Análisis fundamental aplicado a la industria minera : un estudio multivariante

Este trabajo tiene por objeto aplicar los principios del Value Investing a veinticuatro empresas del sector minero y definir las claves para extrapolar, en base a un análisis fundamental, una calificación para cada una de las empresas. Con este fin, se ha realizado un estudio estadístico multivariante para comparar las correlaciones existentes entre cada ratio fundamental y su evolución en bolsa a uno, tres y cinco años vista. Para procesar los datos se han utilizado los programas MATLAB y EXCEL. Sobre ellos se ha planteado una Matriz de Correlaciones de Pearson y un estudio de dispersión por cruce de pares. El análisis demostró que es posible aplicar la metodología del Value Investing a empresas del sector minero con resultados positivos aunque, el ajuste de las correlaciones, sugiere utilizar series temporales más largas y un mayor número de empresas para ganar fiabilidad en el contraste de estas hipótesis. De los estudios realizados, se deduce que unos buenos fundamentales influyen, de manera notable, a la revalorización bursátil a 3 y 5 años destacando, además, que el ajuste es mejor cuanto mayor sea este tiempo. Abstract This study aims to apply the principles of Value Investing to twenty four mining companies and, based on this fundamental study, develop a rating to classify those companies. For this purpose, we have performed a multivariate statistical study to compare the correlations between each fundamental ratio and its stock revalorization for one, three and five years. MATLAB and EXCEL have been used to process data. The statistical methods used are Pearson Matrix of Correlations and a Cross Pairs Scattering Study. The analysis showed that it is possible to apply the methodology of Value Investing to mining companies, although, the adjustment of correlations suggests using longer time series and a larger amount of companies to test these hypothesis. From the studies performed, it follows that good fundamentals significantly influence the stock market value at 3 and 5 years, noting that, the larger the period under study, the better the fit.

Zebrafish como organismo-modelo para análises de efeitos comportamentais e toxicológicas da cetamina empregando cromatografia em fase gasosa e estatística multivariada

A cetamina é uma droga amplamente utilizada e o seu uso inadequado tem sido associado à graves consequências para a saúde humana. Embora as propriedades farmacológicas deste agente em doses terapêuticas sejam bem conhecidas, existem poucos estudos sobre os efeitos secundários induzidos por doses não-terapêuticas, incluindo os efeitos nos estados de ansiedade e agressividade. Neste contexto, os modelos animais são uma etapa importante na investigação e elucidação do mecanismo de ação a nível comportamental. O zebrafish (Danio rerio) é um novo organismo-modelo, interessante e promissor, uma vez que apresenta alta similaridade fisiológica, genética e neuroquímica com seres humanos, respostas comportamentais bem definidas e rápida absorção de compostos de interesse em meio aquoso além de apresentar uma série de vantagens em relação aos modelos mamíferos tais como manutenção de baixo custo, prática e executável em espaços reduzidos. Nesse sentido, faz-se necessário a execução de ensaios comportamentais em conjunto com análises estatísticas robustas e rápidas tais como ANOVA e Métodos Multivariados; e também o desenvolvimento de métodos analíticos sensíveis, precisos e rápidos para determinação de compostos de interesse em matrizes biológicas provenientes do animal. Os objetivos do presente trabalho foram a investigação dos efeitos da cetamina sobre a ansiedade e a agressividade em zebrafish adulto empregando Testes de Claro-Escuro e Testes do Espelho e métodos estatísticos univariados (ANOVA) e multivariados (PCA, HCA e SIMCA) assim como o desenvolvimento de método analítico para determinação da cetamina em matriz biológica proveniente do animal, empregando Extração Líquido-Líquido e Cromatografia em Fase Gasosa acoplada ao Detector de Nitrogênio-Fósforo (GC-NPD). Os resultados comportamentais indicaram que a cetamina produziu um efeito significativo dose-dependente em zebrafish adulto na latência à área clara, no número de cruzamentos entre as áreas e no tempo de exploração da área clara. Os resultados das análises SIMCA e PCA mostraram uma maior similaridade entre o grupo controle e os grupos de tratamento expostos às doses mais baixas (5 e 20 mg L-1) e entre os grupos expostos às doses de 40 e 60 mg L-1. Na análise por PCA, dois componentes principais responderam por 88,74% de toda a informação do sistema, sendo que 62,59% da informação cumulativa do sistema foi descrito pela primeira componente principal. As classificações HCA e SIMCA seguiram uma evolução lógica na distribuição das amostras por classes. As doses mais altas de cetamina induziram uma distribuição mais homogênea das amostras enquanto as doses mais baixas e o controle resultaram em distribuições mais dispersas. No Teste do Espelho, a cetamina não induziu efeitos significativos no comportamento dos animais. Estes resultados sugerem que a cetamina é modulador de comportamentos ansiosos, sem efeitos indutores de agressividade. Os resultados da validação do método cromatográfico indicaram uma extração com valores de recuperação entre 33,65% e 70,89%. A curva de calibração foi linear com valor de R2 superior a 0,99. O limite de detecção (LOD) foi de 1 ng e o limite de quantificação (LOQ) foi de 5 ng. A exatidão do método cromatográfico manteve-se entre - 24,83% e - 1,258%, a precisão intra-ensaio entre 2,67 e 14,5% e a precisão inter-ensaio entre 1,93 e 13,9%.

