Dado que o investimento no mercado acionário envolve incerteza, devíamos esperar que seu retorno médio fosse relativamente superior a uma aplicação livre de risco para compensar o investidor pelo risco adicional que ele incorre quando aplica seus recursos em ações. Entretanto, não encontramos tal evidência quando analisamos o comportamento do mercado acionário brasileiro. Isto porque, considerando os retornos realizados médio dos últimos vinte anos, o prêmio histórico foi relativamente baixo. Assim, naturalmente surge à questão se tal estimativa corresponde a um valor razoável para inferirmos o futuro comportamento do mercado acionário. Para responder a esta questão, nossa metodologia constituiu em três etapas. Na primeira, revisamos a literatura em busca de técnicas de estimação do prêmio e selecionamos as abordagens baseado em artigos recentes, citações e disponibilidade de dados. Além disso, também realizamos algumas propostas de estimação. Em seguida, apresentamos os resultados das metodologias selecionadas para os anos recentes e observamos que as estimativas apresentaram certo grau de heterogeneidade. Na segunda etapa, testamos o desempenho dos modelos empíricos estimados usando testes de previsão fora da amostra. Os resultados apontaram que alguns modelos foram superiores ao prêmio histórico. Desta forma, encontramos evidências de que o prêmio histórico representa apenas mais uma fonte de informação para inferir o prêmio esperado e, se tomado sozinho, não constitui um procedimento de inferência razoável. Visto que cada modelo apresenta uma estratégia empírica para inferir o prêmio, todos deveriam representar uma fonte informacional sobre o prêmio futuro. Consequentemente, uma corrente da literatura recente destaca que a estratégia ótima pode ser agregar informações dos modelos individuais. Com este intuito, o último passo da metodologia foi combinar informações dos modelos que apresentaram melhor desempenho em relação ao prêmio histórico e verificar se tal procedimento aumentou a performance do poder preditivo dos modelos. Como resultado, verificamos que tal abordagem melhora e estabiliza a previsão do prêmio. / Given that investment in the stock market involves uncertainty, we should expect that the average return was relatively higher than a risk-free investment in order to compensate investors for the additional risk they incur. However, we find no such evidence when we analyze the Brazilian stock market behavior. This is because, considering the realized average returns of the past twenty years, the historic equity risk premium was relatively low. So, naturally, the question of whether such an estimate corresponds to a reasonable value to infer the future behavior of the stock market arises. To answer this question, our methodology consists of three stages. At first, we review the literature on risk premium estimation techniques and select the different approaches based on recent articles, quotes and availability of data. We also made some estimation proposals. We then proceed and present the results of the methodologies selected for the recent years and find that the estimates presented some degree of heterogeneity. On the second step, we test the performance of our estimates using out-of-sample predictive tests. The results showed that some models performed better than the historical premium. Thus, we find evidence that the historical premium is just another source of information to infer the expected award and, if taken alone, does not constitute a reasonable inference procedure. Since each model presents an empirical strategy to infer the premium, every one of them should represent an information source on the future premium. Consequently, a recent literature points out that the current optimal strategy may be to aggregate information from individual models. To this end, the last step of the methodology was to combine information of the models that performed better against the historical premium and verify that this procedure increased the power of the predictive performance of the models. As a result, we find that this approach improves and stabilizes the premium forecast.

