Made available in DSpace on 2016-06-02T20:06:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 5034.pdf: 832896 bytes, checksum: 2e9dd202302339e95fd416a410d6eb7e (MD5) Previous issue date: 2013-03-11 / Financiadora de Estudos e Projetos / One of the distributions used to model extremal events is the type I extremevalue distribution (Gumbel distribution). The usual extreme-value regression model requires independent observations. In this work, using generalized linear model (Mc-Cullagh e Nelder, 1989) and generalized estimating equations (Liang e Zeger, 1986), we developed the extreme-value regression model when there are independent clusters formed by dependent variables. The behavior of parameter estimators of the proposed model is studied through Monte Carlo simulations. / A distribuição valor extremo tipo I, também conhecida como distribuição Gumbel, é uma das distribuições utilizadas para a modelagem de eventos extremos. Os modelos existentes de regressão valor extremo supõem que as observações sejam independentes, inviabilizando o uso desses modelos quando existe dependência entre as observações. Nesta dissertação, utilizando modelos lineares generalizados (McCullagh e Nelder, 1989) e equações de estimação generalizadas (Liang e Zeger, 1986), desenvolvemos o modelo de regress~ao valor extremo para o caso em que h a grupos independentes formados por respostas dependentes. O comportamento dos estimadoresdos parâmetros do modelo proposto é avaliada através de simulações Monte Carlo.

Esta tese apresenta três ensaios sobre política monetária e fiscal dentro do atual regime de metas de inflação. O primeiro ensaio buscou estudar uma possível integração monetária-fiscal ao determinar uma regra ótima de política monetária com restrição fiscal, analisando os efeitos de diversas preferências sobre a regra ótima em função da alteração dos pesos dados para os desvios da razão superávit primário/PIB em relação à sua meta pré-estabelecida. Os resultados mostraram que a regra ótima obtida apresenta uma resposta negativa das taxas de juros aos choques na relação dívida/PIB. Ainda, superávits primários/PIB maiores permitiriam reduções maiores nas taxas de juros e proporcionais aos pesos que essa variávelobjetivo teria na função de perda social. Do ponto de vista tradicional do mecanismo de transmissão da política monetária, a resposta positiva das taxas de juros a uma desvalorização real do câmbio e a uma elevação do prêmio de risco seria mantida. Portanto, os resultados sugerem que a adoção de uma meta explícita para o superávit primário/PIB tem conseqüências positivas sobre a regra ótima de política monetária e para a redução da taxa de juros, bem como na eficiência do atual instrumento de política monetária. O segundo ensaio buscou analisar a relação risco default através do modelo de regressão beta, bem como os impactos que os superávits primários podem trazer sobre o prêmio de risco e, consequentemente, sobre o câmbio. Do ponto de vista da relação default risk, ancorada no modelo de Blanchard (2004/2005), as estimativas baseadas no modelo de regressão beta para as quatro relações propostas neste ensaio apresentaram sinais estatisticamente significativos e compatíveis com a teoria. O fato interessante nos resultados referente ao período do regime de metas de inflação é que as estimativas indicaram uma relação direta e forte entre o superávit primário/PIB e a probabilidade de default; evidências que destacam a importância dos efeitos indiretos que o superávit pode gerar sobre o juro doméstico. O terceiro ensaio analisou a dinâmica discreta da taxa de juros SELIC-meta definida nas reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM). Dois métodos foram utilizados para estudar a possibilidade de o COPOM reduzir/manter/aumentar a taxa de juros básica: probit binomial e probit multinomial. Os resultados mostraram que os desvios de inflação e o hiato do produto são variáveis relevantes para explicar as decisões do COPOM. O modelo probit binomial aplicado para os casos de aumento e redução da taxa SELIC-meta mostraram que a inclusão da variável fiscal gerou melhores resultados. Para o caso agregado, método probit multinomial, os resultados indicaram que a inclusão da variável fiscal combinada com a expectativa de inflação gerou os melhores resultados relativamente aos demais casos. Assim, a resposta do COPOM a resultados fiscais bem como às expectativas do mercado quanto à inflação demonstraram ser os sinais que devem ser observados pelo mercado. / This thesis presents three essays on monetary and fiscal policy of the current regimen of inflation targeting. The first essay searched to study an