Ciclos internacionais de negócios : uma análise de mudança de regime markoviano para Brasil, Argentina e Estados Unidos

Este trabalho tem por objetivo promover uma análise dos ciclos econômicos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, dando ênfase às mudanças de regimes ocorridas ao longo das flutuações experimentadas por esses países. Estudos recentes sobre ciclos têm argumentado em favor de ciclos internacionais de negócios. Nesse sentido, em especial, o trabalho visa testar a hipótese de um ciclo comum que afetaria ambos os países. A metodologia utilizada é a dos modelos MS-VAR – Markov switching vector autoregressions. Especificações univariadas são estimadas para o período de 1900 a 2000 e os resultados comparados aos fatos estilizados de cada país. Posteriormente um modelo multivariado é formulado para abrigar a hipótese de um ciclo conjunto, visto como mudanças comuns no processo estocástico do crescimento desses países. Os resultados sugerem que as evidências em favor desse ciclo comum são pouco robustas. As correlações contemporâneas estimadas apresentam valores bastante modestos. Em particular, existem significativas diferenças nos ciclos de Brasil, Argentina e Estados Unidos, cada um deles com características próprias e comportamentos singulares.

Dinâmica estocástica de íons sujeitos a um conjunto quase-monocromático de ondas do tipo híbrida inferior

Neste trabalho, estudamos a interação de íons com um conjunto quase-monocromático de ondas eletrostáticas de frequência na faixa das frequências híbridas inferiores, propagando-se perpendicularmente a um campo magnético uniforme. Consideramos que as fases das ondas são aleatoriamente distribuídas (ondas incoerentes), tratando o caso de ondas de fases coerentes (ondas coerentes) como um caso particular. Derivamos o Hamiltoniano adequado a esse sistema, e deduzimos as equações de movimento, cujas soluções são analisadas numericamente, mostrando a ocorrência de difusão estocástica no espaçoo de fase ângulo-ação, para amplitudes de onda suficientemente grandes. Também fazemos estimativas sobre a amplitude mínima (threshold) para o aparecimento de ilhas de primeira ordem no espaço de fase. Estimamos, também, o limiar para as ilhas de segunda ordem e de ordens maiores, bem como o limiar de estocasticidade. A análise mostra que para o caso de várias ondas o comportamento estocástico ocorre antes do limiar de estocasticidade comparado com o caso de uma onda. No caso de ondas coerentes, observa-se que o limiar de estocasticidade diminui com o aumento do número de ondas que comp˜oem o conjunto de ondas, proporcionalmente ao inverso da raiz quadrada deste número, portanto, tendendo a ser nulo no limite em que o número de ondas no pacote tende a infinito. No caso de ondas incoerentes, observa-se também uma diminuição do limiar de estocasticidade com o aumento do número de ondas, mas nesse caso, saturando com valor até um terço do valor do limiar de estocasticidade para o caso de uma onda. Observa-se também que o limite superior da região de estocasticidade no espaço de fase aumenta com o aumento do número de ondas. No caso de ondas coerentes, esse aumento é proporcional à raiz cúbica do número de ondas que compõem o conjunto de ondas. No caso de ondas incoerentes o limite superior da região de estocasticidade têm um aumento de até o dobro em relação ao caso de uma onda. A análise também mostra que o mecanismo da estocasticidade para o caso de várias ondas é diferente do mecanismo atuante no caso de uma onda. No caso de uma onda, a estocasticidade ocorre por superposição de ilhas de ordens maiores do que um, com o aumento da intensidade da onda. No caso de várias ondas, a presençaa de ondas de frequências próximas à frequência de ressonância causa pequenas perturbações na trajetória principal das partículas, causada pela onda central, espalhando-a pelo espaço de fase de forma mais eficiente que o mecanismo de estocasticidade para o caso de uma onda.

