Determinantes da Estrutura de Capital de Companhias Abertas Brasileiras Não-Financeiras: Um Estudo Empírico com Dados em Painel

When a company desires to invest in a project, it must obtain resources needed to make the investment. The alternatives are using firm s internal resources or obtain external resources through contracts of debt and issuance of shares. Decisions involving the composition of internal resources, debt and shares in the total resources used to finance the activities of a company related to the choice of its capital structure. Although there are studies in the area of finance on the debt determinants of firms, the issue of capital structure is still controversial. This work sought to identify the predominant factors that determine the capital structure of Brazilian share capital, non-financial firms. This work was used a quantitative approach, with application of the statistical technique of multiple linear regression on data in panel. Estimates were made by the method of ordinary least squares with model of fixed effects. About 116 companies were selected to participate in this research. The period considered is from 2003 to 2007. The variables and hypotheses tested in this study were built based on theories of capital structure and in empirical researches. Results indicate that the variables, such as risk, size, and composition of assets and firms growth influence their indebtedness. The profitability variable was not relevant to the composition of indebtedness of the companies analyzed. However, analyzing only the long-term debt, comes to the conclusion that the relevant variables are the size of firms and, especially, the composition of its assets (tangibility).This sense, the smaller the size of the undertaking or the greater the representation of fixed assets in total assets, the greater its propensity to long-term debt. Furthermore, this research could not identify a predominant theory to explain the capital structure of Brazilian

Ratios and indicators that determine return on equity

This study aims to investigate factors that may affect return on equity (ROE). The ROE is a gauge of profit generating efficiency and a strong measure of how well the management of a firm creates value for its shareholders. Firms with higher ROE typically have competitive advantages over their competitors which translates into superior returns for investors. Therefore, seems imperative to study the drivers of ROE, particularly ratios and indicators that may have considerable impact. The analysis is done on a sample of 90 largest non-financial companies which are components of NASDAQ-100 index and also on industry sector samples. The ordinary least squares method is used to find the most impactful drivers of ROE. The extended DuPont model’s components are considered as the primary factors affecting ROE. In addition, other ratios and indicators such as price to earnings, price to book and current are also incorporated. Consequently, the study uses eight ratios that are believed to have impact on ROE. According to our findings, the most relevant ratios that determine ROE are tax burden, interest burden, operating margin, asset turnover and financial leverage (extended DuPont components) regardless of industry sectors.

Estudo comparativo de métodos de regionalização hidrológica e desenvolvimento de um aplicativo para o gerenciamento de outorga de águas superficiais

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2016.

O argumento de inclusão enquanto política de acesso à universidade pública

There are a great number of evidences showing that education is extremely important in many economic and social dimensions. In Brazil, education is a right guaranteed by the Federal Constitution; however, in the Brazilian legislation the right to the three stages of basic education: Kindergarten, Elementary and High School is better promoted and supported than the right to education at College level. According to educational census data (INEP, 2009), 78% of all enrolments in College education are in private schools, while the reverse is found in High School: 84% of all matriculations are in public schools, which shows a contradiction in the admission into the universities. The Brazilian scenario presents that public universities receive mostly students who performed better and were prepared in elementary and high school education in private schools, while private universities attend students who received their basic education in public schools, which are characterized as low quality. These facts have led researchers to raise the possible determinants of student performance on standardized tests, such as the Brazilian Vestibular exam, to guide the development of policies aimed at equal access to College education. Seeking inspiration in North American models of affirmative action policies, some Brazilian public universities have suggested rate policies to enable and facilitate the entry of "minorities" (blacks, pardos1, natives, people of low income and public school students) to free College education. At the Federal University of the state Rio Grande do Norte (UFRN), the first incentives for candidates from public schools emerged in 2006, being improved and widespread during the last 7 years. This study aimed to analyse and discuss the Argument of Inclution (AI) - the affirmative action policy that provides additional scoring for students from public schools. From an extensive database, the Ordinary Least Squares (OLS) technique was used as well as a Quantile Regression considering as control the variables of personal, socioeconomic and educational characteristics of the candidates from the Brazilian Vestibular exam 2010 of the Federal University of the state Rio Grande do Norte (UFRN). The results demonstrate the importance of this incentive system, besides the magnitude of other variables

Modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos : aplicação em séries económicas de Cabo Verde

No estudo de séries temporais, os processos estocásticos usuais assumem que as distribuições marginais são contínuas e, em geral, não são adequados para modelar séries de contagem, pois as suas características não lineares colocam alguns problemas estatísticos, principalmente na estimação dos parâmetros. Assim, investigou-se metodologias apropriadas de análise e modelação de séries com distribuições marginais discretas. Neste contexto, Al-Osh and Alzaid (1987) e McKenzie (1988) introduziram na literatura a classe dos modelos autorregressivos com valores inteiros não negativos, os processos INAR. Estes modelos têm sido frequentemente tratados em artigos científicos ao longo das últimas décadas, pois a sua importância nas aplicações em diversas áreas do conhecimento tem despertado um grande interesse no seu estudo. Neste trabalho, após uma breve revisão sobre séries temporais e os métodos clássicos para a sua análise, apresentamos os modelos autorregressivos de valores inteiros não negativos de primeira ordem INAR (1) e a sua extensão para uma ordem p, as suas propriedades e alguns métodos de estimação dos parâmetros nomeadamente, o método de Yule-Walker, o método de Mínimos Quadrados Condicionais (MQC), o método de Máxima Verosimilhança Condicional (MVC) e o método de Quase Máxima Verosimilhança (QMV). Apresentamos também um critério automático de seleção de ordem para modelos INAR, baseado no Critério de Informação de Akaike Corrigido, AICC, um dos critérios usados para determinar a ordem em modelos autorregressivos, AR. Finalmente, apresenta-se uma aplicação da metodologia dos modelos INAR em dados reais de contagem relativos aos setores dos transportes marítimos e atividades de seguros de Cabo Verde.

História de aprendizagem e seus contextos : uma análise comportamental das aquisições corporativas

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Economia, Administração e Contabilidade, Programa de Pós-Graduação em Administração, 2016.

A modelação da realidade concorrencial no sector de alojamento hoteleiro: o caso de Évora

Dissertação de mest. em Gestão Empresarial, Faculdade de Economia, Univ. do Algarve, 2006

The determinants of VAT revenues in Portugal

Mestrado em Finanças

Aplicação de espectroscopia de infravermelho FTIR para quantificação de álcoois em soluções.

A espectroscopia no infravermelho médio com transformada de Fourier (FTIR) é uma técnica alternativa de quantificação rápida, fácil manuseio, baixo custo e ampla aplicabilidade. O presente estudo utilizou-se da FTIR associada à análise de regressão linear pelo método dos mínimos quadrados e análise gráfica dos espectrogramas para quantificar diferentes concentrações de metanol, etanol e propanol em soluções-padrão. As concentrações das soluções foram 0,1%; 0,25%; 0,5%; 1%; 2%; 3%; 4%; 5%; 10%; 20%; 30%; 40%; 50%; 60%;75% e 99,9 % de metanol, etanol e propanol. Observaram-se picos de absorbância de 0,106 para metanol; 0,070 para etanol e 0,143 para propanol, que correspondem aos números de onda 1017,0; 1043,7 e 1125,7 cm-1, respectivamente. A relação absorbância vs. concentração de álcoois metanol, etanol, e propanol mostrou as seguintes equações: y = 0,0055x + 0,0427 com R2 de 0,9893; y = 0,0061x + 0,0928 com R2 de 0,9937 e y = 0,002x + 0,0475 com R2 de 0,9938, descrevendo a concentração de álcool para um determinado volume de solução. A técnica mostrou boa aplicabilidade na determinação de álcoois metanol, metano e propanol na faixa de concentração de 2% a 60%.