Geoquímica multielementar de sedimentos de corrente no Estado de São Paulo: abordagem através da análise estatística multivariada

Este trabalho apresenta resultados geoquímicos multielementares de sedimentos de corrente no estado de São Paulo, obtidos através do projeto institucional do Serviço Geológico do Brasil denominado \"Levantamento Geoquímico de Baixa Densidade no Brasil\". Dados analíticos de 1422 amostras de sedimento de corrente obtidos por ICP-MS (Inductively Coupled Plasma Mass Spectrometry), para 32 elementos químicos (Al, Ba, Be, Ca, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, Hf, K, La, Mg, Mn, Mo, Nb, Ni, P, Pb, Rb, Sc, Sn, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn e Zr), foram processadas e abordadas através da análise estatística uni e multivariada. Os resultados do tratamento dos dados através de técnicas estatísticas univariadas forneceram os valores de background geoquímico (teor de fundo) dos 32 elementos para todo estado de São Paulo. A análise georreferenciada das distribuições geoquímicas unielementares evidenciaram a compartimentação geológica da área. As duas principais províncias geológicas do estado de São Paulo, Bacia do Paraná e Complexo Cristalino, se destacam claramente na maioria das distribuições geoquímicas. Unidades geológicas de maior expressão, como a Formação Serra Geral e o Grupo Bauru também foram claramente destacadas. Outras feições geoquímicas indicaram possíveis áreas contaminadas e unidades geológicas não cartografadas. Os resultados da aplicação de métodos estatísticos multivariados aos dados geoquímicos com 24 variáveis (Al, Ba, Ce, Co, Cr, Cs, Cu, Fe, Ga, La, Mn, Nb, Ni, Pb, Rb, Sc, Sr, Th, Ti, U, V, Y, Zn e Zr) permitiram definir as principais assinaturas e associações geoquímicas existentes em todo estado de São Paulo e correlacioná-las aos principais domínios litológicos. A análise de agrupamentos em modo Q forneceu oito grupos de amostras geoquimicamente correlacionáveis, que georreferenciadas reproduziram os principais compartimentos geológicos do estado: Complexo Cristalino, Grupos Itararé e Passa Dois, Formação Serra Geral e Grupos Bauru e Caiuá. A análise discriminante multigrupos comprovou, estatisticamente, a classificação dos grupos formados pela análise de agrupamentos e forneceu as principais variáveis discriminantes: Fe, Co, Sc, V e Cu. A análise de componentes principais, abordada em conjunto com a análise fatorial pelo método de rotação varimax, forneceram os principais fatores multivariados e suas respectivas associações elementares. O georreferenciamento dos valores de escores fatoriais multivariados delimitaram as áreas onde as associações elementares ocorrem e forneceram mapas multivariados para todo o estado. Por fim, conclui-se que os métodos estatísticos aplicados são indispensáveis no tratamento, apresentação e interpretação de dados geoquímicos. Ademais, com base em uma visão integrada dos resultados obtidos, este trabalho recomenda: (1) a execução dos levantamentos geoquímicos de baixa densidade em todo país em caráter de prioridade, pois são altamente eficazes na definição de backgrounds regionais e delimitação de províncias geoquímicas com interesse metalogenético e ambiental; (2) a execução do mapeamento geológico contínuo em escala adequada (maiores que 1:100.000) em áreas que apontam para possíveis existências de unidades não cartografadas nos mapas geológicos atuais.