integration monetary-fiscal when determining an optimal rule of monetary policy with fiscal restriction, analyzing the effect of diverse preferences on the optimal rule in function of the alteration of the weights given for the deviations of the surplus primary as a fraction of GDP in relation to its established targets. The results show that the gotten optimal rule presents a negative reply of the interest rates to the shocks in the debtto- GDP ratio. Primary surplus still bigger would allow bigger reductions in the interest rates and proportional to the weights that this variable-objective would have in the function of social loss. Of the traditional point of view of the mechanism of transmission of the monetary policy, the positive reply of the interest rates to a real depreciation of the exchange and to a rise of the risk premium it would be kept. Therefore, the results suggest that the adoption of explicit targets for the primary surplus in percentage of the GDP has positive consequences on the optimal rule of monetary policy and for the reduction of the interest rates, as well as in the efficiency of the current instrument of monetary policy. The second essay searched to analyze the relation default risk through of the beta regression model, as well as the impacts that primary surplus can bring on the risk premium and, consequently, on the exchange rate. Of the point of view of the relation default risk, anchored in the model of Blanchard (2004/2005), the estimates based on the beta regression model for the four relations proposals in the study had presented significant and compatible signals with the theory. The interesting fact in the results referring to the period of the regimen of inflation targeting is that the estimates had indicated a negative and strong relation between the primary surplus/GDP and the probability of default, evidences that detaching the importance of the positive and indirect impact of the surplus in relation to the interests rate domestic. The third analyzes the discrete dynamics of the SELIC interest rates-target defined in the meetings of the Brazilian Monetary Policy Council (COPOM). Two methods were applied in order to study the possibility of COPOM to reduce/maintain/increase the interest rates: probit model and multinomial probit. It was verified that the deviations of inflation and the GDP gap must be considered importants variables to explain the COPOM’s decisions. The probit model was applied to the cases of the increases probabilies and reduces probabilities showing that the inclusion of a fiscal variable generates better results. To the aggregated case, multinominal probit method, the results indicates that the inclusion of a fiscal variables combined with the inflation expectations generates better results than other possibilities. So, the responses of COPOM to the fiscal results as well as inflation expectations were the reals signs to be considered for the market.

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.

This thesis consists of the study of different Machine Learning models used to predict solar power data in photovoltaic plants. The process of implement a model of Machine Learning will be reviewed step by step: to collect the data, to pre-process the data in order to make it able to use as input for the model, to divide the data into training data and testing data, to train the Machine Learning algorithm with the training data, to evaluate the algorithm with the testing data, and to make the necessary changes to achieve the best results. The thesis will start with a brief introduction to solar energy in one part, and an introduction to Machine Learning in another part. The theory of different models and algorithms of supervised learning will be reviewed, such as Decision Trees, Naïve Bayer Classification, Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Linear Regression, Logistic Regression, Artificial Neural Network (ANN). Then, the methods Linear Regression, SVM Regression and Artificial Neural Network will be implemented using MATLAB in order to predict solar energy from historical data of photovoltaic plants. The data used to train and test the models is extracted from the National Renewable Energy Laboratory (NREL), that provides a dataset called “Solar Power Data for Integration Studies” intended for use by Project developers and university researchers. The dataset consist of 1 year of hourly power data for approximately 6000 simulated PV plants throughout the United States. Finally, once the different models have been implemented, the results show that the technique which provide the best results is Linear Regression.

