Term structure dynamics and no-arbitrage under the Taylor rule

A determinação da taxa de juros estrutura a termo é um dos temas principais da gestão de ativos financeiros. Considerando a grande importância dos ativos financeiros para a condução das políticas econômicas, é fundamental para compreender a estrutura que é determinado. O principal objetivo deste estudo é estimar a estrutura a termo das taxas de juros brasileiras, juntamente com taxa de juros de curto prazo. A estrutura a termo será modelado com base em um modelo com uma estrutura afim. A estimativa foi feita considerando a inclusão de três fatores latentes e duas variáveis ​​macroeconômicas, através da técnica Bayesiana da Cadeia de Monte Carlo Markov (MCMC).

Welfare characterization of monetary-applied models and three implications

This paper demonstrates that the applied monetary models - the Sidrauski-type models and the cash-in-advance models, augmented with a banking sector that supplies money substitutes services - imply trajectories which are Pareto-Optimum restricted to a given path of the real quantity of money. As a consequence, three results follow: First, Bailey’s formula to evaluate the welfare cost of inflation is indeed accurate, if the longrun capital stock does not depend on the inflation rate and if the compensate demand is considered. Second, the relevant money demand concept for this issue - the impact of inflation on welfare - is the monetary base. Third, if the long-run capital stock depends on the inflation rate, this dependence has a second-order impact on welfare, and, conceptually, it is not a distortion from the social point of view. These three implications moderate some evaluations of the welfare cost of the perfect predicted inflation.

Os jornais brasileiros e sua atuação na internet: um estudo exploratório com base na economia da informação

A internet é considerada a mais completa manifestação da nova mídia e tem causado um impacto relevante no campo da comunicação. Os veículos de comunicação tradicionais enfrentam hoje um cenário de incerteza em relação ao futuro. As mudanças provocadas pela nova mídia criam inúmeras possibilidades, que podem ser ameaças ou novas oportunidades, mas que, em ambos os casos, exigem reações dos participantes deste mercado. Este estudo tem por objetivo identificar como os jornais diários brasileiros estão atuando no meio online em reação a estas mudanças. O processo para se atingir este objetivo ocorreu, primeiramente por meio da identificação das características e da classificação dos principais jornais brasileiros nos meios impresso e online. Em seguida, houve um aprofundamento desta pesquisa em entrevistas com profissionais deste mercado. Com base nos conceitos teóricos da economia da informação, foi construída a estrutura de uma taxonomia que permitisse uma análise mais objetiva dos veículos estudados. A avaliação dos dados coletados, tendo o apoio das informações capturadas nas entrevistas, resultou em uma análise bastante rica, da qual algumas conclusões importantes foram extraídas. Identificou-se, por exemplo, uma possível relação entre o nível de adaptação do jornal ao meio online a categoria de seu conteúdo. Outra constatação é a grande importância que o meio impresso ainda tem em termos de resultados financeiros dos jornais. Em relação ao futuro, existem muitas expectativas para o mercado de notícias, mas seu rumo ainda é muito incerto. Apesar disso, uma coisa parece clara: é importante a construção de uma marca forte baseada em credibilidade. No futuro, independentemente dos modelos de negócios que vigorarem, este será um diferencial importante para a sobrevivência dos jornais.

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.

Creating buyer-supplier commitment in food supply chains at the base of the pyramid