Categorização no modelo de Hopfield : efeitos de ruído sináptico e de diluição simétrica

Nesta tese estudamos os efeitos de diluição simétrica gradual das conexões entre neurônios e de ruído sináptico sobre a habilidade de categorização de padrões no modelo de Hopfield de redes neurais, mediante a teoria de campo médio com simetria de réplicas e simulações numéricas. Utilizamos generalizações da regra de aprendizagem de Hebb, para uma estrutura hierárquica de padrões correlacionados em dois níveis, representando os ancestrais (conceitos) e descendentes (exemplos dos conceitos). A categorização consiste no reconhecimento dos conceitos por uma rede treinada unicamente com exemplos dos conceitos. Para a rede completamente conexa, obtivemos os diagramas de fases e as curvas de categorização para vários níveis de ruído sináptico. Observamos dois comportamentos distintos dependendo do parâmetro de armazenamento. A habilidade de categorização é favorecida pelo ruído sináptico para um número finito de conceitos, enquanto que para um número macroscópico de conceitos este favorecimento não é observado. Entretanto a performance da rede permanece robusta contra o ruído sináptico. No problema de diluição simétrica consideramos apenas um número macroscópico de conceitos, cada um com um número finito de exemplos. Os diagramas de fases obtidos exibem fases de categorização, de vidro de spin e paramagnética, bem como a dependência dos parâmetros de ordem com o número de exemplos, a correlação entre exemplos e conceitos, os ruídos sináptico e estocástico, e a conectividade. A diluição favorece consideravelmente a categorização, particularmente no limite de diluição extrema.

A review of particle transport theory in a binary stochastic medium

A finalidade deste trabalho ´e apresentar uma revis˜ao da teoria do transporte de part´ıculas em meios compostos por uma mistura aleat´oria bin´aria. Para atingir este objetivo n´os apresentamos brevemente alguns conceitos b´asicos de teoria do transporte, e ent˜ao discutimos em detalhes a deriva¸c˜ao de duas abordagens desenvolvidas para a solu¸c˜ao de tais problemas: os modelos de mistura atˆomica e de Levermore-Pomraning. Providenciamos ainda, com o uso da formula¸c˜ao LTSN, compara ¸c˜oes num´ericas destes modelos com resultados de benchmark gerados atrav´es de um processo de Monte Carlo.

Modelagem Markoviana da precipitação pluvial diária e simulação do rendimento esperado de soja no município de Cruz Alta (RS)

O agronegócio da soja, caracterizado como investimento em atividade produtiva, envolve problemas de incertezas com o comprometimento definitivo de recursos, com a impossibilidade de reverter decisões tomadas e, também, com o esforço de prever a renda a ser obtida com a colheita. A questão relevante para o sojicultor é como avaliar o rendimento esperado de grãos em um contexto de incertezas, base para o cômputo da taxa de retorno do investimento na produção de soja. Este trabalho teve como objetivo estabelecer uma metodologia que associa um modelo estocástico de precipitação a um modelo de predição do rendimento da cultura de grãos de modo a permitir a atribuição de probabilidades aos rendimentos esperados de soja. Foram utilizados dados meteorológicos diários referentes à precipitação pluvial, temperatura máxima, mínima e média do ar, umidade relativa do ar, radiação solar global e velocidade do vento a 2 metros, bem como o rendimento de soja de Cruz Alta(RS) do período 1/1/1975-31/12/1997 A precipitação pluvial diária foi ajustada à cadeia de Markov de primeira ordem e dois estados e na função gama com variação sazonal para os meses de outubro a abril. Os resultados indicaram que a metodologia associando a geração de séries de precipitação pluvial, evapotranspiração da soja e evapotranspiração real, aplicadas como variáveis de entrada no modelo de predição do rendimento de grãos, possibilitou a definição da densidade de probabilidade do rendimento esperado de soja e, por conseguinte, a quantificação do risco na forma da distribuição de probabilidade acumulada do rendimento. O risco de ocorrência de um valor de rendimento de soja, menor que um valor mínimo de aceitação, quantiifcado pela sua distribuição de probabilidade acumulada, fundamentada em um fenômeno da natureza - a precipitação pluvial - que não depende da vontade humana. A obtenção do rendimento desejado envolve um processo que depende de organização, isto é, depende de fatores subjetivos, de decisões e escolhas. Enfim, um processo que comporta alternativas e depende de iniciativas humanas.

Solução semi-analítica da equação de Langevin assintótica para o deslocamento aleatório pelo método Picard

