Made available in DSpace on 2016-06-02T19:53:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FATTIBENE_Marcos_2015.pdf: 1035875 bytes, checksum: 9f4308478818fe20ad4a239e96c1bb67 (MD5) Previous issue date: 2015-01-27 / The credit analysis for individuals has traditionally relied on three pillars: documentary proof of income and residence; refers to negative credit bureaus as SERASA and SCPC and the use of forecasting models based on the hypothesis that similar profiles in the future will reproduce the same credit behavior of the past, such as the "credit scores" (HAND; HENLEY, 2007) . This approach has been adequate, while being susceptible to moments of economic crisis or to fast profile changing of the target market, as occurred in the U.S. subprime in 2008. This study aims to point out ways to use Social Networks informational content, where individuals express and record their opinions, preferences, and especially get evident their network of relationships, in the credit analysis context. It was made evident the feasibility to investigate the assumption that an individual's proximity to other appropriate profile payers, or vice versa, influences the repayment rate. To illustrate such a conclusion, a real social network, enriched with credit data obtained by statistical simulation, was used. Three models of data weighting and three other based on multiple linear regression models were developed. In general the results were not statistically significant, by need to use a non-brazilian social network, as well synthetic data bureau score, since real information was not available in this country. It was shown a way to investigate the hypothesis that the informational content of a social network may generate greater efficiency into credit analysis when added to decision-making, operational and control systems of this segment. / A análise de crédito para pessoas físicas tem tradicionalmente se apoiado em três pilares: comprovação documental de renda e de residência; consulta a birôs negativos de crédito, como SERASA Experian e SCPC e a utilização de modelos de projeção baseados na hipótese que perfis semelhantes reproduzirão no futuro o comportamento de crédito do passado, como por exemplo, os credit scores (HAND ; HENLEY, 2007). Tal abordagem tem se mostrado adequada, sendo, entretanto suscetível a momentos de crise econômica ou mudança rápida do perfil do mercado alvo, a exemplo do ocorrido no mercado imobiliário dos EUA no ano de 2008. O presente trabalho propõe-se indicar alternativas para a utilização do teor informacional presente nas Redes Sociais, onde os indivíduos registram suas opiniões, preferências e especialmente evidenciam sua rede de relacionamentos, no contexto da análise de risco de crédito. Evidenciaram-se formas de averiguação da premissa que proximidade de um indivíduo a outros com perfil de bons pagadores, ou vice-versa, influencia a taxa de adimplência. Para se ilustrar tais sugestões, foi utilizada uma rede social real, enriquecida com dados de crédito obtidos por simulação estatística. Foram elaborados três modelos de ponderação de dados e três modelos baseados em regressão linear múltipla. Em geral os resultados não foram estatisticamente significantes, dada a necessidade de uso de rede social estrangeira como também da geração de dados sintéticos de score de birô de crédito, dada a indisponibilidade de informações reais no País. Porém, ficou evidenciada a viabilidade da averiguação da hipótese de que o conteúdo informacional contido em redes sociais pode ampliar a eficiência do sistema de análise de crédito, se incorporado aos sistemas decisórios, operativos e de controle.

