The stock market has been objective of many researches that seek to identify the presence of some previsibility degree in the return series. Inside of this context grew the Market Efficiency Theory divided in three forms: weak efficiency, semi-strong and strong. The random walk hypothesis was created to test, empirically, the Market Efficiency in the weak-form. Acceptance or rejection brings implications as the possibility of its to get to foresee, somehow, based in past returns, the future returns, removing advantage of that to gain extraordinary incomes. To test the random walk, specialists in this subject they created, along the years, methods and, among these, they stand out the variance ratio tests that, initially they were applied in developed markets and, nowadays, it has also been used at emerging markets. For the development of the present research, with the intention of testing the random walk hypothesis in an emerging market (Brazil) and in a developed market (United States), were implemented the following variance ratio tests: simple, multiple, based in the ranks and signs. The returns of IBOVESPA were used, as proxy of the Brazilian stock market, and of S&P 500, to the North American market, collected daily and weekly in the period of January 03, 2000 to April 25, 2008. The results demonstrated an acceptance of the random walk hypothesis in most of the made tests appearing for a weak form of market efficiency. / O mercado de ações tem sido alvo de muitas pesquisas que visam identificar a presença de algum grau de previsibilidade nas séries de retornos. Dentro deste contexto desenvolveu-se a Teoria de Eficiência de Mercado dividida em três formas: eficiência fraca, semiforte e forte. A hipótese do caminho aleatório foi criada para testar, empiricamente, a Eficiência de Mercado na forma fraca. Sua aceitação ou rejeição traz implicâncias quanto a possibilidade de se conseguir prever, de alguma maneira, com base em retornos passados, os retornos futuros, tirando proveito disso para auferir rendimentos extraordinários. A fim de testar a hipótese do caminho aleatório estudiosos do assunto criaram, ao longo dos anos, métodos e, dentre estes, destacam-se os testes de quociente de variâncias que, inicialmente foram aplicados em mercados desenvolvidos e, atualmente, também tem sido utilizados em mercados emergentes. Para o desenvolvimento da presente pesquisa, com o intuito de testar a hipótese do caminho aleatório em um mercado emergente (Brasil) e em um mercado desenvolvido (Estados Unidos), foram aplicados os seguintes testes de quociente de variâncias: simples, múltiplas, com base nos postos e com base nos sinais. Foram utilizados os retornos do IBOVESPA, como proxy do mercado acionário brasileiro, e do S&P 500, para o mercado norte-americano, coletados diariamente e semanalmente no período de 03 de janeiro de 2000 a 25 de abril de 2008. Os resultados demonstraram uma aceitação da hipótese do caminho aleatório na maioria dos testes efetuados apontando para uma forma fraca de eficiência de mercado.

Made available in DSpace on 2014-08-20T14:25:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 dissertacao_daniel_souza_cardoso.pdf: 4876863 bytes, checksum: f5480536e10753263d2ac710e5a3c660 (MD5) Previous issue date: 2010-03-24 / Whereas the State of Rio Grande do Sul (RS), have an economy directly dependent on agriculture and livestock sectors, which in different studies are reported as dependent on the variability of certain climatological elements, and the RS element water is regarded as fundamental. We conducted a study of the monthly total rainfall, to long 60 years (1948/2007), collected from 31 meteorological stations (EMs) and distributed geographically in the state. In the interest of contributing to the local society to predict possible shortages, and / or development of public policies for the use of water resources in urban and rural areas. In order to obtain a model that can provide an approximation of the behavior of the average rainfall for each of the six homogeneous regions, as defined in the literature (Marques, 2005), held has an harmonic analysis of the data previously adjusted to 30-day months. Before the analisys, the properties were checked for normality, homogeneity of variance and stationarity. The data tested for normality and homogeneity of variances, have not passed satisfactory in these tests and, hence, there was a transformation of data, generating new data sets that met the conditions of homogeneity of variance and normality. The relative increase in the trend, to long 60 years, ranged from 2,7 to 13,3% in the six homogeneous regions. Through harmonic analysis was obtained models that adequately represent the behavior of the average rainfall for the six homogeneous regions of RS, consisting of 3 or 4 sine waves, with one representation from 81 to 95% of the variability of the data. It was possible to found that some harmonics stood out, by have higher representation of the variability of the observed data, and the harmonic half stood out, in 50% of the models, and the harmonics quarterly and annual stood out, in 33,33% and 16,66% of, respectively. The models were tested to forecast, within the interval of 2003/2007, evolving in time according to the trend of time series of each region, being validated in residual analysis, by of residuals autocorrelation . Showing up as appropriate for forecast of future values. / Considerando que o Estado do Rio Grande do Sul (RS), possui uma economia diretamente dependente dos setores pecuário e agrícola, que em diferentes estudos são apontados como dependentes da variabilidade de alguns elementos climatológicos, e que no RS o elemento hídrico é considerado como fundamental. Realizou-se um estudo dos totais mensais de chuva ao longo de 60 anos (1948/2007), coletados de 31 estações meteorológicas (EMs) bem distribuídas, geograficamente, no Estado. Com o interesse de contribuir para a sociedade local, na previsão de possíveis racionamentos, e/ou na elaboração de políticas públicas para o uso dos recursos hídricos, nas áreas urbana e rural. Com o objetivo de obter um modelo, que possa apresentar uma aproximação do comportamento da precipitação pluvial média de cada uma das seis regiões homogêneas, já definidas na literatura (Marques, 2005), realizou-se uma análise harmônica dos dados previamente ajustados à meses de 30 dias. Antes da análise