Comparação de métodos para ajuste de modelos de semivariograma da precipitação pluvial anual.

Comumente dados de precipitação pluvial apresentam variação e a obtenção da estimativa de sua distribuição espacial é primordial no planejamento agrícola e ambiental. O objetivo neste trabalho foi comparar o método de estimação dos mínimos quadrados ponderados para ajuste de modelos ao semivariograma com o método de tentativa e erro, através da técnica de auto-validação "jack-knifing", para dados de precipitação pluvial média anual do Estado de São Paulo. Observações de precipitação correspondentes ao período de 1957 a 1997 foram usadas para trezentos e setenta e nove (379) estações pluviométricas abrangendo todo o Estado de São Paulo, representando uma área de aproximadamente 248.808,8 km². A periodicidade exibida pelos semivariogramas foi ajustada pelo modelo "hole effect", em que os parâmetros foram estimados com maior precisão pelo método de mínimos quadrados ponderados quando comparado com o método de tentativa e erro. O método de auto-validação "jack-knifing" mostrou-se adequado para a definição de métodos e modelos a serem usados para semivariâncias, cujo procedimento permitiu definir dezesseis vizinhos como o número ideal para a estimativa por krigagem de valores de precipitação pluvial para locais não amostrados no Estado de São Paulo.

Relação entre resistência ao cisalhamento no plano e parâmetros processuais de co-cura de juntas em compósitos auto-reforçados de polietileno de matriz reprocessada

Este estudo investiga a otimização da resistência ao cisalhamento no plano de juntas de sobreposição co-curadas do compósito termoplástico unidirecional auto-reforçado de polietileno de baixa densidade reciclado reforçado por fibras de polietileno de ultra alto peso molecular através da relação desta resistência com os parâmetros processuais de prensagem a quente para a conformação da junta (pressão, temperatura, tempo e comprimento). A matriz teve sua estrutura química analisada para verificar potenciais degradações devidas à sua origem de reciclagem. Matriz e reforço foram caracterizados termicamente para definir a janela de temperatura de processamento de junta a ser estudada. A elaboração das condições de cura dos corpos de prova foi feita de acordo com a metodologia de Projeto de Experimento de Superfície de Resposta e a relação entre a resistência ao cisalhamento das juntas e os respectivos parâmetros de cura foi obtida através de equação de regressão gerada pelo método dos Mínimos Quadrados Ordinários. A caracterização mecânica em tração do material foi analisada micro e macromecanicamente. A análise química da matriz não demonstrou a presença de grupos carboxílicos que evidenciassem degradação por ramificações de cadeia e reticulação advindos da reciclagem do material. As metodologias de ensaio propostas demonstraram ser eficazes, podendo servir como base para a constituição de normas técnicas. Demonstrou-se que é possível obter juntas com resistência ótima ao cisalhamento de 6,88 MPa quando processadas a 1 bar, 115°C, 5 min e com 12 mm. A análise da fratura revelou que a ruptura por cisalhamento das juntas foi precedida por múltiplas fissuras longitudinais induzidas por sucessivos debondings, tanto dentro quanto fora da junta, devido à tensão transversal acumulada na mesma, proporcional a seu comprimento. A temperatura demonstrou ser o parâmetro de processamento mais relevante para a performance da junta, a qual é pouco afetada por variações na pressão e tempo de cura.

Capacidade combinatória de linhagens S4 de milho super-doce (Zea mays L.), portadoras do gene shrunken-2

Pós-graduação em Agronomia (Agricultura) - FCA

Uso da espectroscopia de reflectância do infravermelho próximo (NIRS) para previsão da composição bromatológica de vagens de algaroba e palma forrageira.

