O mecanismo de formação de preços em um mercado digital: uma análise por simulação em computador dos efeitos da utilização de agentes inteligentes de comércio eletrônico

O tema proposto para esta pesquisa tem como objetivo analisar os efeitos no mecanismo de formação de preços em um mercado digital decorrentes da adoção por parte de seus integrantes de agentes de software inteligentes que participem no processo decisório de compra e venda sob diferentes estratégias de negociação. Para tanto é realizado um estudo por simulação em computador da introdução em um mercado digital de participantes que utilizem tais recursos e mede-se o efeito de tal procedimento no preço de mercado decorrente das estratégias adotadas pelos diferentes agentes. A evolução tecnológica da informática nos últimos 30 anos foi enorme, sendo a forma mais visível o aumento da potência dos computadores e das possibilidades de interconexão dos mesmos. Por outro lado o ambiente de negócios caminhou em paralelo com este aumento, tendo contribuido para este desenvolvimento a rápida globalização dos mercados que comecou a ser sentida na década de 80 e hoje é vivenciada com todo o seu vigor pelas empresas em geral. Criou-se na verdade um ambiente em que demandas de negócio originadas pela globalização eram transferidas para as empresas provedoras de tecnologia, as quais por sua vez respondiam a este "drive" de negócios com inovações que permitiam as empresas incrementar seus resultados. Esta evolução sempre ocorreu através de transformações nos processos internos das empresas. No entanto, as facilidades de conexão dos sistemas, que a princípio serviram para interligar ilhas dentro das corporações, atingiram um nível tal de utilização que permitiram a interconexão rápida, barata e universal de todas ( ou quase todas ) as empresas em um ambiente comum. Neste momento cruzou-se um barreira qualitativa, pois os sistemas de informática deixaram de apenas melhorar a execução dos processos de negócios, passando a altera-los. A combinação destes fatores, gerou na verdade um novo segmento industrial, o das empresas e mercados virtuais, que ao interagir com os segmentos tradicionais, altera-os gerando oportunidades de negócio antes não existentes. Por terem se originado de transformações na economia tradicional, possuem elementos em comum, porém por representarem uma forma radicalmente nova de realizar negócios, possuem fatores com pesos diferentes ou até mesmo exclusivos. Um dos fatores que se apresentam como novos neste contexto é o da possibilidade de utilização em larga escala de agentes de software inteligentes os quais auxiliam e até mesmo realizam o processo de tomada de decisão de compra e venda. A análise dos efeitos destes fatores através de um modelo de simulação é o tema que será exposto no trabalho a seguir. Para tanto será apresentado um histórico da evolução tecnológica que proporcionou o surgimento dos mercados virtuais e como esta evolução afetou conceitos tradicionais de mercado. Em seguida serão apresentadas as bases de avaliação de um mercado digital. Em termos de pesquisa de campo, serão conduzidas análises de estudo de caso envolvendo empresas de um determinado setor industrial que esteja utilizando este conceito de mercado, de modo a determinar como os agentes de e-commerce estão sendo utilizados. Estes dois estudos ( teórico e de campo ) serão por último combinados em um modelo que servirá de base para a avaliação da existência ou não de efeitos no preço em um mercado digital. O método de avaliação do modelo será o da simulação. Espera-se com isto determinar se a adoção de diferentes estratégias de negociação por parte dos agentes tem ou não um efeito na formação do preço em tal tipo de mercado, bem como propor recomendações quanto ao uso de tais dispositivos em um determinado segmento de indústria.

Simulação computacional de processos de formação de pares de bases biológicas livres considerando critérios probabilísticos, geométricos e energéticos

Neste trabalho, analisam-se os processos de formação de ligações de hidrogênio entre as bases Adenina. Timina, Guanina e Citosina usando o método Monte Carlo probabilístico. A possibilidade de formação de pares é inicialmente verificada considerando critério geométrico (distância e orientação das molécutlas) seguida pela análise da probabilidade energética, que é proporcional ao fator de Boltzmann. Os resultados mostram que a probabilidade de concorrência, para alguns modelos, não segue a estrutura mais provável segundo o fator de Boltzmann. Isto sugere que existe uma forte influência geométrica na formação dos pares (ligações simples e múltiplas). Tal análise fornece para a construção de modelos mais complexos bem como para o entendimento de alguns mecanismos que ocorrem em processos relacionados à mutações, visando compreender este tipo de fenômeno biológico

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.

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.

Estimation of DSGE Models: A Monte Carlo Analysis

Neste trabalho investigamos as propriedades em pequena amostra e a robustez das estimativas dos parâmetros de modelos DSGE. Tomamos o modelo de Smets and Wouters (2007) como base e avaliamos a performance de dois procedimentos de estimação: Método dos Momentos Simulados (MMS) e Máxima Verossimilhança (MV). Examinamos a distribuição empírica das estimativas dos parâmetros e sua implicação para as análises de impulso-resposta e decomposição de variância nos casos de especificação correta e má especificação. Nossos resultados apontam para um desempenho ruim de MMS e alguns padrões de viés nas análises de impulso-resposta e decomposição de variância com estimativas de MV nos casos de má especificação considerados.