foram verificadas as propriedades de normalidade, homogeneidade de variâncias e estacionariedade. Os dados submetidos aos testes de normalidade, e de homogeneidade de variâncias, não obtiveram aprovação satisfatória nestes testes e, daí, realizou-se uma transformação de dados, gerando novos conjuntos de dados, que satisfizeram as condições de homogeneidade de variâncias e normalidade. O aumento relativo da tendência ao longo de 60 anos, variou de 2,7 a 13,3% nas seis regiões homogêneas. Através da análise harmônica obteve-se modelos que representam adequadamente o comportamento da precipitação pluvial média para as seis regiões homogêneas do RS, constituídos por 3 ou 4 ondas senoidais, apresentando uma representatividade de 81 a 95% da variabilidade dos dados. Foi possível constatar que alguns harmônicos destacaram-se por apresentar maior representatividade da variabilidade dos dados observados, sendo que o harmônico semestral destacou-se em 50% dos modelos, e que os harmônicos quadrimestral e anual destacaram-se em 33,33% e 16,66% destes, respectivamente. Os modelos foram testados para previsão, compreendida no intervalo de 2003/2007, evoluindo no tempo de acordo com a tendência das séries temporais de cada região, sendo validados na análise residual pela autocorrelação dos resíduos. Mostrando-se como adequados para previsão de valores futuros.

In this work, we study the so-called combined models, generalized linear mixed models with extension to allow for overdispersion, in the context of genetics and breeding. Such flexible models accommodates cluster-induced correlation and overdispersion through two separate sets of random effects and contain as special cases the generalized linear mixed models (GLMM) on the one hand, and commonly known overdispersion models on the other. We use such models while obtaining heritability coefficients for non-Gaussian characters. Heritability is one of the many important concepts that are often quantified upon fitting a model to hierarchical data. It is often of importance in plant and animal breeding. Knowledge of this attribute is useful to quantify the magnitude of improvement in the population. For data where linear models can be used, this attribute is conveniently defined as a ratio of variance components. Matters are less simple for non-Gaussian outcomes. The focus is on time-to-event and count traits, where the Weibull-Gamma-Normal and Poisson-Gamma-Normal models are used. The resulting expressions are sufficiently simple and appealing, in particular in special cases, to be of practical value. The proposed methodologies are illustrated using data from animal and plant breeding. Furthermore, attention is given to the occurrence of negative estimates of variance components in the Poisson-Gamma-Normal model. The occurrence of negative variance components in linear mixed models (LMM) has received a certain amount of attention in the literature whereas almost no work has been done for GLMM. This phenomenon can be confusing at first sight because, by definition, variances themselves are non-negative quantities. However, this is a well understood phenomenon in the context of linear mixed modeling, where one will have to make a choice between a hierarchical and a marginal view. The variance components of the combined model for count outcomes are studied theoretically and the plant breeding study used as illustration underscores that this phenomenon can be common in applied research. We also call attention to the performance of different estimation methods, because not all available methods are capable of extending the parameter space of the variance components. Then, when there is a need for inference on such components and they are expected to be negative, the accuracy of the method is not the only characteristic to be considered. / Neste trabalho foram estudados os chamados modelos combinados, modelos lineares generalizados mistos com extensão para acomodar superdispersão, no contexto de genética e melhoramento. Esses modelos flexíveis acomodam correlação induzida por agrupamento e superdispersão por meio de dois conjuntos separados de efeitos aleatórios e contem como casos especiais os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) e os modelos de superdispersão comumente conhecidos. Tais modelos são usados na obtenção do coeficiente de herdabilidade para caracteres não Gaussianos. Herdabilidade é um dos vários importantes conceitos que são frequentemente quantificados com o ajuste de um modelo a dados hierárquicos. Ela é usualmente importante no melhoramento vegetal e animal. Conhecer esse atributo é útil para quantificar a magnitude do ganho na população. Para dados em que modelos lineares podem ser usados, esse atributo é convenientemente definido como uma razão de componentes de variância. Os problemas são menos simples para respostas não Gaussianas. O foco aqui é em características do tipo tempo-até-evento e contagem, em que os modelosWeibull-Gama-Normal e Poisson-Gama-Normal são usados. As expressões resultantes são suficientemente simples e atrativas, em particular nos casos especiais, pelo valor prático. As metodologias propostas são ilustradas usando dados de melhoramento animal e vegetal. Além disso, a atenção é voltada à ocorrência de estimativas negativas de componentes de variância no modelo Poisson-Gama- Normal. A ocorrência de componentes de variância negativos em modelos lineares mistos (MLM) tem recebido certa atenção na literatura enquanto quase nenhum trabalho tem sido feito para MLGM. Esse fenômeno pode ser confuso a princípio porque, por definição, variâncias são quantidades não-negativas. Entretanto, este é um fenômeno bem compreendido no contexto de modelagem linear mista, em que a escolha deverá ser feita entre uma interpretação hierárquica ou marginal. Os componentes de variância do modelo combinado para respostas de contagem são estudados teoricamente e o estudo de melhoramento vegetal usado como ilustração confirma que esse fenômeno pode ser comum em pesquisas aplicadas. A atenção também é voltada ao desempenho de diferentes métodos de estimação, porque nem todos aqueles disponíveis são capazes de estender o espaço paramétrico dos componentes de variância. Então, quando há a necessidade de inferência de tais componentes e é esperado que eles sejam negativos, a acurácia do método de estimação não é a única característica a ser considerada.