Submitted by Aelson Maciera (aelsoncm@terra.com.br) on 2017-05-23T16:23:56Z No. of bitstreams: 1 DissAMCF.pdf: 1964890 bytes, checksum: 84bcbd06f74840be6fc5f38659c34c07 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-06-05T19:07:22Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissAMCF.pdf: 1964890 bytes, checksum: 84bcbd06f74840be6fc5f38659c34c07 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (ronisp@ufscar.br) on 2017-06-05T19:07:28Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissAMCF.pdf: 1964890 bytes, checksum: 84bcbd06f74840be6fc5f38659c34c07 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-06-05T19:18:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissAMCF.pdf: 1964890 bytes, checksum: 84bcbd06f74840be6fc5f38659c34c07 (MD5) Previous issue date: 2016-12-16 / Não recebi financiamento / The objective of this work is to study the binary regression model under the frequentist and Bayesian approaches using the probit, logit, log-log complement, Box-Cox transformation and skewprobit as link functions. In the classical approach we presented assumpti- ons and procedures used in the regression modeling. We verified the accuracy of the estimated parameters by building confidence intervals and conducting hypothesis tests. In the Bayesian appro- ach we made a comparative study using two methodologies. For the first methodology, we considered non-informative prior dis- tributions and the Metropolis-Hastings algorithm to estimate the model. In the second methodology we used auxiliary variables to obtain the known a posteriori distribution, allowing the use of the Gibbs Sampler algorithm. However, the introduction of these auxiliary variables can generate correlated values and needs the use of clustering of unknown quantities in blocks to reduce the autocorrelation. In the simulation study we used the AIC and BIC information criteria to select the most appropriate model and we evaluated whether the coverage probabilities of the confidence interval is in agre- ement with that expected by the asymptotic theory. In Bayesian approach we found that the inclusion of auxiliary variables in the model results in a more efficient algoritm according to the MSE, MAPE and SMAPE criteria. In this work we also present applications to two real datasets. The first dataset used is the variation of the Ibovespa and variation of the daily value of the American dollar at the time of closing the 2013 to 2016. The second dataset, used is an educational data set (INEP-2013), where we are interested in studying the factors that infuence the approval of the student. / Este trabalho tem como objetivo estudar o modelo de regressão binária nas abordagens clássica e bayesiana utilizando as funcoes de ligacoes probito, logito, complemento log-log, transformaçao box-cox e probito-assimetrico. Na abordagem clássica apresentamos as suposicoes e o procedimento para ajustar o modelo de regressao e verificamos a precisão dos parâmetros estimados, construindo intervalos de confianca e testes de hipóteses. Enquanto que, na inferência bayesiana fizemos um estudo comparativo utilizando duas metodologias. Na primeira metodologia consideramos densidades a priori nao informativas e utilizamos o algoritmo Metropolis-Hastings para ajustar o modelo. Na segunda metodologia utilizamos variáaveis auxiliares para obter a distribuiçcaão a posteriori conhecida, facilitando a implementacão do algoritmo do Amostrador de Gibbs. No entanto, a introduçao destas variaveis auxiliares podem gerar valores correlacionados, o que leva à necessidade de se utilizar o agrupamento das quantidades desconhecidas em blocos para reduzir a autocorrelaçcãao. Atraves do estudo de simulacao mostramos que na inferência classica podemos usar os critérios AIC e BIC para escolher o melhor modelo e avaliamos se o percentual de cobertura do intervalo de confianca assintotica está de acordo com o esperado na teoria assintática. Na inferência bayesiana constatamos que o uso de va-riaáveis auxiliares resulta em um algoritmo mais eficiente segundo os critérios: erro quadrâtico medio (EQM), erro percentual absoluto medio (MAPE) e erro percentual absoluto medio simetrico (SMAPE). Como ilustração apresentamos duas aplicações com dados reais. Na primeira, consideramos um conjunto de dados da variaçao do Ibovespa e a variacao do valor diário do fechamento da cotacao do dólar no período de 2013 a 2016. Na segunda aplicação, trabalhamos com um conjunto de dados educacionais (INEP-2013), focando nos estudos das variaveis que influenciam a aprovacao do aluno.

