Submitted by Suethene Souza (suethene.souza@ufpe.br) on 2015-03-13T17:46:46Z No. of bitstreams: 2 TESE Guilherme Nunes Martins.pdf: 1838582 bytes, checksum: 1e1e150e894c55ad2af9533e55a4e9b4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-13T17:46:46Z (GMT). No. of bitstreams: 2 TESE Guilherme Nunes Martins.pdf: 1838582 bytes, checksum: 1e1e150e894c55ad2af9533e55a4e9b4 (MD5) license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Previous issue date: 2014-03-10 / CNPq / O presente trabalho estuda a relação existente entre ativos ambientais e os gastos com recreação das famílias na cidade de Recife/PE em três ensaios que partem da crença de que esses gastos podem revelar as preferências das famílias recifenses pela praia e pelo parque. O primeiro ensaio teve o objetivo de analisar empiricamente a influência da localização de ativos ambientais nos gastos com recreação das famílias da cidade do Recife. Para isso foi estimada a função gastos com recreação das famílias recifenses a partir dos microdados da Pesquisa de Orçamento Familiar (POF) 2008-2009, do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), de acordo com um Modelo Hierárquico Linear (MHL) de dois níveis, em que o primeiro nível foi controlado por características dos domicílios entrevistados pelo IBGE e o segundo nível, por particularidades dos setores em que esses domicílios familiares estavam localizadas. A influência foi analisada graças ao georeferenciamento dos domicílios das famílias e dos ativos ambientais que possibilitaram a obtenção das distâncias entre eles. Os resultados mostraram que as famílias que moraram próximo dos ativos ambientais considerados no trabalho (as praias do Pina e de Boa Viagem, os parques e as praças da cidade do Recife) tem menores gastos com recreação em relação as demais. O segundo ensaio dá continuidade ao estudo iniciado no primeiro e teve o objetivo de medir o impacto no bem-estar da família de se aproximar e/ou se distanciar de um ativo ambiental. Para isso foram estimados os gastos com recreação das 384 famílias constantes da amostra da POF do IBGE, a partir da função resultante do primeiro ensaio, considerando a possibilidade de aproximação e distanciamento dessas famílias da praia e do parque separadamente para as faixas de 100, 500, 1.000 e 5.000 metros. Os resultados mostraram a ocorrência de um impacto positivo na aproximação da família ao ativo ambiental e um impacto negativo no distanciamento da praia e do parque com taxas de variação exponencial de 1,5% para o parque e de 2,7% para praia a cada 100 metros. O terceiro e último ensaio complementa os dois textos iniciais porque teve o objetivo de apontar a localização ótima para implementação de uma política inclusiva de recreação através da construção de equipamentos de lazer pela Prefeitura da Cidade do Recife (PCR) com base nos resultados de uma análise benefício custo. Para isso foram consideradas as localizações de quatro áreas verdes livres com potencial para construção de um equipamento que possibilite a pratica de atividades de recreação e desfrute de sua beleza (5 hectares). A partir daí foram estimados os benefícios de uma possível utilização do local através dos excedentes compensatórios gerados pelo parque que foram somados por setor e por fim ordenadas as alternativas de acordo com a magnitude dos benefícios gerados. Também foi realizado uma análise de sensibilidade dos resultados a mudanças na taxas de desconto e populacional. Os resultados apontaram para o local em que cerca de 49% da população é beneficiada, com benefícios esperados de aproximadamente R$ 40,4 milhões anuais.

