959 resultados para Ajuste de modelos não lineares


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O objetivo deste trabalho foi mostrar modelagens alternativas à tradicional maneira de se apurar o risco de mercado para ativos financeiros brasileiros. Procurou-se cobrir o máximo possível de fatores de risco existentes no Brasil; para tanto utilizamos as principais proxies para instrumentos de Renda Fixa. Em momentos de volatilidade, o gerenciamento de risco de mercado é bastante criticado por trabalhar dentro de modelagens fundamentadas na distribuição normal. Aqui reside a maior contribuição do VaR e também a maior crítica a ele. Adicionado a isso, temos um mercado caracterizado pela extrema iliquidez no mercado secundário até mesmo em certos tipos de títulos públicos federais. O primeiro passo foi fazer um levantamento da produção acadêmica sobre o tema, seja no Brasil ou no mundo. Para a nossa surpresa, pouco, no nosso país, tem se falado em distribuições estáveis aplicadas ao mercado financeiro, seja em gerenciamento de risco, precificação de opções ou administração de carteiras. Após essa etapa, passamos a seleção das variáveis a serem utilizadas buscando cobrir uma grande parte dos ativos financeiros brasileiros. Assim, deveríamos identificar a presença ou não da condição de normalidade para, aí sim, realizarmos as modelagens das medidas de risco, VaR e ES, para os ativos escolhidos, As condições teóricas e práticas estavam criadas: demanda de mercado (crítica ao método gausiano bastante difundido), ampla cobertura de ativos (apesar do eventual questionamento da liquidez), experiência acadêmica e conhecimento internacional (por meio de detalhado e criterioso estudo da produção sobre o tema nos principais meios). Analisou-se, desta forma, quatro principais abordagens para o cálculo de medidas de risco sendo elas coerentes (ES) ou não (VaR). É importante mencionar que se trata de um trabalho que poderá servir de insumo inicial para trabalhos mais grandiosos, por exemplo, aqueles que incorporarem vários ativos dentro de uma carteira de riscos lineares ou, até mesmo, para ativos que apresentem risco não-direcionais.

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A identificação de modelos é determinante no sucesso das modernas técnicas de controle avançado de processos. Um modelo para o sistema pode ser obtido através de modelagem rigorosa, baseada em equações governantes do sistema ou através da modelagem empírica e estimação de parâmetros. Embora mais rápida e fácil, a modelagem empírica necessita de alguns testes de identificação nos quais as variáveis manipuladas são variadas de modo que resultem em variações nas variáveis controladas. Os testes de identificação podem apresentar custos muito elevados tendo em vista que o sistema pode sair de seu ponto normal de operação, gerando produtos com folga de especificação. Este fato ocorre porque usualmente as perturbações aplicadas nas variáveis manipuladas nas indústrias de processos são independentes umas das outras, aumentando a duração do teste de identificação. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia de projeto de perturbações simultâneas para a identificação de modelos dinâmicos baseada na direcionalidade do sistema, com o objetivo de fornecer dados mais ricos para se capturar corretamente o comportamento multivariável do sistema e manter o processo no ponto de operação normal. As perturbações são projetadas conforme as características de um modelo simplificado do processo, ou pré-modelo. Este modelo inicial é obtido essencialmente de dados históricos de planta, selecionados através de uma sistemática análise de correlação desenvolvida neste trabalho A metodologia proposta é composta de duas partes: a primeira parte diz respeito à análise dos dados históricos de planta para obtenção de informações prelimirares as quais são utilizadas no planejamento de perturbações, tais como amplitude do ruído de medida, correlação entre as variáveis de processo, constante de tempo do sistema e matriz de ganhos. E a segunda parte consiste no cálculo da amplitude das perturbações baseado nos resultados da primeira etapa do planejamento. Para sistemas mal-condicionados verificou-se que as perturbações planejadas pela metodologia removem menos a planta de seu ponto de operação gerando resultados mais consistentes em relação às perturbações tradicionais. Já para sistemas bem-condicionados, os resultados são semelhantes. A metodologia foi aplicada em uma unidade piloto experimental e numa unidade de destilação da PETROBRAS, cujos resultados apontam pouca remoção dos sistemas do ponto de operação e modelos consistentes. A validação dos modelos também foi contemplada na dissertação, uma vez que foi proposto um novo critério de validação que considera a derivada dos dados de planta e a do modelo e não apenas os dados de planta e os dados da simulação das saídas do modelo.

