Atributos espaciais e valorização imobiliária em Porto Alegre, RS

A dissertação busca combinar Modelos Configuracionais Urbanos e Modelos Econométricos com o objetivo de ampliar o conhecimento existente sobre o mercado imobiliário residencial em Porto Alegre. Mais especificamente, são estudados os Modelos Configuracionais de Centralidade e de Oportunidade Espacial propostos para simular o crescimento da cidade, e o Modelo de Preços Hedônicos, geralmente usado para inferir sobre a valorização de atributos dos imóveis e de sua localização. Os coeficientes gerados pelo Modelo de Preços Hedônicos são sugeridos como possível especificação requerida pelo Modelo de Oportunidade Espacial para determinar a probabilidade de um espaço urbano ser ocupado por diferentes padrões construtivos, já que essa oportunidade leva em conta a proximidade ou presença de certos elementos de valorização. As características estudadas são relativas ao imóvel em si, tais como padrão de acabamento e área, relativas à qualidade de seu entorno, como a renda média dos vizinhos e a presença de habitações precárias e relativas a sua acessibilidade a itens como o rio, pólos de comércio e serviços e a centros locais. Esse último atributo corresponde ao grau de centralidade agregada dos centros locais determinado em estudo realizado pelo PROPUR para a cidade de Porto Alegre utilizando o Modelo Configuracional de Centralidade, e que indica as áreas com concentração de atividades e animação urbanas.

Um guia de política monetária no Brasil durante o regime de metas de inflação

O objetivo deste trabalho é abordar os principais mecanismos utilizados pelo Banco Central do Brasil (BCB) no processo de decisão acerca da condução da política monetária no período durante o regime de metas de inflação. O BCB analisa e reavalia seus modelos econométricos, que buscam captar inter-relações dos principais agregados da economia brasileira, em conjunto com informações externas aos modelos e julgamentos subjetivos de integrantes do conselho. Portanto, inicialmente será discutida a conjuntura histórica que levou o país a adotar o regime de metas de inflação, assim como sua aplicabilidade. Na segunda parte, são feitas as estimações das equações IS e Phillips que mostram que a taxa de juros afeta o hiato do produto com defasagem de um trimestre e que o produto se correlaciona positivamente com a inflação com defasagem de mais um trimestre. Num terceiro momento, são feitas estimações de uma função de reação do BCB, sugerindo que a instituição leva em consideração o desvio da expectativa de inflação do mercado com relação a meta, o comportamento do hiato do produto e a trajetória dos preços livres em seu processo de decisão.

Desenvolvimento de arquitetura para sistemas de reconhecimento automático de voz baseados em modelos ocultos de Markov

Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.