O uso de modelos multiníveis é uma alternativa interessante para analisar dados que estão estruturados de forma hierárquica, pois permite a obtenção de diferentes estimativas de parâmetros relativos a grupos distintos e, ao mesmo tempo, leva em consideração a dependência entre as observações em um mesmo grupo. Neste trabalho, desenvolvemos e aplicamos modelos de regressão multiníveis simétricos, a fim de fornecer alternativas ao modelo usual, sob normalidade. Além disso, apresentamos uma breve análise de diagnóstico e estudo de simulação. Como motivação, consideramos dados educacionais, a fim de avaliar se o número de reprovações no histórico escolar do aluno e a infraestrutura da escola são variáveis relevantes que afetam o baixo desempenho dos alunos do ensino básico na disciplina de Matemática / The use of multilevel models is an interesting alternative to analyze data that is structured in a hierarchical manner, since it allows the obtention of different parameters estimates for distinct groups and, at the same time, it takes into account the dependence of observations in the same group. In this dissertation, we develop and apply symmetrical multilevel regression models, for the purpose of providing alternatives to the usual model, under normality. Furthermore we present a brief diagnostics analysis and a simulation study. As motivation, we consider educational data in order to assess whether the number of failures in school history of students and the school infrastructure are important variables that affect the low performance of elementary school students in Mathematics

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:47:57Z (GMT). No. of bitstreams: 3 82339.pdf.jpg: 9919 bytes, checksum: 3b6ea77556e57a481dfe578c253dc397 (MD5) 82339.pdf.txt: 271978 bytes, checksum: 30d1b7614545b7576d645b8d658edc63 (MD5) 82339.pdf: 1268046 bytes, checksum: ff1627f95c9dffebb490a8ba67a3a127 (MD5) Previous issue date: 2007-07-17T00:00:00Z / Application of statistical and financial techniques in decision-making models for marketing investments is an area of study with considerable potential that, as yet, is largely unexplored. The Customer Equity model and Customer Lifetime Value Analysis are gaining recognition in the literature in this area, with discussions among academics and practitioners regarding how to project the Net Present Value of future cash flow generated by a client during the lifetime of his commercial relationship with a firm. Despite the recent appearance of several articles in the academic literature describing customer equity calculations, few suggest statistical techniques or estimators for the parameters that could be used by a firm for its own projections. The model used as a reference in this study proposes an original combination involving survival analysis techniques and hierarchical linear models. In this thesis, we will demonstrate how hierarchical linear models can be used as an important tool to understand, explain and predict the gross margin generated by a client. Use of this technique in business administration is a recent development and it has not yet been applied to the calculation of customer lifetime value. This technique, in addition to other advantages, takes into consideration both the individual characteristics of the client and the trend of the margin he generates over time. Survival analysis has been used to predict the probability that a client will maintain a commercial relationship with the firm. In order to make a further contribution in this area, in this study we develop an application based on Cox’s model (1972), using a methodology that also predicts client behavior on the basis of his individual characteristics. As an illustration, the model will be applied in one of the five largest credit card issuers in Brazil. We note that the same model could be applied in industries with similar characteristics, such as telecommunications, internet service providers, banks and finance companies. Given the exploratory nature of this study, its conclusions are limited to the analysis of this sample, however they provide a starting point for further research. / Identifica-se que a aplicação de técnicas estatísticas e financeiras nos modelos para a tomada de decisão dos investimentos de marketing se apresenta muito abaixo de seu potencial. O modelo do Valor do Cliente e o cálculo do Valor Vitalício do Cliente vêm ganhando destaque como referência bibliográfica no tema, provocando discussão nos meios acadêmicos e empresariais em torno de como projetar o fluxo de caixa futuro descontado, gerado por um cliente durante o tempo que manterá relacionamento comercial com a empresa. Apesar de na literatura acadêmica existirem diversos artigos descrevendo o cálculo do Valor do Cliente, poucos sugerem técnicas estatísticas e estimadores que poderiam ser úteis para este fim. O modelo de cálculo usado como referência neste estudo propõe uma combinação original envolvendo as técnicas de análise de sobrevivência com modelos lineares hierárquicos. Nesta tese será demonstrado como os Modelos Lineares Hierárquicos podem ser utilizados como uma importante ferramenta para entender, explicar e prever a margem de contribuição gerada por um cliente. Essa técnica recentemente passou a ser utilizada como ferramenta nas questões relacionadas à Administração de Empresas e ainda não foi aplicada no cálculo do Valor Vitalício do Cliente. Entre outras vantagens, a técnica permite levar em consideração, no cálculo, tanto as características individuais de cada cliente, quanto à tendência da margem gerada por ele ao longo do tempo. A Análise de Sobrevivência foi utilizada para modelar a probabilidade de um cliente manter o relacionamento comercial com a Administradora. Na tentativa de contribuir para o tema, este estudo desenvolveu uma aplicação a partir da modelagem desenvolvida por Cox (1972). Essa metodologia também permite estimar o comportamento do cliente levando em conta suas características individuais. Como ilustração, o modelo será aplicado em uma das cinco principais Administradoras de Cartões de Crédito do Brasil. Vale observar que o mesmo modelo poderia ser aplicado em outras indústrias com características semelhantes, como telefonia, provedores de internet, bancos e financeiras. Dada a natureza exploratória do estudo, suas conclusões se restringem à análise da amostra; entretanto, elas podem se constituir em um ponto de partida para outras pesquisas mais aprofundadas.

