879 resultados para Panel Data Model
Resumo:
Este trabalho investiga, no mercado acionário brasileiro, o efeito da contabilidade de hedge na qualidade das informações contábeis divulgadas, no disclosure dos instrumentos financeiros derivativos e na assimetria de informação. Para medir a qualidade da informação contábil, foram utilizadas as métricas de relevância da informação contábil e informatividade dos lucros contábeis. Para a execução deste trabalho, foi constituída uma amostra geral com empresas brasileiras, não financeiras, listadas na Bolsa de Valores de São Paulo, compreendendo as 150 empresas com maior valor de mercado em 01/01/2014. A partir da amostra geral, foram constituídas amostras para a aplicação dos modelos de value relevance, informativeness, disclosure e assimetria de informação. A amostra para relevância contou com 758 observações firmas-anos, para o período de 2008 a 2013. A amostra para informatividade contou com 701 observações firmas-anos, para o período de 2008 a 2013. A amostra para disclosure contou com 100 observações firmas-anos, para o período de 2011 a 2012. A amostra para assimetria de informação contou com 100 observações firmas-anos, para o período de 2011 a 2012. Para as análises dos dados, utilizou-se regressões com errospadrão robustos com abordagem POLS e Efeitos Fixos, aplicadas sobre dados em painel. Complementarmente, para as análises do efeito do hedge accounting sobre o disclosure e assimetria de informação, foi aplicado o método de Propensity Score Matching. As evidências encontradas para a influência da contabilidade de hedge na relevância da informação contábil apontaram uma relação positiva e significante na interação com o LL. Na análise da informatividade dos lucros contábeis, a pesquisa evidenciou uma relação negativa e estatisticamente significante do lucro quando interagido com a variável dummy de hedge accounting. Quanto às evidências encontradas para a influência do hedge accounting sobre o disclosure dos derivativos, verificou-se uma relação positiva e estatisticamente significante da dummy de hedge accounting com o indicador de evidenciação dos derivativos. Em relação às evidências para a assimetria de informação, embora os coeficientes se mostrassem no sentido esperado, os mesmos não foram estatisticamente significativos. Adicionalmente, incorporamse às análises econométricas uma análise descritiva, na amostra geral, da utilização do hedge accounting no Brasil, para o ano de 2013. Dentre as 150 empresas da amostra, 49 empresas utilizaram hedge accounting, onde 41 empresas adotam apenas 1 tipo de hedge. O hedge de fluxo de caixa é o tipo de hedge mais adotado pelas empresas, sendo utilizado por 42 companhias.
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Many studies have been conducted in corporate finance regarding long-term investment and financing decisions. However, short-term asset investments play a significant role in the balance sheet of companies. Moreover, financial managers dedicate significant amounts of time and effort to the subject of working capital management, balancing current assets and liabilities. This paper provides insights regarding the key factors of working capital management by exploring the internal variables of a number of companies. This study used data from 2,976 Brazilian public companies from 2001 to 2008, and found that debt level, size and growth rate can affect the working capital management of companies.
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ABSTRACT The enormous interest aroused by corporate social responsibility both in the academic and the business worlds forms the background for this study. Its objective is to analyze the relationship between corporate social responsibility and financial performance in view of the debate in the literature on the subject. The study focuses on a sample of Spanish companies taken from the IBEX 35 stock market index, using panel data methodology, which offers advantages in comparison to methodologies used in other studies. We analyzed the period from 2003 to 2010. Our findings suggest that there is no obvious relationship between corporate social responsibility and financial results, at least in the case of Spain.
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O presente projecto tem como objectivo a disponibilização de uma plataforma de serviços para gestão e contabilização de tempo remunerável, através da marcação de horas de trabalho, férias e faltas (com ou sem justificação). Pretende-se a disponibilização de relatórios com base nesta informação e a possibilidade de análise automática dos dados, como por exemplo excesso de faltas e férias sobrepostas de trabalhadores. A ênfase do projecto está na disponibilização de uma arquitectura que facilite a inclusão destas funcionalidades. O projecto está implementado sobre a plataforma Google App Engine (i.e. GAE), de forma a disponibilizar uma solução sob o paradigma de Software as a Service, com garantia de disponibilidade e replicação de dados. A plataforma foi escolhida a partir da análise das principais plataformas cloud existentes: Google App Engine, Windows Azure e Amazon Web Services. Foram analisadas as características de cada plataforma, nomeadamente os modelos de programação, os modelos de dados disponibilizados, os serviços existentes e respectivos custos. A escolha da plataforma foi realizada com base nas suas características à data de iniciação do presente projecto. A solução está estruturada em camadas, com as seguintes componentes: interface da plataforma, lógica de negócio e lógica de acesso a dados. A interface disponibilizada está concebida com observação dos princípios arquitecturais REST, suportando dados nos formatos JSON e XML. A esta arquitectura base foi acrescentada uma componente de autorização, suportada em Spring-Security, sendo a autenticação delegada para os serviços Google Acounts. De forma a permitir o desacoplamento entre as várias camadas foi utilizado o padrão Dependency Injection. A utilização deste padrão reduz a dependência das tecnologias utilizadas nas diversas camadas. Foi implementado um protótipo, para a demonstração do trabalho realizado, que permite interagir com as funcionalidades do serviço implementadas, via pedidos AJAX. Neste protótipo tirou-se partido de várias bibliotecas javascript e padrões que simplificaram a sua realização, tal como o model-view-viewmodel através de data binding. Para dar suporte ao desenvolvimento do projecto foi adoptada uma abordagem de desenvolvimento ágil, baseada em Scrum, de forma a implementar os requisitos do sistema, expressos em user stories. De forma a garantir a qualidade da implementação do serviço foram realizados testes unitários, sendo também feita previamente a análise da funcionalidade e posteriormente produzida a documentação recorrendo a diagramas UML.