Dado que o investimento no mercado acionário envolve incerteza, devíamos esperar que seu retorno médio fosse relativamente superior a uma aplicação livre de risco para compensar o investidor pelo risco adicional que ele incorre quando aplica seus recursos em ações. Entretanto, não encontramos tal evidência quando analisamos o comportamento do mercado acionário brasileiro. Isto porque, considerando os retornos realizados médio dos últimos vinte anos, o prêmio histórico foi relativamente baixo. Assim, naturalmente surge à questão se tal estimativa corresponde a um valor razoável para inferirmos o futuro comportamento do mercado acionário. Para responder a esta questão, nossa metodologia constituiu em três etapas. Na primeira, revisamos a literatura em busca de técnicas de estimação do prêmio e selecionamos as abordagens baseado em artigos recentes, citações e disponibilidade de dados. Além disso, também realizamos algumas propostas de estimação. Em seguida, apresentamos os resultados das metodologias selecionadas para os anos recentes e observamos que as estimativas apresentaram certo grau de heterogeneidade. Na segunda etapa, testamos o desempenho dos modelos empíricos estimados usando testes de previsão fora da amostra. Os resultados apontaram que alguns modelos foram superiores ao prêmio histórico. Desta forma, encontramos evidências de que o prêmio histórico representa apenas mais uma fonte de informação para inferir o prêmio esperado e, se tomado sozinho, não constitui um procedimento de inferência razoável. Visto que cada modelo apresenta uma estratégia empírica para inferir o prêmio, todos deveriam representar uma fonte informacional sobre o prêmio futuro. Consequentemente, uma corrente da literatura recente destaca que a estratégia ótima pode ser agregar informações dos modelos individuais. Com este intuito, o último passo da metodologia foi combinar informações dos modelos que apresentaram melhor desempenho em relação ao prêmio histórico e verificar se tal procedimento aumentou a performance do poder preditivo dos modelos. Como resultado, verificamos que tal abordagem melhora e estabiliza a previsão do prêmio. / Given that investment in the stock market involves uncertainty, we should expect that the average return was relatively higher than a risk-free investment in order to compensate investors for the additional risk they incur. However, we find no such evidence when we analyze the Brazilian stock market behavior. This is because, considering the realized average returns of the past twenty years, the historic equity risk premium was relatively low. So, naturally, the question of whether such an estimate corresponds to a reasonable value to infer the future behavior of the stock market arises. To answer this question, our methodology consists of three stages. At first, we review the literature on risk premium estimation techniques and select the different approaches based on recent articles, quotes and availability of data. We also made some estimation proposals. We then proceed and present the results of the methodologies selected for the recent years and find that the estimates presented some degree of heterogeneity. On the second step, we test the performance of our estimates using out-of-sample predictive tests. The results showed that some models performed better than the historical premium. Thus, we find evidence that the historical premium is just another source of information to infer the expected award and, if taken alone, does not constitute a reasonable inference procedure. Since each model presents an empirical strategy to infer the premium, every one of them should represent an information source on the future premium. Consequently, a recent literature points out that the current optimal strategy may be to aggregate information from individual models. To this end, the last step of the methodology was to combine information of the models that performed better against the historical premium and verify that this procedure increased the power of the predictive performance of the models. As a result, we find that this approach improves and stabilizes the premium forecast.

Asumiendo la definición de rendimiento mayor o menor al esperado como aquella discrepancia entre la capacidad intelectual y el rendimiento real, se considera este constructo como uno de los que ha suscitado gran interés a la hora de comprender los factores intervienen en el rendimiento académico. El primer objetivo de este trabajo fue identificar a estudiantes de ESO con rendimiento mayor, igual o menor al esperado en las asignaturas de matemáticas, castellano, inglés, sociales y en la media de estas cuatro asignaturas. Los participantes de este estudio fueron 1400 alumnos de los dos primeros cursos de Educación Secundaria Obligatoria. Los resultados de esta identificación, empleando los métodos de diferencias estandarizadas y de residuales de regresión, reflejaron resultados similares a otros estudios que se centran en este ámbito, alrededor del 16% de los estudiantes tuvieron un rendimiento menor al esperado. El segundo de los objetivos fue analizar las características diferenciales entre los estudiantes con rendimiento menor, igual y mayor al esperado en los factores de estrategias de aprendizaje, motivación y aceptación social, en cada una de las asignaturas mencionadas y en la media de estas. Los resultados reflejaron que existen diferencias en todas las variables, para cada una de las asignaturas entre los perfiles de alumnos con rendimiento mayor, igual o menor al esperado, siendo más evidentes en las variables pertenecientes a las estrategias de aprendizaje. Los estudiantes con rendimiento menor al esperado manifestaron un menor uso de estrategias, menor motivación hacia el aprendizaje y menos popularidad o aceptación social, que los estudiantes con rendimiento menor e igual al esperado según su capacidad; por el contrario, los estudiantes con rendimiento mayor al esperado hicieron un mayor uso de todas las estrategias de aprendizaje evaluadas y manifestaron una mayor motivación hacia el aprendizaje, siendo más aceptados entre sus compañeros de clase. Estos resultados fueron muy coincidentes entre las cuatro asignaturas. A partir de estos resultados se establecieron diferentes implicaciones educativas con el objetivo de incidir sobre los factores más importantes que puedan contribuir a revertir el rendimiento menor al esperado.

