O fortalecimento de um mercado acionário está relacionado diretamente com a transparência e confiabilidade da informação disponível para os usuários desses mercados. Com este fim, o auditor e o seu trabalho, divulgado através do relatório de auditoria, configuram-se como garantias da realidade econômica e contábil das empresas de capital aberto. No entanto, na realidade latino-americana (nos casos do Brasil, Colômbia e Argentina), ainda não se tem quantificado o impacto que o auditor, e o relatório de auditoria, exercem na dinâmica dos seus mercados acionários. Em resposta à falta de estudos que quantifiquem a relação auditoria mercado acionário se formula o presente trabalho. Assim, analisa-se, através de um estudo de eventos, o efeito que os relatórios de auditoria exercem no preço das ações das companhias de capital aberto listadas nas principais bolsas de valores do Brasil (Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros BM&F Bovespa), Colômbia (Bolsa de valores de Colombia BVC) e Argentina (Bolsa de Comercio de Buenos Aires BCBA). Realizou-se um estudo univariável e multivariável para testar as hipóteses. No caso brasileiro e argentino, o período de estudo abrangeu desde o ano 2000 até 2007. No primeiro caso, confirma-se que a divulgação dos relatórios de auditoria modificados, das companhias de capital aberto participantes da BM&FBOVESPA, não afeta o preço das suas ações. Já para o caso da Argentina, obtém-se um resultado oposto, verificando através do teste de hipóteses que o relatório do auditor impacta no mercado acionário representado pela Bolsa de Comércio de Buenos Aires; em particular, a divulgação dos relatórios de auditoria modificados tem um efeito negativo nos preços das ações negociadas no mercado acionário Argentino. Por último, no mercado acionário da Colômbia analisa-se um período de estudo desde o ano 2001 até 2007. Na Colômbia são obtidos resultados similares aos verificados no mercado acionário brasileiro. Assim, a contribuição do presente trabalho é avaliar e quantificar a importância do auditor externo nesses países em estudo e, indiretamente, avaliar o uso do relatório de auditoria como médio de divulgação de informação relevante aos seus mercados acionários. / The strength of a stock market is related to transparency and reliability of all information available for its users. In this sense, both the auditor and his work, which is disseminated through the auditing reports, become the guarantee of the economical reality from all publicly traded companies. However, in Latin America reality (especially in Brazil, Colombia and Argentina), the impact of the Auditor and his reports still has not been verified upon the stock markets. Hence, this present job aims to respond to the lack of studies stating the relationship between Auditing and Stock markets in Latin America. The analysis is done through a event study, evaluating what is the auditing report effect upon the prices of stocks from the main publicly traded companies in Brazilian stock market (Bolsa de valores, Mercadorias e Futuros BM&FBovespa), Colombian stock market (Bolsa de valores de Colombia BVC) and Argentine stock market (Bolsa de Comercio de Buenos Aires BCBA). In particular, two studies are carried out, one univariable and the other multivariable, in order to test the hypothesis. In Brazilian and Argentine cases, the study covers the period from 2000 until 2007. In the first case, the disclosure of the modified auditing reports, considering public companies of the BM&FBovespa Stock Exchange, does not affect their stock price. On the contrary, in Argentine case, an opposite result is obtained: the auditing reports impact on BCBA Stock Exchange; specifically, the disclosure of modified auditing reports has a negative effect on stock prices. Finally, for the Colombian stock market, a study period from 2001 until 2007 is utilized. In Colombian case, similar results to those reported from Brazilian analysis are obtained. The contribution of this thesis is to evaluate and quantify the role of the auditor in the countries mentioned above and, indirectly, the use of the auditor\'s report as way to disseminate Auditing information.