The Beta distribution is a bounded domain distribution which has dominated the modeling the distribution of random variable that assume value between 0 and 1. Bounded domain distributions arising in various situations such as rates, proportions and index. Motivated by an analysis of electoral votes percentages (where a distribution with support on the positive real numbers was used, although a distribution with limited support could be more suitable) we focus on alternative distributions to Beta distribution with emphasis in regression models. In this work, initially we present the Simplex mixture model as a flexible model to modeling the distribution of bounded random variable then we extend the model to the context of regression models with the inclusion of covariates. The parameters estimation is discussed for both models considering Bayesian inference. We apply these models to simulated data sets in order to investigate the performance of the estimators. The results obtained were satisfactory for all the cases investigated. Finally, we introduce a parameterization of the L-Logistic distribution to be used in the context of regression models and we extend it to a mixture of mixed models. / A distribuição beta é uma distribuição com suporte limitado que tem dominado a modelagem de variáveis aleatórias que assumem valores entre 0 e 1. Distribuições com suporte limitado surgem em várias situações como em taxas, proporções e índices. Motivados por uma análise de porcentagens de votos eleitorais, em que foi assumida uma distribuição com suporte nos números reais positivos quando uma distribuição com suporte limitado seira mais apropriada, focamos em modelos alternativos a distribuição beta com enfase em modelos de regressão. Neste trabalho, apresentamos, inicialmente, um modelo de mistura de distribuições Simplex como um modelo flexível para modelar a distribuição de variáveis aleatórias que assumem valores em um intervalo limitado, em seguida estendemos o modelo para o contexto de modelos de regressão com a inclusão de covariáveis. A estimação dos parâmetros foi discutida para ambos os modelos, considerando o método bayesiano. Aplicamos os dois modelos a dados simulados para investigarmos a performance dos estimadores usados. Os resultados obtidos foram satisfatórios para todos os casos investigados. Finalmente, introduzimos a distribuição L-Logistica no contexto de modelos de regressão e posteriormente estendemos este modelo para o contexto de misturas de modelos de regressão mista.

Esta tese apresenta três ensaios sobre política monetária e fiscal dentro do atual regime de metas de inflação. O primeiro ensaio buscou estudar uma possível integração monetária-fiscal ao determinar uma regra ótima de política monetária com restrição fiscal, analisando os efeitos de diversas preferências sobre a regra ótima em função da alteração dos pesos dados para os desvios da razão superávit primário/PIB em relação à sua meta pré-estabelecida. Os resultados mostraram que a regra ótima obtida apresenta uma resposta negativa das taxas de juros aos choques na relação dívida/PIB. Ainda, superávits primários/PIB maiores permitiriam reduções maiores nas taxas de juros e proporcionais aos pesos que essa variávelobjetivo teria na função de perda social. Do ponto de vista tradicional do mecanismo de transmissão da política monetária, a resposta positiva das taxas de juros a uma desvalorização real do câmbio e a uma elevação do prêmio de risco seria mantida. Portanto, os resultados sugerem que a adoção de uma meta explícita para o superávit primário/PIB tem conseqüências positivas sobre a regra ótima de política monetária e para a redução da taxa de juros, bem como na eficiência do atual instrumento de política monetária. O segundo ensaio buscou analisar a relação risco default através do modelo de regressão beta, bem como os impactos que os superávits primários podem trazer sobre o prêmio de risco e, consequentemente, sobre o câmbio. Do ponto de vista da relação default risk, ancorada no modelo de Blanchard (2004/2005), as estimativas baseadas no modelo de regressão beta para as quatro relações propostas neste ensaio apresentaram sinais estatisticamente significativos e compatíveis com a teoria. O fato interessante nos resultados referente ao período do regime de metas de inflação é que as estimativas indicaram uma relação direta e forte entre o superávit primário/PIB e a probabilidade de default; evidências que destacam a importância dos efeitos indiretos que o superávit pode gerar sobre o juro doméstico. O terceiro ensaio analisou a dinâmica discreta da taxa de juros SELIC-meta definida nas reuniões do Comitê de Política Monetária (COPOM). Dois métodos foram utilizados para estudar a possibilidade de o COPOM reduzir/manter/aumentar a taxa de juros básica: probit binomial e probit multinomial. Os resultados mostraram que os desvios de inflação e o hiato do produto são variáveis relevantes para explicar as decisões do COPOM. O modelo probit binomial aplicado para os casos de aumento e redução da taxa SELIC-meta mostraram que a inclusão da variável fiscal gerou melhores resultados. Para o caso agregado, método probit multinomial, os resultados indicaram que a inclusão da variável fiscal combinada com a expectativa de inflação gerou os melhores resultados relativamente aos demais casos. Assim, a resposta do COPOM a resultados fiscais bem como às expectativas do mercado