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[pt] As impactantes transformações pelas quais o Brasil passou durante o início da década de 1990 exigiram mudanças profundas no setor elétrico. O Decreto n 5.163/2004 introduziu ao mercado brasileiro de energia elétrica o Ambiente de Contratação Livre (ACL), onde os agentes passaram a poder negociar livremente contratos bilaterais de compra e venda de energia. No Brasil, os agentes participantes estão expostos às bruscas variações do preço da energia no curto prazo, chamado de Preço de Liquidação das Diferenças – PLD. Devido às restrições existentes na malha de transmissão, os valores do PLD se distinguem entre os quatro Submercados existentes: Norte, Nordeste, Sul e Sudeste/Centro- Oeste. Ao fechar contratos em Submercados diferentes, o gerador deve vender a energia ao PLD local e comprá-la ao preço spot do Submercado de destino. Desta forma, o vendedor corre o risco de vender a um PLD mais baixo do que deverá comprar. O swap de submercado pode ser utilizado para anular esta exposição, mas cabe investigar o preço que cada parte deve estar disposta a pagar para fechar o negócio. Assim, é proposta uma abordagem pela Teoria da Utilidade para se chegar a estes valores. Dado que os Submercados Sudeste/Centro-Oeste e Nordeste atualmente transacionam entre si a maior carga, estes foram selecionados para avaliação. O ano de 2015 foi utilizado para delimitar o estudo. Presume-se que ambas as partes são avessas ao risco de forma decrescente e que há equilíbrio de forças na negociação. O valor final do contrato é estimado em 10,66 reais/MWh. / [en] The impacting transformations suffered by Brazil during the 1990s demanded profound changes in the eletrical sector.Decree 5.163/2004 established the Ambiente de ContrataçãoLivre (ACL), allowing participants to freely negotiate bilateral energy contracts. In Brazil, those who do so are exposed to extreme variations in spot prices, called Preço de Liquidação das Diferenças – PLD. Due to transmission capacity restrictions, PLD prices vary between the four existing submarkets: North, Northeast, South, and Southeast/Central-West. Dealing in different submarkets requires electricity generators to sell energy for local PLD and buy it for the spot price of the destination submarket. By doing so the seller may end up selling energy for a lower PLD than the buying price. Submarket swaps can be used for hedging, but what each party should be willing to pay requires investigation. Thus, to discover these prices, the Utility Theory is applied. Given that submarkets Southeast/Central-West and Northeast are currently the ones concentrating the greatest amount of transactions, these were selected for evaluation. Year 2015 was used to delimit the study. It is assumed that both parties are risk averse in a decreasing manner and that there is an equilibrium of forces in the negotiation. The final value of the contract is estimated at 10,66 reais/MWh.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:08:30Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1994-10-18T00:00:00Z / Trata da avaliação de empresas estatais, com a finalidade de privatização. Aborda os aspectos básicos da privatização. Apresenta uma síntese da disseminação da política de privatização no mundo; e, uma análise do programa de privatização no Brasil. Define uma metodologia de avaliação de empresas estatais privatizáveis e apresenta um estudo de caso.

A avaliação da predição de um modelo por meio do cálculo do seu risco esperado é uma importante etapa no processo de escolha do um preditor eficiente para observações futuras. Porém, deve ser evitado nessa avaliação usar a mesma base em que foi criado o preditor, pois traz, no geral, estimativas abaixo do valor real do risco esperado daquele modelo. As técnicas de validação cruzada (K-fold, Leave-One-Out, Hold-Out e Bootstrap) são aconselhadas nesse caso, pois permitem a divisão de uma base em amostra de treino e validação, fazendo assim que a criação do preditor e a avaliação do seu risco sejam feitas em bases diferentes. Este trabalho apresenta uma revisão dessas técnicas e suas particularidades na estimação do risco esperado. Essas técnicas foram avaliadas em dois modelos mistos com distribuições Normal e Logístico e seus desempenhos comparados por meio de estudos de simulação. Por fim, as metodologias foram aplicadas em um conjunto de dados real. / The appraisal of models prediction through the calculation of the expected risk is an important step on the process of the choice of an efficient predictor to future observations. However, in this evaluation it should be avoided to use the same data to calculate the predictor on which it was created, due to it brings, in general, estimates above the real expected risk value of the model. In this case, the cross-validation methods (K-fold, Leave-One-Out, Hold-Out and Bootstrap) are recommended because the partitioning of the data in training and validation samples allows the creation of the predictor and its risk evaluation on different data sets. This work presents a briefing of this methods and its particularities on the expected risk estimation. These methods were evaluated on two mixed models with Normal and Logistic distributions and their performances were compared through simulation cases. Lastly, those methods were applied on a real database.

Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2016-01-04T21:25:40Z No. of bitstreams: 1 MarcioMonteiroMaia_TESE.pdf: 1259499 bytes, checksum: 525d1964653fd992305fce38d59f6a36 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2016-01-07T17:19:25Z (GMT) No. of bitstreams: 1 MarcioMonteiroMaia_TESE.pdf: 1259499 bytes, checksum: 525d1964653fd992305fce38d59f6a36 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-01-07T17:19:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 MarcioMonteiroMaia_TESE.pdf: 1259499 bytes, checksum: 525d1964653fd992305fce38d59f6a36 (MD5) Previous issue date: 2014-04-30 / A presente Tese trata da avalia??o de impactos n?o esperados, atrav?s do Estudo de Caso sobre os desvios ou redirecionamentos presentes em contratos do Pronaf B, no munic?pio de Governador Mangabeira - BA, entre 2011 a 2013. A partir da quest?o sobre como os impactos n?o esperados contribuem na efetividade do programa? Foi poss?vel a verifica??o da hip?tese de que a efetividade dos impactos n?o esperados tem origem na l?gica da agricultura familiar, original das condi??es s?cio-econ?micas e particulares das unidades familiares. A metodologia utilizada se estruturou no referencial te?rico a respeito da avalia??o de impacto e agricultura familiar, coleta de dados, aplica??o de question?rios entre os contratantes redirecionantes do cr?dito no PRONAF B e entrevistas com os atores institucionais envolvidos. Os resultados confirmaram a exist?ncia de uma l?gica na agricultura familiar, capaz de tomar decis?es pr?prias do seu modo de reprodu??o de vida. Quanto ? avalia??o de impacto, acrescentou-se a import?ncia dos impactos n?o esperados na avalia??o de Pol?ticas P?blicas, enquanto estudo da efetividade junto aos assistidos e a significativa contribui??o de seus pontos de vista. / This Doctoral Dissertation deals with the evaluation of impacts, through the Case Study on deviations or redirects present in contracts Pronaf B, at Governador Mangabeira - BA , from 2011 to 2013. From the questioning about the expected impacts not contribute to the effectiveness of the program ? It was possible the measurement of the hypothesis that the effectiveness of unexpected impacts stems from the logic of family farming, unique socio-economic conditions of individuals and family units. The methodology is structured in the theoretical framework regarding the impact assessment and family farming, data collection, questionnaires among redirected contracting credit in PRONAF B and interviews with institutional actors involved . The results confirmed the existence of a logic family farm, able to take own decisions their mode of reproduction of life. As for the impact assessment, we added the importance of the unexpected in the evaluation of public policy impacts , while study of effectiveness with the beneficiaries and the significant contribution of their views.

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[pt] Neste trabalho apresentaremos a noção de valor esperado de uma variável aleatória, ou valor médio de uma quantidade aleatória, um conceito probabilístico extremamente importante e útil em diversas aplicações, mas que por razões históricas, não costuma ser ensinado no Ensino Médio. Além desse assunto, abordaremos também alguns problemas interessantes e desafiadores de Probabilidade, como por exemplo, questões dos vestibulares mais difíceis do País, como o do Instituto Militar de Engenharia (IME) e O Desafio em Matemática da PUC-Rio. Em várias das atividades propostas, ao longo nosso trabalho, iremos utilizar recursos computacionais como o Excel e o GeoGebra, e mostrar que podem ser fortes aliados ao ensino de Probabilidade e auxiliar no entendimento do conceito de Valor Esperado. / [en] In this dissertation we present the definition of the expected value of a random variable, an important probabilistic concept which is useful in many applications but which, for historical reasons, is not taught in high school in Brazil. We also discuss examples of interesting and challenging probability problems, including questions from some of the hardest exams in the country, such as the Vestibular for the Instituto Militar de Engenharia (IME) and the Desafio em Matemática of PUC-Rio. In many of the proposed activities, we use computational tools such as Excel and GeoGebra: these can become allies when teaching probability and help in the understanding of the concept of expected value.