Estudos envolvendo o meio ambiente estão sendo cada vez mais desenvolvidos devido ao fato dos níveis de poluição e das mudanças climáticas estarem causando a degradação da qualidade do ar e dos reservatórios de água de maneira alarmante nos últimos anos, comprometendo sobretudo, a qualidade de vida do ser humano. Dado que estes fatores são preponderantes nos agravos e complicações respiratórias dos indivíduos, buscou-se compreender com este estudo a relação entre as condições atmosféricas e os problemas respiratórios nos residentes do município de Ribeirão Preto, interior de São Paulo, onde há um elevado número de focos de queimadas nos períodos de estiagem e, consequentemente, altas concentrações de poluentes, como o material particulado. Considerando os dados mensais de contagem de inalações/nebulizações, foram assumidos diferentes modelos de regressão de Poisson na presença de um fator aleatório que captura a variabilidade extra-Poisson entre as contagens. A análise dos dados foi feita sob enfoque Bayesiano, utilizando métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) para obter os sumários a posteriori de interesse. / Many studies involving the environment are being developed in the last years due to the fact that the levels of pollution and climate changes are causing the degradation of air quality and water reservoirs at an alarming rate in recent years, with great consequences for the quality of life of the population. Since these factors are prevalent in respiratory disorders and complications of the health for the individuals, we intended to understand from this study the relationship between weather conditions and respiratory problems for the residents of the municipality of Ribeirão Preto, São Paulo, which has a high number of outbreaks of fires in drought periods and, consequently, high concentrations of pollutants such as particulate matter. Considering the monthly count of inhalations / nebulizations, we assumed different Poisson regression models in the presence of a random factor that captures the extra-Poisson variability between the counts. The data analysis was performed under a Bayesian approach using MCMC simulation methods (Markov Chain Monte Carlo) to get the posterior summaries of interest.

The dissertation dealt with the interaction between the macro-economy and financial markets. In the first part of the dissertation I laid down a general case for macro-based active asset allocation. In the main part of my dissertation, after a theoretical introduction to term structure models and macrofinance models, I developed a VAR macrofinance model of the term structure of interest rates for the Czech economy based on the dynamic interpretation of the Nelson-Siegel model, and showed the use of such modeling framework in bond-yield prediction and asset allocation.

A classe de modelos de regressão beta tem sido estudada amplamente. Porém, para esta classe de modelos existem poucos trabalhos sobre a inclusão de efeitos aleatórios e a flexibilização da distribuição dos efeitos aleatórios, além de métodos de predição e de diagnóstico no ponto de vista dos efeitos aleatórios. Neste trabalho são propostos modelos de regressão beta com efeitos aleatórios normais e não normais para dados longitudinais. Os métodos de estimação de parâmetros e de predição dos efeitos aleatórios usados no trabalho são o método de máxima verossimilhança e o método do melhor preditor de Bayes empírico. Para aproximar a função de verossimilhança foi utilizada a quadratura de Gauss-Hermite. Métodos de seleção de modelos e análise de resíduos também foram propostos. Foi implementado o pacote BLMM no R para a realização de todos os procedimentos. O processo de estimação os parâmetros dos modelos e a distribuição empírica dos resíduos propostos foram analisados por meio de estudos de simulação. Foram consideradas várias distribuições para os efeitos aleatórios, valores para o número de indivíduos, número de observações por indivíduo e estruturas de variância-covariância para os efeitos aleatórios. Os resultados dos estudos de simulação mostraram que o processo de estimação obtém melhores resultados quando o número de indivíduos e o número de observações por indivíduo aumenta. Estes estudos também mostraram que o resíduo quantil aleatorizado segue uma distribuição aproximadamente normal. A metodologia apresentada é uma ferramenta completa para analisar dados longitudinais contínuos que estão restritos ao intervalo limitado (0; 1). / The class of beta regression models has been studied extensively. However, there are few studies on the inclusion of random effects and models with flexible random effects distributions besides prediction and diagnostic methods. In this work we proposed a beta regression models with normal and not normal random effects for longitudinal data. The maximum likelihood method and the empirical Bayes approach are used to obtain the estimates and the best prediction. Also, the Gauss-Hermite quadrature is used to approximate the likelihood function. Model selection methods and residual analysis were also proposed.We implemented a BLMM package in R to perform all procedures. The estimation procedure and the empirical distribution of residuals were analyzed through simulation studies considering differents random effects distributions, values for the number of individuals, number of observations per individual and covariance structures for the random effects. The results of simulation studies showed that the estimation procedure obtain better results when the number of individuals and the number of observations per individual increase. These studies also showed that the empirical distribution of the quantile randomized residual follows a normal distribution. The methodolgy presented is a tool for analyzing longitudinal data restricted to a interval (0; 1).

