Este estudo tem como problema de pesquisa a previsão de retorno de ativos financeiros. Buscou verificar a existência de relação entre memória ou dependência de longo prazo em séries temporais fractais e erro de previsão de retornos de ativos financeiros obtida por meio de Redes Neurais Artificiais (RNA). Espera-se que séries temporais fractais com maior memória de longo prazo permitam obter previsões com menor nível de erro, na medida em que a correlação entre os elementos da série favoreça a qualidade de previsão de RNA. Como medida de memória de longo prazo, foi calculado o expoente de Hurst de cada série temporal, o qual sofreu uma transformação para atuar como um índice de previsibilidade. Para medir o erro de previsão, foi utilizada a Raiz do Erro Quadrado Médio (REQM) produzida pela RNA em cada série temporal. O cálculo do expoente de Hurst foi realizado por meio do algoritmo da análise Rescaled Range (R/S). A arquitetura de RNA utilizada foi a de Rede Neural com Atraso Alimentada Adiante (TLFN), tendo como processo de aprendizagem supervisionada o modelo de retropropagação com gradiente descendente para minimização do erro. A amostra foi composta por ativos financeiros brasileiros negociados na Bolsa de Valores, Mercadorias e Futuros de São Paulo (BM&FBovespa), especificamente ações de companhias abertas e fundos de investimentos imobiliários em um período de 10 anos. Os resultados mostraram que a relação entre as variáveis foi significativa para previsões de retornos médios diários de 126 e 252 dias úteis e não significativa para previsão de retorno de 1 dia útil. Quando a análise foi realizada em somente ativos financeiros com expoentes de Hurst persistentes, a relação foi significativa para previsão de 1 dia útil e ainda mais significativa para previsão de 126 e 252 dias úteis, não sendo significativa quando realizada a análise em somente os ativos financeiros antipersistentes. A amostra foi também particionada entre os ativos que participaram e os que não participaram do índice Bovespa (IBOVESPA) no terceiro quadrimestre de 2013. Quando analisados somente os ativos que participaram do IBOVESPA, não houve relação significativa entre as variáveis estudadas, havendo relação significativa somente quando analisados os ativos não participantes. A participação no IBOVESPA apresentou relação significativa com memória de longo prazo e não foi encontrada relação significativa dessa participação com o erro de previsão de RNA. Os resultados encontrados sugerem que o expoente de Hurst pode ser utilizado previamente para selecionar séries temporais de retornos de ativos financeiros que são mais viáveis de serem previstos, particularmente escolhendo aqueles ativos com retornos mais persistentes e que não participem do IBOVESPA. Um gestor que deseje imprimir uma administração mais ativa de seus investimentos poderia utilizá-lo para selecionar uma carteira de ativos com essas características e realizar previsões com qualidade superior ao utilizar RNA. Um investidor que execute uma administração passiva de investimentos deveria compô-la com ativos com expoentes de Hurst característicos de processos em passeio aleatório, a fim de que não seja prejudicado por movimentos não aleatórios do mercado contra os quais não esteja se protegendo. / This study has the research problem of forecasting financial assets return. It aimed to verify the existence of relationship between long-term memory or dependence in fractal time series and prediction error of financial assets returns obtained by Artificial Neural Networks (ANN). It is expected that fractal time series with larger memory could achieve predictions with lower error, since the correlation between the elements of the series favors the quality of ANN prediction. As a long-term memory measure, the Hurst exponent of each time series was calculated, which has undergone a transformation to act as an index of predictability. To measure the prediction error, the Root Mean Square Error (RMSE) produced by ANN in each time series was used. The Hurst exponent computation was conducted through the rescaled range analysis (R/S) algorithm. The ANN architecture was Time Lagged Feedforward Neural Network (TLFN), with backpropagation supervised learning process and gradient descent for error minimization. The sample was composed of Brazilian financial assets traded in the Securities, Commodities & Futures Exchange of Sao Paulo (BM&FBovespa), more specifically public companies shares and real estate investment funds. The results showed that the relationship between the variables was significant for forecasting daily average returns of 126 and 252 business days, and not significant for predicting returns of 1 business day. When the analysis was performed only in financial assets with persistent Hurst exponents, the relationship was significant for predicting returns of 1 business day and even more significant for prediction returns of 126 and 252 business days. The relationship was not significant when the analysis was performed in only antipersistent financial assets. The sample was also partitioned among the assets participating and not participating in the Bovespa Index (IBOVESPA) of the third quarter of 2013. When only assets that participated in the IBOVESPA are considered, there was no significant relationship between the variables studied, existing significant correlation only when no participants are considered. Participation in IBOVESPA showed a significant relationship with long-term memory and no significant relationship of such participation with ANN prediction error was found. The results suggest that the Hurst exponent can be used to previously select time series of financial assets returns that are most feasible to predict, particularly choosing those assets with more persistent returns and not participating in the IBOVESPA. A manager who wishes to make a more active investment management could use it to select a portfolio with these characteristics and make predictions with superior quality when using artificial neural networks. An investor who accomplishes a passive investment management should compound his portfolio with assets that follows Hurst exponents characteristic of random walk processes, so that his is not impaired by no random market movement that he is not protected.

Submitted by Fabio Sobreira Campos da Costa (fabio.sobreira@ufpe.br) on 2016-03-31T15:28:38Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Felipe Machado Duarte.pdf: 1439236 bytes, checksum: 970d1a4b49da9d4541eb167aa39a82fa (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-31T15:28:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Felipe Machado Duarte.pdf: 1439236 bytes, checksum: 970d1a4b49da9d4541eb167aa39a82fa (MD5) Previous issue date: 2014-08-29 / Em consequência da evolução da internet, causada por mudanças de paradigma como a Internet das coisas, por exemplo, surgem novas demandas tecnológicas por conta do crescimento do número de dispositivos conectados. Um dos novos desafios que vieram junto a esta demanda é gerenciar esta rede em expansão, de maneira a garantir conectividade aos dispositivos que a integram. Um dos aspectos que merecem atenção no gerenciamento da rede é o provisionamento da largura de banda, que deve ser realizado de maneira a evitar o desperdício de banda, sem por outro lado comprometer a conectividade ao restringi-la demais. No entanto, balancear esta equação não é uma tarefa simples, pois o tráfego de dados na rede é bastante complexo e exibe componentes, como a volatilidade, que tornam difícil a sua modelagem. Já há algum tempo, estudos são publicados apresentando a utilização de ferramentas de análise de séries temporais para prever a vazão de dados em redes de computadores, e entre as técnicas aplicadas com mais sucesso estão os modelos ARMA, GARCH e RNA. Embora estas técnicas tenham sido discutidas como alternativa para modelar dados de tráfego de redes, pouco material está disponível sobre a comparação de suas acurácias, de maneira que neste estudo foi proposta uma avaliação das acurácias dos modelos ARIMA, GARCH e RNA. Esta avaliação foi realizada em cenários configurados em diferentes granularidades de tempo e para múltiplos horizontes de previsão. Para cada um destes cenários foram ajustados modelos ARIMA, GARCH e RNA, e a validação das métricas de acurácia das previsões obtidas se deu através do Rolling Forecast Horizon. Os resultados obtidos mostraram que a RNA exibiu melhor acurácia em grande parte dos cenários propostos, chegando a exibir RMSE até 32% menor que as previsões geradas pelos modelos ARIMA e GARCH. No entanto, na presença de alta volatilidade, o GARCH conseguiu apresentar as previsões com melhor desempenho, exibindo RMSE até 29% menores que os outros modelos estudados. Os resultados deste trabalho servem de auxílio para a área de gerenciamento de redes, em especial a tarefa de provisionamento de largura de banda de tráfego, pois trazem mais informações sobre os desempenhos dos modelos ARIMA, GARCH e RNA ao gerar previsões para este tipo de tráfego. / The Internet evolution, caused by paradigm changes as the Internet of Things, fosters technological advances to cope with the rising number of connected devices. One of the new challenges that appeared with this new reality is the management of such expanding networks, assuring connectivity to every device within them. One of the major aspects of network management is bandwidth provisioning, which must be performed in a way to avoid bandwidth wasting, but without compromising connectivity by restricting it too much. Balancing such an equation is not a simple task, as network data traffic is very complex and presents property features, such as volatility, that turns its modeling rather difficult. It has been some time since research is published with the use of temporal analysis tools to predict data throughput in computer networks, among them, the most successful techniques employ the ARMA, GARCH and ANN models. Although these approaches have been discussed as alternatives do network data traffic modeling, there is little literature available concerning their accuracy, which motivated this work to perform an accuracy evaluation of the ARIMA, GARCH and ANN models. This evaluation was conducted in scenarios configured with different time granularities and for multiple forecast horizons. For each scenario, ARIMA, GARCH and ANN models were set, and the accuracy metrics evaluation was performed with a Rolling Forecast Horizon. Results show that ANN yielded better accuracy in most proposed scenarios, having a RMSE up to 32% lower than the forecasts generated by the ARIMA and GARCH models. However, when there is a high volatility, GARCH provided better forecasts, with a RMSE up to 29% lower than its counterparts. The results from this work provide a useful assistance to network management, especially to bandwidth provisioning, by shedding light on the accuracy presented by the ARIMA, GARCH and ANN models when generating forecasts for this type of traffic.

