Adubação orgânica e mineral na produção, qualidade e composição química de sementes de abobrinha (Cucurbita pepo L. var. melopepo cv. Caserta)

Com o objetivo de estudar os efeitos da adubação sobre os componentes do rendimento, no potencial de produção, qualidade e composição química das sementes de C. pepo L variedade melopepo (Caserta) conduziu-se dois Estudos no Centro Agrícola Demonstrativo da Prefeitura de Porto Alegre/CAD, e no Laboratório de Análise de Sementes do Departamento de Plantas forrageiras e Agrometeorologia da Faculdade de Agronomia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) nos períodos de 2000/01 e 2002/03. No primeiro estudo utilizou-se dois tipos de adubação uma orgânica (cama de aviário- 386g/cova), e outra mineral (fórmula 5-20-20). No segundo estudo, os tratamentos constaram de:T1= testemunha, T2= adubação mineral, e 4 doses de cama de aviário: T3= 63g/cova, T4= 125 g/cova, T5= 187g/cova, T6= 250g/cova. O delineamento experimental foi o de blocos casualizados com 4 e 3 repetições no primeiro e segundo estudos, respectivamente. Foram determinados: número de flores/planta, número de frutos/planta, peso médio de frutos, peso de sementes/fruto, número de sementes/fruto, peso de 1000 sementes, rendimento de sementes/área, germinação, emergência em campo, teste de frio, condutividade elétrica, comprimento de plântula, composição centesimal (Cinza, PB, EE, FB, ENN, NDT, EB, MO), macronutrientes (N, P, K, Ca, MG, S) e micronutrientes (Cu, Zn, Fe, Mn, Na, B). No primeiro estudo, tanto a adubação mineral como a adubação orgânica não afetaram os componentes do rendimento, o rendimento/área, a qualidade e a composição química de sementes. No segundo estudo, a aplicação de cama de aviário aumentou o rendimento de sementes de abobrinha e os teores de nitrogênio e ferro nas sementes, porém não afetou a qualidade. A dose de cama de aviário que proporcionou o melhor resultado foi de 250g/cova (3,12 t/ha).

Aspectos bioecológicos das fases imaturas de Phyllocnistis citrella Stainton (Lepidoptera : Gracillariidae),em pomares de Citrus sinenses Var. Valência sob dois sistemas de cultivo

A variação sazonal, sua relação com fatores bióticos e abióticos e a distribuição de duas populações do minador-dos-citros, Phyllocnistis citrella Stainton (Lepidoptera: Gracillariidae), foram estudadas, em pomares de Citrus sinensis var. Valência, mantidos um sob sistema de cultivo orgânico e outro sob sistema convencional, ambos localizados no município de Montenegro (29° 68’S e 51° 46’W), Rio Grande do Sul. Realizaram-se amostragens quinzenais, coletando-se de 27 plantas aleatoriamente escolhidas em cada pomar o broto mais apical. Posteriormente os brotos eram analisados em laboratório para registro da presença de minas, ovos, lagartas e pupas de P. citrella. A proporção de dano foi maior no pomar orgânico, em relação ao pomar convencional. O minador ocorreu nos pomares no período correspondente às brotações de verão e de outono, não havendo ataque nas brotações correspondentes ao final do inverno-início da primavera, apesar da disponibilidade de recursos (folhas novas). Assim, verificou-se que não apenas a existência de recursos, mas também a ocorrência de condições climáticas favoráveis afetam o tamanho e a flutuação da população de P. citrella. Dentre os fatores bióticos que exercem influência sobre a variação sazonal do minador, foi identificada a ação de parasitóides e predadores Verificou-se também forte correlação entre mortalidade sem causa definida e o comprimento das folhas. Dos fatores abióticos analisados, a temperatura máxima foi o mais correlacionado com as taxas da mortalidade sem causa definida observadas em ambos os pomares. A distribuição de ovos e lagartas (incluindo pupas) foi agregada em ambos os pomares, nos níveis de folhas e brotos. Ovos tenderam a ocorrer em folhas de comprimento menor que lagartas e estas por sua vez, em folhas menores do que pupas. A proporção de ovos ocorrentes na face adaxial foi maior que a de lagartas e pupas, indicando maior mortalidade nesta parte da folha.

O uso do value at risk (var) como medida de risco para fundos de pensão

Este estudo faz uma revisão das origens do VaR, bem como dos conceitos e teorias que o fundamentam, e sua aplicabilidade aos fundos de pensão. Descreve as principais metodologias de cálculo e as situações nas quais o uso de cada uma é mais adequado. Revisa a literatura internacional acerca do uso do VaR como medida de risco pelos fundos de pensão. A seguir faz a previsão do VaR para as carteiras reais de três fundos de pensão brasileiros com três metodologias distintas: paramétrica, simulação histórica e simulação de Monte Carlo, esta última com duas suposições distintas para a distribuição dos retornos dos fatores de risco (normal e histórica). A partir disso, realiza um teste qualitativo, através da comparação do número de perdas efetivas realizadas pelas carteiras dos três fundos de pensão com o número de perdas correspondente admitido para os diferentes níveis de confiança utilizados no cálculo do VaR. O trabalho não encontra evidências de superioridade de nenhuma das metodologias de cálculo, sendo que todas elas superestimaram as perdas verificadas na prática (o VaR foi excedido menos vezes do que o esperado).