Residential property loans and performance during property price booms: evidence from European banks
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Understanding the performance of banks is of the utmost relevance, because of the impact of this sector on economic growth and financial stability. Of all the different assets that make up a bank portfolio, the residential mortgage loans constitute one of its main. Using the dynamic panel data method, we analyse the influence of residential mortgage loans on bank profitability and risk, using a sample of 555 banks in the European Union (EU-15), over the period from 1995 to 2008. We find that banks with larger weights of residential mortgage loans show lower credit risk in good times. This result explains why banks rush to lend on property during booms due to the positive effects it has on credit risk. The results show further that credit risk and profitability are lower during the upturn in the residential property price cycle. The results also reveal the existence of a non-linear relationship (U-shaped marginal effect), as a function of bank’s risk, between profitability and the residential mortgage loans exposure. For those banks that have high credit risk, a large exposure of residential mortgage loans is associated with higher risk-adjusted profitability, through lower risk. For banks with a moderate/low credit risk, the effects of higher residential mortgage loan exposure on its risk-adjusted profitability are also positive or marginally positive.
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Tese de Doutoramento, Geologia (Riscos Geológicos), 4 de Abril de 2014, Universidade dos Açores.
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Audiometer systems provide enormous amounts of detailed TV watching data. Several relevant and interdependent factors may influence TV viewers' behavior. In this work we focus on the time factor and derive Temporal Patterns of TV watching, based on panel data. Clustering base attributes are originated from 1440 binary minute-related attributes, capturing the TV watching status (watch/not watch). Since there are around 2500 panel viewers a data reduction procedure is first performed. K-Means algorithm is used to obtain daily clusters of viewers. Weekly patterns are then derived which rely on daily patterns. The obtained solutions are tested for consistency and stability. Temporal TV watching patterns provide new insights concerning Portuguese TV viewers' behavior.
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Mestrado em Contabilidade e Análise Financeira
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Mestrado em Contabilidade e análise financeira
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Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies
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Dissertation submitted in partial fulfilment of the requirements for the Degree of Master of Science in Geospatial Technologies
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The latest medical diagnosis devices enable the performance of e-diagnosis making the access to these services easier, faster and available in remote areas. However this imposes new communications and data interchange challenges. In this paper a new XML based format for storing cardiac signals and related information is presented. The proposed structure encompasses data acquisition devices, patient information, data description, pathological diagnosis and waveform annotation. When compared with similar purpose formats several advantages arise. Besides the full integrated data model it may also be noted the available geographical references for e-diagnosis, the multi stream data description, the ability to handle several simultaneous devices, the possibility of independent waveform annotation and a HL7 compliant structure for common contents. These features represent an enhanced integration with existent systems and an improved flexibility for cardiac data representation.
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The content of a Learning Object is frequently characterized by metadata from several standards, such as LOM, SCORM and QTI. Specialized domains require new application profiles that further complicate the task of editing the metadata of learning object since their data models are not supported by existing authoring tools. To cope with this problem we designed a metadata editor supporting multiple metadata languages, each with its own data model. It is assumed that the supported languages have an XML binding and we use RDF to create a common metadata representation, independent from the syntax of each metadata languages. The combined data model supported by the editor is defined as an ontology. Thus, the process of extending the editor to support a new metadata language is twofold: firstly, the conversion from the XML binding of the metadata language to RDF and vice-versa; secondly, the extension of the ontology to cover the new metadata model. In this paper we describe the general architecture of the editor, we explain how a typical metadata language for learning objects is represented as an ontology, and how this formalization captures all the data required to generate the graphical user interface of the editor.
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The concept of Learning Object (LO) is crucial for the standardization on eLearning. The latest LO standard from IMS Global Learning Consortium is the IMS Common Cartridge (IMS CC) that organizes and distributes digital learning content. By analyzing this new specification we considered two interoperability levels: content and communication. A common content format is the backbone of interoperability and is the basis for content exchange among eLearning systems. Communication is more than just exchanging content; it includes also accessing to specialized systems and services and reporting on content usage. This is particularly important when LOs are used for evaluation. In this paper we analyze the Common Cartridge profile based on the two interoperability levels we proposed. We detail its data model that comprises a set of derived schemata referenced on the CC schema and we explore the use of the IMS Learning Tools Interoperability (LTI) to allow remote tools and content to be integrated into a Learning Management System (LMS). In order to test the applicability of IMS CC for automatic evaluation we define a representation of programming exercises using this standard. This representation is intended to be the cornerstone of a network of eLearning systems where students can solve computer programming exercises and obtain feedback automatically. The CC learning object is automatically generated based on a XML dialect called PExIL that aims to consolidate all the data need to describe resources within the programming exercise life-cycle. Finally, we test the generated cartridge on the IMS CC online validator to verify its conformance with the IMS CC specification.
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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia