Efeito de diferentes intensidades do treinamento de força nos ganhos de força máxima e hipertrofia muscular

O presente estudo investigou o efeito de diferentes intensidades do treinamento de força (TF), aplicadas com volume total de treino (VTT) equalizado, nos ganhos de força dinâmica máxima (1RM) e massa muscular dos membros superiores e inferiores. Trinta voluntários do sexo masculino, com idade entre 18 e 30 anos, participaram de 12 semanas de TF com uma frequência semanal de duas sessões. Foi utilizado um protocolo de treinamento unilateral com um dos lados do corpo realizando o exercício com intensidade equivalente a 20% 1RM (G20) e o lado contralateral utilizando uma das três intensidades 40%, 60% ou 80% 1RM (G40, G60 e G80, respectivamente). O grupo G20 realizava três séries compostas de repetições até a falha concêntrica e o VTT era calculado e replicado para os demais grupos. A força dinâmica máxima e a área de secção transversa (AST) dos músculos flexores do cotovelo e do vasto lateral foram avaliadas nos momentos pré, 6 semanas e pós-treinamento. Os resultados demonstraram que os grupos G40, G60 e G80 apresentaram ganhos similares de AST (25%, 25,1% e 25%, flexores do cotovelo e 20,5%, 20,4% e 19,5% vasto lateral, respectivamente, p<0,05). Somente o grupo G80 demonstrou diferença significante com o grupo G20 na comparação do período pós-treinamento (25% e 14,4%, respectivamente para os flexores do cotovelo e 19,5% e 7,9%, respectivamente para vasto lateral, p<0,05). Para os ganhos de 1RM o grupo G80 demonstrou maiores aumentos após 12 semanas de TF para a flexão unilateral do cotovelo na posição em pé (54,2% p<0,05) e para o leg press 45º os grupos G60 e G80 demonstraram os maiores aumentos (55,4% e 45,7%, respectivamente, p<0,05). Assim, quando o VTT foi equalizado entre diferentes intensidades (40, 60 e 80% 1RM) os ganhos da AST tanto dos flexores do cotovelo quanto o vasto lateral foram semelhantes e a intensidade de 20% 1RM não causou aumento significante da AST. No que diz respeito a força muscular as intensidades mais elevadas (60% e 80% 1RM) foram superiores em promover ganhos de força do que as demais intensidades utilizadas. Esses dados sugerem que ao equalizar o VTT os ganhos de massa muscular são semelhantes para as intensidades de treinamento entre 40- 80% 1RM. Além disso, a intensidade de 20% 1RM, mesmo com o VTT equalizado com as intensidades maiores, não promove aumentos de massa muscular para ambos os segmentos corporais. Por outro lado, intensidades altas de treinamento produzem os maiores ganhos de força máxima em membros superiores e inferiores

Uma formulação por média-variância multi-período para o erro de rastreamento em carteiras de investimento.

Neste trabalho, deriva-se uma política de escolha ótima baseada na análise de média-variância para o Erro de Rastreamento no cenário Multi-período - ERM -. Referindo-se ao ERM como a diferença entre o capital acumulado pela carteira escolhida e o acumulado pela carteira de um benchmark. Assim, foi aplicada a metodologia abordada por Li-Ng em [24] para a solução analítica, obtendo-se dessa maneira uma generalização do caso uniperíodo introduzido por Roll em [38]. Em seguida, selecionou-se um portfólio do mercado de ações brasileiro baseado no fator de orrelação, e adotou-se como benchmark o índice da bolsa de valores do estado de São Paulo IBOVESPA, além da taxa básica de juros SELIC como ativo de renda fixa. Dois casos foram abordados: carteira composta somente de ativos de risco, caso I, e carteira com um ativo sem risco indexado à SELIC - e ativos do caso I (caso II).

Portfolio efficiency tests with conditioning information using empirical likelihood estimation

We evaluate the use of Generalized Empirical Likelihood (GEL) estimators in portfolios efficiency tests for asset pricing models in the presence of conditional information. Estimators from GEL family presents some optimal statistical properties, such as robustness to misspecification and better properties in finite samples. Unlike GMM, the bias for GEL estimators do not increase as more moment conditions are included, which is expected in conditional efficiency analysis. We found some evidences that estimators from GEL class really performs differently in small samples, where efficiency tests using GEL generate lower estimates compared to tests using the standard approach with GMM. With Monte Carlo experiments we see that GEL has better performance when distortions are present in data, especially under heavy tails and Gaussian shocks.