Esta pesquisa analisa o papel dos aspectos relacionais tais como confiança, comprometimento, interdependência e uso de poder âmbito das estratégias de negócios inclusivos que envolvem pequenos agricultores nas cadeias de valor de multinacionais dos agronegócios no Brasil. Os negócios inclusivos de abastecimento direto por empresas com pequenos agricultores em países em desenvolvimento têm sido reconhecidos como uma abordagem economicamente viavél e promissora para criar impacto social e melhorar as condições de vida de produtores rurais da "base da pirâmide", ao mesmo tempo permitindo que as empresas reforçar as suas posições nos mercados locais e adquirir matérias primas de qualidade a custos mais baixos. Estudos sobre este tema focam amplamente sobre as vantagens comerciais e competitivas que as empresas derivam do abastecimento direito com pequenos fornecedores, apresentando modelos de cadeia de valor customizados e ajustados estratégias globais de negócios, no entanto ainda há pouco conhecimento teoricamente fundamentado sobre os desafios organizacionais e relacionais da relação entre o comprador multinacional e o fornecedor de baixa renda. Além disso, pouco foco tem-se prestado sobre como assimetrias entre multinacionais e produtores de baixa renda, em questão de poder, dependência e de valores pode afetar a evolução dessas relações de negócios. O objetivo do estudo foi descrever os fatores que permitem a esses parceiros assimétricos de construir relacionamentos comerciais de longo prazo e mutuamente benéficos. A metodologia da teoria fundamentada foi usada e foi particularmente adequada para examinar as relações entre comprador e fornecedor e para recolher experiências de campo em três setores principais dominados pela agricultura familiar no Brasil, ou seja laticínios, avi-suinocultura e produção hortícola. Os principais conceitos teóricos da área de Relationship Marketing foram usados para apoiar os resultados da pesquisa de campo. A principal conclusão desta pesquisa é a importância de ir além da construção de confiança na estratégia de gestão do relacionamento entre comprador e fornecedor e de criar parcerias diádicas baseadas na interdependência mútua, a fim de reduzir as assimetrias e melhorar o comprometimento entre a empresa e o pequeno agricultor.

Welfare characterization of monetary-applied models and three implications

This paper demonstrates that the applied monetary mo deIs - the Sidrauski-type models and the cash-in-advance models, augmented with a banking sector that supplies money substitutes services - imply trajectories which are P8,reto-Optimum restricted to a given path of the real quantity of money. As a consequence, three results follow: First, Bailey's formula to evaluate the wclfare cost of inflation is indeed accurate, if the long-run capital stock does not depend on the inflation rate and if the compensate demand is considered. Second, the relevant money demand concept for this issue - the impact of inflation on welfare - is the monetary base, Third, if the long-run capital stock depends on the inflation rate, this dependence has a second-order impact ou wclfare, and, conceptually, it is not a distortion from tite social point of vicw. These three implications moderatc some evaluations of the wclfare cost of the perfect predicted inflation.

On the optimality of the Friedman Rule with heterogeneous agents and non-linear income taxation

We study the optimal “inflation tax” in an environment with heterogeneous agents and non-linear income taxes. We first derive the general conditions needed for the optimality of the Friedman rule in this setup. These general conditions are distinct in nature and more easily interpretable than those obtained in the literature with a representative agent and linear taxation. We then study two standard monetary specifications and derive their implications for the optimality of the Friedman rule. For the shopping-time model the Friedman rule is optimal with essentially no restrictions on preferences or transaction technologies. For the cash-credit model the Friedman rule is optimal if preferences are separable between the consumption goods and leisure, or if leisure shifts consumption towards the credit good. We also study a generalized model which nests both models as special cases.

In search of exchange rate predictability : a study about accuracy, consistency, and granger causality of forecasts generated by a Taylor Rule Model