quanto à inflação demonstraram ser os sinais que devem ser observados pelo mercado. / This thesis presents three essays on monetary and fiscal policy of the current regimen of inflation targeting. The first essay searched to study an integration monetary-fiscal when determining an optimal rule of monetary policy with fiscal restriction, analyzing the effect of diverse preferences on the optimal rule in function of the alteration of the weights given for the deviations of the surplus primary as a fraction of GDP in relation to its established targets. The results show that the gotten optimal rule presents a negative reply of the interest rates to the shocks in the debtto- GDP ratio. Primary surplus still bigger would allow bigger reductions in the interest rates and proportional to the weights that this variable-objective would have in the function of social loss. Of the traditional point of view of the mechanism of transmission of the monetary policy, the positive reply of the interest rates to a real depreciation of the exchange and to a rise of the risk premium it would be kept. Therefore, the results suggest that the adoption of explicit targets for the primary surplus in percentage of the GDP has positive consequences on the optimal rule of monetary policy and for the reduction of the interest rates, as well as in the efficiency of the current instrument of monetary policy. The second essay searched to analyze the relation default risk through of the beta regression model, as well as the impacts that primary surplus can bring on the risk premium and, consequently, on the exchange rate. Of the point of view of the relation default risk, anchored in the model of Blanchard (2004/2005), the estimates based on the beta regression model for the four relations proposals in the study had presented significant and compatible signals with the theory. The interesting fact in the results referring to the period of the regimen of inflation targeting is that the estimates had indicated a negative and strong relation between the primary surplus/GDP and the probability of default, evidences that detaching the importance of the positive and indirect impact of the surplus in relation to the interests rate domestic. The third analyzes the discrete dynamics of the SELIC interest rates-target defined in the meetings of the Brazilian Monetary Policy Council (COPOM). Two methods were applied in order to study the possibility of COPOM to reduce/maintain/increase the interest rates: probit model and multinomial probit. It was verified that the deviations of inflation and the GDP gap must be considered importants variables to explain the COPOM’s decisions. The probit model was applied to the cases of the increases probabilies and reduces probabilities showing that the inclusion of a fiscal variable generates better results. To the aggregated case, multinominal probit method, the results indicates that the inclusion of a fiscal variables combined with the inflation expectations generates better results than other possibilities. So, the responses of COPOM to the fiscal results as well as inflation expectations were the reals signs to be considered for the market.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2017-04-25T14:30:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Lelio_Alejandro_Arias_Vizcaino.pdf: 1217481 bytes, checksum: 3e169ccf7afc8c3a244b8cc4a07c9cbf (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-25T14:30:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Dissertacao_Lelio_Alejandro_Arias_Vizcaino.pdf: 1217481 bytes, checksum: 3e169ccf7afc8c3a244b8cc4a07c9cbf (MD5) Previous issue date: 2016-12-05 / FACEPE / entre as principais metodologias estatísticas, a análise de regressão é uma das formas mais efetivas para modelar dados. Neste sentido, a análise de diagnóstico é imprescindível para determinar o que poder ter acontecido no processo gerador dos dados caso os pressupostos impostos a este não sejam plausíveis. Uma das ferramentas mais úteis em diagnóstico é a avaliação dos resíduos. Neste trabalho, propomos um novo resíduo para as classes de modelos de regressão linear e não linear baseados na família exponencial com dispersão variável (Smyth (1989)). A proposta permite incorporar de forma simultânea informações relativas aos submodelos da média e da dispersão sem fazer uso de matrizes de projeção para sua padronização. Resultados de simulação e de aplicações a dados reais mostram que o novo resíduo é altamente competitivo em relação ao resíduos amplamente usados e consolidados na literatura. / In statistical methodologies, regression analysis can be a very effective way to model data. In this sense, the diagnostic analysis is needed to try to determine what might happened in the data generating process if the conditions imposed to it are not true. One of the most useful techniques to detect the goodness of fit to the model is the evaluation of residuals. In this work, we propose a new residual to the class of linear and nonlinear regression models based on exponential family with variable dispersion (Smyth (1989)). The proposal incorporates simultaneously information from the sub-models of the mean and the dispersion without using projection matrices for its standardization. Simulation resultsandapplicationsinrealdatashowthatthenewresidualishighlycompetitivewith respect to residuals widely used and established in the literature.