Objetivou-se, com este trabalho, estudar os métodos hierárquicos de análise de agrupamentos (ligação simples, ligação completa, ligação média, centróide e de Ward com base nas distâncias Euclidiana, Euclidiana ao quadrado, Manhattan e Mahalanobis), de modo a identificar qual é o mais adequado para uma base de dados arqueológicos. Utilizou-se uma base de dados fornecida pelo Grupo de Estudos Arqueométricos do IPEN CNEN/SP, na qual foram analisadas 146 amostras de fragmentos cerâmicos de três sítios arqueológicos por análise por ativação com nêutrons instrumental, sendo determinadas as frações de massa de 24 elementos químicos: As, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Eu, Fe, Hf, K, La, Lu, Na, Nd, Rb, Sb, Sc, Sm, Ta, Tb, Th, U, Yb e Zn. Para a determinação do melhor método, foram avaliados os dendrogramas conjuntamente com o valor dos coeficientes de correlação cofenética (CCC), obtidos para cada método. O método da ligação média mostrou-se mais coerente na formação dos agrupamentos, apresentando também os maiores valores do CCC. Por último, um script com funções do programa estatístico R foi desenvolvido para calcular o CCC, com o intuito de auxiliar os pesquisadores a encontrar o método de agrupamento mais apropriado para sua base de dados. / The objective of this work was to study the hierarchical methods of cluster analysis (single linkage, complete linkage, average linkage, centroid and Ward with base in the Euclidean distance, Squared Euclidean distance, Manhattan and Mahalanobis) to identify which is the most appropriate in archaeological data set. It was used a data set provided by the Archaeometry Studies Group from IPEN CNEN/SP in which 146 samples of ceramic fragments from three archaeological sites analyzed by instrumental neutron activation analysis, being determined the mass fractions of 24 chemical elements: As, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Eu, Fe, Hf, K, La, Lu, Na, Nd, Rb, Sb, Sc, Sm, Ta, Tb, Th, U, Yb and Zn. For the determination of the best method, it was evaluated the dendrograms together with value of the cophenetic correlation coefficient (CCC) obtained for each method. The average linkage method was more coherent in formation of the clusters, and with higher CCC values. Finally, a script with functions of the R statistical software was developed to calculate the CCC with aim to be a tool for researchers find the most appropriate method of cluster analysis for their data set.

Neste trabalho investigamos os determinantes da adesão de países a dois tratados internacionais de patentes: A Convenção de Paris e o Tratado de Cooperação de Patentes (TCP). Por meio de um modelo hierárquico Bayesiano, apresentamos evidências de que fatores domésticos são importantes para predizer adesão aos tratados estudados. Porém, quais fatores são importantes dependem do tipo de tratado. Para o TCP, que é um tratado que visa reduzir custos de transação, a legislação doméstica de patentes não é relevante. Para a Convenção de Paris, que limita as opções de política na área de patente, a legislação doméstica é fator relevante. Nós mostramos também que os ganhos diretos de participar dos tratados, medido pelo número de patentes no exterior, é uma variável importante e positivamente associada à probabilidade de adesão a ambos os acordos. Apresentamos ainda evidências de que variáveis sistêmicas são importantes e que as mudanças no sistema internacional nos últimos 30 anos são fatores importantes para explicar a adesão. / In this paper we investigate the determinants of the accession of two international patent treaties: the Paris Convention and Patent Cooperation Treaty (PCT). Through a Bayesian hierarchical model, we present evidence that domestic factors are important in predicting accession to the treaties studied. However, what factors are important depends on the type of treaty. For TCP, which is a treaty aimed at reducing transaction costs, the domestic law of patents is not important. For the Paris Convention, which limits the options in the area of patent policy, domestic law is a relevant factor. We also show that the direct gains from participating in treaties, as measured by the number of patents abroad, is an important variable and positively associated with the likelihood of ratification to both agreements. We also present evidence that systemic variables are important and that changes in the international system over the past 30 years are important factors to explain the membership to the treaties.

