Submitted by Kamila Costa (kamilavasconceloscosta@gmail.com) on 2015-06-15T21:23:16Z No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Alessandro B Trindade.pdf: 1833454 bytes, checksum: 132beb74daa71e138bbfcdc0dcf5b174 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-06-16T15:00:54Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Alessandro B Trindade.pdf: 1833454 bytes, checksum: 132beb74daa71e138bbfcdc0dcf5b174 (MD5) / Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central (ddbc@ufam.edu.br) on 2015-06-16T15:02:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Alessandro B Trindade.pdf: 1833454 bytes, checksum: 132beb74daa71e138bbfcdc0dcf5b174 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-16T15:02:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertacao-Alessandro B Trindade.pdf: 1833454 bytes, checksum: 132beb74daa71e138bbfcdc0dcf5b174 (MD5) Previous issue date: 2015-02-09 / Não Informada / When performing hardware/software co-design for embedded systems, does emerge the problem of allocating properly which functions of the system should be implemented in hardware (HW) or in software (SW). This problem is known as HW/SW partitioning and in the last ten years, a significant research effort has been carried out in this area. In this proposed project, we present two new approaches to solve the HW/SW partitioning problem by using SMT-based verification techniques, and comparing the results using the traditional technique of Integer Linear Programming (ILP) and a modern method of optimization by Genetic Algorithm (GA). The goal is to show with experimental results that model checking techniques can be effective, in particular cases, to find the optimal solution of the HW/SW partitioning problem using a state-of-the-art model checker based on Satisfiability Modulo Theories (SMT) solvers, when compared to the traditional techniques. / Quando se realiza um coprojeto de hardware/software para sistemas embarcados, emerge o problema de se decidir qual função do sistema deve ser implementada em hardware (HW) ou em software (SW). Este tipo de problema recebe o nome de particionamento de HW/SW. Na última década, um esforço significante de pesquisa tem sido empregado nesta área. Neste trabalho, são apresentadas duas novas abordagens para resolver o problema de particionamento de HW/SW usando técnicas de verificação formal baseadas nas teorias do módulo da satisfabilidade (SMT). São comparados os resultados obtidos com a tradicional técnica de programação linear inteira (ILP) e com o método moderno de otimização por algoritmo genético (GA). O objetivo é demonstrar, com os resultados empíricos, que as técnicas de verificação de modelos podem ser efetivas, em casos particulares, para encontrar a solução ótima do problema de particionamento de HW/SW usando um verificador de modelos baseado no solucionador SMT, quando comparado com técnicas tradicionais.

[pt] Esta dissertação tem por objetivo comparar o desempenho de modelos não lineares de previsão de retornos em 10 ativos do mercado acionário brasileiro. Entre os modelos escolhidos, pode-se citar o STAR-Tree, que combina conceitos da metodologia STAR (Smooth Transition AutoRegression) e do algoritmo CART (Classification And Regression Trees), tendo como resultado final uma regressão com transição suave entre múltiplos regimes. A especificação do modelo é feita através de testes de hipótese do tipo Multiplicador de Lagrange que indicam o nó a ser dividido e a variável explicativa correspondente. A estimação dos parâmetros é feita pelo método de Mínimos Quadrados Não Lineares para determinar o valor dos parâmetros lineares e não lineares. Redes Neurais, modelos ARMAX (estes lineares) e ainda o método Naive também foram incluídos na análise. Os resultados das previsões foram avaliados a partir de medidas estatísticas e financeiras e se basearam em um negociador automático que informa o instante correto de assumir uma posição comprada ou vendida em cada ativo. Os melhores desempenhos foram alcançados pelas Redes Neurais, pelos modelos ARMAX e pela forma de previsão ARC (Adaptative Regime Combination) derivada da metodologia STAR-Tree, sendo ambos ainda superiores ao retorno das ações durante o período de teste / [en] The goal of this dissertation is to compare the performance of non linear models to forecast return on 10 equities in the Brazilian Stock Market. Among the chosen ones, it can be cited the STAR-Tree, which matches concepts from the STAR (Smooth Transition AutoRegression) methodology and the CART (Classification And Regression Trees) algorithm, having as the resultant structure a regression with smooth transition among multiple regimes. The model specification is done by Lagrange Multiplier hypothesis tests that indicate the node to be splitted and the corresponding explanatory variable. The parameter estimation is done by the Non Linear Least Squares method that determine the linear and non linear parameters. Neural Netwoks, ARMAX models (these ones linear) and the Naive method were also included in the analysis. The forecasting results were calculated using statistical and financial measures and were based on an automatic negociator that signaled the right instant to take a short or a long position in each stock. The best results were reached by the Neural Networks, ARMAX models and ARC (Adaptative Regime Combination ) forecasting method derived from STAR-Tree, with all of them performing better then the equity return during the test period.