O modelo semiparamétrico de Cox é frequentemente utilizado na modelagem de dados de sobrevivência, pois é um modelo muito flexível e permite avaliar o efeito das covariáveis sobre a taxa de falha. Uma das principais vantagens é a fácil interpretação, de modo que a razão de riscos de dois indivíduos não varia ao longo do tempo. No entanto, em algumas situações a proporcionalidade dos riscos para uma dada covariável pode não ser válida e, este caso, uma abordagem que não dependa de tal suposição é necessária. Nesta tese, propomos um modelo tipo Cox em que o efeito da covariável e a função de risco basal são representadas via bases de Fourier e ondaletas de Haar clássicas e deformadas. Propomos também um procedimento de predição da função de sobrevivência para um paciente específico. Estudos de simulações e aplicações a dados reais sugerem que nosso método pode ser uma ferramenta valiosa em situações práticas em que o efeito da covariável é dependente do tempo. Por meio destes estudos, fazemos comparações entre as duas abordagens propostas, e comparações com outra já conhecida na literatura, onde verificamos resultados satisfatórios. / The semiparametric Cox model is often considered when modeling survival data. It is very flexible, allowing for the evaluation of covariates effects. One of its main advantages is the easy of interpretation, as long as the rate of the hazards for two individuals does not vary over time. However, this proportionality of the hazards may not be true in some practical situations and, in this case, an approach not relying on such assumption is needed. In this thesis we propose a Cox-type model that allows for time-varying covariate effects, for which the baseline hazard is based on Fourier series and wavelets on a time-frequency representation. We derive a prediction method for the survival of future patients with any specific set of covariates. Simulations and an application to a real data set suggest that our method may be a valuable tool to model data in practical situations where covariate effects vary over time. Through these studies, we make comparisons between the two approaches proposed here and comparisons with other already known in the literature, where we verify satisfactory results.

Estudos envolvendo o meio ambiente estão sendo cada vez mais desenvolvidos devido ao fato dos níveis de poluição e das mudanças climáticas estarem causando a degradação da qualidade do ar e dos reservatórios de água de maneira alarmante nos últimos anos, comprometendo sobretudo, a qualidade de vida do ser humano. Dado que estes fatores são preponderantes nos agravos e complicações respiratórias dos indivíduos, buscou-se compreender com este estudo a relação entre as condições atmosféricas e os problemas respiratórios nos residentes do município de Ribeirão Preto, interior de São Paulo, onde há um elevado número de focos de queimadas nos períodos de estiagem e, consequentemente, altas concentrações de poluentes, como o material particulado. Considerando os dados mensais de contagem de inalações/nebulizações, foram assumidos diferentes modelos de regressão de Poisson na presença de um fator aleatório que captura a variabilidade extra-Poisson entre as contagens. A análise dos dados foi feita sob enfoque Bayesiano, utilizando métodos de simulação MCMC (Monte Carlo em Cadeias de Markov) para obter os sumários a posteriori de interesse. / Many studies involving the environment are being developed in the last years due to the fact that the levels of pollution and climate changes are causing the degradation of air quality and water reservoirs at an alarming rate in recent years, with great consequences for the quality of life of the population. Since these factors are prevalent in respiratory disorders and complications of the health for the individuals, we intended to understand from this study the relationship between weather conditions and respiratory problems for the residents of the municipality of Ribeirão Preto, São Paulo, which has a high number of outbreaks of fires in drought periods and, consequently, high concentrations of pollutants such as particulate matter. Considering the monthly count of inhalations / nebulizations, we assumed different Poisson regression models in the presence of a random factor that captures the extra-Poisson variability between the counts. The data analysis was performed under a Bayesian approach using MCMC simulation methods (Markov Chain Monte Carlo) to get the posterior summaries of interest.

<p>Istraživanja predstavljena u disertaciji imala su za cilj formiranje<br />regresionog modela procesa vakuumske infiltracije u postupku vezivne<br />3D štampe, radi uspostavljanja analitičke zavisnosti između ključnih<br />tehnoloških parametara infiltracije i mehaničke čvrstoće<br />infiltriranih epruveta. Dizajn eksperimenta i optimizaciju<br />parametara su izvršeni korišćenjem novog postupka dizajna<br />eksperimenta, Definitive Screening Design. U poređenju sa literaturno<br />dostupnim rezultatima zatezne čvrstoće, dobijenim primenom<br />komercijalnih prahova, vezivnih sredstava i epoksidnih infiltranata,<br />optimizovanim parametrima vakuum infiltracije zatezna čvrstoća<br />epruveta je poboljšana za 23%.</p> / <p>The research presented in this thesis was aimed at forming a regression<br />model of the vacuum-assisted infiltration process in binder printing<br />technology (3DP). The goal was to establish analytical relationship between<br />key infiltration technological parameters and tensile strength of infiltrated<br />parts. The design of experiment and optimization of the infiltration process<br />was performed using a novel Definitive Screening Design method. Compared<br />to the literature results which pertain to tensile strength obtained using<br />commercial powders, binders, and epoxy infiltrates, the optimized model of<br />vacuum-assisted infiltration yielded an increase of 23% in tensile strength.</p>