Submitted by Maike Costa (maiksebas@gmail.com) on 2016-04-25T12:59:29Z No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 2399944 bytes, checksum: b31ffd454938b9e66e2494032cb6d9ee (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-25T12:59:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 arquivo total.pdf: 2399944 bytes, checksum: b31ffd454938b9e66e2494032cb6d9ee (MD5) Previous issue date: 2015-08-28 / In recent years, several studies where published regarding to the estimation of variables related to the use of electricity, where the most varied methodologies are used to perform modeling and estimation of demand for energy of countries, States, companies in general and educational systems. In this dissertation where chosen this last category and the focus is on Higher Education Institutions (HEIs). Looking for drawing up an estimate of Wing Maxim Demand (WMD), monthly of electrical energy power, for the (HEIs), from the amount of students and, if necessary, from other causal variables, which can contribute to managerial way for the renegotiation of contracts with concessionaires that lead to annual cost savings and still contribute to a better control of the levels of maxim demand of electricity. To achieve this objective, it was realized a review of the literature regarding to the variables that could introduce correlation with the dependent variable WMD. This review indicated several methodologies that could contribute to the solution of the problem proposed: Markov Chain, Support vector Regression methodology, Genetic Programming Model and Artificial Neural Networks. It was adopted the methodology of Multiple Linear Regression (MLR) because it is less complex and a methodology directed at large companies. It was selected an IES and were carried out interviews with some engineers and technician of his electrical engineering division, seeking to better understand energy use and the behavior of the variable WMD in this IES being made available the reports of power energy monitoring where the WMD data of January-December 2008 of 2014 were contained. So on the basis of these data and documental research of the independent variables, and, through the methodologies of Multiple Linear Regression (MLR), it was developed a model from the data of 72 months which had their waste evaluated, showing a coefficient of determination R ^ 2 equal to 0.883. Independent variables that remained in the model, from the use of the backward method, were 4 (four) Dummy variables associated with the years, six variables of this type associated with the months and a variable which is the product of school days for graduates and the quantity of graduate students registered. This model was able to identify seasonality presents in the behavior of the WMD of this HIE. It would allow the hiring of WMD per month, that would make savings of 57% compared to the traditional contracting mode (WMD fixed for the entire period), considering the period from July to December, before the period left for validation. In conclusion, a forecast for the period of January to May 2015 and the adoption of the proposed model was able to provide a savings of 45% in relation to the scheme currently used by this HEI. / Nos últimos anos, diversos trabalhos foram publicados em relação à estimativa de variáveis relacionadas ao uso da energia elétrica, onde as mais variadas metodologias são utilizadas para realizar a modelagem e estimação da demanda por energia de países, Estados, empresas em geral e dos sistemas de ensino. Nesta dissertação foi escolhida esta última categoria e o foco consiste nas Instituições de Ensino Superior (IES). Procurando elaborar uma estimativa de Demanda Máxima de Ponta (DMP), mensal de potência de energia elétrica adequada às IESS, a partir da quantidade de alunos, e, se necessário, a partir de outras variáveis causais, que possam contribuir de maneira gerencial para a renegociação de contratos com concessionárias que levem à redução de custos anuais e que ainda podem contribuir para um melhor controle dos níveis de demanda máxima de energia elétrica. Para alcançar tal objetivo, foi realizada uma revisão da literatura a respeito de variáveis que poderiam apresentar correlação com a variável dependente DMP. Esta revisão indicou várias metodologias que poderiam contribuir para a solução do problema proposto: a Cadeia de Markov, a Metodologia de Regressão do vetor de Suporte, o Modelo de Programação Genética e as Redes Neurais Artificiais. Por ser uma metodologia menos complexa e direcionada a empresas de grande porte, adotou-se a Metodologia de Regressão Linear Múltipla (RLM). Foi selecionada uma IES e foram realizadas entrevistas com alguns engenheiros e técnico da sua divisão de engenharia elétrica, procurando entender melhor o uso da energia e o comportamento da variável DMP nesta IES, sendo disponibilizados os relatórios de energia do sistema de monitoração de energia onde os dados de DMP de janeiro de 2008 a dezembro de 2014 estavam contidos. Então, com base nestes dados e em pesquisa documental das candidatas a variáveis independentes, e, através da Metodologia (RLM), foi desenvolvido um modelo a partir dos dados de 72 meses, que teve seus resíduos avaliados, apresentando um coeficiente de determinação 𝑅2 igual a 0,883 .As variáveis independentes que permaneceram no modelo, a partir da utilização do método backward, foram 4(quatro) variáveis Dummy associadas a anos, seis variáveis deste tipo associadas a meses e uma variável fruto do produto entre dias letivos de graduação e quantidade de alunos da graduação matriculados. O modelo foi capaz de identificar a sazonalidade presente no comportamento da DMP da IES em estudo. Ele possibilitaria a contratação de DMP por mês, o que daria uma economia de 57% em relação ao modo de contratação tradicional (DMP fixo para todo o período), considerando o período de julho a dezembro, antes do período deixado para validação. Concluindo, foi realizada uma previsão para o período de janeiro a maio de 2015 e a adoção do modelo proposto foi capaz de proporcionar uma economia de 45% em relação ao esquema utilizado atualmente pela IES.