Este estudo investiga o poder preditivo fora da amostra, um mês à frente, de um modelo baseado na regra de Taylor para previsão de taxas de câmbio. Revisamos trabalhos relevantes que concluem que modelos macroeconômicos podem explicar a taxa de câmbio de curto prazo. Também apresentamos estudos que são céticos em relação à capacidade de variáveis macroeconômicas preverem as variações cambiais. Para contribuir com o tema, este trabalho apresenta sua própria evidência através da implementação do modelo que demonstrou o melhor resultado preditivo descrito por Molodtsova e Papell (2009), o “symmetric Taylor rule model with heterogeneous coefficients, smoothing, and a constant”. Para isso, utilizamos uma amostra de 14 moedas em relação ao dólar norte-americano que permitiu a geração de previsões mensais fora da amostra de janeiro de 2000 até março de 2014. Assim como o critério adotado por Galimberti e Moura (2012), focamos em países que adotaram o regime de câmbio flutuante e metas de inflação, porém escolhemos moedas de países desenvolvidos e em desenvolvimento. Os resultados da nossa pesquisa corroboram o estudo de Rogoff e Stavrakeva (2008), ao constatar que a conclusão da previsibilidade da taxa de câmbio depende do teste estatístico adotado, sendo necessária a adoção de testes robustos e rigorosos para adequada avaliação do modelo. Após constatar não ser possível afirmar que o modelo implementado provém previsões mais precisas do que as de um passeio aleatório, avaliamos se, pelo menos, o modelo é capaz de gerar previsões “racionais”, ou “consistentes”. Para isso, usamos o arcabouço teórico e instrumental definido e implementado por Cheung e Chinn (1998) e concluímos que as previsões oriundas do modelo de regra de Taylor são “inconsistentes”. Finalmente, realizamos testes de causalidade de Granger com o intuito de verificar se os valores defasados dos retornos previstos pelo modelo estrutural explicam os valores contemporâneos observados. Apuramos que o modelo fundamental é incapaz de antecipar os retornos realizados.

Uma abordagem híbrida para o problema de seleção de fornecedores em cadeia de suprimentos

This work presents a hybrid approach for the supplier selection problem in Supply Chain Management. We joined decision-making philosophy by researchers from business school and researchers from engineering in order to deal with the problem more extensively. We utilized traditional multicriteria decision-making methods, like AHP and TOPSIS, in order to evaluate alternatives according decision maker s preferences. The both techiniques were modeled by using definitions from the Fuzzy Sets Theory to deal with imprecise data. Additionally, we proposed a multiobjetive GRASP algorithm to perform an order allocation procedure between all pre-selected alternatives. These alternatives must to be pre-qualified on the basis of the AHP and TOPSIS methods before entering the LCR. Our allocation procedure has presented low CPU times for five pseudorandom instances, containing up to 1000 alternatives, as well as good values for all considered objectives. This way, we consider the proposed model as appropriate to solve the supplier selection problem in the SCM context. It can be used to help decision makers in reducing lead times, cost and risks in their supply chain. The proposed model can also improve firm s efficiency in relation to business strategies, according decision makers, even when a large number of alternatives must be considered, differently from classical models in purchasing literature

Programas de alimentação para matrizes pesadas após o pico de postura, com base em modelos para predizer a exigência energética

Este trabalho foi conduzido com o objetivo de avaliar o desempenho de matrizes pesadas, submetidas a diferentes programas de alimentação estabelecidos pela aplicação de modelos para predizer as exigências energéticas, após o pico de postura. O experimento foi conduzido no setor de avicultura da UNESP Campus Jaboticabal, com duração de 84 dias (três períodos de 28 dias). Foram utilizadas 740 matrizes de corte Hubbard Hy-Yield e 80 machos Petterson, com 55 semanas de idade. O delineamento foi inteiramente casualizado, com quatro tratamentos e cinco repetições de 37 aves por repetição (box) e um modelo fatorial 4´3 (quatro tratamentos ´ três períodos). Os programas de alimentação avaliados foram: T1 - Fornecimento de ração de acordo com o padrão da linhagem (428 kcal/ave/dia de 55 a 66 semanas de idade); T2 - Redução semanal de energia (2 kcal de EM/ave em cada semana); T3 - Fornecimento de ração de acordo com o modelo de exigência de EM, UNESP (2000); e T4 - Fornecimento de ração de acordo com o modelo, NRC (1994). O programa de alimentação com redução semanal de energia foi adequado para manter os desempenhos produtivo e reprodutivo das aves, indicando a possibilidade de redução de 2 kcal/ave/dia, em cada semana, na alimentação de matrizes pesadas após 55 semanas de idade. Os modelos UNESP e NRC proporcionaram estimativas mais elevadas das exigências energéticas que o modelo padrão, provavelmente em decorrência do ganho de peso das matrizes, que esteve acima do recomendado para a linhagem, promovendo maiores exigências de energia para mantença.