Computational Methods for Identifying Hypertrophic Cardiomyopathy using 12-lead ECG

Hypertrophic cardiomyopathy (HCM) is a cardiovascular disease where the heart muscle is partially thickened and blood flow is - potentially fatally - obstructed. It is one of the leading causes of sudden cardiac death in young people. Electrocardiography (ECG) and Echocardiography (Echo) are the standard tests for identifying HCM and other cardiac abnormalities. The American Heart Association has recommended using a pre-participation questionnaire for young athletes instead of ECG or Echo tests due to considerations of cost and time involved in interpreting the results of these tests by an expert cardiologist. Initially we set out to develop a classifier for automated prediction of young athletes’ heart conditions based on the answers to the questionnaire. Classification results and further in-depth analysis using computational and statistical methods indicated significant shortcomings of the questionnaire in predicting cardiac abnormalities. Automated methods for analyzing ECG signals can help reduce cost and save time in the pre-participation screening process by detecting HCM and other cardiac abnormalities. Therefore, the main goal of this dissertation work is to identify HCM through computational analysis of 12-lead ECG. ECG signals recorded on one or two leads have been analyzed in the past for classifying individual heartbeats into different types of arrhythmia as annotated primarily in the MIT-BIH database. In contrast, we classify complete sequences of 12-lead ECGs to assign patients into two groups: HCM vs. non-HCM. The challenges and issues we address include missing ECG waves in one or more leads and the dimensionality of a large feature-set. We address these by proposing imputation and feature-selection methods. We develop heartbeat-classifiers by employing Random Forests and Support Vector Machines, and propose a method to classify full 12-lead ECGs based on the proportion of heartbeats classified as HCM. The results from our experiments show that the classifiers developed using our methods perform well in identifying HCM. Thus the two contributions of this thesis are the utilization of computational and statistical methods for discovering shortcomings in a current screening procedure and the development of methods to identify HCM through computational analysis of 12-lead ECG signals.

Statistical models of accidents on interchange ramps and speed-change lanes.

Federal Highway Administration, Office of Safety and Traffic Operations, Washington, D.C.

Statistical views of transportation safety.

Mode of access: Internet.

Purchasing Power Parities for Industry Comparisons Using Weighted Elteto-Koves-Szulc (EKS) Methods

This study has three main objectives. First, it develops a generalization of the commonly used EKS method to multilateral price comparisons. It is shown that the EKS system can be generalized so that weights can be attached to each of the link comparisons used in the EKS computations. These weights can account for differing levels of reliability of the underlying binary comparisons. Second, various reliability measures and corresponding weighting schemes are presented and their merits discussed. Finally, these new methods are applied to an international data set of manufacturing prices from the ICOP project. Although theoretically superior, it appears that the empirical impact of the weighted EKS method is generally small compared to the unweighted EKS. It is also found that this impact is larger when it is applied at lower levels of aggregation. Finally, the importance of using sector specific PPPs in assessing relative levels of manufacturing productivity is indicated.

The effect of admission physiological variables on 30 day outcome after stroke

Introduction. Potentially modifiable physiological variables may influence stroke prognosis but their independence from modifiable factors remains unclear. Methods. Admission physiological measures (blood pressure, heart rate, temperature and blood glucose) and other unmodifiable factors were recorded from patients presenting within 48 hours of stroke. These variables were compared with the outcomes of death and death or dependency at 30 days in multivariate statistical models. Results. In the 186 patients included in the study, age, atrial fibrillation and the National Institutes of Health Stroke Score were identified as unmodifiable factors independently associated with death and death or dependency. After adjusting for these factors, none of the physiological variables were independently associated with death, while only diastolic blood pressure (DBP) >= 90 mmHg was associated with death or dependency at 30 days (p = 0.02). Conclusions. Except for elevated DBP, we found no independent associations between admission physiology and outcome at 30 days in an unselected stroke cohort. Future studies should look for associations in subgroups, or by analysing serial changes in physiology during the early post-stroke period.