Submitted by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T22:25:06Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Maria_da_Graca_Pereira_Pimentel.pdf: 1105022 bytes, checksum: a8ce676040253811180c0351efada9a1 (MD5) / Approved for entry into archive by Aline Batista (alinehb.ufpel@gmail.com) on 2018-06-21T22:44:49Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Maria_da_Graca_Pereira_Pimentel.pdf: 1105022 bytes, checksum: a8ce676040253811180c0351efada9a1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-21T22:44:49Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertacao_Maria_da_Graca_Pereira_Pimentel.pdf: 1105022 bytes, checksum: a8ce676040253811180c0351efada9a1 (MD5) Previous issue date: 2007-02-18 / Sem bolsa / Um modelo de equações de regressão linear múltiplas, foi utilizado para realização de estimativas das temperaturas mínimas (Tmin) e máximas (Tmax) médias mensais do ar. As variáveis independentes adotadas como preditores, foram latitude, longitude e altitude e valores de temperaturas mínimas e máximas médias mensais da ar de noventa anos de dados (1913-1992) de quarenta estações meteorológicas de Estado do Rio Grande do Sul, como variáveis dependentes ou preditantes. A altitude influi significativamente na determinação das temperaturas mínimas e máximas. A latitude contribui em ambas de forma significativa mas atua mais intensamente sobre as temperaturas máximas. A longitude, é um fator pouco relevante e praticamente negligenciável sobre as temperaturas mínimas mas sobre as temperaturas máximas é mais intenso. O modelo faz boas estimativas das temperaturas mínimas e máximas, com exceção de alguns meses, e para algumas estações, nas quais o efeito da oceanidade/continentalidade se manifesta. Os baixos dos coeficientes de correlação para as temperaturas máximas nas sub-séries 30 A, 30 B e 30 C indicam que as estimativas mais eficientes devem considerar séries longas de dados. O modelo realizou boas estimativas das temperaturas mínimas e máximas médias mensais apresentando pequenos erros absolutos. / Multiple linear regression model equations, to estimate the average monthly minimum (Tmin) and maximum air temperature (Tmax), were established using latitude, longitude and altitude as independent variables and 90 years (1913-2002) of minimum and maximun average monthly air temperature data from forty meteorological stations, situated in the State of Rio Grande do Sul (Brazil) as dependent variables. The altitude shows a great influence in minimum and maximum air temperature. The latitude makes contribution in both, but more strongly over maximum temperatures. The longitude, is a low relevant factor and practically negligenceable about the minimum temperatures but in the maximum temperarures is more relevant. The model make very good estimations of minimum and maximum temperatures, except for some months, and to some meteorological stations in which the continental-oceanic effect are present. The smaller values of correlations coefficients of the maximum temperatures in years interval 30 A, 30 B and 30 C subseries denote that the more efficient estimations have to include long series of data.