Objetivou-se, com este trabalho, estudar os métodos hierárquicos de análise de agrupamentos (ligação simples, ligação completa, ligação média, centróide e de Ward com base nas distâncias Euclidiana, Euclidiana ao quadrado, Manhattan e Mahalanobis), de modo a identificar qual é o mais adequado para uma base de dados arqueológicos. Utilizou-se uma base de dados fornecida pelo Grupo de Estudos Arqueométricos do IPEN CNEN/SP, na qual foram analisadas 146 amostras de fragmentos cerâmicos de três sítios arqueológicos por análise por ativação com nêutrons instrumental, sendo determinadas as frações de massa de 24 elementos químicos: As, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Eu, Fe, Hf, K, La, Lu, Na, Nd, Rb, Sb, Sc, Sm, Ta, Tb, Th, U, Yb e Zn. Para a determinação do melhor método, foram avaliados os dendrogramas conjuntamente com o valor dos coeficientes de correlação cofenética (CCC), obtidos para cada método. O método da ligação média mostrou-se mais coerente na formação dos agrupamentos, apresentando também os maiores valores do CCC. Por último, um script com funções do programa estatístico R foi desenvolvido para calcular o CCC, com o intuito de auxiliar os pesquisadores a encontrar o método de agrupamento mais apropriado para sua base de dados. / The objective of this work was to study the hierarchical methods of cluster analysis (single linkage, complete linkage, average linkage, centroid and Ward with base in the Euclidean distance, Squared Euclidean distance, Manhattan and Mahalanobis) to identify which is the most appropriate in archaeological data set. It was used a data set provided by the Archaeometry Studies Group from IPEN CNEN/SP in which 146 samples of ceramic fragments from three archaeological sites analyzed by instrumental neutron activation analysis, being determined the mass fractions of 24 chemical elements: As, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Eu, Fe, Hf, K, La, Lu, Na, Nd, Rb, Sb, Sc, Sm, Ta, Tb, Th, U, Yb and Zn. For the determination of the best method, it was evaluated the dendrograms together with value of the cophenetic correlation coefficient (CCC) obtained for each method. The average linkage method was more coherent in formation of the clusters, and with higher CCC values. Finally, a script with functions of the R statistical software was developed to calculate the CCC with aim to be a tool for researchers find the most appropriate method of cluster analysis for their data set.

Neste trabalho investigamos os determinantes da adesão de países a dois tratados internacionais de patentes: A Convenção de Paris e o Tratado de Cooperação de Patentes (TCP). Por meio de um modelo hierárquico Bayesiano, apresentamos evidências de que fatores domésticos são importantes para predizer adesão aos tratados estudados. Porém, quais fatores são importantes dependem do tipo de tratado. Para o TCP, que é um tratado que visa reduzir custos de transação, a legislação doméstica de patentes não é relevante. Para a Convenção de Paris, que limita as opções de política na área de patente, a legislação doméstica é fator relevante. Nós mostramos também que os ganhos diretos de participar dos tratados, medido pelo número de patentes no exterior, é uma variável importante e positivamente associada à probabilidade de adesão a ambos os acordos. Apresentamos ainda evidências de que variáveis sistêmicas são importantes e que as mudanças no sistema internacional nos últimos 30 anos são fatores importantes para explicar a adesão. / In this paper we investigate the determinants of the accession of two international patent treaties: the Paris Convention and Patent Cooperation Treaty (PCT). Through a Bayesian hierarchical model, we present evidence that domestic factors are important in predicting accession to the treaties studied. However, what factors are important depends on the type of treaty. For TCP, which is a treaty aimed at reducing transaction costs, the domestic law of patents is not important. For the Paris Convention, which limits the options in the area of patent policy, domestic law is a relevant factor. We also show that the direct gains from participating in treaties, as measured by the number of patents abroad, is an important variable and positively associated with the likelihood of ratification to both agreements. We also present evidence that systemic variables are important and that changes in the international system over the past 30 years are important factors to explain the membership to the treaties.