Comparativo de metodologias de mensuração de VAR para o mercado financeiro brasileiro

Várias metodologias de mensuração de risco de mercado foram desenvolvidas e aprimoradas ao longo das últimas décadas. Enquanto algumas metodologias usam abordagens não-paramétricas, outras usam paramétricas. Algumas metodologias são mais teóricas, enquanto outras são mais práticas, usando recursos computacionais através de simulações. Enquanto algumas metodologias preservam sua originalidade, outras metodologias têm abordagens híbridas, juntando características de 2 ou mais metodologias. Neste trabalho, fizemos uma comparação de metodologias de mensuração de risco de mercado para o mercado financeiro brasileiro. Avaliamos os resultados das metodologias não-paramétricas e paramétricas de mensuração de VaR aplicados em uma carteira de renda fixa, renda variável e renda mista durante o período de 2000 a 2006. As metodologias não-paramétricas avaliadas foram: Simulação Histórica pesos fixos, Simulação Histórica Antitética pesos fixos, Simulação Histórica exponencial e Análise de Cenário. E as metodologias paramétricas avaliadas foram: VaR Delta-Normal pesos fixos, VaR Delta-Normal exponencial (EWMA), Simulação de Monte Carlo pesos fixos e Simulação de Monte Carlo exponencial. A comparação destas metodologias foi feita com base em medidas estatísticas de conservadorismo, precisão e eficiência.

Mercado brasileiro: aplicação de análise de componentes principais no cálculo de VAR para carteiras de renda fixa

A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.

O uso da volatilidade realizada na simulação histórica ajustada para cálculo do VaR

O presente trabalho propõe para o cálculo VaR o modelo de simulação histórica, com os retornos atualizados pela volatilidade realizada calculada a partir de dados intradiários. A base de dados consiste de cinco ações entre as mais líquidas do Ibovespa de distintos segmentos. Para a metodologia proposta utilizamos duas teorias da literatura empírica – simulação histórica ajustada e volatilidade realizada. Para análise e verificação do desempenho da metodologia proposta utilizamos o Teste de Kupiec e o Teste de Christoffersen.

The importance of common cyclical features in VAR analysis: a Monte-Carlo study

Despite the commonly held belief that aggregate data display short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences of this feature of the data. We use exhaustive Monte-Carlo simulations to investigate the importance of restrictions implied by common-cyclical features for estimates and forecasts based on vector autoregressive models. First, we show that the ìbestî empirical model developed without common cycle restrictions need not nest the ìbestî model developed with those restrictions. This is due to possible differences in the lag-lengths chosen by model selection criteria for the two alternative models. Second, we show that the costs of ignoring common cyclical features in vector autoregressive modelling can be high, both in terms of forecast accuracy and efficient estimation of variance decomposition coefficients. Third, we find that the Hannan-Quinn criterion performs best among model selection criteria in simultaneously selecting the lag-length and rank of vector autoregressions.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties for a lack of parsimony, as well as the traditional ones. We suggest a new procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties. In order to compute the fit of each model, we propose an iterative procedure to compute the maximum likelihood estimates of parameters of a VAR model with short-run and long-run restrictions. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank, relative to the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties as well as the traditional ones. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank using our proposed procedure, relative to an unrestricted VAR or a cointegrated VAR estimated by the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration. Two empirical applications forecasting Brazilian inflation and U.S. macroeconomic aggregates growth rates respectively show the usefulness of the model-selection strategy proposed here. The gains in different measures of forecasting accuracy are substantial, especially for short horizons.

The importance of Common-Cyclical Features in VAR analysis: a Monte-Carlo study (Preliminary Version)

Despite the belief, supported byrecentapplied research, thataggregate datadisplay short-run comovement, there has been little discussion about the econometric consequences ofthese data “features.” W e use exhaustive M onte-Carlo simulations toinvestigate theimportance ofrestrictions implied by common-cyclicalfeatures for estimates and forecasts based on vectorautoregressive and errorcorrection models. First, weshowthatthe“best” empiricalmodeldevelopedwithoutcommoncycles restrictions neednotnestthe“best” modeldevelopedwiththoserestrictions, duetothe use ofinformation criteria forchoosingthe lagorderofthe twoalternative models. Second, weshowthatthecosts ofignoringcommon-cyclicalfeatures inV A R analysis may be high in terms offorecastingaccuracy and e¢ciency ofestimates ofvariance decomposition coe¢cients. A lthough these costs are more pronounced when the lag orderofV A R modelsareknown, theyarealsonon-trivialwhenitis selectedusingthe conventionaltoolsavailabletoappliedresearchers. T hird, we…ndthatifthedatahave common-cyclicalfeatures andtheresearcherwants touseaninformationcriterium to selectthelaglength, theH annan-Q uinn criterium is themostappropriate, sincethe A kaike and theSchwarz criteriahave atendency toover- and under-predictthe lag lengthrespectivelyinoursimulations.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We consider model selection criteria which have data-dependent penalties as well as the traditional ones. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. Our Monte Carlo simulations measure the improvements in forecasting accuracy that can arise from the joint determination of lag-length and rank using our proposed procedure, relative to an unrestricted VAR or a cointegrated VAR estimated by the commonly used procedure of selecting the lag-length only and then testing for cointegration. Two empirical applications forecasting Brazilian in ation and U.S. macroeconomic aggregates growth rates respectively show the usefulness of the model-selection strategy proposed here. The gains in di¤erent measures of forecasting accuracy are substantial, especially for short horizons.