Modeling of average growth curve in Santa Ines sheep using random regression models

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Método Fuzzy para auxílio ao diagnóstico de câncer de mama em ambiente inteligente de telediagnóstico colaborativo para apoio à tomada de decisão

Breast cancer, despite being one of the leading causes of death among women worldwide is a disease that can be cured if diagnosed early. One of the main techniques used in the detection of breast cancer is the Fine Needle Aspirate FNA (aspiration puncture by thin needle) which, depending on the clinical case, requires the analysis of several medical specialists for the diagnosis development. However, such diagnosis and second opinions have been hampered by geographical dispersion of physicians and/or the difficulty in reconciling time to undertake work together. Within this reality, this PhD thesis uses computational intelligence in medical decision-making support for remote diagnosis. For that purpose, it presents a fuzzy method to assist the diagnosis of breast cancer, able to process and sort data extracted from breast tissue obtained by FNA. This method is integrated into a virtual environment for collaborative remote diagnosis, whose model was developed providing for the incorporation of prerequisite Modules for Pre Diagnosis to support medical decision. On the fuzzy Method Development, the process of knowledge acquisition was carried out by extraction and analysis of numerical data in gold standard data base and by interviews and discussions with medical experts. The method has been tested and validated with real cases and, according to the sensitivity and specificity achieved (correct diagnosis of tumors, malignant and benign respectively), the results obtained were satisfactory, considering the opinions of doctors and the quality standards for diagnosis of breast cancer and comparing them with other studies involving breast cancer diagnosis by FNA.

Identificação não linear usando uma rede fuzzy wavelet neural network modificada

In last decades, neural networks have been established as a major tool for the identification of nonlinear systems. Among the various types of networks used in identification, one that can be highlighted is the wavelet neural network (WNN). This network combines the characteristics of wavelet multiresolution theory with learning ability and generalization of neural networks usually, providing more accurate models than those ones obtained by traditional networks. An extension of WNN networks is to combine the neuro-fuzzy ANFIS (Adaptive Network Based Fuzzy Inference System) structure with wavelets, leading to generate the Fuzzy Wavelet Neural Network - FWNN structure. This network is very similar to ANFIS networks, with the difference that traditional polynomials present in consequent of this network are replaced by WNN networks. This paper proposes the identification of nonlinear dynamical systems from a network FWNN modified. In the proposed structure, functions only wavelets are used in the consequent. Thus, it is possible to obtain a simplification of the structure, reducing the number of adjustable parameters of the network. To evaluate the performance of network FWNN with this modification, an analysis of network performance is made, verifying advantages, disadvantages and cost effectiveness when compared to other existing FWNN structures in literature. The evaluations are carried out via the identification of two simulated systems traditionally found in the literature and a real nonlinear system, consisting of a nonlinear multi section tank. Finally, the network is used to infer values of temperature and humidity inside of a neonatal incubator. The execution of such analyzes is based on various criteria, like: mean squared error, number of training epochs, number of adjustable parameters, the variation of the mean square error, among others. The results found show the generalization ability of the modified structure, despite the simplification performed

Random regression models using different functions to model test-day milk yield of Brazilian Holstein cows

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

Lógica Fuzzy para Controle de pH em um Processo Petrolífero

This work proposes the design, the performance evaluation and a methodology for tuning the initial MFs parameters of output of a function based Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy-PI controller to neutralize the pH in a stirred-tank reactor. The controller is designed to perform pH neutralization of industrial plants, mainly in units found in oil refineries where it is strongly required to mitigate uncertainties and nonlinearities. In addition, it adjusts the changes in pH regulating process, avoiding or reducing the need for retuning to maintain the desired performance. Based on the Hammerstein model, the system emulates a real plant that fits the changes in pH neutralization process of avoiding or reducing the need to retune. The controller performance is evaluated by overshoots, stabilization times, indices Integral of the Absolute Error (IAE) and Integral of the Absolute Value of the Error-weighted Time (ITAE), and using a metric developed by that takes into account both the error information and the control signal. The Fuzzy-PI controller is compared with PI and gain schedule PI controllers previously used in the testing plant, whose results can be found in the literature.