Utilização do método de Monte Carlo na resolução de problemas de transferência de calor por radiação em cavidades que contém meio participante

Um estudo foi realizado com a finalidade principal de investigar de que maneira a teoria de transferência de calor por radiação em meios participantes pode ser melhor aplicada na resolução de problemas de troca de energia no interior de cavidades que se assemelhem a fornalhas industriais. Verificou-se que as superfícies internas da maioria das fornalhas podem ser consideradas cinzentas e difusoras, o que facilita a aplicação de modelos de soma ponderada de gases cinzas. Sendo assim, as maiores dificuldades aparecem quando a geometria da cavidade é complexa. Com o método de Monte Carlo, é possível resolver problemas com características geométricas bastante complexas, bem como considerar efeitos espectrais e direcionais, quando necessário. Este método foi, então, aplicado, em conjunto com o método da zona, na elaboração de três códigos computacionais, que são capazes de determinar áreas de troca totais em cavidades onde as paredes e o gás são cinzas. Um deles pode ser aplicado a cavidades paralelepipédicas; outro, a cilíndricas. Tanto no primeiro, quanto no segundo, as dimensões podem assumir qualquer valor. Com o terceiro código computacional, é possível obter-se áreas de troca totais entre zonas de cavidades que têm geometria genérica formada a partir de combinações de cubos. Resultados obtidos através dos três códigos computacionais foram comparados com outros disponíveis na literatura.

A new algorithm for Reverse Monte Carlo simulations

We present a new algorithm for Reverse Monte Carlo (RMC) simulations of liquids. During the simulations, we calculate energy, excess chemical potentials, bond-angle distributions and three-body correlations. This allows us to test the quality and physical meaning of RMC-generated results and its limitations. It also indicates the possibility to explore orientational correlations from simple scattering experiments. The new technique has been applied to bulk hard-sphere and Lennard-Jones systems and compared to standard Metropolis Monte Carlo results. (C) 1998 American Institute of Physics.

Monte Carlo investigations of intermolecular interactions in water-amide mixtures

Monte Carlo simulations of water-amides (amide=fonnamide-FOR, methylfonnamide-NMF and dimethylformamide-DMF) solutions have been carried out in the NpT ensemble at 308 K and 1 atm. The structure and excess enthalpy of the mixtures as a function of the composition have been investigated. The TIP4P model was used for simulating water and six-site models previously optimized in this laboratory were used for simulating the liquid amides. The intermolecular interaction energy was calculated using the classical 6-12 Lennard-Jones potential plus a Coulomb term. The interaction energy between solute and solvent has been partitioned what leads to a better understanding of the behavior of the enthalpy of mixture obtained for the three solutions experimentally. Radial distribution functions for the water-amides correlations permit to explore the intermolecular interactions between the molecules. The results show that three, two and one hydrogen bonds between the water and the amide molecules are formed in the FOR, NMF and DMF-water solutions, respectively. These H-bonds are, respectively, stronger for DMF-water, NMF-water and FOR-water. In the NMF-water solution, the interaction between the methyl group of the NMF and the oxygen of the water plays a role in the stabilization of the aqueous solution quite similar to that of an H-bond in the FOR-water solution. (c) 2005 Elsevier B.V. All rights reserved.

Structure of acetone and dimethyl sulfoxide from Monte Carlo simulations and MM2 calculations

The structure of acetone and dimethyl sulfoxide in the liquid phase is investigated using Monte Carlo simulations and MM2 calculations. The principal site - site correlations and degree of structure in both liquids have been investigated. The results showed that dimethyl sulfoxide is more structured than acetone. At short distances the dipoles of neighboring molecules are found to be in antiparallel configurations, but further apart the molecules tend to be aligned predominantly as head to tail. In both liquids there is evidence of strong methyl - oxygen interaction, important to the structure of the liquids. The contacts suggest weak hydrogen bonds between methyl hydrogen and oxygen.

A Monte Carlo Revisiting of N-Methylformamide and Acetone

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Monte Carlo studies of N-methylformamide-dimethyl sulfoxide mixtures

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Monte Carlo thermodynamic and structural properties of the TIP4P water model: dependence on the computational conditions

Classical Monte Carlo simulations were carried out on the NPT ensemble at 25°C and 1 atm, aiming to investigate the ability of the TIP4P water model [Jorgensen, Chandrasekhar, Madura, Impey and Klein; J. Chem. Phys., 79 (1983) 926] to reproduce the newest structural picture of liquid water. The results were compared with recent neutron diffraction data [Soper; Bruni and Ricci; J. Chem. Phys., 106 (1997) 247]. The influence of the computational conditions on the thermodynamic and structural results obtained with this model was also analyzed. The findings were compared with the original ones from Jorgensen et al [above-cited reference plus Mol. Phys., 56 (1985) 1381]. It is notice that the thermodynamic results are dependent on the boundary conditions used, whereas the usual radial distribution functions g(O/O(r)) and g(O/H(r)) do not depend on them.

Protein-Ion Binding Process on Finite Macromolecular Concentration. A Poisson-Boltzmann and Monte Carlo Study

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Percolation of Monte Carlo clusters

Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

Monte Carlo renormalization group with evolution in the space of parameters

Using data from a single simulation we obtain Monte Carlo renormalization-group information in a finite region of parameter space by adapting the Ferrenberg-Swendsen histogram method. Several quantities are calculated in the two-dimensional N 2 Ashkin-Teller and Ising models to show the feasibility of the method. We show renormalization-group Hamiltonian flows and critical-point location by matching of correlations by doing just two simulations at a single temperature in lattices of different sizes to partially eliminate finite-size effects.