 1 225463.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / O objetivo deste estudo foi identificar um modelo de previsão para a Receita Operacional da Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos # ECT como ferramenta auxiliar ao planejamento de suas ações. Por ser a Receita Operacional base para os cálculos orçamentários desta empresa, é de interesse conhecer o desempenho futuro desta receita em específico.Para tanto, utilizou-se a Metodologia estatística para séries temporais, mais especificamente os métodos Box-Jenkins e Regressão com erros ARMA. Os dados trabalhados foram fornecidos pela ECT por meio de sua Diretoria Comercial # DICOM e Assessoria de Planejamento - APLAN, e se referem aos valores mensais da Receita Operacional, subdivididos pelos serviços que a compõe, durante o período de 1996 a 2001. A Receita Operacional foi descrita por meio de suas variáveis geradoras e de seus comportamentos ao longo do período estudado. Para realizar as análises, fez-se uso dos aplicativos computacionais SAS, Statistica e Excel. Vários modelos de previsão foram avaliados, resultando dois modelos de previsão, um univariado # modelo SARIMA e outro múltiplo # modelo Regressão com erros ARMA. The main objective of this study is to identify a forecasting model for Operational Income for the Brazilian Postal Service - Empresa Brasileira de Correios e Telégrafos (ECT) - as a support tool to its action planning. Due to the fact that Operational Income is the base of the budgetary estimation of this company, it is important to know specifically this income's future performance. In order to achieve this goal, we applied a statistics methodology to timeseries, especially Box-Jenkins methods and Regression with ARMA errors. The data were supplied by the Brazilian Postal Service, through its Commercial Board - DICOM (Diretoria Comercial) and Planning Support and they refer to the Operational Income monthly amounts, distributed among the services which form it, within 1996 - 2001. Operational Income is explained through several independents variables which are the following and behavior during the studying period. SAS, Statistics and Excel computer programs were used in the analysis. Several forecasting models were evaluated, but two models were chosen the best, the first univariate - SARIMA model - and the second multiple - Regression with ARMA errors model

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