Espécies forrageiras adaptadas às condições semiáridas são uma alternativa para reduzir os impactos negativos na cadeia produtiva de ruminantes da região Nordeste brasileira devido à sazonalidade na oferta de forragem, além de reduzir custo com o fornecimento de alimentos concentrados. Dentre as espécies, a vagem de algaroba (Prosopis juliflora SW D.C.) e palma forrageira (Opuntia e Nopalea) ganham destaque por tolerarem o déficit hídrico e produzirem em períodos onde a oferta de forragem está reduzida, além de apresentam bom valor nutricional e serem bem aceitas pelos animais. Porém, devido à variação na sua composição, seu uso na alimentação animal exige o conhecimento profundo da sua composição para a elaboração de dietas balanceadas. No entanto, devido ao custo e tempo para análise, os produtores não fazem uso da prática de análise da composição químico-bromatológica dos alimentos. Por isto, a espectroscopia de reflectância no infravermelho próximo (NIRS) representa uma importante alternativa aos métodos tradicionais. Objetivou-se com este estudo desenvolver e validar modelos de predição da composição bromatológica de vagem de algaroba e palma forrageira baseados em espectroscopia NIRS, escaneadas em dois modelos de equipamentos e com diferentes processamentos da amostra. Foram coletadas amostras de vagem de algaroba nos estados do Ceará, Bahia, Paraíba e Pernambuco, e amostras de palma forrageira nos estados do Ceará, Paraíba e Pernambuco, frescas (in natura) ou pré-secas e moídas. Para obtenção dos espectros utilizaram-se dois equipamentos NIR, Perten DA 7250 e FOSS 5000. Inicialmente os alimentos foram escaneados in natura em aparelho do modelo Perten, e, com o auxílio do software The Unscrambler 10.2 foi selecionado um grupo de amostras para o banco de calibração. As amostras selecionadas foram secas e moídas, e escaneadas novamente em equipamentos Perten e FOSS. Os valores dos parâmetros de referência foram obtidos por meio de metodologias tradicionalmente aplicadas em laboratório de nutrição animal para matéria seca (MS), matéria mineral (MM), matéria orgânica (MO), proteína bruta (PB), estrato etéreo (EE), fibra solúvel em detergente neutro (FDN), fibra solúvel em detergente ácido (FDA), hemicelulose (HEM) e digestibilidade in vitro da matéria seca (DIVMS). O desempenho dos modelos foi avaliado de acordo com os erros médios de calibração (RMSEC) e validação (RMSECV), coeficiente de determinação (R2 ) e da relação de desempenho de desvio dos modelos (RPD). A análise exploratória dos dados, por meio de tratamentos espectrais e análise de componentes principais (PCA), demonstraram que os bancos de dados eram similares entre si, dando segurança de desenvolver os modelos com todas as amostras selecionadas em um único modelo para cada alimento, algaroba e palma. Na avaliação dos resultados de referência, observou-se que a variação dos resultados para cada parâmetro corroboraram com os descritos na literatura. No desempenho dos modelos, aqueles desenvolvidos com pré-processamento da amostra (pré-secagem e moagem) se mostraram mais robustos do que aqueles construídos com amostras in natura. O aparelho NIRS Perten apresentou desempenho semelhante ao equipamento FOSS, apesar desse último cobrir uma faixa espectral maior e com intervalos de leituras menores. A técnica NIR, associada ao método de calibração multivariada de regressão por meio de quadrados mínimos (PLS), mostrou-se confiável para prever a composição químico-bromatológica de vagem de algaroba e da palma forrageira. Abstract: Forage species adapted to semi-arid conditions are an alternative to reduce the negative impacts in the feed supply for ruminants in the Brazilian Northeast region, due to seasonality in forage availability, as well as in the reducing of cost by providing concentrated feedstuffs. Among the species, mesquite pods (Prosopis juliflora SW DC) and spineless cactus (Opuntia and Nopalea) are highlighted for tolerating the drought and producion in periods where the forage is scarce, and have high nutritional value and also are well accepted by the animals. However, its use in animal diets requires a knowledge about its composition to prepare balanced diets. However, farmers usually do not use feed composition analysis, because their high cost and time-consuming. Thus, the Near Infrared Reflectance Spectroscopy in the (NIRS) is an important alternative to traditional methods. The objective of this study to develop and validate predictive models of the chemical composition of mesquite pods and spineless cactus-based NIRS spectroscopy, scanned in two different spectrometers and sample processing. Mesquite pods samples were collected in the states of Ceará, Bahia, Paraiba and Pernambuco, and samples of forage cactus in the states of Ceará, Paraíba and Pernambuco. In order to obtain the spectra, it was used two NIR equipment: Perten DA 7250 and FOSS 5000. sSpectra of samples were initially obtained fresh (as received) using Perten instrument, and with The Unscrambler software 10.2, a group of subsamples was selected to model development, keeping out redundant ones. The selected samples were dried and ground, and scanned again in both Perten and FOSS instruments. The values of the reference analysis were obtained by methods traditionally applied in animal nutrition laboratory to dry matter (DM), mineral matter (MM), organic matter (OM), crude protein (CP), ether extract (EE), soluble neutral detergent fiber (NDF), soluble acid detergent fiber (ADF), hemicellulose ( HEM) and in vitro digestibility of dry matter (DIVDM). The performance of the models was evaluated according to the Root Mean Square Error of Calibration (RMSEC) and cross-validation (RMSECV), coefficient of determination (R2 ) and the deviation of Ratio of performance Deviation of the models (RPD). Exploratory data analysis through spectral treatments and principal component analysis (PCA), showed that the databases were similar to each other, and may be treated asa single model for each feed - mesquite pods and cactus. Evaluating the reference results, it was observed that the variation were similar to those reported in the literature. Comparing the preprocessing of samples, the performance ofthose developed with preprocessing (dried and ground) of the sample were more robust than those built with fresh samples. The NIRS Perten device performance similar to FOSS equipment, although the latter cover a larger spectral range and with lower readings intervals. NIR technology associate do multivariate techniques is reliable to predict the bromatological composition of mesquite pods and cactus.