Made available in DSpace on 2016-08-19T17:24:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Tese-AnaValeriaCarvalhoPiresYokokura.pdf: 6263679 bytes, checksum: 10e62a4122185fac92398004b9092d42 (MD5) Previous issue date: 2016-02-18 / Some research shows that coping with stressful situations during pregnancy decreases the breastfeeding time, however this association has been little studied in the world. This study had two objectives: to analyze the validity of the Perceived Stress Scale in a sample of 1447 pregnant women in Sao Luis, MA and 1392 in Ribeirão Preto-SP; and analyze the effect of stress during pregnancy on the duration of breastfeeding in 1134 mother pairs / son of St. Louis. In the first article we evaluated the PSS versions with 10 and 14 items through Confirmatory Factor Analysis using the mplus 7.0, and a new version was created (PSS12) from the deletion of two items that had low factor loadings (<0.40). The models were estimated by the method of least squares (WLSMV) adjusted for mean and variance. Models with two factors showed good fit (RMSEA <0.08; CFI / TLI> 0.90) and high internal consistency (α> 0.80) in the three tested versions. In the second article we used the perceived stress scale (PSS14) and Reporting of stressful life events (EVE) to assess stress. PSS14 evaluates perceived stress during the last month. The EVE assessed stressful life events in the last twelve months. The theoretical model was designed in Acyclic Directed Graph (DAG). Survival curves were estimated using the Kaplan-Meier method. We used model of Cox proportional hazards, estimating the hazard ratio (HR) and 95%. The perceived stress during pregnancy was associated with a shorter duration of total breastfeeding (AMT) (HR=1,54; IC95%:1,23-1,93), but had no effect on exclusive breastfeeding time (AME). It was found that the PSS was adequate to assess stress in pregnant women in two cities in different regions. It suggests the use of PSS10 in the evaluation of perceived stress in pregnant women, considering their practical use, because it is a short range and its excellent fit indices. It was also found that the PEACE proved to be a tool to better identify stress than EVE. / Pesquisas mostram que o enfretamento de situações estressantes durante a gravidez diminui o tempo da amamentação, porém esta associação tem sido pouco estudada. O presente estudo teve dois objetivos: analisar a validade da Escala de Estresse Percebido numa amostra de 1447 gestantes de São Luís-MA e 1392 de Ribeirão Preto-SP; e analisar o efeito do estresse materno na duração da amamentação em 1134 pares mãe/filho de São Luís. No primeiro artigo foram avaliadas as versões PSS com 10 e 14 itens por meio da Análise Fatorial Confirmatória, utilizando o MPLUS 7.0, e foi criada uma nova versão da Escala de Estresse Percebido (PSS12) a partir da exclusão de dois itens que apresentaram cargas fatoriais baixas (<0,40). Os modelos foram estimados pelo método dos mínimos quadrados (WLSMV) ajustados pela média e variância. Os modelos com dois fatores apresentaram bom ajuste (RMSEA <0,08; CFI/TLI >0,90) e consistência interna elevada (α>0,80) nas três versões testadas. No segundo artigo utilizou-se a Escala de estresse percebido (PSS14) e Relato de eventos de vida estressantes (EVE) para avaliar estresse. A PSS14 avaliou estresse percebido durante o último mês. O EVE avaliou eventos estressantes nos últimos doze meses. O modelo teórico foi desenhado em Gráfico Acíclico Direcionado (DAG). As curvas de sobrevida foram estimadas pelo método de Kaplan-Meier. Utilizou-se modelo de riscos proporcionais de Cox, estimando-se a hazard ratio (HR) e IC95%. O estresse percebido na gestação associou-se com a menor duração do aleitamento materno total (AMT) (HR=1,54; IC95%:1,23-1,93), porém não teve efeito sobre o tempo de aleitamento materno exclusivo (AME). Constatou-se que a PSS mostrou-se adequada para avaliar estresse em gestantes, em duas cidades de diferentes regiões brasileiras. Sugere-se a utilização da PSS10 na avaliação do estresse percebido em gestantes, considerando sua utilidade prática, por ser uma escala resumida e seus excelentes índices de ajuste. Verificou-se também que a PSS se mostrou um instrumento capaz de identificar melhor o estresse do que o EVE.

This thesis analyzes the impact of the monetary policy of the Czech Republic on the Czech banking sector. It explains the monetary transmission mechanism in an inflation targeting regime and its channels: interest rates channel, asset price channel, exchange rate channel and credit channel. The aim of the thesis is to introduce and analyze channels of the Czech transmission mechanism by Correlation and Graphical Analysis of chosen time series and using Linear Regression Model. The analyses are calculated in MS Excel and Gretl.