[pt] O objetivo principal desta tese introduzir um modelo estruturado por árvores que combina aspectos de duas metodologias: CART (Classification and Regression Tree) e STR (Smooth Transition Regression). O modelo aqui denominado STR-Tree. A idéia especificar um modelo não-linear paramétrico através da estrutura de uma árvore de decisão binária. O modelo resultante pode ser analisado como uma regressão com transição suave entre múltiplos regimes. As decisões sobre as divisões dos nós são inteiramente baseadas em testes do tipo Multiplicadores de Lagrange. Uma especificação alternativa baseada em validação cruzada também utilizada. Um experimento de Monte Carlo utilizado para avaliar o desempenho da metodologia proposta comparando-a com outras técnicas comumente utilizadas. Como resultado verifica-se que o modelo STR- Tree supera o tradicional CART quando seleciona a arquitetura de árvores simuladas. Além do mais, utilizar testes do tipo Multiplicadores de Lagrange gera resultados melhores do que procedimentos de validação cruzada. Quando foram utilizadas bases de dados reais, o modelo STR-Tree demonstrou habilidade preditiva superior ao CART. Através de uma aplicação, extende-se a metodologia para a análise de séries temporais. Neste caso, o modelo denominado STAR- Tree, sendo obtido através de uma árvore de decisão binária que ajusta modelos autoregressivos de primeira ordem nos regimes. A série de retornos da taxa de câmbio Euro/Dólar foi modelada e a capacidade preditiva e o desempenho financeiro do modelo foi comparado com metodologias padrões como previsões ingênuas e modelos ARMA. Como resultado obtido um modelo parcimonioso que apresenta desempenho estatístico equivalente às estratégias convencionais, porém obtendo resultados financeiros superiores. / [en] He main goal of this Thesis is to introduce a tree- structured model that combines aspects from two methodologies: CART (Classification and Regression Trees) and STR (Smooth Transition Regression). The model is called STR-Tree, The idea is to specify a nonlinear parametric model through the structure of a binary decision tree. The resulting modelo can be analyzed as a smooth transition regression model with multiple regimes. The decisions for splitting the nodes of the tree are entirely based on Lagrange Multipliers tests. An alternative specification that uses cross- validation is also tried. A Monte Carlo Experiment is used to evaluate the performance of the proposed methodology and to compare with other techniques that are commonly used. The results showed that the STRTree model outperformed the traditional CART when specifying the architecture of a simulated tree. Moreover, the use of Lagrange Multipliers tests gave better results than a cross-validation procedure. After applying the model to real datasets, it could be seen that STR-Tree showed superior predictive ability when compared to CART. The idea was extended to time series analysis through an application. In this situation, we call the model as STAR- Tree which is obtained through a binary decision tree that fits first-order autoregressive models for different regimes. The model was fitted to the returns of Euro/Dolar exchange rate time series and then evaluated statistically and financially. Comparing with the naive approach and ARMA methodology, the STAR-Tree was parsimonious and presented statistical performance equivalent to others. The financial results were better than the others.