18 resultados para Modelos teóricos explicativos


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A partir de uma revisão crítica dos estudos sobre comunicação mediada, focada principalmente nas teorias que buscam definir o difuso conceito de “interatividade”, sugere-se que tal termo seja evitado, por sua imprecisão e viés tecnicista. Para o estudo da interação mediada por computador, defende-se uma abordagem sistêmico-relacional, em seus desdobramentos para o estudo da comunicação interpessoal e da biologia do conhecimento. Tal referencial fundamenta, inicialmente, a crítica aos modelos teóricos que buscam equiparar máquinas e seres vivos. A partir disso, uma tipologia para o estudo da interação mediada por computador é proposta. Os dois tipos sugeridos de interação (aqui definida como “ação entre”) – interação mútua e interação reativa – são amplamente discutidos e diferenciados. Enquanto a interação mútua caracteriza-se por ações interdependentes e pelo desenvolvimento ativo de um relacionamento que tem impacto recursivo em seus interagentes, a interação reativa é marcada por um automatismo estímulo-resposta. Finalmente, ao valorizar o diálogo cooperativo na rede e o estabelecimento de uma educação problematizadora, esta tese propõe um roteiro de avaliação de ambientes de educação a distância, quanto às interações estabelecidas.

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Apesar da grande evolução, a questão da precificação de ativos encontra-se ainda cercada de incertezas e indefinições quanto à forma como esta deve ser feita. A incerteza por parte dos investidores em relação aos resultados a serem obtidos em suas aplicações no mercado financeiro gera forte demanda por modelos mais precisos quanto à capacidade de quantificação do retorno esperado. Este trabalho procura, em uma análise preliminar, estudar, utilizando o tratamento estatístico de regressão múltipla, os fatores explicativos dos retornos diferenciais das ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) no período de janeiro de 1995 a dezembro de 1999. Em seguida, visa-se analisar, através de um teste comparativo de desempenho envolvendo simulação de investimentos em portfolios de ações, a capacidade do Modelo de Fator de Retorno Esperado de Haugen e Baker (1996) e da APT (Arbitrage Pricing Theory) de Ross (1976) em prognosticar os retornos das 70 ações incluídas na amostra. Por fim, levanta-se o perfil de risco e liquidez dos portfolios selecionados pelos modelos a fim de verificar a relação risco-retorno. Os resultados apontaram sete fatores capazes de explicar o retorno diferencial mensal das ações. Contrapondo-se aos pressupostos teóricos, nenhum fator de risco inseriu-se no grupo de fatores selecionados. Já os fatores que apresentaram significância estatística em suas médias, dois inserem-se no grupo liquidez, três referem-se aos parâmetros de valor das ações e dois estão relacionados ao histórico de preços das ações. Comparando os resultados obtidos pelos modelos inseridos neste estudo, conclui-se que o Modelo de Fator de Retorno Esperado é mais eficiente na tarefa de predizer os retornos futuros das ações componentes da amostra. Este, além de ter alcançado uma média de retornos mensais superior, foi capaz de sustentar retorno acumulado superior ao da APT durante todo o período de teste (jan/2000 a dez/2002). Adicionalmente, o uso deste modelo permitiu selecionar portfolios com um perfil de menor risco.

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O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de regressão multivariável apropriada para abordar o problema da modelagem de propriedades relacionadas à qualidade final de produtos em processos industriais. No caso geral, dados provenientes de sistemas físicos e químicos típicos do meio industrial são caracterizados pela presença de relação não linear entre as variáveis, podendo, ainda, apresentar outros problemas que dificultam o processo de modelagem empírica, como baixa disponibilidade de observações experimentais, presença de ruído excessivo nas medidas e a presença de colinearidade entre os termos explicativos. Foi feita uma revisão de diferentes métodos de regressão multivariável tais como regressão linear múltipla (MLR), regressão não linear baseada em transformações das variáveis explicativas e métodos de redução de dimensionalidade (PCA, PLS, QPLS e BTPLS). Também foram propostas novas metodologias para a abordagem das questões da seleção de variáveis e estimação das incertezas dos modelos. Posteriormente, utilizando as metodologias revisadas e propostas, foi sugerida uma sistemática para o tratamento da questão da modelagem empírica de dados industriais, que constitui a base para a implementação da ferramenta desejada. A aplicabilidade da ferramenta desenvolvida foi ilustrada através de alguns estudos de caso retirados da literatura, onde modelos para a predição de propriedades relativas à qualidade de produtos produzidos em quatro tipos de processos industriais diferentes são obtidos.