In this work, we study the so-called combined models, generalized linear mixed models with extension to allow for overdispersion, in the context of genetics and breeding. Such flexible models accommodates cluster-induced correlation and overdispersion through two separate sets of random effects and contain as special cases the generalized linear mixed models (GLMM) on the one hand, and commonly known overdispersion models on the other. We use such models while obtaining heritability coefficients for non-Gaussian characters. Heritability is one of the many important concepts that are often quantified upon fitting a model to hierarchical data. It is often of importance in plant and animal breeding. Knowledge of this attribute is useful to quantify the magnitude of improvement in the population. For data where linear models can be used, this attribute is conveniently defined as a ratio of variance components. Matters are less simple for non-Gaussian outcomes. The focus is on time-to-event and count traits, where the Weibull-Gamma-Normal and Poisson-Gamma-Normal models are used. The resulting expressions are sufficiently simple and appealing, in particular in special cases, to be of practical value. The proposed methodologies are illustrated using data from animal and plant breeding. Furthermore, attention is given to the occurrence of negative estimates of variance components in the Poisson-Gamma-Normal model. The occurrence of negative variance components in linear mixed models (LMM) has received a certain amount of attention in the literature whereas almost no work has been done for GLMM. This phenomenon can be confusing at first sight because, by definition, variances themselves are non-negative quantities. However, this is a well understood phenomenon in the context of linear mixed modeling, where one will have to make a choice between a hierarchical and a marginal view. The variance components of the combined model for count outcomes are studied theoretically and the plant breeding study used as illustration underscores that this phenomenon can be common in applied research. We also call attention to the performance of different estimation methods, because not all available methods are capable of extending the parameter space of the variance components. Then, when there is a need for inference on such components and they are expected to be negative, the accuracy of the method is not the only characteristic to be considered. / Neste trabalho foram estudados os chamados modelos combinados, modelos lineares generalizados mistos com extensão para acomodar superdispersão, no contexto de genética e melhoramento. Esses modelos flexíveis acomodam correlação induzida por agrupamento e superdispersão por meio de dois conjuntos separados de efeitos aleatórios e contem como casos especiais os modelos lineares generalizados mistos (MLGM) e os modelos de superdispersão comumente conhecidos. Tais modelos são usados na obtenção do coeficiente de herdabilidade para caracteres não Gaussianos. Herdabilidade é um dos vários importantes conceitos que são frequentemente quantificados com o ajuste de um modelo a dados hierárquicos. Ela é usualmente importante no melhoramento vegetal e animal. Conhecer esse atributo é útil para quantificar a magnitude do ganho na população. Para dados em que modelos lineares podem ser usados, esse atributo é convenientemente definido como uma razão de componentes de variância. Os problemas são menos simples para respostas não Gaussianas. O foco aqui é em características do tipo tempo-até-evento e contagem, em que os modelosWeibull-Gama-Normal e Poisson-Gama-Normal são usados. As expressões resultantes são suficientemente simples e atrativas, em particular nos casos especiais, pelo valor prático. As metodologias propostas são ilustradas usando dados de melhoramento animal e vegetal. Além disso, a atenção é voltada à ocorrência de estimativas negativas de componentes de variância no modelo Poisson-Gama- Normal. A ocorrência de componentes de variância negativos em modelos lineares mistos (MLM) tem recebido certa atenção na literatura enquanto quase nenhum trabalho tem sido feito para MLGM. Esse fenômeno pode ser confuso a princípio porque, por definição, variâncias são quantidades não-negativas. Entretanto, este é um fenômeno bem compreendido no contexto de modelagem linear mista, em que a escolha deverá ser feita entre uma interpretação hierárquica ou marginal. Os componentes de variância do modelo combinado para respostas de contagem são estudados teoricamente e o estudo de melhoramento vegetal usado como ilustração confirma que esse fenômeno pode ser comum em pesquisas aplicadas. A atenção também é voltada ao desempenho de diferentes métodos de estimação, porque nem todos aqueles disponíveis são capazes de estender o espaço paramétrico dos componentes de variância. Então, quando há a necessidade de inferência de tais componentes e é esperado que eles sejam negativos, a acurácia do método de estimação não é a única característica a ser considerada.