Submitted by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-21T18:36:43Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Approved for entry into archive by Jaqueline Silva (jtas29@gmail.com) on 2014-10-21T18:37:00Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-10-21T18:37:00Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertação - Lauro Cássio Martins de Paula - 2014.pdf: 2690755 bytes, checksum: 3f2c0a7c51abbf9cd88f38ffbe54bb67 (MD5) license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Previous issue date: 2014-07-15 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES / The problem of variable selection is the selection of attributes for a given sample that best contribute to the prediction of the property of interest. Traditional algorithms as Successive Projections Algorithm (APS) have been quite used for variable selection in multivariate calibration problems. Among the bio-inspired algorithms, we note that the Firefly Algorithm (AF) is a newly proposed method with potential application in several real world problems such as variable selection problem. The main drawback of these tasks lies in them computation burden, as they grow with the number of variables available. The recent improvements of Graphics Processing Units (GPU) provides to the algorithms a powerful processing platform. Thus, the use of GPUs often becomes necessary to reduce the computation time of the algorithms. In this context, this work proposes a GPU-based AF (AF-RLM) for variable selection using multiple linear regression models (RLM). Furthermore, we present two APS implementations, one using RLM (APSRLM) and the other sequential regressions (APS-RS). Such implementations are aimed at improving the computational efficiency of the algorithms. The advantages of the parallel implementations are demonstrated in an example involving a large number of variables. In such example, gains of speedup were obtained. Additionally we perform a comparison of AF-RLM with APS-RLM and APS-RS. Based on the results obtained we show that the AF-RLM may be a relevant contribution for the variable selection problem. / O problema de seleção de variáveis consiste na seleção de atributos de uma determinada amostra que melhor contribuem para a predição da propriedade de interesse. O Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) tem sido bastante utilizado para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. Entre os algoritmos bioinspirados, nota-se que o Algoritmo Fire f ly (AF) é um novo método proposto com potencial de aplicação em vários problemas do mundo real, tais como problemas de seleção de variáveis. A principal desvantagem desses dois algoritmos encontra-se em suas cargas computacionais, conforme seu tamanho aumenta com o número de variáveis. Os avanços recentes das Graphics Processing Units (GPUs) têm fornecido para os algoritmos uma poderosa plataforma de processamento e, com isso, sua utilização torna-se muitas vezes indispensável para a redução do tempo computacional. Nesse contexto, este trabalho propõe uma implementação paralela em GPU de um AF (AF-RLM) para seleção de variáveis usando modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM). Além disso, apresenta-se duas implementações do APS, uma utilizando RLM (APS-RLM) e uma outra que utiliza a estratégia de Regressões Sequenciais (APS-RS). Tais implementações visam melhorar a eficiência computacional dos algoritmos. As vantagens das implementações paralelas são demonstradas em um exemplo envolvendo um número relativamente grande de variáveis. Em tal exemplo, ganhos de speedup foram obtidos. Adicionalmente, realiza-se uma comparação do AF-RLM com o APS-RLM e APS-RS. Com base nos resultados obtidos, mostra-se que o AF-RLM pode ser uma contribuição relevante para o problema de seleção de variáveis.

Made available in DSpace on 2014-07-29T14:52:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 tese jorge antonini.pdf: 527031 bytes, checksum: f95363ba3889fe76020a491c3ec28afe (MD5) Previous issue date: 2009-08-14 / The regional climatic conditions in the State of Goias Brazil are favorable for herbaceous cotton (Gossypium hirsutum L. r. latifolium hutch) cultivation. However, for achieving the best productivities, it is important that both the planting date and the fruiting period be matched with the adequate soil-water availability as well as that the period from open bull to harvesting be coincident with the dry period. Thus, the knowledge of cotton cycle as function of planting location is very important for choosing the optimum planting date. In this context, the air temperature is one of the climatic variables that mostly influence the cotton growth. Nevertheless, the low density of meteorological stations with capability for measuring temperature has restricted the modeling