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O principal objetivo da tese foi desenvolver um modelo matemático computacional espacialmente explícito, de autômatos celulares (CA), capaz de simular a dinâmica de vegetação campestre sob pastejo, descrita por tipos funcionais de plantas (PFTs), ao invés de espécies. Com dados obtidos a campo, utilizou-se um método recursivo de identificação politética de PFTs a partir de atributos morfológicos das plantas, de forma a expressar máxima correlação com diversidade de espécies. A alternância entre condições experimentais de exposição e exclusão de pastejo permitiu produzir variação em padrões espaciais e temporais da composição da vegetação descrita por esses PFTs. A seguir buscou-se modelar a dinâmica da vegetação. Assumiu-se que a dinâmica da vegetação, embora complexa, pudesse ser simulada a partir de mecanismos relativamente simples incorporados a um modelo CA formado por uma grade de células (comunidades). Cada célula tem uma dada composição de PFTs a qual se altera a cada passo no tempo conforme a composição da própria célula e da vizinhança e matrizes de transição determinadas empiricamente com os dados experimentais. A dinâmica simulada da composição de comunidades excluídas do pastejo mostrou determinismo no sentido de um PFT único, característico daquelas comunidades. A mesma tendência não foi observada nas simulações de comunidades sempre pastejadas. Os resultados indicam uma razoável concordância entre a dinâmica simulada e real, para as comunidades excluídas; e uma discordância para as comunidades sempre pastejadas. Sugere-se que diferenças no arranjo espacial inicial das comunidades motivam falhas do modelo sob pastejo. O Institut National de la Recherche Agronomique (INRA), na França, vem desenvolvendo um modelo simulador multi-agente espacializado como objetivo de representar realisticamente o manejo da vegetação campestre natural sob diferentes regimes de pastejo. Ele foi concebido como uma ferramenta de pesquisa para explorar o comportamento animal em pastagens heterogêneas Nesse modelo implícito e determinístico, uma definição funcional de três diferentes comunidades vegetais foi introduzida objetivando simular a dinâmica de pastagens multi-espécies. Isto foi feito pela intercambio de parâmetros do modelo com atributos funcionais da comunidade. Do ponto vista conceptual o modelo apresentou boa resposta e parece adequado para simular a dinâmica de uma vegetação campestre por atributos funcionais. O modelo apresentou um bom ajuste aos dados experimentais para alto nível de utilização, mas não tão bom para médio e baixo nível de pastejo, ou seja, comunidades vegetais mais heterogêneas. Reforça-se a idéia de que mais modelos que levem em conta a estrutura horizontal da vegetação são necessários.

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Este trabalho visa o uso da função de Green de valor inicial no ajuste geostrófico e do método Semi-Lagrangeano na integração de um modelo acoplado oceano-atmosfera descrito pelas equações de águas rasas. O ajuste geostrófico é considerado atravées de perturbações na pressão e do vento. No caso de sistemas sem rotação, é discutida a relação da equação hidrostática com ondas longas não-dispersivas. Com rotação, a conservação da vorticidade potencial permite escolher a elevação correspondente a um estado de equilíbrio geostrófico. O sistema de equações de águas rasas é desacoplado em equações de Klein-Gordon com valores iniciais e termos não-homogêneos acoplados. A resposta dinâmica formada pela resposta transiente e a resposta forçada é obtida para uma perturbação inicial da elevação. A ação do vento como forçante nas equações de momento 2D, através do transporte de Eckman, conduz a uma equação de águas rasas forçada. Uma decomposição da resposta forçada é realizada com uma resposta permanente, que satisfaz a equação de Helmholtz , e com o uso da base dinâmica gerada pela resposta impulso. Um modelo hidrodinâmico 3D introduzido por Casulli e governado por equações não-lineares de águas rasas é integrado na vertical para a obtenção de um modelo 2D. Com isto, as condições de contorno devido a tensão do vento e a fricção devido a topografia do fundo, transformam-se em forçantes do modelo. O modelo foi integrado com um método semi-implícito em diferenças finitas, utilizando-se o método Semi-Lagrangeano para a parte advectiva. Simulações simbólicas foram realizadas para o ajuste geostrófico devido a perturbações de duração infinita e finita para a elevação e para o efeito da tensão do vento. Foram realizadas simulações numéricas para variadas geometrias, em particular a Baia de Guanabara e a Lagoa do Patos.

