Evolução dos homicídios e indicadores de segurança pública no Município de São Paulo entre 1996 a 2008: um estudo ecológico de séries temporais

OBJETIVO: analisar a associação entre homicídios e indicadores de segurança pública no MSP entre 1996 e 2008, após controle para taxa de desemprego e proporção de jovens na população. METODOLOGIA: estudo ecológico de série temporal, tendo como unidade de análise o Município de São Paulo (MSP), entre 1996 e 2008. Variável dependente: óbitos por homicídio; variáveis independentes principais: taxa de aprisionamento-encarceramento (TAE), o acesso a armas de fogo (AAF), e a atividade policial (ATP). A análise dos dados foi realizada com o software Stata.IC 10.0. Modelos de regressão binomial negativa simples e multivariados foram construídos. RESULTADOS: A análise univariada demonstrou associação entre óbitos por homicídio e TAE e entre óbitos e ATP. O AAF não se mostrou associado à redução no número de óbitos por homicídios (p > 0,05). Após ajuste houve perda da significância na associação com ambos indicadores de Segurança Pública. CONCLUSÕES: No MSP o papel das ações de segurança pública perdem importância como fatores explicativos para a redução nos níveis de homicídios após controle para taxa de desemprego e redução na proporção de jovens. Os resultados reforçam a importância dos fatores socioeconômicos e demográficos para a mudança no cenário da segurança em São Paulo.

Comparison between the complete Bayesian method and empirical Bayesian method for ARCH models using Brazilian financial time series

In this work we compared the estimates of the parameters of ARCH models using a complete Bayesian method and an empirical Bayesian method in which we adopted a non-informative prior distribution and informative prior distribution, respectively. We also considered a reparameterization of those models in order to map the space of the parameters into real space. This procedure permits choosing prior normal distributions for the transformed parameters. The posterior summaries were obtained using Monte Carlo Markov chain methods (MCMC). The methodology was evaluated by considering the Telebras series from the Brazilian financial market. The results show that the two methods are able to adjust ARCH models with different numbers of parameters. The empirical Bayesian method provided a more parsimonious model to the data and better adjustment than the complete Bayesian method.

Análise de desempenho de índices de instabilidade atmosférica na previsão de fenômenos convectivos de mesoescala na região metropolitana de São Paulo entre 28 de janeiro e 04 de fevereiro de 2004

Discute-se o potencial prognóstico de índices de instabilidade para eventos convectivos de verão na Região Metropolitana de São Paulo. Cinco dos oito dias do período analisado foram considerados chuvosos, com observação de tempestades a partir do meio da tarde. O Índice K (IK) obteve valores abaixo de 31 nos 5 eventos, afetado pela presença de uma camada fria e seca em níveis médios da atmosfera em relação aos baixos níveis. O Índice Total Totals (ITT) falhou na detecção de severidade em 3 dos 5 eventos, apresentando valores inferiores ao mínimo limiar tabelado para fenômenos convectivos (ITT < 44) nesses dias. O Índice Levantado (IL) variou entre -4.9 e -4.3 em todos os 5 casos, valores associados a instabilidade moderada. O Índice de Showalter (IS) indicou possibilidade de tempestades severas em 4 dos 5 casos. Tanto o IS como o CAPE Tv tiveram seus valores fortemente reduzidos em uma sondagem com camada isotérmica entre 910 e 840 hPa. As séries temporais de CAPE Tv e IL mostraram significativa concordância de fase, com alta correlação linear entre ambas. CINE Tv ≈ 0 J kg-1 em associação com baixo cisalhamento vertical e com IS, IL e CAPE Tv, pelo menos moderados, parecem ser fatores comuns em dias de verão com chuvas abundantes e pequena influência da dinâmica de grande escala na área de estudo.

Análise do erro de previsão de vazões mensais com diferentes horizontes de previsão

Este trabalho aborda o problema de previsão para séries de vazões médias mensais, no qual denomina-se de horizonte de previsão (h), o intervalo de tempo que separa a última observação usada no ajuste do modelo de previsão e o valor futuro a ser previsto. A análise do erro de previsão é feita em função deste horizonte de previsão. Estas séries possuem um comportamento periódico na média, na variância e na função de autocorrelação. Portanto, considera-se a abordagem amplamente usada para a modelagem destas séries que consiste inicialmente em remover a periodicidade na média e na variância das séries de vazões e em seguida calcular uma série padronizada para a qual são ajustados modelos estocásticos. Neste estudo considera-se para a série padronizada os modelos autorregressivos periódicos PAR (p m). As ordens p m dos modelos ajustados para cada mês são determinadas usando os seguintes critérios: a análise clássica da função de autocorrelação parcial periódica (FACPPe); usando-se o Bayesian Information Criterion (BIC) proposto em (MecLeod, 1994); e com a análise da FACPPe proposta em (Stedinger, 2001). Os erros de previsão são calculados, na escala original da série de vazão, em função dos parâmetros dos modelos ajustados e avaliados para horizontes de previsão h variando de 1 a 12 meses. Estes erros são comparados com as estimativas das variâncias das vazões para o mês que está sendo previsto. Como resultado tem-se uma avaliação da capacidade de previsão, em meses, dos modelos ajustados para cada mês.

Fatores de influência no preço do milho no Brasil

Compreender a dinâmica de funcionamento do mercado de milho brasileiro, procedendo a uma investigação dos fatores que afetam as quantidades e preços nesse mercado, é o objetivo deste trabalho. Os testes de raiz unitária foram feitos utilizando-se a metodologia DF-GLS - Dickey Fuller Generalized Least Square - e os de cointegração de Johansen (1988). O modelo estimado, de ajuste pelo preço, foi um Modelo de Autorregressão Vetorial com Correção de Erros - VEC, sendo a identificação feita pelo procedimento de Sims-Bernanke. O estudo permite afirmar que existe forte interação entre os mercados de milho e de soja, mostrando uma relação de complementaridade na oferta e substitutibilidade na demanda, e que fatores macroeconômicos como renda e juros são importantes na determinação dos preços do milho ao produtor e no atacado. Vale ressaltar que os preços externos do milho mostraram relativa importância no processo de formação do preço doméstico do grão.