Comparison of virulence gene profiles of Escherichia coli strains isolated from healthy and diarrheic swine

A combination of uni- and multiplex PCR assays targeting 58 virulence genes (VGs) associated with Escherichia coli strains causing intestinal and extraintestinal disease in humans and other mammals was used to analyze the VG repertoire of 23 commensal E. coli isolates from healthy pigs and 52 clinical isolates associated with porcine neonatal diarrhea (ND) and postweaning diarrhea (PWD). The relationship between the presence and absence of VGs was interrogated using three statistical methods. According to the generalized linear model, 17 of 58 VGs were found to be significant (P < 0.05) in distinguishing between commensal and clinical isolates. Nine of the 17 genes represented by iha, hlyA, aidA, east1, aah, fimH, iroN(E).(coli), traT, and saa have not been previously identified as important VGs in clinical porcine isolates in Australia. The remaining eight VGs code for fimbriae (F4, F5, F18, and F41) and toxins (STa, STh, LT, and Stx2), normally associated with porcine enterotoxigenic E. coli. Agglomerative hierarchical algorithm analysis grouped E. coli strains into subclusters based primarily on their serogroup. Multivariate analyses of clonal relationships based on the 17 VGs were collapsed into two-dimensional space by principal coordinate analysis. PWD clones were distributed in two quadrants, separated from ND and commensal clones, which tended to cluster within one quadrant. Clonal subclusters within quadrants were highly correlated with serogroups. These methods of analysis provide different perspectives in our attempts to understand how commensal and clinical porcine enterotoxigenic E. coli strains have evolved and are engaged in the dynamic process of losing or acquiring VGs within the pig population.

O IMPACTO DA ESPIRITUALIDADE NO TRABALHO E DE PERCEPÇÃO DE SAÚDE ORGANIZACIONAL SOBRE COMPORTAMENTOS DE CIDADANIA ORGANIZACIONAL

Cada vez mais o fator humano está em evidência no mercado competitivo e globalizado. Por isso, constantemente, as empresas se preocupam com a qualidade do trabalho, para que seus colaboradores sintam prazer em sua realização, não sendo tão agredidos pelas pressões do dia a dia. Nesse contexto, esta dissertação teve como objetivo geral analisar as relações entre espiritualidade no trabalho, percepção de saúde organizacional e comportamentos de cidadania organizacional entre professores universitários. Participaram deste estudo 82 trabalhadores de ambos os sexos, com idade entre 28 e 63 anos, os quais atuam no Estado de São Paulo em Instituições de Ensino Superior públicas e privadas. Como instrumento para coleta de dados foi utilizado um questionário de autopreenchimento composto de três escalas que mediram as variáveis da pesquisa. Assim, o estudo se propôs a apresentar, interpretar e discutir as relações entre as variáveis, como também, testar hipóteses referentes ao modelo conceitual proposto, por meio de uma pesquisa com abordagem quantitativa, cujos dados coletados foram analisados por aplicação de técnicas estatísticas paramétricas (cálculo de estatísticas descritivas: médias, desvios padrão, índice de precisão de medidas, teste t e correlações; cálculos de estatísticas multivariadas: regressão linear múltipla padrão. A análise dos dados foi realizada pelo software estatístico Statistical Package for the Social Science SPSS, versão 19.0 para Windows. Os resultados obtidos demonstraram que dentre as três dimensões de comportamentos de cidadania organizacional, apenas duas divulgação da imagem da organização e cooperação com os colegas receberam impacto positivo de percepção de saúde organizacional e espiritualidade no trabalho. Para estas duas classes de ações de cidadania organizacional ficou mais evidenciado o poder de impacto no trabalho. O estudo possibilitou concluir que ações de sugestões criativas realizadas pelos empregados, não sofre influências do quanto eles acreditam que a empresa tem uma saúde satisfatória e do quanto eles vivenciam, ou não, a espiritualidade no ambiente organizacional.

