Profundidade de mercado na BM&FBovespa: um modelo de alta frequência para estimação da profundidade de mercado da BM&FBovespa

O objetivo desse trabalho é encontrar uma medida dinâmica de liquidez de ações brasileiras, chamada VNET. Foram utilizados dados de alta frequência para criar um modelo capaz de medir o excesso de compras e vendas associadas a um movimento de preços. Ao variar no tempo, o VNET pode ser entendido como a variação da proporção de agentes informados em um modelo de informação assimétrica. Uma vez estimado, ele pode ser utilizado para prever mudanças na liquidez de uma ação. O VNET tem implicações práticas importantes, podendo ser utilizado por operadores como uma medida estocástica para identificar quais seriam os melhores momentos para operar. Gerentes de risco também podem estimar a deterioração de preço esperada ao se liquidar uma posição, sendo possível analisar suas diversas opções, servindo de base para otimização da execução. Na construção do trabalho encontramos as durações de preço de cada ação e as diversas medidas associadas a elas. Com base nos dados observa-se que a profundidade varia com ágio de compra e venda, com o volume negociado, com o numero de negócios, com a duração de preços condicional e com o seu erro de previsão. Os resíduos da regressão de VNET se mostraram bem comportados o que corrobora a hipótese de que o modelo foi bem especificado. Para estimar a curva de reação do mercado, variamos os intervalos de preço usados na definição das durações.

Ensaios sobre mercados artificiais com dois ativos utilizando algoritmos genéticos

A abordagem de Modelos Baseados em Agentes é utilizada para trabalhar problemas complexos, em que se busca obter resultados partindo da análise e construção de componentes e das interações entre si. Os resultados observados a partir das simulações são agregados da combinação entre ações e interferências que ocorrem no nível microscópico do modelo. Conduzindo, desta forma, a uma simulação do micro para o macro. Os mercados financeiros são sistemas perfeitos para o uso destes modelos por preencherem a todos os seus requisitos. Este trabalho implementa um Modelo de Mercado Financeiro Baseado em Agentes constituído por diversos agentes que interagem entre si através de um Núcleo de Negociação que atua com dois ativos e conta com o auxílio de formadores de mercado para promover a liquidez dos mercados, conforme se verifica em mercados reais. Para operação deste modelo, foram desenvolvidos dois tipos de agentes que administram, simultaneamente, carteiras com os dois ativos. O primeiro tipo usa o modelo de Markowitz, enquanto o segundo usa técnicas de análise de spread entre ativos. Outra contribuição deste modelo é a análise sobre o uso de função objetivo sobre os retornos dos ativos, no lugar das análises sobre os preços.

Medidas de desempenho de fundos considerando risco de estimação

Neste artigo são apresentadas duas medidas de desempenho de fundos mútuos de investimento baseadas nos índices de Sharpe Generalizado e de Sortino, que são ajustadas para o risco de estimação através de intervalos de confiança gerados por meio de procedimentos de bootstrap. O uso das medidas propostas é útil para fundos de investimento que empregam gestão ativa, ou seja, que tenham como objetivo superar um determinado índice de referência. Os índices propostos neste artigo serão comparados com os índices de Sharpe Generalizado e de Sortino originais e com o duplo índice de Sharpe de Vinod e Morey (1999), com uma amostra de 100 fundos do mercado brasileiro no período de 2004, onde serão analisados os resultados de ranqueamento de diferentes fundos conforme seu desempenho. Os resultados dos ranqueamentos e da correlação de Spearman mostram que há grandes mudanças de ranqueamento quando se utiliza as medidas propostas em comparação com as medidas já existentes, principalmente quando se emprega o boostrap studentizado.

Indústria de máquinas agrícolas no Brasil: um modelo para estimação da demanda de tratores para o triênio 2016 – 2018

O objetivo desta dissertação foi estimar a demanda de tratores agrícolas para o mercado brasileiro no triênio 2016-2018, utilizando-se para isto de técnicas de econometria de séries temporais, neste caso, modelos univariados da classe ARIMA e SARIMA e ou multivariados SARIMAX. Justifica-se esta pesquisa quando se observa a indústria de máquinas agrícolas no Brasil, dados os ciclos econômicos e outros fatores exógenos aos fundamentos econômicos da demanda, onde esta enfrenta muitos desafios. Dentre estes, a estimação de demanda se destaca, pois exerce forte impacto, por exemplo, no planejamento e custo de produção de curto e médio prazo, níveis de inventários, na relação com fornecedores de materiais e de mão de obra local, e por consequência na geração de valor para o acionista. Durante a fase de revisão bibliográfica foram encontrados vários trabalhos científicos que abordam o agronegócio e suas diversas áreas de atuação, porém, não foram encontrados trabalhos científicos publicados no Brasil que abordassem a previsão da demanda de tratores agrícolas no Brasil, o que serviu de motivação para agregar conhecimento à academia e valor ao mercado através deste. Concluiu-se, após testes realizados com diversos modelos que estão dispostos no texto e apêndices, que o modelo univariado SARIMA (15,1,1) (1,1,1) cumpriu as premissas estabelecidas nos objetivos específicos para escolha do modelo que melhor se ajusta aos dados, e foi escolhido então, como o modelo para estimação da demanda de tratores agrícolas no Brasil. Os resultados desta pesquisa apontam para uma demanda de tratores agrícolas no Brasil oscilando entre 46.000 e 49.000 unidades ano entre os anos de 2016 e 2018.