Submitted by Juliana Crespo (juliana.crespo4@gmail.com) on 2018-09-11T13:45:16Z No. of bitstreams: 1 Disserta__o_Mestrado-merged.pdf: 4063780 bytes, checksum: f6ae8f648e0fa9a35cae1d80aacf9d16 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2018-09-18T13:45:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Disserta__o_Mestrado-merged.pdf: 4063780 bytes, checksum: f6ae8f648e0fa9a35cae1d80aacf9d16 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-09-27T12:22:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Disserta__o_Mestrado-merged.pdf: 4063780 bytes, checksum: f6ae8f648e0fa9a35cae1d80aacf9d16 (MD5) / A transformada de Hilbert-Huang é um método relativamente recente para ana- lisar séries temporais. Incentivados por seus resultados positivos em séries temporais de diversas naturezas, decidimos implementar o mesmo em duas bases de dados de mobilidade urbana do Rio de Janeiro, sendo uma de GPS de ônibus e a outra de telefonia celular, para encontrar possíveis ciclos, sazonalidades e tendências, ao longo dos anos, devido a mudanças significativas nas vias exploradas.

Submitted by Julio Cesar de Azevedo Vieira (julio_vieira@globo.com) on 2018-06-16T14:57:18Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_JulioCesarVieira.pdf: 1988173 bytes, checksum: 55cb349d2840d5de748cbd814f155bb9 (MD5) / Rejected by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br), reason: O aluno irá submeter com o novo PDF on 2018-06-19T14:38:11Z (GMT) / Submitted by Julio Cesar de Azevedo Vieira (julio_vieira@globo.com) on 2018-06-26T21:10:08Z No. of bitstreams: 1 dissertacao_JulioCesarVieira.pdf: 1801751 bytes, checksum: 382cab03be50d392c166a61e21222c05 (MD5) / Approved for entry into archive by Janete de Oliveira Feitosa (janete.feitosa@fgv.br) on 2018-07-05T13:19:09Z (GMT) No. of bitstreams: 1 dissertacao_JulioCesarVieira.pdf: 1801751 bytes, checksum: 382cab03be50d392c166a61e21222c05 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-16T19:25:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_JulioCesarVieira.pdf: 1801751 bytes, checksum: 382cab03be50d392c166a61e21222c05 (MD5) Previous issue date: 2018-04-17 / Dengue é uma doença infecciosa que afeta países subtropicais. Autoridades de saúde locais utilizam informações sobre o número de notificações para monitorar e prever epidemias. Este trabalho foca na modelagem do número de casos de dengue semanal em quatro cidades do estado do Rio de Janeiro: Rio de Janeiro, São Gonçalo, Campos dos Goytacazes, e Petrópolis. Modelos de séries temporais são frequentemente utilizados para prever o número de casos de dengue nos próximos ciclos (semanas ou meses), particularmente, modelos SARIMA (Modelo Sazonal Autorregressivo Integrado de Médias Móveis) apresentam uma boa performance em situações distintas. Modelagens alternativas ainda incluem informação sobre o clima da região para melhorar a performance preditiva. Apesar disso, modelos que usam apenas dados históricos e de clima podem não possuir informações suficientes para capturar mudanças entre os regimes de não-epidemia e epidemia. Duas razões para isso são o atraso na notificação dos casos e que possivelmente não houveram epidemias nos anos anteriores. Baseando-se no sistema de monitoramento InfoDengue, esperasse que incluindo dados sobre ”numero de reprodução efetiva dos mosquitos”(RT) e ”número de tweets se referindo a dengue”(tweets) possam melhorar a qualidade das previsões no curto (1 semana) e longo (8 semanas) prazo. Foi possível mostrar que modelos de séries temporais incluindo RT e informações climáticas frequentemente performam melhor do que o modelo SARIMA em termos do erro preditivo quadrático médio (RMSE). Incluir a variável sobre o twitter não mostrou uma melhora no RMSE. / Dengue fever is an infectious disease affecting subtropical countries. Local health departments use the number of notified cases to monitor and predict epidemics. This work focus on modeling weekly