Os efeitos genéticos aditivos e de heterozigoses são importantes na avaliação genética de populações compostas. Quando existem fortes relações lineares entre as variáveis explanatórias, os coeficientes de regressão tem erros-padrão elevados, são sensíveis a mudanças nos dados e a adição ou eliminação de variáveis explicativas no modelo. A alternativa usada na tentativa de diminuir esse problema foi aplicar o método de regressão de cumeeira - RC, pois na presença de multicolinearidade, pode permitir a obtenção de estimativas mais estáveis dos efeitos aditivos de origem genética e de heterozigose, em relação às obtidas pelo método dos quadrados mínimos - QM. Foram analisados os dados de pesos ao nascimento - PESNAS, ao desmame - PESDES, perímetro escrotal aos 390 dias - CE e escore para musculosidade aos 390 dias - MUSC de bovinos compostos Montana Tropicalr, com diferentes composições raciais NABCs, obtidos em várias fazendas brasileiras, relativos aos animais nascidos no período de 1994 a 2008. O modelo incluiu os efeitos aditivos e não aditivos. O grau da multicolinearidade foi obtido através do valor do fator de inflação da variância - V IF, dos índices de condição e da decomposição proporcional da variância. Os parâmetros de cumeeira foram obtidos a partir da multiplicação de uma constante, pela razão entre o V IF da covariável correspondente e o maior V IF. O traço de cumeeira foi utilizado para verificar se as estimativas dos coeficientes se estabilizaram, para o parâmetro de cumeeira obtido para cada variável explicativa. Duas análises foram aplicadas: i) os efeitos foram estimados por quadrados mínimos; ii) os efeitos foram estimados por regressão de cumeeira. Para cada variável resposta foi identificado o número de colinearidades, seus respectivos graus e as variáveis explicativas envolvidas em cada uma. As covariáveis envolvidas no modelo, para peso ao nascimento participaram de uma colinearidade forte e quatro colinearidades fracas; para peso ao desmame e escore de musculosidade aos 390 dias, houve duas relações de quase dependência fortes e três fracas, enquanto que para perímetro escrotal aos 390 dias obteve-se três colinearidades fortes e três fracas. O método que estimou os coeficientes por regressao de cumeeira foi melhor que o método dos quadrados mínimos, para todas as caracter´sticas. A m´edia dos V IFs para PESNAS, PESDES, CE e MUSC reduziram de 15, 5; 16; 17, 5 e 23, 9 para 5, 8; 5, 3; 5, 7 e 5, 1 respectivamente, após o uso da RC. Os erros-padrão diminuíram fornecendo estimativas mais estáveis que as obtidas por quadrados mínimos. Apenas para a covariável A sobre a variável resposta peso ao nascimento as soluções obtidas por QM e RC diferiram em direção, no mais, houve diferenças em magnitude / The genetic additive and heterozygosity effects are important in the genetic evaluation of multibreed populations. When there is strong linear relation between the explanatory variables, the regression coefficients have large standard errors and are sensitive to changes in the data set and to the addition or removal of explanatory variables in the model. The alternative used to try to reduce this problem was to apply the method of ridge regression - RC, which could allow for the estimation of more stable coefficients of direct and maternal breed additive effects of genetic origin and heterozygosity in relation to those obtained by the method of least squares QM . The objective is to analyze the data of birth weight - PESNAS, weaning - PESDES, the scrotal perimeter 390 days - CE and scoring for the muscularity 390 days - MUSC of cattle compounds Montana Tropical r, with different racial compositions NABCs, obtained in several Brazilian farms on of animals born from 1994 to 2008. The model included additive and non-additive effects. The degrees of multicollinearity were obtained through the value of the variance inflation factor - V IF, the index conditions - IC and by proportional decomposition of Variance. The ridge parameters were obtained from the multiplication of a constant to the ratio of the VIF from each covariate and the highest VIF. For each explanatory variable, the ridge trace was used to verify that the estimated coefficients were stabilized using the ridge parameter. Two different methods were applied: i) the effects were estimated by least squares; ii) the effects were estimated by ridge regression. For each response variable the number of colinearities was identified, their degrees and the variables involved in each. The covariates used in the model for birth weight participated in a strong colinearity and four other weak colinearities; for weaning weight and muscle score for 390 days, there were two strong relations of dependency and three almost weak, while for the perimeter scrotal 390 days it was observed three strong and three weak colinearities. The ridge regression coefficients method was considered better than that of least squares for all factors. The V IFs average for PESNAS, PESDES, CE and MUSC reduced from 15.5, 16, 17.5 and 23.9 to 5.8, 5.3, 5.7 and 5.1 respectively, after using the RC. The standard errors of the estimators decreased providing estimates more stable than those obtained by least squares. Only for A covariate on the response variable weight at birth the solutions obtained by QM and RC differ in direction, where the other ones differed only in magnitude.