studies for estimating cotton cycle. This work was carried out with the objective of developing and validating mathematical models to estimate average daily air temperature and based on the degreesday theory, the cycle of herbaceous cotton in the State of Goias, considering altogether its variations in space and time. Both models were based on a linear combination of elevation, latitude, longitude, and the daily time variation, represented by an incomplete Fourier series. The parameter models were adjusted to the data from 21 meteorological stations available in the State of Goiás and Federal District of Brazil, using multiple linear regressions with observations varying from eight to twenty four years. In the case of modeling degrees-day, the maximum and minimum temperature data were limited between 15°C and 40°C, which were taken as the lower and upper threshold temperatures, respectively. The air-temperature model was validated against the measured data from three meteorological stations from different elevations: high (1100 m), medium (554 m) and low (431 m). The coefficients of determination obtained from fitting the models for both daily air-temperature and daily degrees-day were 0.82 and 0.84, respectively, resulting in a medium performance for both low and high altitudes and very good for intermediate altitudes. The validation of the degrees-day model was conducted by comparing the period duration running from crop emergence to 90% open bulls observed from cotton cultivars, cropped in commercial fields. The results showed an overall performance index of 0.85, which was considered as very good. The models developed in this study adequately estimated the average daily air temperature and the cycle of herbaceous cotton cultivars in the State of Goias / As condições climáticas regionais do Estado de Goiás são favoráveis ao cultivo do algodoeiro herbáceo (Gossypium hirsutum L. r. latifolium hutch), contudo, para alcançar as melhores produtividades, é imprescindível que a semeadura e o período de frutificação coincidam com o período de maior disponibilidade de água no solo e os períodos de abertura dos capulhos e da colheita coincidam com o período seco. Assim, o conhecimento acerca do ciclo da cultura em função do local de cultivo, é muito importante na definição da melhor época de plantio. Nesse contexto, é a temperatura do ar, uma das variáveis climáticas, que mais influencia o desenvolvimento do algodoeiro. No entanto, a baixa densidade de estações meteorológicas com capacidade de medição da temperatura tem limitado os estudos de modelagem de estimativa do ciclo deste cultivo. Este trabalho foi conduzido com o objetivo de desenvolver e validar modelos matemáticos para estimar a temperatura média diária do ar e, com base na teoria de graus-dia, o ciclo do algodoeiro herbáceo no Estado de Goiás, considerando, simultaneamente, suas variações no espaço e no tempo. Ambos os modelos basearam-se em uma combinação linear da altitude, latitude, longitude e da variação temporal diária, representada pela série trigonométrica incompleta de Fourier. Os parâmetros dos modelos foram ajustados aos dados de 21 estações meteorológicas disponíveis no Estado de Goiás e Distrito Federal, por meio de regressão linear múltipla, com observações variando de 8 a 24 anos. No caso da modelagem de graus-dia, os dados de temperatura máxima e mínima ficaram restritos ao intervalo de 15°C a 40°C, cujos limites foram adotados como os valores de temperatura de base inferior e superior, respectivamente. O modelo de temperatura foi validado, considerando os dados observados de temperatura em estações localizadas em condições de altitudes diferentes: elevada (1100 m), média (554 m) e baixa (431 m). Os coeficientes de determinação resultantes do ajuste dos modelos aos dados de temperatura média diária ou aos de grausdia foram 0,82 e 0,84, respectivamente. O desempenho do modelo foi mediano nas altitudes baixas e elevadas e muito bom nas altitudes médias. A validação do modelo de graus-dia foi feita comparando-se a duração observada do período entre a emergência e 90% de capulhos abertos de cultivares de algodoeiro, plantados em lavouras comerciais, resultando em um índice de desempenho de 0,85, classificado como muito bom. Os modelos desenvolvidos estimaram adequadamente a temperatura média diária do ar e a duração do ciclo dos cultivares de algodoeiro herbáceo no Estado de Goiás