Optimal IV estimation of systems with stochastic regressors and var disturbances with applications to dynamic systems

This paper considers the general problem of Feasible Generalized Least Squares Instrumental Variables (FG LS IV) estimation using optimal instruments. First we summarize the sufficient conditions for the FG LS IV estimator to be asymptotic ally equivalent to an optimal G LS IV estimator. Then we specialize to stationary dynamic systems with stationary VAR errors, and use the sufficient conditions to derive new moment conditions for these models. These moment conditions produce useful IVs from the lagged endogenous variables, despite the correlation between errors and endogenous variables. This use of the information contained in the lagged endogenous variables expands the class of IV estimators under consideration and there by potentially improves both asymptotic and small-sample efficiency of the optimal IV estimator in the class. Some Monte Carlo experiments compare the new methods with those of Hatanaka [1976]. For the DG P used in the Monte Carlo experiments, asymptotic efficiency is strictly improved by the new IVs, and experimental small-sample efficiency is improved as well.

Model selection, estimation and forecasting in VAR models with short-run and long-run restrictions

We study the joint determination of the lag length, the dimension of the cointegrating space and the rank of the matrix of short-run parameters of a vector autoregressive (VAR) model using model selection criteria. We suggest a new two-step model selection procedure which is a hybrid of traditional criteria and criteria with data-dependant penalties and we prove its consistency. A Monte Carlo study explores the finite sample performance of this procedure and evaluates the forecasting accuracy of models selected by this procedure. Two empirical applications confirm the usefulness of the model selection procedure proposed here for forecasting.

Sugestão para definição do conceito de VaR para corporações

Crescentemente, a importância da acurada mensuração de risco por parte de empresas não financeiras tem despertado o interesse e se tornado relevante no dia a dia operacional das mesmas. Algo até então muito comum e restrito ao âmbito dos bancos, fundos de investimento e instituições financeiras que utilizam o VaR como um dos principais componentes dos seus sistemas de risk management. Não há consenso, entretanto, quanto à melhor métrica ou definição para mensuração de risco em empresas. O objetivo deste trabalho é analisar risco de mercado em corporações fazendo uma revisão teórica dos principais conceitos apresentados na literatura sobre o assunto, e propor taxonomia mais adequada para as corporações, aproximando o universo das instituições financeiras ao das não financeiras. Um exemplo prático apresentado na análise da Aracruz Celulose busca demonstrar o grau de complexidade nos cálculos, que aliam Asset Pricing, Risco e Finanças Corporativas.

Monitoramento de Anastrepha spp. (Diptera: Tephritidae) e identificação de seus parasitóides em Citrus sinensis Var. Céu, sob manejo orgânico, em Maratá, RS

A citricultura no Rio Grande do Sul tem sua produção limitada devido a doenças e pragas. Entre as pragas estão as moscas-das-frutas do gênero Anastrepha. As fêmeas ovipositam nos frutos e, após a eclosão, as larvas consomem a polpa, depreciando e causando a queda destes. Atualmente, tem-se procurado viabilizar o controle biológico das populações de moscas-das-frutas, principalmente com a utilização de himenópteros parasitóides. No Rio Grande do Sul não existem registros de espécies de parasitóides associados à Anastrepha spp. em pomares de citros. Assim, o objetivo deste trabalho foi o de conhecer e identificar estas espécies de parasitóides e registrar a flutuação de Anastrepha spp. durante o período de desenvolvimento dos frutos em um pomar de Citrus sinensis var. Céu sob o manejo orgânico localizado no município de Maratá, RS. Para isto, entre 21 de janeiro e 20 de maio de 2003, foram coletados frutos da copa e caídos no solo, bem como capturados adultos de Anastrepha spp., com armadilhas McPhail, em intervalos semanais. Em condição de laboratório, os frutos da copa e do solo foram colocados em potes plásticos e caixas de papelão, respectivamente, sobre uma camada de areia. Semanalmente, a areia era peneirada e os pupários obtidos, colocados em placas de Petri. Obtiveram-se cinco espécies de parasitóides pertencentes a três famílias, Braconidae, Diapriidae e Pteromalidae. O índice de parasitismo total foi de 6,23% e o braconídeo Doryctobracon areolatus foi mais freqüente (38,70%). Observaram-se dois patamares no número médio de adultos de Anastrepha spp. capturados. A viabilidade pupal foi 37,01%, enquanto que a razão sexual das moscas-das-frutas obtidas nas armadilhas foi de 0,53.