Neste trabalho é desenvolvida uma solução semi-analítica para a Equação de Langevin assintótica (Equação de Deslocamento Aleatório) aplicada à dispersão de poluentes na Camada Limite Convectiva (CLC). A solução tem como ponto de partida uma equação diferencial de primeira ordem para o deslocamento aleatório, sobre a qual é aplicado o Método Iterativo de Picard. O novo modelo é parametrizado por um coeficiente de difusão obtido a partir da Teoria de Difusão Estatística de Taylor e de um modelo para o espectro de turbulência, assumindo a supersposição linear dos efeitos de turbulência térmica e mecânica. A avaliação do modelo é realizada através da comparação com dados de concentração medidos durante o experimento de dispersão de Copenhagen e com resultados obtidos por outros quatro modelos: modelo de partículas estocástico para velocidade aleatória (Modelo de Langevin), solução analítica da equação difusão-advecção, solução numérica da equação difusão-advecção e modelo Gaussiano. Uma análise estatística revela que o modelo proposto simula satisfatoriamente os valores de concentração observados e apresenta boa concordância com os resultados dos outros modelos de dispersão. Além disso, a solução através do Método Iterativo de Picard pode apresentar algumas vantagem em relação ao método clássico de solução.

Abordagem probabilística em um modelo de programação linear aplicado ao planejamento mineiro

Neste trabalho é discutido o impacto causado pelos parâmetros de processo com comportamento estocástico em um modelo de otimização, aplicado ao planejamento mineiro. Com base em um estudo de caso real, construiu-se um modelo matemático representando o processo produtivo associado à mineração, beneficiamento e comercialização de carvão mineral. Este modelo foi otimizado com a técnica de programação linear, sendo a solução ótima perturbada pelo comportamento estocástico de um dos principais parâmetros envolvidos no processo produtivo. A análise dos resultados permitiu avaliar o risco associado à decisão ótima, sendo com isto proposta uma metodologia para avaliação do risco operacional.

Análise de ecossistemas aquáticos através do método input-output : estudo de caso lagoa Itapeva (sistema lagunar costeiro do Rio Grande do Sul)

A enorme complexidade dos sistemas ecológicos tem sido uma grande barreira para a compreensão e o gerenciamento da problemática ambiental. Neste sentido a modelagem matemática é uma valiosa ferramenta, devido a sua capacidade de organizar as informações disponíveis sobre estes sistemas e de fazer previsões a seu respeito para diferentes condições. Desta forma a análise de sistemas naturais vem sendo abordada de diferentes maneiras, sendo que nas últimas décadas a teoria de ecossistemas expandiu-se e ramos específicos, que permitem seguir e predizer a evolução de ecossistemas, foram formulados. Um destes enfoques, conhecido como análise do fluxo de insumo-produto, pode ser utilizado para explicar o funcionamento e estrutura dos subsistemas de um ecossistema através da descrição dos fluxos de matéria ou energia. A análise do fluxo de insumo-produto pode ser representada através de dois modelos: o modelo determinístico ou o modelo estocástico, tendo sua origem em estudos de caso com o objetivo de analisar a econômica norte-americana, sendo uma extensão prática da teoria clássica de interdependência geral. Este trabalho faz uma abordagem sintética da evolução desta análise, avaliando dados teóricos e principalmente dados referentes à Lagoa Itapeva. A análise de input-output (determinística e estocástica) com o propósito de obter informações no que diz respeito aos fluxos (matéria e energia), é bastante simples; sendo que os modelos determinísticos se prestam melhor para traçar um panorama global e para obter projeções para as variáveis já os modelos estocásticos são mais complexos, mas provêem uma descrição mais acurada. Na Lagoa Itapeva os processos determinísticos demonstraram um baixo índice de ciclagem do carbono entre os três compartimentos em estudo e o fluxo preferencial na normalização corresponde ao compartimento dos produtores primários, isto decorre de não existir loop nos compartimentos em estudo e também não existir fluxos em dois sentidos. Em relação à avaliação estocástica foram observadas uma baixa relação no sentido espacial superfície-meio-fundo da lagoa, e uma boa distribuição espacial norte-centro-sul. Quanto à distribuição temporal, foi constatada uma baixa concordância entre os dados analisados e os dados reais quanto das análises realizadas em intervalos de tempo pequeno (horas) e uma boa concordância nas medidas feitas quando o intervalo foi significativo (meses). Também em relação à Lagoa Itapeva, foi verificado nas análises estocásticas, utilizando-se operadores espaciais, que como a dinâmica biológica nem sempre é linear, os organismos não podem acompanhar imediatamente e perfeitamente as mudanças do ambiente, resultando em tempos de residência de matéria significativamente baixo. Além da análise dos fluxos ligados a este ecossistema lagunar, foram desenvolvidas técnicas de correção e adaptação de dados referentes à amostragem ocorrida na Lagoa durante um ano de campanha. Assim, propõe-se uma nova perspectiva no uso desta metodologia de forma simples e de fácil manipulação matemática.