Uma forma de extrair e organizar o conhecimento, que tem recebido muita atenção nos últimos anos, é por meio de uma representação estrutural dividida por tópicos hierarquicamente relacionados. Uma vez construída a estrutura hierárquica, é necessário encontrar descritores para cada um dos grupos obtidos pois a interpretação destes grupos é uma tarefa complexa para o usuário, já que normalmente os algoritmos não apresentam descrições conceituais simples. Os métodos encontrados na literatura consideram cada documento como uma bag-of-words e não exploram explicitamente o relacionamento existente entre os termos dos documento do grupo. No entanto, essas relações podem trazer informações importantes para a decisão dos termos que devem ser escolhidos como descritores dos nós, e poderiam ser representadas por regras de associação. Assim, o objetivo deste trabalho é avaliar a utilização de regras de associação para apoiar a identificação de descritores para agrupamentos hierárquicos. Para isto, foi proposto o método SeCLAR (Selecting Candidate Labels using Association Rules), que explora o uso de regras de associação para a seleção de descritores para agrupamentos hierárquicos de documentos. Este método gera regras de associação baseadas em transações construídas à partir de cada documento da coleção, e utiliza a informação de relacionamento existente entre os grupos do agrupamento hierárquico para selecionar candidatos a descritores. Os resultados da avaliação experimental indicam que é possível obter uma melhora significativa com relação a precisão e a cobertura dos métodos tradicionais / One way to organize knowledge, that has received much attention in recent years, is to create a structural representation divided by hierarchically related topics. Once this structure is built, it is necessary to find labels for each of the obtained clusters, since most algorithms do not produce simple descriptions and the interpretation of these clusters is a difficult task for users. The related works consider each document as a bag-of-words and do not explore explicitly the relationship between the terms of the documents. However, these relationships can provide important information to the decision of the terms that must be chosen as descriptors of the nodes, and could be represented by rass. This works aims to evaluate the use of association rules to support the identification of labels for hierarchical document clusters. Thus, this paper presents the SeCLAR (Selecting Candidate Labels using Association Rules) method, which explores the use of association rules for the selection of good candidates for labels of hierarchical clusters of documents. This method generates association rules based on transactions built from each document in the collection, and uses the information relationship between the nodes of hierarchical clustering to select candidates for labels. The experimental results show that it is possible to obtain a significant improvement with respect to precision and recall of traditional methods

Para analisar dados binários oriundos de uma estrutura hierárquica com dois níveis (por exemplo, aluno e escola), uma alternativa bastante utilizada é a suposição da distribuição binomial para as unidades experimentais do primeiro nível (aluno) condicionalmente a um efeito aleatório proveniente de uma distribuição normal para as unidades do segundo nível (escola). Neste trabalho, propõe-se a adição de um efeito aleatório normal no primeiro nível de um modelo linear generalizado hierárquico binomial para contemplar uma possível variabilidade extra-binomial decorrente da dependência entre os ensaios de Bernoulli de um mesmo indivíduo. Obtém-se o processo de estimação por máxima verossimilhança para este modelo a partir da verossimilhança marginal dos dados, após uma dupla aplicação do método de quadratura de Gauss-Hermite adaptativa como aproximação para as integrais dos efeitos aleatórios. Realiza-se um estudo de simulação para contrastar propriedades inferenciais do modelo aspirante com o modelo linear generalizado binomial, um modelo de quase-verossimilhança e o tradicional modelo linear generalizado hierárquico em dois níveis. / A common alternative when analyzing binary data originated from a two-level hierarchical structure (for instance, student and school) is to assume a binomial distribution for the experimental units of the first level (student) conditionally to a normal random effect for the second level units (school). In this work, we propose the inclusion of a second normal random effect in the first level to contemplate a possible extra-binomial variability due to the dependence among the Bernoulli trials in the same individual. We obtain the maximum likelihood estimation process for this hierarchical model starting from the marginal likelihood of the data, after a double application of the adaptive Gauss-Hermite quadrature as an approximation of the integrals of the random effects. We conduct a simulation study to compare the inferential properties of the advocated model with the generalized linear (binomial) model, a quasi-likelihood model and the usual two-level hierarchical generalized linear model.