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No estudo da propagação de uma doença infecciosa, diz-se que sua transmissão ocorre horizontalmente, quando um indivíduo suscetível tem um contato direto ou indireto com um indivíduo infeccioso. Algumas doenças, entretanto, também podem ser transmitidas verticalmente, entendendo-se que, neste caso, a doença é transmitida a um indivíduo, ao ser gerado por uma mãe infecciosa. Fazendo uso de modelos epidemiológicos determinísticos básicos, envolvendo sistemas de equações diferenciais ordinárias, nosso principal objetivo, neste trabalho, consiste em investigar qual o papel da transmissão vertical na propagação de doenças causadas por microparasitas. Diversas formas de inclusão de transmissão vertical são apresentadas e, em cada modelo estudado, investigamos a existência e a estabilidade local dos estados de equilíbrio da população hospedeira, identificamos os parâmetros e limiares que caracterizam a dinâmica do sistema, e completamos as informações decorrentes dos resultados analíticos com a apresentação de soluções numéricas do mesmo. Por fim, comparamos os efeitos da transmissão horizontal com aqueles decorrentes da transmissão vertical.

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O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).O mercado de crédito vem ganhando constantemente mais espaço na economia brasileira nos últimos anos. Haja vista isto, o risco de crédito, que tenta medir a perda com operações de crédito, tem fundamental importância e, neste contexto, a perda esperada é, sem dúvida, tema chave. Usualmente, a perda esperada relativa, EL (%), é modelada como o produto dos parâmetros de risco PD (probabilidade de default) e LGD (perda dado o default) pressupondo a independência dos mesmos. Trabalhos recentes mostram que pode haver oportunidade em melhorar o ajuste com a modelagem conjunta da perda, além da retirada da forte premissa de independência dos fatores. O presente trabalho utiliza a distribuição beta inflacionada, modelo BEINF da classe GAMLSS, para o ajuste da perda esperada relativa através de uma base de dados reais disponibilizada pela empresa Serasa Experian. Os resultados mostram que o modelo traz um bom ajuste e que há oportunidade de ganhos em sua utilização na modelagem da EL(%).

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Tendo em vista o controle da porosidade da matriz polimérica de micropartículas constituídas por blendas de poli(hidroxibutirato-co-hidroxivalerato) [P(HBHV)] e de poli- ε-caprolactona (PCL), o presente trabalho objetivou verificar a possibilidade de controle da liberação de fármacos associados a esses sistemas. Foram preparadas micropartículas constituídas de blendas de P(HBHV):PCL nas proporções de 100:0, 90:10 e 80:20 (m/m) pelo método de emulsificação/evaporação de solvente, variandose o volume de fase orgânica. Os modelos de fármacos utilizados foram a dexametasona e o acetato de dexametasona. As micropartículas obtidas apresentaram rendimento e eficiência de encapsulação satisfatória, entretanto, através de análises por microscopia óptica e microscopia eletrônica de varredura foi evidenciada a ocorrência de cristais de fármaco não encapsulado. Os diâmetros de partícula permaneceram em torno de 100 a 200 μm e variaram em função do volume de fase orgânica. A área superficial foi afetada pelo percentual de PCL na blenda e pela presença de cristais do fármaco nas formulações. A análise térmica das amostras demonstrou que o processo de obtenção alterou a estrutura cristalina do P(HBHV) e que a encapsulação dos fármacos levou à variação da sua temperatura de transição vítrea e cristalinidade. Os perfis de dissolução da dexametasona a partir das micropartículas apresentaram ajustes adequados ao modelo monoexponencial e foram semelhantes aos perfis apresentados pelo fármaco não encapsulado. Nas formulações contendo acetato de dexametasona houve liberação sustentada do fármaco por até 250 horas quando associado aos sistemas e a modelagem matemática indicou ajuste dos perfis ao modelo biexponencial. Evidenciou-se um aumento nos valores das constantes de liberação dos fármacos conforme o acréscimo do conteúdo de PCL na blenda.