incidence of dengue fever in four cities of the state of Rio de Janeiro: Rio de Janeiro, São Gonçalo, Campos dos Goytacazes, and Petrópolis. Time series models are often used to predict the number of cases in the next cycles (weeks, months), in particular, SARIMA (Seazonal Auto-Regressive Integrated Moving Average) models are shown to perform well in distinct settings. Alternative models also include climate covariates to improve the quality of the forecasts. However, models that only use historical and climate data may no have sufficient information to capture changes from non-epidemic to an epidemic regime. Two reasons are that there is a delay in the notification of cases and there might not have had epidemics in the previous years. Based on the INFODENGUE monitoring system we argue data including the "effective reproduction number of mosquitoes" (RT) and "number tweets referring to dengue" (tweets) may improve the quality of forecasts in the short (1 week) to long (8 weeks) range. We show that time series models including RT and climate information often outperform SARIMA models in terms of mean squared predictive error (RMSE). Inclusion of twitter did not improve the RMSE.

Orientadores: Christiano Lyra Filho, Romis Ribeiro de Faissol Attux / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-14T08:57:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Siqueira_HugoValadares_M.pdf: 4462928 bytes, checksum: 6c158aa0553a6c0912bf75c565974370 (MD5) Previous issue date: 2009 / Resumo: O Sistema Elétrico é um dos pilares do desenvolvimento tecnológico e industrial de uma nação. Dessa forma, é necessário gerir de uma maneira eficiente todos os recursos necessários para obtenção de energia elétrica. Os recursos hídricos se tornam essenciais já que o parque gerador brasileiro é predominantemente hidráulico. Neste contexto, o estudo da previsão de séries de vazões das usinas hidrelétricas tornou-se um campo de pesquisa altamente relevante para o planejamento da geração de energia no Brasil. Os modelos empregados pelo setor elétrico são os chamados modelos de Box & Jenkins, que exige um pré-tratamento dos dados de entrada por conta da sazonalidade encontrada nas vazões ao longo do ano. Este trabalho se utiliza de uma gama de modelos de previsão para comparação de desempenho no problema de previsão de séries de vazões médias mensais, em períodos distintos, da usina hidrelétrica de Furnas. Dentre os modelos lineares, é proposta a utilização de um dos modelos estatísticos, o Auto-regressivo e Médias Móveis (ARMA), tendo seus coeficientes calculados através de algoritmos bioinspirados: algoritmo genético e duas propostas de algoritmos imunológicos, uma baseada em pequenas alterações do CLONALG e a opt-aiNet. Em seguida, um filtro linear realimentado de resposta ao impulso infinita (IIR) tem seus coeficientes calculados pelos algoritmos de otimização acima citados. Na parte dos métodos nãolineares, fez-se a abordagem da aplicação de redes neurais artificiais do tipo perceptron de múltiplas camadas (MLP), com a utilização do algoritmo do gradiente conjugado escalonado modificado para o treinamento. Por fim, uma rede de estados de eco (ESN) é utilizada no problema, com dois algoritmos de treinamento: a proposta de Ozturk et al. E a de Consolaro. Os resultados experimentais mostram a aplicabilidade das ferramentas bioinspiradas e, em muitos casos, a relevância do laço de realimentação. No caso nãolinear, não foi possível obter resultados expressivos para a MLP, enquanto as ESN's mostraram alguns resultados promissores. / Abstract: The Electric System is one of the pillars of technological and industrial development of a nation. Thus, it is necessary to manage in an efficient manner all necessary resources to obtain electrical energy. Water resources become essential since the Brazilian generator park is predominantly hydraulic. In this context, the study of prediction of the streamflow