Made available in DSpace on 2016-04-25T18:40:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Claudio Junior Bernardo.pdf: 362107 bytes, checksum: 15a103dae1eca502a54a5453cd2d708c (MD5) Previous issue date: 2016-01-27 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed to examine the influence of institutional factors in determining the capital structure of Latin American firms and to analyze if the significance of institutional factors to explain the firms' capital structure is changed considering the short and long term debt. The sample was composed by public companies from six Latin American countries: Argentina, Brazil, Chile, Colombia, Mexico and Peru, analyzed during 2009-2014. Linear hierarchical models (or multilevel regression) for processing the data were used. Six leverage indicators were used as dependent variables. As explanatory variables, firm variables (business characteristics) and country variables (macroeconomic and institutional factors) were considered. These variables have been identified in the literature as important determinants of firms' capital structure. The main results show that both variables (firm and country characteristics) are important determinants of firms' capital structure. However, firm variables explain a much larger percentage of variance. These results can be derived from the similarity of economic contexts of the six countries analysed. Probably, in future work, if countries with very different macroeconomic and institutional features are inserted in the analysis, the results can change significantly. Thus, it is emphasized that much remains to be done to analyze the effects of institutional factors on the capital structure of companies. It is expected that this study has generated new contributions to national literature on capital structure, by using a theoretical approach, as well as econometric, still little explored in the literature and offer suggestions for future work on the subject, thereby contributing to the academy. It is also expected that the research will contribute to the agents of the capital market by analyze the determinants of the capital structure considering the institutional aspects as well as the relevance of these variables in the financing decision process / Esta pesquisa teve por objetivo examinar a influência de fatores institucionais na determinação da estrutura de capital de empresas latino-americanas, bem como analisar se a significância de fatores institucionais para explicar a estrutura de capital das empresas é alterada considerando a decomposição do financiamento em curto e longo prazos. A amostra investigada foi composta por companhias abertas pertencentes a seis países latino americanos: Argentina, Brasil, Chile, Colômbia, México e Peru, analisadas durante o período 2009-2014. Foram utilizados modelos hierárquicos lineares (ou regressão multinível) para tratamento dos dados. Como variáveis dependentes, foram considerados seis indicadores de alavancagem e como variáveis explicativas, foram consideradas variáveis de firma (características das empresas) e país (fatores macroeconômicos e institucionais) identificadas na literatura como importantes determinantes da estrutura de capital. Os principais resultados evidenciam que, tanto as variáveis representativas de características de firma, quanto as variáveis representativas de países, são importantes determinantes da estrutura de capital das empresas. No entanto, as variáveis de firma explicam um percentual de variância muito maior. Estes resultados podem ser derivados da similaridade dos contextos econômicos dos seis países analisados. Provavelmente, em trabalhos futuros, caso sejam inseridos na análise países com características macroeconômicas e institucionais muito distintas, o resultado possa se alterar significativamente. Assim, ressalta-se que ainda há muito a ser feito para análise dos efeitos de fatores institucionais sobre a estrutura de capital das empresas. Espera-se que este estudo tenha gerado novas contribuições para a literatura nacional sobre estrutura de capital, por utilizar uma abordagem teórica, e também econométrica, ainda pouco exploradas na literatura da área, fornecendo subsídios para futuros trabalhos sobre o tema, contribuindo, dessa forma, para a academia. Também se espera que a pesquisa contribua para os agentes do mercado de capitais ao analisar os determinantes da estrutura de capital considerando os aspectos institucionais, bem como a relevância dessas variáveis quando da decisão de financiamento por parte das empresas