The master’s thesis deals with the assessment of the financial performance of the company using statistical methods. The theoretical part describes the issues necessary for the practical part, financial indicators, time series, regression analysis and correlation analysis. In the practical part of the work is a calculation of selected financial indicators, then statistical methods are used to predict future developments and to detect dependencies between the indexes. The last section contains suggestions for improving the current situation.

Made available in DSpace on 2016-03-15T19:26:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Rafael Picchioni Tavares.pdf: 374508 bytes, checksum: b3aba124f1b6628e3b78b40273d1b848 (MD5) Previous issue date: 2012-08-17 / This study examines efficiency applying the method of data envelopment analysis (DEA) in branches database of a consumer finance company. It presents various perspectives on the analysis of organizational performance, identifying the pros and cons of each perspective in comparative study of performance of business units concluding with the justification for the application of DEA. The sample includes information from 98 branches of a consumer finance company with operations in Brazil, with annual data from 2010 and 2011. It is also analyzed changes in efficiency between 2010 and 2011 using Malmquist index and its components. It is investigated different approaches of efficiency, as, for example, the operational and financial and its linear relationship with the input variables or outputs. - The index of correlation and linear regression analyzes seek to identify the relationship between resources used (inputs) and results (outputs) with the efficiency index. Finally, the results are compared using DEA with the current method adopted by the company for branch performance analysis based on the profitability. The results suggest that, when it adopted the criteria of profitability, there is a favoring of large branches. In contrast, it is not observed DEA favoring any branch depending on its size. Another important result was the indication that policies to reduce expenses through staff cuts may cause a worsening of financial efficiency. Another warning to senior management is the fact that the branches had a worse gap relating to efficient frontier from 2010 to 2011. / Este estudo analisa eficiência utilizando o método de Análise Envoltória de Dados (DEA Data Envelopment Analysis) com aplicação em uma base de dados de filiais de uma sociedade de crédito. São apresentadas diversas perspectivas de análise de desempenho organizacional, identificando os prós e os contras de cada perspectiva no estudo comparativo de desempenho de unidades de negócio, concluindo com a justificativa para a aplicação do DEA. A amostra deste estudo compreende informações de 98 filiais de uma sociedade de crédito com atuação no Brasil, com dados anuais de 2010 e 2011. São analisadas também as mudanças de eficiência entre 2010 e 2011 pelo Índice de Malmquist e seus componentes. São investigados diferentes tipos de abordagem de eficiência; como, por exemplo, a operacional e a financeira e sua relação linear com variáveis de input ou output. - A partir de índices de correlação e de análises de regressão linear busca-se identificar o relacionamento entre os recursos utilizados (inputs) ou resultados obtidos (outputs) com os índices de eficiência. Finalmente, são comparados os resultados encontrados na utilização do DEA com o atual método, baseado na lucratividade, adotado pela empresa para análise de desempenho das filiais. Os resultados sugerem que, quando é adotado o critério de lucratividade, há um favorecimento das filiais grandes. Em contrapartida, com o método DEA, não se observa o favorecimento em função do tamanho. Outro resultado importante foi a indicação de que políticas de redução de despesa por de cortes de pessoal podem causar piora na eficiência financeira. Outro alerta para a alta gestão é o fato de as filiais apresentarem um distanciamento da fronteira de eficiência de 2010 para 2011.

Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais. / In this study, a new family of distributions was proposed, which allows to model survival data when the function of risk has unimodal shapes and U (bathtub). Modifications of the Weibull, Fréchet, generalized half-normal, log-logistic and lognormal distributions were considered. Taking censored and non-censored data, we consider the maximum likelihood estimators for the proposed model, in order to check the flexibility of the new family. Also, it was considered a location-scale regression model, to verify the influence of covariates on survival times. Additionally, a residual analysis was conducted based on modified deviance residuals. For different parameters fixed, percentages of censoring and sample sizes, several simulation studies were performed with the objective of verify the empirical distribution of the martingale type and modified deviance residuals. To detect influential observations, measures of local influence were used, which are diagnostic measures based on small perturbations in the data or in the proposed model. It can occur situations in which the assumption of independence between the failure and censoring times is not valid. Thus, another objective of this work is to consider the informative censoring mechanism based on the marginal likelihood, considering the log-odd log-logistic Weibull distribution in modelling. Finally, the methodologies described are applied to sets of real data.

Neste trabalho, foi proposta uma nova família de distribuições, a qual permite modelar dados de sobrevivência quando a função de risco tem formas unimodal e U (banheira). Ainda, foram consideradas as modificações das distribuições Weibull, Fréchet, half-normal generalizada, log-logística e lognormal. Tomando dados não-censurados e censurados, considerou-se os estimadores de máxima verossimilhança para o modelo proposto, a fim de verificar a flexibilidade da nova família. Além disso, um modelo de regressão locação-escala foi utilizado para verificar a influência de covariáveis nos tempos de sobrevida. Adicionalmente, conduziu-se uma análise de resíduos baseada nos resíduos deviance modificada. Estudos de simulação, utilizando-se de diferentes atribuições dos parâmetros, porcentagens de censura e tamanhos amostrais, foram conduzidos com o objetivo de verificar a distribuição empírica dos resíduos tipo martingale e deviance modificada. Para detectar observações influentes, foram utilizadas medidas de influência local, que são medidas de diagnóstico baseadas em pequenas perturbações nos dados ou no modelo proposto. Podem ocorrer situações em que a suposição de independência entre os tempos de falha e censura não seja válida. Assim, outro objetivo desse trabalho é considerar o mecanismo de censura informativa, baseado na verossimilhança marginal, considerando a distribuição log-odd log-logística Weibull na modelagem. Por fim, as metodologias descritas são aplicadas a conjuntos de dados reais. / In this study, a new family of distributions was proposed, which allows to model survival data when the function of risk has unimodal shapes and U (bathtub). Modifications of the Weibull, Fréchet, generalized half-normal, log-logistic and lognormal distributions were considered. Taking censored and non-censored data, we consider the maximum likelihood estimators for the proposed model, in order to check the flexibility of the new family. Also, it was considered a location-scale regression model, to verify the influence of covariates on survival times. Additionally, a residual analysis was conducted based on modified deviance residuals. For different parameters fixed, percentages of censoring and sample sizes, several simulation studies were performed with the objective of verify the empirical distribution of the martingale type and modified deviance residuals. To detect influential observations, measures of local influence were used, which are diagnostic measures based on small perturbations in the data or in the proposed model. It can occur situations in which the assumption of independence between the failure and censoring times is not valid. Thus, another objective of this work is to consider the informative censoring mechanism based on the marginal likelihood, considering the log-odd log-logistic Weibull distribution in modelling. Finally, the methodologies described are applied to sets of real data.