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Este trabalho analisa as propriedades de uma nova medida de má especificação de modelos de apreçamento, que está relacionada com o tamanho do ajuste multiplicativo necessário para que o modelo seja corretamente especificado. A partir disso, caracterizamos o parâmetro que minimiza a medida a partir de um programa dual, de solução mais simples. Os estimadores naturais para esse parâmetro pertencem à classe de Generalized Empirical Likelihood. Derivamos as propriedades assintóticas deste estimador sob a hipótese de má especificação. A metodologia é empregada para estudar como se comportam em amostras finitas as estimativas de aversão relativa ao risco em uma economia de desastres quando os estimadores estão associados a nossa medida de má especificação. Nas simulações vemos que em média a aversão ao risco é superestimada, mesmo quando ocorre um número significativo de desastres.

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O presente estudo - até onde se sabe inédito no Brasil – possui como principal objetivo avaliar alguns determinantes das necessidades de capital de giro comumente estudados na literatura e analisar de que forma as empresas se movimentam em direção a uma meta (target) de Net Trade Cycle (similar ao Ciclo de Caixa - CCC). Sabemos que o tema capital de giro ainda carece de teorias mais robustas dentro da área de finanças, e poucos estudos ainda são encontrados na literatura. Aqueles que decidem estudá-lo, observam que dado o seu atual estágio, ele tem sido pesquisado com o suporte de bases teóricas mais consolidadas, como por exemplo estrutura de capitais. Esses estudos têm se utilizado muito do conceito de meta para determinar a estrutura ótima de capitais, e com qual velocidade de ajuste procura-se adequar essa estrutura como forma de otimizar seus recursos. O fato de ainda não existir definições e/ou teorias mais definidas sobre o tema foi o grande motivador para a realização desse estudo, que emprega a velocidade de ajuste em direção a uma meta de capital de giro, utilizando como técnica para suporte a esse objetivo o Modelo de Ajustamento Parcial (MAP) e o Generalized Method of Moments (GMM). Com essa combinação inédita no mercado brasileiro quando o assunto é capital de giro, esperamos trazer novas contribuições para as comunidades acadêmicas e empresariais. Para a obtenção dos dados que compõem esse estudo de caráter quantitativo, utilizamos informações existentes na Economatica® e BCB – Banco Central do Brasil. Nessas bases de dados utilizamos os demonstrativos financeiros trimestrais entre os períodos de 31/Dez./2007 a 30/Jun./2014 (ajustados por inflação – IPCA) das empresas listadas na BM&FBovespa que possuíssem pelos menos 15 períodos (trimestres) consecutivos de dados, com isso chegamos a um total de um pouco mais de 2 mil observações e 105 empresas. Quanto ao método, utilizamos Painel de Dados Dinâmico (desbalanceado) e as seguintes técnicas foram empregadas como forma de atender ao principal objetivo do estudo (“Qual é a velocidade de ajuste das Necessidades de Capital de Giro?”): Modelo de Ajustamento Parcial para a análise dos determinantes das necessidades de capital de giro e movimentação em direção a uma meta e; Generalized Method of Moments (GMM) como técnica de controle aos possíveis efeitos de endogeneidade (BLUNDELL e BOND, 1998) e solução para o problema de autocorrelação residual (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19).