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-02-12T12:16:55Z No. of bitstreams: 1 diogosennacanongia.pdf: 2323385 bytes, checksum: a99ec9ad446059cd7c7ca2917bcf56d5 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-02-26T12:11:14Z (GMT) No. of bitstreams: 1 diogosennacanongia.pdf: 2323385 bytes, checksum: a99ec9ad446059cd7c7ca2917bcf56d5 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-02-26T12:11:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 diogosennacanongia.pdf: 2323385 bytes, checksum: a99ec9ad446059cd7c7ca2917bcf56d5 (MD5) Previous issue date: 2014-09-26 / FAPEMIG - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais / A partir de Modigliani e Miller (1958) foi iniciada uma vasta discussão sobre a estrutura de capital das empresas. Entre as teorias que emergiram ao longo dos anos, destacase aquelas baseadas no equilíbrio (trade-off) entre benefícios e custos da dívida e a Pecking Order Theory, cuja criação é atribuída a Myers e Majluf (1984). Por outro lado, Almeida e Campelo (2010) apontam o fato de que as teorias até então abordadas negligenciavam o papel da restrição financeira na decisão dos gestores, afirmando que o comportamento das empresas financeiramente restritas poderia ser substancialmente distinto das demais. Shyam- Sunders e Myers (1999) mostram ainda que a maioria dos testes empíricos que confirmam, ora uma teoria, ora outra, carecem de poder estatístico, visto que uma teoria poderia mostrarse correta, ainda que as empresas se comportem de acordo com a teoria alternativa. Dessa forma, propõem um novo teste baseado em simulações para confrontá-las. A partir de uma base de dados com empresas brasileiras de capital aberto, entre 2000 e 2013, é proposto um teste amplo, que visa avaliar simultaneamente as principais proposições teóricas sobre trade-off. Num segundo momento, é proposto um novo teste para a Pecking Order Theory, que incorpora em sua forma funcional a questão da restrição financeira, levantada por Almeida e Campelo (2010). Posteriormente, objetiva-se confrontálas a luz do teste do poder estatístico proposto por Shyam-Sunders e Myers (1999). As teorias baseadas em trade-off apontam para a presença de custos de ajustamento, havendo ainda uma folga financeira de 7% para realocação de dívida em direção a um ponto ótimo, de acordo com suas características. A Pecking Order Theory com restrição financeira também é confirmada, de modo que as empresas que não sofrem restrição assumem dívida exatamente na proporção de seu déficit (incluído o investimento pretendido) enquanto nas demais empresas, sob restrição, o endividamento não se mostra correlacionado com o referido déficit. Por fim, entretanto, ambas as teorias falham para o teste do poder estatístico, mostrando-se “corretas” mesmo sob bases de dados simuladas pela teoria alternativa. Ademais, é proposto um teste para a determinação da estrutura da dívida per si, considerando a determinação simultânea entre o curto e o longo prazo, assim como a opção entre a dívida privada e a emissão pública de títulos. / Modigliani and Miller (1958) has initiated a wide discussion on the capital structure of companies. Among the theories that have emerged over the years, there are the theories base on equilibrium (trade-off) between debt costs and benefits. Also the Pecking Order Theory, which creation is attributed to Myers and Majluf (1984). According to Almeida and Campelo (2010) these theories have neglected the role of financial constraints on decision makers, concluding that the behavior of financially constrained firms could be substantially different from others. Yet, Shyam-Sunders and Myers (1999) demonstrate most empirical tests have, confirming this or that theory lack on statistic power, due to the fact that a theory coud be confirmed even if companies behave according to the alternative theory. The authors propose a new test, using simulations, to confront both theories. Using a data base of Brazilian publicly traded companies, between 2000 and 2013, an extensive test is proposed to simultaneously evaluate the main theoretical proposals about trade-off. Afterwards, a new test is proposed to the pecking order theory, with a formula that incorporates financial constraint, brought up by Almeida and Campelo (2010). Finally, both theories are confronted with the statistic power test proposed by Shyam-Sunders and Myers. Trade-off theories suggests adjustment costs and a financial slack of 7% for debt relocation towards optimal point, according to its characteristics. Pecking Order Theory with financial constraint is also confirmed and suggests that companies witch do not suffer from constraint undertake debt exactly in proportion of its deficit (including pretended investment) while in the other companies, under constraint, debt ratio is not correlated with deficit. Finnaly, both theories fail the statistic power test, because they are confirmed even when the database is simulated from the alternative theory. Moreover, another test is proposed, regarding the structure of de debt itself, considering the short term and long term debt are chosen simultaneously. Same logic applies for the simultaneous choice between private debt and issuing public debt.