Apostila - “Construção de algoritmos”

Este material contém a apostila “Construção de algoritmos” da disciplina Algoritmos e programação I do curso de Sistemas de informação. O conteúdo programático a ser abordado é composto de 11 unidades, sendo: “Unidade 1: Conceitos básicos sobre algoritmos”; “Unidade 2: Conceitos básicos para o desenvolvimento de algoritmos”; “Unidade 3: Expressões algorítmicas”; “Unidade 4: Estratégia de desenvolvimento de algoritmos”; “Unidade 5: Comandos condicionais”; “Unidade 6: Comandos de repetição”; “Unidade 7: Ponteiros”; “Unidade 8: Estruturas compostas heterogêneas: registros”; “Unidade 9: Sub-rotinas”; “Unidade 10: Estruturas compostas homogêneas: arranjos”; “Unidade 11: Estruturas compostas mistas: homogêneas e heterogêneas”. O material possui figuras ilustrativas, algoritmos usados como exemplos e tabelas

Introdução à análise de algoritmos

Vídeo de introdução ao tema Análise de algoritmos. Neste vídeo são expostos os objetivos principais da análise de algoritmos, apresentando ao aluno o que é a análise de algoritmos e o que é a análise assintótica. É apresentado também o propósito da análise de algoritmos, a saber, para comparar dois ou mais algoritmos que fazem a mesma tarefa e decidir qual é o melhor. Para este tema, é apresentada a definição matemática relacionada ao assunto e também alguns exemplos visuais.

Introdução à análise de algoritmos [Audiodescrição]

Versão acessível do vídeo com audiodescrição.

Introdução a algoritmos: visão geral

A videoaula traz uma visão geral, conceitos e principais características dos algorítimos computacionais. Algoritmos correspondem a uma sequencia finita de ações que, quando executadas, levam à solução de um problema em um tempo finito. A partir de um problema, passa-se pela aplicação de uma sequência de ações e no final o problema é resolvido. Algoritmos possuem como características a execução sequencial das instruções; cada instrução é executada por completo antes de se proceder para a próxima, não sendo ambíguas e dependentes de interpretação.

Introdução à análise de algoritmos

A videoaula traz uma introdução sobre análise de algoritmos e análise assintótica. A análise de algoritmos possibilita a compreensão do comportamento do algoritmo quando há muito o que processar, e a comparação entre algoritmos diferentes que resolvem um mesmo problema. A análise é feita por causa do tempo de execução, sendo possível fazer uma análise pelo espaço requerido.

Exemplos de análise de algoritmos

A videoaula traz exemplos sobre análise de algoritmos, explanando sobre a análise de trechos com tempo constante, análise de trechos com repetições de incremento constante, e análise de trechos com multiplicação ou divisão do controle de repetição.

Medidas da complexidade da estrutura de algoritmos codificados em C

Nesta dissertação defendemos uma forma nova de medir o produto de software com base nas medidas usadas na teoria dos sistemas complexos. Consideramos o uso dessas medidas vantajoso em relação ao uso das medidas tradicionais da engenharia de software. A inovação desta dissertação sintetiza-se em considerar o produto de software como um sistema complexo, dotado de uma estrutura que comporta vários níveis e na proposta da correlação de gama longa como medida da complexidade de estrutura de programas fontes. Essa medida, invariante para a escala de cada nível da estrutura, pode ser calculada automaticamente. Na dissertação, primeiro descrevemos o processo de desenvolvimento do software e as medidas existentes para medir o referido processo e produto e introduzimos a teoria dos sistemas complexos. Concluímos que o processo tem características de sistema complexo e propomos que seja medido como tal. Seguidamente, estudamos a estrutura do produto e a dinâmica do seu. processo de desenvolvimento. Apresentamos um estudo experimental sobre algoritmos codificados em C, que usamos para validar hipóteses sobre a complexidade da estrutura do produto. Propomos a correlação de gama longa como medida da complexidade da estrutura. Estendemos essa medida a uma amostra codificada em Java. Concluímos, evidenciando as limitações e as potencialidades dessa medida e a sua aplicação em Engenharia de Software.