Algumas polêmicas envolvendo a utilização de células-tronco embrionárias no Brasil: um desafio à inovação jurisdicional

A finalidade da presente dissertação será o exame de algumas das muitas polêmicas éticas e jurídicas que envolvem a utilização das células-tronco embrionárias humanas para fins de pesquisa e terapia. A utilização de tais células-tronco foi aprovada pela Lei n.º 11.105 de 2005, conhecida como a nova Lei de Biossegurança, cujo artigo 5º permitiu, apenas para fins de pesquisa e terapia, a utilização das citadas células obtidas de embriões humanos provenientes do processo de fertilização in vitro, não utilizados no respectivo procedimento, atendidas certas condições. Assim que entrou em vigor, o citado dispositivo sofreu por parte do Procurador Geral da República a Ação Direta de Inconstitucionalidade (ADI) nº 3510, que gerou amplos debates de âmbito multidisciplinar. Apesar da declaração de constitucionalidade do referido artigo, ainda são muitas as polêmicas de ordem jurídica e ética. Questiona-se, principalmente, as divergências existentes acerca da natureza jurídica do embrião, produzido in vitro e excedente nos processos de fertilização, bem como a adequação do princípio constitucional da Dignidade Humana neste contexto. São demonstradas, ainda, questões pertinentes ao patenteamento de material genético e, consequentemente, das células-tronco embrionárias.

Panorama da Pesquisa em Direito: I Colóquio

Este livro contém os trabalhos apresentados pelos discentes de programas de pós-graduação strictu sensu do estado de São Paulo durante o I Colóquio, Pesquisa em Direito. A seleção dos discentes e dos textos coube a cada um dos programas de pós-graduação, a partir de um edital preparado em conjunto entre os coordenadores desses programas. É essa seleção que compõe esta obra, editada de forma a oferecer aos leitores cada um dos programas paulistas de pós-graduação em Direito.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

Aplicação de redes neurais na precificação de debêntures

Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

Aplicação de redes neurais na previsão da captação líquida do mercado de previdência aberta brasileiro

Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

Requalificação de ativo público em obsolescência tecnológica: a ferrovia tronco centro de Pernambuco

O estudo objetivou levantar as possibilidades de requalificação da Linha Tronco Centro de Pernambuco (LTCPE), um ativo ferroviário secular, em bitola métrica, com 608 km de extensão, desenvolvidos ao longo da linha dorsal do Estado de Pernambuco. Sua relevância se justifica pela solicitação da Concessionária ao Governo federal de devolução do patrimônio ferroviário. A operadora destaca que a linha ferroviária será substituída por outra linha férrea, a Ferrovia Nova Transnordestina, em bitola larga, de alto desempenho, que liga os estados de Pernambuco, Piauí e Ceará. Ambas as ferrovias desenvolvem um longo paralelismo em toda a extensão da LTCPE. Pretendeu-se, pois, identificar outras utilidades para o referido ramal ferroviário que não a de transporte de carga, vez que esta requalificação não deveria se dar em posição concorrencial com a Transnordestina. A pesquisa foi desenvolvida com base na compreensão de seu contexto histórico, da análise do quadro nacional do setor e na análise dos diversos ambientes socioeconômicos em que está inserido esse ramal ferroviário. Para obtenção dos resultados, foram aplicados questionários com profissionais dos setores de serviços públicos de planejamento e logística, operadores e outros ligados à consultoria e engenharia. Com base no rol de intervenientes identificados, foi construída uma Matriz Institucional em que se apresentou o caminho crítico de ação e as interrelações entre os intervenientes públicos. Na mesma perspectiva, foi elaborada uma Matriz de SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities e Threats) de forma a articular o conjunto de dados e ações, indicando atividades e inversões financeiras que subsidiarão os estudos técnicos para a requalificação. Como resultados, o estudo identificou os trechos requalificáveis, sua destinação e novas alternativas de uso do patrimônio ferroviário remanescente.

Aplicação de redes neurais para previsão de contrato de dólar futuro no mercado brasileiro

Este trabalho tem por objetivo a construção de uma rede neural para previsão do movimento dos contratos de dólar futuro e a construção de estratégias de negociação, para prover uma ferramenta para estimar o movimento do câmbio e para a negociação desses ativos. Essa ferramenta pode auxiliar empresas que necessitam fazer hedge de ativos e passivos e players do mercado que necessitam rentabilizar carteiras. Neste trabalho utilizamos como input dados de ativos do mercado financeiro, de janeiro de 2001 até setembro de 2013, disponíveis via terminal Bloomberg. Para o cálculo dos resultados financeiros das estratégias utilizamos dados de preços referenciais disponibilizados pela BM&F.

Determinantes de intervenção do Banco Central do Brasil no mercado de câmbio: uma abordagem empírica por regressão logística e redes neurais

Em economias com regimes de metas de inflação é comum que Bancos Centrais intervenham para reduzir os níveis de volatilidade do dólar, sendo estas intervenções mais comuns em países não desenvolvidos. No caso do Brasil, estas intervenções acontecem diretamente no mercado à vista, via mercado de derivativos (através de swaps cambiais) ou ainda com operações a termo, linhas de liquidez e via empréstimos. Neste trabalho mantemos o foco nas intervenções no mercado à vista e de derivativos pois estas representam o maior volume financeiro relacionado à este tipo de atuação oficial. Existem diversos trabalhos que avaliam o impacto das intervenções e seus graus de sucesso ou fracasso mas relativamente poucos que abordam o que levaria o Banco Central do Brasil (BCB) a intervir no mercado. Tentamos preencher esta lacuna avaliando as variáveis que podem se relacionar às intervenções do BCB no mercado de câmbio e adicionalmente verificando se essas variáveis se relacionam diferentemente com as intervenções de venda e compra de dólares. Para tal, além de utilizarmos regressões logísticas, como na maioria dos trabalhos sobre o tema, empregamos também a técnica de redes neurais, até onde sabemos inédita para o assunto. O período de estudo vai de 2005 a 2012, onde o BCB interveio no mercado de câmbio sob demanda e não de forma continuada por longos períodos de tempo, como nos anos mais recentes. Os resultados indicam que algumas variáveis são mais relevantes para o processo de intervenção vendendo ou comprando dólares, com destaque para a volatilidade implícita do câmbio nas intervenções que envolvem venda de dólares, resultado este alinhado com outros trabalhos sobre o tema.