Submitted by Carlos Aurélio Bustamante Gonçalves (carlos.a.b.goncalves@gmail.com) on 2016-12-01T22:33:16Z No. of bitstreams: 1 carlos gonçalves - Dissertação - o mercado de caminhões no brasil -01122016.pdf: 3390001 bytes, checksum: df0eedc2484f2a8784dda76039181601 (MD5) / Rejected by Fabiana da Silva Segura (fabiana.segura@fgv.br), reason: Boa Noite, Prezado Carlos Peço corrigir alguns itens de formatação conforme segue: - Excluir o acento do nome Getulio nas páginas - Nome deve ser em maiúsculo (alternar, nas páginas que tiver o nome) - Titulo também em fonte maiúscula (alterar nas páginas que contém o título) - No rodapé permanece somente São Paulo - excluir o - SP - Linha de Pesquisa: Finanças e Economia de Empresas, alterar nas páginas que contém a lnha - Excluir na contra capa abaixo no nome do orientado FGV - EAESP - Folha de Assinaturas, alterar a linha de pesquisa e colocar a data de aprovação: 17/11/2016 Peço proceder com as alterações e submeter o trabalho novamente on 2016-12-01T23:28:13Z (GMT) / Submitted by Carlos Aurélio Bustamante Gonçalves (carlos.a.b.goncalves@gmail.com) on 2016-12-02T02:34:57Z No. of bitstreams: 1 carlos gonçalves - Dissertação - o mercado de caminhões no brasil -02122016.pdf: 3391454 bytes, checksum: 7cdcde7e62ecc28be15ec876866cca96 (MD5) / Approved for entry into archive by Fabiana da Silva Segura (fabiana.segura@fgv.br) on 2016-12-02T14:03:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 carlos gonçalves - Dissertação - o mercado de caminhões no brasil -02122016.pdf: 3391454 bytes, checksum: 7cdcde7e62ecc28be15ec876866cca96 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-02T18:40:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 carlos gonçalves - Dissertação - o mercado de caminhões no brasil -02122016.pdf: 3391454 bytes, checksum: 7cdcde7e62ecc28be15ec876866cca96 (MD5) Previous issue date: 2016-11-17 / Este estudo trata do comportamento da demanda por caminhões novos no Brasil no período de 1996 a 2015 e da investigação dos fatores que a influenciam. Tal questão é relevante devido à escassez de estudos acerca deste tema, ainda que se trate do modo historicamente predominante de transporte de carga no país. O objetivo de pesquisa é determinar e quantificar os fatores que provocam o aumento ou diminuição das vendas de caminhão no Brasil. Para atingir este objetivo, foram construídos modelos econométricos a partir de dados secundários. Proxies utilizadas em outros modelos de demanda automotiva foram confirmadas e refinadas, enquanto novas proxies foram introduzidas com sucesso. Quanto aos resultados, este estudo inovou ao identificar três tipos de determinantes, e ao detalhar os efeitos e defasagens de suas influências: variáveis relacionadas especificamente ao mercado de caminhões, variáveis relacionadas ao PIB e variáveis relacionadas à confiança do comprador. Adicionalmente, realizou-se uma verificação da causalidade entre crédito e vendas, com o surpreendente resultado de que a influência ocorre no sentido de vendas para crédito. Com estes resultados, este estudo dissemina o conhecimento a respeito do comportamento do mercado a toda a cadeia produtiva, melhorando a qualidade das decisões e proporcionando aumento da eficiência para o sistema como um todo. / This is a study on the demand for new trucks in Brazil from 1996 to 2015, and an investigation on the factors that influence it. This topic is relevant due to the scarcity of studies concerning the subject, and due to the overwhelming domination of trucks in cargo transport in Brazil. It aims identify and quantify the variables that drive the sales of trucks. To reach this goal, econometric models were constructed based on secondary data. Variables usually adopted in other studies on automotive demand were confirmed and even refined and new variables were successfully introduced. This study innovates by identifying three groups of variables, and by detailing the effects and the lags of their influence: variables specific to the truck market, variables related to GDP, and variables related to the decision maker’s confidence. Additionally, a causality analysis involving credit and truck sales was performed, unexpectedly resulting in sales causing credit. Through these results, this study disseminates knowledge about the behavior of the truck market to the entire productive chain, contributing to evolve the quality of decisions and the efficiency of the entire system.