series of hydroelectric dams has become a field of research highly relevant to the planning of energy generation in Brazil. The models used by the electric sector are called models of Box & Jenkins, which requires pre-processing of input data due to the seasonality found in streamflow throughout the year. This work uses a range of forecasting models to compare performance in the problem of monthly averages streamflows series approached, in different periods, the hydroelectric power plant of Furnas. Among the linear models, it is proposed to use one of a statistical model, the autoregressive and moving average (ARMA), taking their coefficients calculated by bio-inspired algorithms: genetic algorithm and two proposed of immunological algorithms, one based on small changes in CLONALG and opt-aiNet. Then, a recurrent linear filter with the infinite impulse response (IIR) has its coefficients calculated by the optimization algorithms above. At the non-linear part, it is the approach of applying artificial neural networks of the type of multi-layer perceptron (MLP), using the algorithm of the modified scaled conjugate gradient for training. Finally, an echo states network is used in the problem, with two training algorithms: the proposal of Ozturk and of Consolaro. The experimental results show the applicability of bio-inspired tools and, in many cases, the importance of the loop of feedback. For the non-linear case, it was not possible to obtain significant results for the MLP, while the ESN's have shown some promising results. / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

A região do médio rio Araguaia está localizada em uma área de transição entre a Floresta Tropical e o Cerrado, região esta que vem sofrendo um intenso processo de desmatamento nas últimas décadas. Contudo, a quantificação e os impactos destas alterações são ainda pouco conhecidos. Portanto, este estudo teve como objetivo avaliar a dinâmica temporal das alterações na estrutura da paisagem na bacia do médio Araguaia, entre 1975 e 2007, e os fatores relacionados a estas alterações. O capítulo 1 apresenta uma contextualização científica desta pesquisa. Os outros 4 capítulos apresentam manuscritos que serão submetidos a publicação. O capítulo 2 analisa as alterações no uso e cobertura da terra na região do Parque Estadual do Cantão (Tocantins) para um período de 19 anos, entre 1981 e 2000. Nossos resultados mostraram que a redução da vegetação nativa e conseqüente aumento de áreas agropastoris está associada ao aumento da fragmentação. Observamos também uma baixa conversão da vegetação nativa no interior do parque. No entanto, estes baixos valores podem estar associados à localização da reserva, dentro da planície de inundação do rio Araguaia. O capítulo 3 mostra os resultados do mapeamento do uso e cobertura do solo para o médio Araguaia nos anos de 1975, 1985, 1996 e 2007. Para tal, foi utilizado o método de classificação híbrida. O mapeamento apresentou uma acurácia geral de 85%. A extensão da área perdida das três classes de cobertura nativa (floresta, cerrado aberto e cerrado stricto), ao longo destes 32 anos analisados, totaliza uma redução de 26% destas coberturas. Os resultados dos efeitos destas mudanças na estrutura e configuração da paisagem são apresentados no capítulo 4. A análise da composição mostrou que, áreas de floresta e cerrado stricto foram as mais afetadas pelas conversões. Em relação à configuração da paisagem, foi verificada uma considerável redução no tamanho do maior fragmento, principalmente de floresta, que foi acompanhado do aumento no número de pequenos fragmentos. Por sua vez, esta apresenta uma relação com o aumento da densidade de borda, diminuição das áreas centrais médias e aumento da distância entre os fragmentos, resultado que mostra um elevado índice de fragmentação da vegetação nativa remanescente. Por fim, no capítulo 5, apresentamos os resultados sobre os remanescentes de