Methods of studying the planar distribution of objects in histological sections of brain tissue

This article reviews the statistical methods that have been used to study the planar distribution, and especially clustering, of objects in histological sections of brain tissue. The objective of these studies is usually quantitative description, comparison between patients or correlation between histological features. Objects of interest such as neurones, glial cells, blood vessels or pathological features such as protein deposits appear as sectional profiles in a two-dimensional section. These objects may not be randomly distributed within the section but exhibit a spatial pattern, a departure from randomness either towards regularity or clustering. The methods described include simple tests of whether the planar distribution of a histological feature departs significantly from randomness using randomized points, lines or sample fields and more complex methods that employ grids or transects of contiguous fields, and which can detect the intensity of aggregation and the sizes, distribution and spacing of clusters. The usefulness of these methods in understanding the pathogenesis of neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease and Creutzfeldt-Jakob disease is discussed. © 2006 The Royal Microscopical Society.

The board of directors, executives and risk knowledge management

Enterprise Risk Management (ERM) and Knowledge Management (KM) both encompass top-down and bottom-up approaches developing and embedding risk knowledge concepts and processes in strategy, policies, risk appetite definition, the decision-making process and business processes. The capacity to transfer risk knowledge affects all stakeholders and understanding of the risk knowledge about the enterprise's value is a key requirement in order to identify protection strategies for business sustainability. There are various factors that affect this capacity for transferring and understanding. Previous work has established that there is a difference between the influence of KM variables on Risk Control and on the perceived value of ERM. Communication among groups appears as a significant variable in improving Risk Control but only as a weak factor in improving the perceived value of ERM. However, the ERM mandate requires for its implementation a clear understanding, of risk management (RM) policies, actions and results, and the use of the integral view of RM as a governance and compliance program to support the value driven management of the organization. Furthermore, ERM implementation demands better capabilities for unification of the criteria of risk analysis, alignment of policies and protection guidelines across the organization. These capabilities can be affected by risk knowledge sharing between the RM group and the Board of Directors and other executives in the organization. This research presents an exploratory analysis of risk knowledge transfer variables used in risk management practice. A survey to risk management executives from 65 firms in various industries was undertaken and 108 answers were analyzed. Potential relationships among the variables are investigated using descriptive statistics and multivariate statistical models. The level of understanding of risk management policies and reports by the board is related to the quality of the flow of communication in the firm and perceived level of integration of the risk policy in the business processes.

A semantic modelling approach to knowledge based statistical software

The topic of this thesis is the development of knowledge based statistical software. The shortcomings of conventional statistical packages are discussed to illustrate the need to develop software which is able to exhibit a greater degree of statistical expertise, thereby reducing the misuse of statistical methods by those not well versed in the art of statistical analysis. Some of the issues involved in the development of knowledge based software are presented and a review is given of some of the systems that have been developed so far. The majority of these have moved away from conventional architectures by adopting what can be termed an expert systems approach. The thesis then proposes an approach which is based upon the concept of semantic modelling. By representing some of the semantic meaning of data, it is conceived that a system could examine a request to apply a statistical technique and check if the use of the chosen technique was semantically sound, i.e. will the results obtained be meaningful. Current systems, in contrast, can only perform what can be considered as syntactic checks. The prototype system that has been implemented to explore the feasibility of such an approach is presented, the system has been designed as an enhanced variant of a conventional style statistical package. This involved developing a semantic data model to represent some of the statistically relevant knowledge about data and identifying sets of requirements that should be met for the application of the statistical techniques to be valid. Those areas of statistics covered in the prototype are measures of association and tests of location.

Quantitative methods in neuropathology

The last decade has seen a considerable increase in the application of quantitative methods in the study of histological sections of brain tissue and especially in the study of neurodegenerative disease. These disorders are characterised by the deposition and aggregation of abnormal or misfolded proteins in the form of extracellular protein deposits such as senile plaques (SP) and intracellular inclusions such as neurofibrillary tangles (NFT). Quantification of brain lesions and studying the relationships between lesions and normal anatomical features of the brain, including neurons, glial cells, and blood vessels, has become an important method of elucidating disease pathogenesis. This review describes methods for quantifying the abundance of a histological feature such as density, frequency, and 'load' and the sampling methods by which quantitative measures can be obtained including plot/quadrat sampling, transect sampling, and the point-quarter method. In addition, methods for determining the spatial pattern of a histological feature, i.e., whether the feature is distributed at random, regularly, or is aggregated into clusters, are described. These methods include the use of the Poisson and binomial distributions, pattern analysis by regression, Fourier analysis, and methods based on mapped point patterns. Finally, the statistical methods available for studying the degree of spatial correlation between pathological lesions and neurons, glial cells, and blood vessels are described.