A identificação de observações influentes e/ou aberrantes de um conjunto de dados é conhecida como uma parte das análises de diagnóstico. Esta técnica de diagnóstico têm como uma das finalidades verificar a robustez de um modelo estatístico, pois a não identificação dos dados influentes pode afetar a análise ou obter resultados incorretos. As metodologias comumente utilizadas para o diagnóstico de observações influentes em modelos de regressão são métodos de influência global (Belsey et al., 1980). Cook (1986) introduziu um método geral para avaliar a influência local de pequenas perturbações no modelo estatístico ou nos dados, usando diferentes tipos de perturbações. Como complemento às técnicas de detecção de observações discrepantes, é proposto o método procura \\forward\", por Atkinson e Riani (2000), que é uma metodologia para detectar observações atípicas mascaradas. Neste trabalho, propomos o uso da influência local com procura \"forward\" na obtenção de observações mascaradas influentes considerando modelos de regressão linear. / The identification of influential and/or atypical observations in a data set is known as a part of the diagnostic analysis. One of the purposes of the diagnostic analysis is to verify the robustness of a statistical model, as the non-identification of influential observations can affect the analysis or may cause the obtainment of incorrect results. The most commonly used methodology for the diagnostic of influential observations in regression models are the global influence (Belsey et al., 1980). Cook (1986) introduced a general method to evaluate the local influence of small perturbations in the statistical model or in the data set using different perturbation schemes. As a complement to the techniques of detection atypical observations, it is proposed the forward search procedure by Atkinson e Riani (2000), which is a methodology to detect the masked atypical observations in a data set. In this work we propose the use of the local influence approach together with the forward search to obtain the masked influential observations in linear regression models.

Submitted by Silvana Teresinha Dornelles Studzinski (sstudzinski) on 2016-06-14T15:45:26Z No. of bitstreams: 1 Rafael Herzer_.pdf: 1397260 bytes, checksum: a9941bd0932b535c5699cf0b35a815dc (MD5) / Made available in DSpace on 2016-06-14T15:45:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafael Herzer_.pdf: 1397260 bytes, checksum: a9941bd0932b535c5699cf0b35a815dc (MD5) Previous issue date: 2016-02-29 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / O presente trabalho tem como objetivo propor um método de monitoramento para gestão de portfólio, o qual, através de um sistema multi-critério e de um modelo econométrico, identifica variações no cenário econômico e em indicadores da empresa sendo então, a partir do monitoramento de resíduos, possível definir o momento exato para alteração de portfólio de produtos. A Gestão de Portfólio de produtos vem atraindo interesse dos gestores das corporações e deste modo, é difícil encontrar alguma organização que não possua uma carteira de produtos e projetos para gerenciar. A Gestão de Portfólio trata das decisões de alocação de recursos e de como ficará a carteira dos produtos atuais, sendo uma ferramenta de extrema importância para o resultado, principalmente financeiro, das organizações. Encontram-se vários métodos na literatura para realizar a Gestão do Portfólio, dentre os quais modelos financeiros, modelos probabilísticos financeiros, modelos de escores e checklists, abordagens de hierarquia analítica, abordagens comportamentais e abordagens de mapas ou diagrama de bolhas são os mais relevantes. Mesmo existindo diversos métodos na literatura para realizar a gestão do portfólio, não há consenso sobre qual método deve ser utilizado em cada etapa específica. Esses métodos também necessitam de intervenção dos gestores, levando em consideração que geralmente as informações disponíveis para tomada de decisão não são completas ou exatas. Para este estudo, foi realizado um estudo de simulação Monte Carlo para avaliar a sensibilidade dos diversos elementos que compõem o método. Os resultados mostraram taxas de alarmes falsos e tempo médio para detectar a mudança semelhantes a estudos anteriores. Esse processo de gestão e tomada de decisão é considerado complexo para os gestores das empresas, uma vez que o portfólio necessita ser periodicamente revisado, buscando sempre maximização de valor e equilíbrio ideal de produtos no mercado. Por fim, a aplicação do modelo é ilustrada por um caso real, utilizando dados fornecidos por uma empresa multinacional do segmento agrícola. / Product Portfolio Management is attracting the interest of the managers of the corporations. With the competitiveness of the market, it is difficult to find an organization that does not have a portfolio of products to manage. The Portfolio Management deals with resource allocation decisions and how will the portfolio of current products be compouse, being an extremely important tool for the result, especially financial, for the organizations. This process of management and decision making is considered complex to company managers, since the portfolio needs to be periodically revised, always seeking to maximize value and correct balance of products on the market. There are several methods in the literature to perform portfolio management, among which financial models, financial probabilistic models, scores and checklists models, analytical hierarchy of approaches, behavioral approaches and approaches map or diagram bubbles are the most relevant. While there are several methods in the literature to make the portfolio management, there is no consensus about which method should be used in each specific step. These methods also require the intervention of managers, taking into account that generally available information for decision-making are not complete or accurate. This paper aims to propose a method, which, through a multi-criteria system containing an econometric model, identifies changes in the economic environment and business indicators and then, from the profile monitoring, can set the exacly time for change portfolio of products. We performed the Monte Carlo simulation study to assess the sensitivity of the various parts that make up the method. The results showed false alarm rate and mean time to detect changes similar to previous studies. Finally, the application of the model is illustrated by a real case using data provided by a multinational company, agricultural segment.