cobertura nativa em 2007. Dos 166 mil km² da área estudada, 86.808 km² eram de vegetação primária em 2007. Com isso foi realizada uma análise de regressão logística para identificar a influência da distância de estradas, distância de cidades, declividade do terreno, situação fundiária, fertilidade do solo e ocorrência de alagamento no processo de desmatamento. Valores significativos (p<0,05) mostram que o distanciamento de estradas e cidades, o aumento da declividade, a presença de unidades de conservação de proteção integral, terras indígenas, áreas alagáveis e áreas com baixa fertilidade apresentam influência positiva para a presença e manutenção de áreas primárias. A análise destes processos é muito importante para um melhor entendimento da dinâmica regional de uso do solo, além de fornecer informações de apoio para um planejamento regional mais eficiente e sustentável. / The central region of the Araguaia river basin encompasses a transition area between the Tropical Rain Forest and the Cerrado in Brazil. Despite of the fact that during the last four decades, this area has undergone an intense deforestation process, the quantification and impact of these changes are still unknown. Thus this study aimed to evaluate the dynamics of changes in landscape structure in the middle Araguaia river basin; and the driving factors of such changes.Chapter 1 of this thesis introduces the scientific contextualization of this research. The other 4 chapters present manuscripts to be submitted for publication. Chapter 2 analyzes the land use and land cover changes in the Cantão State Park region, Tocantins, for a period of 19 years, from 1981 to 2000. Our findings showed that the reduction of native vegetation and consequent increase of agricultural and pasture areas were related to the increase of fragmentation. We observed low conversion of native vegetation inside of the park area. However, these low rates of native vegetation losses may be associated with the geographical location of the reserve within the Araguaias floodplain.Chapter 3 present the results of the land use and land cover mapping of the middle Araguaia region for 1975, 1985, 1996 and 2007. To derive these maps, a hybrid classification method was implemented. The mapping showed an overall accuracy of 85%. The extent of native cover (forest, open cerrado and cerrado stricto) changes over the 32 years totalized a reduction of 26% of these land covers. The results of the effects of these changes in landscape structure and configuration were evaluated in Chapter 4. Our analysis of landscape composition showed that areas of forest and cerrado stricto were the most affected by conversions. Regarding the landscape configuration, there was a considerable reduction in the largest patch index, mainly of forest, which was followed by an increase in the number of small patches, which in turn was related to the increase of edge density, decrease of core areas and increase in the mean patch distance. These results indicate a high degree of fragmentation of remaining native vegetation.Finally, Chapter 5 analyzes the native vegetation cover remnants in 2007. Of the 166,000 km² of the study area, 86,808 km² were remnants of primary vegetation. Then, we performed a logistic regression analysis to identify the influence of distance from roads, distance from cities, slope, land tenure, fertility and the occurrence of flooding in the deforestation process. Significant values (p <0.05) for all variables were obtained, showing that the distance from roads and cities, slope increase, presence of conservation units, indigenous lands, wetlands and areas with low fertility have a positive influence for the presence and maintenance of primary vegetation. The analysis of these processes is very important for better understanding the regional dynamics of land use, and provide supporting information for a more efficient and sustainable regional planning.

