Mapas cognitivos SODA ampliados: prescrição de um método para articular atitudes, comportamentos e seqüências cognitivas a mapas SODA

Este trabalho de tese tem por objetivo ampliar o alcance e aplicação de mapas SODA, preservando a metodologia originalmente desenvolvida. Inicialmente é realizada uma revisão do método, abordando de forma conjunta os artigos seminais, a teoria psicológica de Kelly e a teoria dos grafos; e ao final propomos uma identidade entre construtos de mapas SODA com os conhecimentos tácitos e explícitos, da gestão do conhecimento (KM). Essa sequencia introdutória é completada com uma visão de como os mapas SODA tem sido aplicado. No estágio seguinte o trabalho passa a analisar de forma crítica alguns pontos do método que dão margens a interpretações equivocadas. Sobre elas passamos a propor a aplicação de teorias, de diversos campos, tais como a teoria de means-end (Marketing), a teoria da atribuição e os conceitos de atitude (Psicologia), permitindo inferências que conduzem à proposição da primeira tese: mapas SODA são descritores de atitudes. O próximo estágio prossegue analisando criticamente o método, e foca no paradigma estabelecido por Eden, que não permite conferir ao método o status de descritor de comportamento. Propomos aqui uma mudança de paradigma, adotando a teoria da ação comunicativa, de Habermas, e sobre ela prescrevemos a teoria da ação e da escada da inferência (Action Science) e uma teoria da emoção (neuro ciência), o que permite novas inferências, que conduzem à proposição da segunda tese: mapas SODA podem descrever comportamentos. Essas teses servem de base para o alargamento de escopos do método SODA. É proposta aqui a utilização da teoria de máquinas de estado finito determinístico, designadas por autômato. Demonstramos um mapeamento entre autômato com mapas SODA, obtendo assim o autômato SODA, e sobre ele realizamos a última contribuição, uma proposta de mapas SODA hierárquicos, o que vem a possibilitar a descrição de sequencias de raciocínio, ordenando de forma determinística atitudes e comportamentos, de forma estruturada. A visão de como ela pode ser aplicada é realizada por meio de estudo de caso.

Estratégia de trading utilizando o modelo dinâmico de Nelson-Siegel

Esta pesquisa busca testar a eficácia de uma estratégia de arbitragem de taxas de juros no Brasil baseada na utilização do modelo de Nelson-Siegel dinâmico aplicada à curva de contratos futuros de taxa de juros de 1 dia da BM&FBovespa para o período compreendido entre 02 de janeiro de 2008 e 03 de dezembro de 2012. O trabalho adapta para o mercado brasileiro o modelo original proposto por Nelson e Siegel (1987), e algumas de suas extensões e interpretações, chegando a um dos modelos propostos por Diebold, Rudebusch e Aruoba (2006), no qual estimam os parâmetros do modelo de Nelson-Siegel em uma única etapa, colocando-o em formato de espaço de estados e utilizando o Filtro de Kalman para realizar a previsão dos fatores, assumindo que o comportamento dos mesmos é um VAR de ordem 1. Desta maneira, o modelo possui a vantagem de que todos os parâmetros são estimados simultaneamente, e os autores mostraram que este modelo possui bom poder preditivo. Os resultados da estratégia adotada foram animadores quando considerados para negociação apenas os 7 primeiros vencimentos abertos para negociação na BM&FBovespa, que possuem maturidade máxima próxima a 1 ano.

Forecasting Brazilian inflation by its aggregate and disaggregated data: a test of predictive power by forecast horizon

This work aims to compare the forecast efficiency of different types of methodologies applied to Brazilian Consumer inflation (IPCA). We will compare forecasting models using disaggregated and aggregated data over twelve months ahead. The disaggregated models were estimated by SARIMA and will have different levels of disaggregation. Aggregated models will be estimated by time series techniques such as SARIMA, state-space structural models and Markov-switching. The forecasting accuracy comparison will be made by the selection model procedure known as Model Confidence Set and by Diebold-Mariano procedure. We were able to find evidence of forecast accuracy gains in models using more disaggregated data

Previsão de inflação utilizando modelos de séries temporais

Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.

Comparação de previsões para a produção industrial brasileira considerando efeitos calendário e modelos agregados e desagregados

O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.