La survie nette est un indicateur incontournable pour juger du control du cancer. Par définition, elle correspond à la survie que l’on observerait dans un monde hypothétique où le cancer étudié serait la seule cause possible de décès. L’objectif principal de cette thèse était de montrer l’intérêt de cet indicateur dans le cadre de la recherche clinique en prenant en compte quelques défis méthodologiques qui peuvent être rencontrés dans ce contexte. Nous avons présenté d’abord le concept de survie nette et ses méthodes d’estimation. Par la suite nous nous sommes intéressés à quelques problématiques rencontrées dans les essais cliniques à long terme lorsque l’on s’intéresse à l’estimation de la survie nette. Nous avons étudié également l’impact de l’utilisation de l’approche classique d’estimation de la survie nette dans les essais cliniques, i.e. la méthode cause-spécifique dans différentes configurations d’erreurs de classifications de la cause de décès. La deuxième problématique de cette thèse a porté sur la prise en compte du biais de sélection en termes de mortalité autres causes des patients. Nous avons proposé un modèle de mortalité en excès prenant en compte ce type de biais de sélection. Une troisième problématique qui est complémentaire à la deuxième est de prendre en compte inter-centres en même temps que le biais de sélection. Ce travail propose ainsi de nouveaux outils pouvant aider les spécialistes de la recherche clinique à évaluer de nouvelles stratégies thérapeutiques dans les essais cliniques en cancérologie, mais aussi dans d’autres domaines cliniques d’applications. / Net survival is a key indicator for measuring cancer control. By definition, it corresponds to the survival that would be observed in a hypothetical world where the cancer studied is the only possible cause of death. The main objective of this thesis was to show the interest of this indicator in the context of clinical research taking into account some methodological challenges that can be encountered. In this work, we have first presented the concept of net survival and its estimation methods. Subsequently, we were interested in some of the problems encountered in long-term clinical trials when the interest is in estimating net survival. We studied the impact of using the classic approach when estimating net survival in clinical trials, i.e. the cause-specific method in different configurations of misclassifications of the cause of death. The second objective of this thesis was to take into account the selection bias in terms of other causes mortality in the modeling of excess mortality, because of the noncomparability between patients from general population and those of clinical trials. We proposed an excess hazard model that corrects this type of selection bias. A third problem which is complementary to the second is to take into account the heterogeneity of patients in the different recruitment centers at the same time as the selection bias. This work proposes new tools which can help clinical research specialists to evaluate new therapeutic strategies in cancer clinical trials, but also in other areas of clinical application.