Se maiores mercados permitem ganhos de especialização, conforme postulado por Adam Smith, o estudo da integração entre mercados ocupa posição central em economia. No contexto histórico tais estudos permitem inferir, a partir de evidência empírica contida em séries de preços, relacionamentos entre diversos mercados e, conseqüentemente, permitem apoiar ou refutar a narrativa histórica tradicional. Apesar do grande número de estudos históricos sobre integração de mercados entre países europeus, e, em menor grau, Estados Unidos e China, a literatura sobre integração entre mercados latino americanos e europeus durante o período colonial é praticamente inexistente. Esta tese estuda, através de técnicas de cointegração, oito produtos (açúcar, trigo, linho, papel, sabão, carne e vinho) e doze mercados (Bolívia, Brasil, Argentina, Chile, Peru, Colômbia, Inglaterra, França, Alemanha, Itália, Espanha e Portugal) ao longo de até 800 anos. O principal resultado é o fato de o mercado inglês aparecer ao centro do comércio latino americano e mesmo ibérico durante o período colonial. Este resultado suporta a narrativa histórica tradicional que enfatiza a crescente ascendência do contrabando inglês na região. Por outro lado, a evidência empírica aqui demonstrada questiona a validade do chamado pacto colonial e coloca num contexto temporal mais longo os movimentos de independência que eclodiram na região ao final do período. / If larger markets allow gains from specialization, as postulated by Adam Smith, the study of market integration occupies a central position in economics. In the historical context such studies can infer, from evidence contained in price series, relationships between various markets and, consequently, can support or refute the traditional historical narrative. Despite the large number of historical studies on market integration between European countries, and to a lesser extent, the United States and China, the literature on integration between Latin American and European markets during the colonial period is virtually nonexistent. This thesis studies, using techniques of cointegration, eight products (sugar, wheat, linen, paper, soap, meat and wine) and twelve markets (Bolivia, Brazil, Argentina, Chile, Peru, Colombia, England, France, Germany, Italy, Spain and Portugal) over up to 800 years. The main result is the fact that the English market appears to be in the center of trade in Latin America and even in the Iberian Peninsula during the colonial period. This result supports the traditional historical narrative that highlights the growing ascendancy of English smuggling in the region. Moreover, the evidence demonstrated here questions the validity of the so-called \"colonial pact\" and places the independence movements that erupted in the region at the end of the period in a longer time span.

Orientador: Celso Pascoli Bottura / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-22T14:33:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TobarQuevedo_JohannaBelen_M.pdf: 1682152 bytes, checksum: 0de866f41b4caaf6854d460eab59e9ac (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: O objetivo principal deste trabalho é propor algoritmos para identificação de series temporais e de sistemas lineares multivariáveis estocásticos variantes no tempo no espaço de estado. Para isto primeiramente investigamos fundamentos teóricos, apresentando alguns conceitos básicos de series temporais, sistemas, elementos de identificação, modelos no espaço de estado e identificação variante no tempo. Dois algoritmos são propostos, analisados e implementados, o que chamamos MOESP-AOKIVAR baseado no MOESP (Multivariable Output-Error State space) e o que chamamos AOKI-VAR baseado no algoritmo proposto por Masanao Aoki. Os algoritmos são avaliados sobre "benchmarks". Finalmente exemplos são apresentados bem como discussões sobre validação, previsão e modelagem de séries temporais e a modelagem de sistemas multivariáveis estocásticos variantes no tempo, esperando contribuir no estudo deste tipo de sinais e sistemas / Abstract: The main objective of this work is to propose algorithms for identifying non-stationary time series and multivariable time-varying linear stochastic systems in the state space. In order first to do this we investigate theoretical foundations, presenting some basic concepts of time series, systems, identification elements, models in state space and time variant identification. Two algorithms are proposed, analyzed and implemented, the one we called MOESP-AOKI-VAR based on the MOESP (Multivariable Output-Error State space) and the one we called AOKI-VAR based on the algorithm proposed by Masanao Aoki. The algorithms are evaluated on "benchmarks". Finally examples are presented as well as discussions about validation, prediction and modeling of stochastic time series and modeling of stochastic time-varying multivariable systems, hoping to contribute to the study of this type of signals and systems / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientadores: Luiz Camolesi Júnior, Ricardo da Silva Torres / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Tecnologia / Made available in DSpace on 2018-08-24T02:27:51Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Conti_JoseCarlos_M.pdf: 2108170 bytes, checksum: 16e7093192986c856bf2d3675ef2a605 (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Fenologia é o estudo de fenômenos naturais periódicos e sua relação com o clima. Nos últimos anos, tem se apresentado relevante como o indicador mais simples e confiável dos efeitos das mudanças