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ALVES, Janaína da Silva. Análise comparativa e teste empírico da validade dos modelos CAPM tradicional e condicional: o caso das ações da Petrobrás. Revista Ciências Administrativas, Fotaleza, v. 13, n. 1, p.147-157, ago. 2007.

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Knowledge of the leaf area plant are needed for agronomic and physiological studies involving plant growth. The aim of this study was to obtain a mathematical model using linear measures of leaf dimensions, which will allow the estimation of leaf area of Crotalaria juncea L. Correlation studies were conducted involving real leaf area (Sf) and leaf length (C), maximum leaf width (L) and the product between C and L. All tested models (linear, exponential or geometric) provided good estimation of leaf area (above 87%). The better fit was attained using linear model, passing or not through the origin. From a practical viewpoint, it is suggested to use the linear model involving the C and L product, using a linear coefficient equal to zero. Estimation of leaf area of Crotalaria juncea L. can be obtained using the model Sf = 0.7160 x (C*L) with a determination coefficient of 0.9712.

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A estimativa da área foliar pode auxiliar na compreensão de relações de interferência entre plantas daninhas e cultivadas. Com o objetivo de obter uma equação que, por meio de parâmetros lineares dimensionais das folhas, permita a estimativa da área foliar de Sida cordifolia e Sida rhombifolia, estudaram-se as correlações entre área foliar real (Af) e parâmetros dimensionais do limbo foliar, como o comprimento (C) ao longo da nervura principal e a largura máxima (L) perpendicular à nervura principal. Foram analisados 200 limbos foliares de cada espécie, coletados em diferentes agroecossistemas na Universidade Estadual Paulista, campus de Jaboticabal. Os modelos estatísticos utilizados foram linear: Y = a + bx; linear simples: Y = bx; geométrico: Y = ax b; e exponencial: Y = ab x. Todos os modelos analisados podem ser empregados para estimação da área foliar de S. cordifolia e S. rhombifolia. Sugere-se optar pela equação linear simples, envolvendo o produto C*L, considerando-se o coeficiente linear igual a zero, em função da praticidade desta. Desse modo, a estimativa da área foliar de S. cordifolia pode ser obtida pela fórmula Af = 0,7878*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9307, enquanto para S. rhombifolia a estimativa da área foliar pode ser obtida pela fórmula Af = 0,6423*(C*L), com coeficiente de determinação de 0,9711.

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Foram utilizados quatorze modelos de regressão aleatória, para ajustar 86.598 dados de produção de leite no dia do controle de 2.155 primeiras lactações de vacas Caracu, truncadas aos 305 dias. Os modelos incluíram os efeitos fixos de grupo contemporâneo e a covariável idade da vaca ao parto. Uma regressão ortogonal de ordem cúbica foi usada para modelar a trajetória média da população. Os efeitos genéticos aditivos e de ambiente permanente foram modelados por meio de regressões aleatórias, usando polinômios ortogonais de Legendre, de ordens cúbicas. Diferentes estruturas de variâncias residuais foram testadas e consideradas por meio de classes contendo 1, 10, 15 e 43 variâncias residuais e de funções de variâncias (FV) usando polinômios ordinários e ortogonais, cujas ordens variaram de quadrática até sêxtupla. Os modelos foram comparados usando o teste da razão de verossimilhança, o Critério de Informação de Akaike e o Critério de Informação Bayesiano de Schwar. Os testes indicaram que, quanto maior a ordem da função de variâncias, melhor o ajuste. Dos polinômios ordinários, a função de sexta ordem foi superior. Os modelos com classes de variâncias residuais foram aparentemente superiores àqueles com funções de variância. O modelo com homogeneidade de variâncias foi inadequado. O modelo com 15 classes heterogêneas foi o que melhor ajustou às variâncias residuais, entretanto, os parâmetros genéticos estimados foram muito próximos para os modelos com 10, 15 ou 43 classes de variâncias ou com FV de sexta ordem.