Epilepsias parciais familiares

OBJECTIVE: To investigate the clinical and genetic characteristics of familial partial epilepsies. METHOD: Family history of seizures was questioned in all patients followed in our epilepsy clinics, from October 1997 to December 1998. Those with positive family history were further investigated and detailed pedigrees were obtained. All possibly affected individuals available underwent clinical evaluation. Seizures and epilepsy syndromes were classified according to the ILAE recommendations. Whenever possible, EEG and MRI were performed. RESULTS: Positive family history was identified in 32 unrelated patients. A total of 213 possibly affected individuals were identified, 161 of whom have been evaluated. The number of affected subjects per family ranged from two to 23. Temporal lobe epilepsy (TLE) was identified in 22 families (68%), frontal lobe epilepsy in one family (3%), partial epilepsy with centrotemporal spikes in five families (15%), and other benign partial epilepsies of childhood in four families (12%). Most of the affected individuals in the TLE families (69%) had clinical and/or EEG characteristics of typical TLE. However, the severity of epilepsy was variable, with 76% of patients with spontaneous seizure remission or good control with medication and 24% with refractory seizures, including 7 patients that underwent surgical treatment. In the other 10 families, we identified 39 possibly affected subjects, 23 of whom were evaluated. All had good seizure control (with or without medication) except for one patient with frontal lobe epilepsy. Pedigree analysis suggested autosomal dominant inheritance with incomplete penetrance in all families. CONCLUSION: Family history of seizures is frequent among patients with partial epilepsies. The majority of our families had TLE and its expression was not different from that observed in sporadic cases. The identification of genes involved in partial epilepsies may be usefull in classification of syndromes, to stablish prognosis and optimal treatment.