climáticas em plantas e animais. É nesse contexto que se destaca o e-phenology, um projeto multidisciplinar envolvendo pesquisas na área de computação e fenologia. Suas principais características são: o uso de novas tecnologias de monitoramento ambiental, o fornecimento de modelos, métodos e algoritmos para apoiar o gerenciamento, a integração e a análise remota de dados de fenologia, além da criação de um protocolo para um programa de monitoramento de fenologia. Do ponto de vista da computação, as pesquisas científicas buscam modelos, ferramentas e técnicas baseadas em processamento de imagem, extraindo e indexando características de imagens associadas a diferentes tipos de vegetação, além de se concentrar no gerenciamento e mineração de dados e no processamento de séries temporais. Diante desse cenário, esse trabalho especificamente, tem como objetivo investigar a eficácia de medidas de similaridade para a classificação de séries temporais sobre fenômenos fenológicos caracterizados por vetores de características extraídos de imagens de vegetação. Os cálculos foram realizados considerando regiões de imagens de vegetação e foram considerados diferentes critérios de avaliação: espécies de planta, hora do dia e canais de cor. Os resultados obtidos oferecem algumas possibilidades de análise, porém na visão geral, a medida de distância Edit Distance with Real Penalty (ERP) apresentou o índice de acerto mais alto com 29,90%. Adicionalmente, resultados obtidos mostram que as primeiras horas do dia e no final da tarde, provavelmente devido à luminosidade, apresentam os índices de acerto mais altos para todas as visões de análise / Abstract: Phenology is the study of periodic natural phenomena and their relationship to climate. In recent years, it has gained importance as the more simple and reliable indicator of effects of climate changes on plants and animals. In this context, we emphasizes the e-phenology, a multidisciplinary research project in computer science and phenology. Its main characteristics are: The use of new technologies for environmental monitoring, providing models, methods and algorithms to support management, integration and remote analysis of data on phenology, and the creation a protocol for a program to monitoring phenology. From the computer science point of view, the e-phenology project has been dedicated to creating models, tools and techniques based on image processing algorithms, extracting and indexing image features associated with different types of vegetation, and implementing data mining algorithms for processing time series. This project has as main goal to investigate the effectiveness of similarity measures for the classification of time series associated with phenological phenomena characterized by feature vectors extracted from images. Conducted experiments considered different regions containing individuals of different species and considering different criteria such as: plant species, time of day and color channels. Obtained results show that the Edit Distance with Real Penalty (ERP) distance measure yields the highest accuracy. Additionally, the analyzes show that in the early morning and late afternoon, probably due to light conditions, it can be observed the highest accuracy rates for all views analysis / Mestrado / Tecnologia e Inovação / Mestre em Tecnologia

Orientador: Cristiano Torezzan / Dissertação (mestrado profissional) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-21T20:22:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Costa_MichellyGuerra_M.pdf: 529315 bytes, checksum: 0d134b8239c73b591005b036b0339e20 (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: No presente trabalho investigamos as semelhanças entre registros de lançamentos extraídos de jogos reais de basquetebol e sequências aleatórias geradas por algoritmos computacionais. Nosso principal objetivo é comparar o comportamento das sequências de arremessos consecutivos de jogadores ao longo de uma temporada com sequências aleatórias de zeros e uns (sequências de Bernoulli) geradas computacionalmente. Para tanto, foram desenvolvidos algoritmos computacionais específicos para os testes e implementados na plataforma Scilab para análise dos dados. Os testes realizados neste trabalho indicam que, de maneira geral, não existem diferenças estatísticas entre os dois conjuntos de dados considerados. Além de uma breve revisão sobre testes estatísticos e sobre o problema da boa fase no jogo de basquetebol, apresentamos diversos exemplos visando tornar o texto acessível para alunos de graduação ou demais interessados em estatística aplicada, em especial ao esporte / Abstract: In this work we investigate the similarities between records of shots extracted from real basketball games and random sequences generated by computational algorithms. Our goal is to compare the behavior of sequences of consecutive shots of players throughout a season with random sequences of zeros and ones (Bernoulli sequences) generated computationally. For this purpose, computational algorithms have been developed for specific tests and implemented in the Scilab platform. The tests performed in this study indicate that, in general, there are no statistical differences between the two sets of data considered. Besides a brief review of statistical tests and the problem of good stage in the game of basketball, we present several examples in order to make the text accessible to undergraduates or others interested in applied statistics, especially the ones concerning this sport / Mestrado / Matematica / Mestra em Matemática