Análise de correlação canónica : extensões e aplicações

Neste trabalho apresentamos a teoria da análise de correlação canónica, uma técnica de análise estatística multivariada para o estudo da relação, simultânea, entre dois, três ou mais grupos de variáveis. Descrevemos a natureza da correlação canónica com três ou mais variáveis, com modelos matemáticos, fazendo uma síntese dos métodos de generalização de correlação canónica nomeadamente o método Ssqcor, método Sumcor, método Ecart, método Maxvar, método Minvar, e o método de Carroll. Apresentamos uma aplicação utilizando dados provenientes do cálculo do Índice de Preços no Consumidor IPC, produzido pelo INE - STP (Instituto Nacional de Estatística de São Tomé e Príncipe), referente ao período 2010 a 2014. Estamos interessados em conhecer as correlações canónicas entre grupos de variáveis relacionadas com o cabaz de produtos pré-estabelecido para o cálculo do índice de preços no consumidor, concretamente os produtos alimentares (PA), produtos para bebidas (PB) e produtos não alimentares (PNA), constituindo assim os três grandes grupos de variáveis da nossa pesquisa.

Análise multicritério como apoio à elaboração de índice de sustentabilidade ambiental no município de Araras, SP.

A cultura da cana-de-açúcar encontra-se em expansão no Estado de São Paulo. Esse fato decorre principalmente de perspectivas favoráveis da demanda por álcool combustível nos mercados interno e externo e dos preços competitivos do açúcar brasileiro no mercado internacional. São Paulo foi responsável, em 2007, por cerca de 60% da produção brasileira de cana-de-açúcar. Algumas regiões do estado apresentam melhores condições para esse cultivo em razão da qualidade do solo, da adequação climática, dos regimes pluviais, das condições topográficas, além da infraestrutura logística. A sustentabilidade é um ideal sistemático que se constrói principalmente pela ação integrada da busca do desenvolvimento econômico em harmonia com a conservação ambiental. Os pontos elementares da sustentabilidade visam à sobrevivência no planeta, tanto no presente quanto no futuro. Estudos que abordam e contribuem para identificar o nível de sustentabilidade ambiental das atividades agrícolas possibilitam não somente uma avaliação da performance quanto ao uso da terra, mas também podem auxiliar na identificação de eventuais riscos ambientais que possam comprometer a qualidade dos recursos naturais, bem como ajudar a preveni-los.

Avaliação empírica do comportamento das ações no contexto da reavaliação da carteira teórica do índice BOVESPA

Trata da medição de retornos extraordinários, positivos e negativos, nas ações que experimentam as ocorrências de inclusão e exclusão da Carteira Teórica do índice Bovespa. Usando a metodologia de "Event Study", onde se aplica o Modelo de Precificação de Ativos de Capital - CAPM como benchmark, conclui-se que no mercado de ações da Bolsa de Valores de São Paulo existem evidências de que a ocorrência de inclusão afeta favoravelmente o preço da respectiva ação. Por outro lado, a ocorrência de exclusão representa más notícias aos investidores. Identifica-se que o referido mercadode ações é ineficiente.

Os preços nominais das ações de empresas brasileiras são relevantes?

Este trabalho tem como objetivo analisar a evolução dos preços nominais de ações de empresas brasileiras listadas e verificar se o nominal price puzzle ocorre no mercado acionário brasileiro. Constatou-se que os preços nominais da amostra de ações não vêm acompanhando a evolução positiva do Índice da Bolsa de Valores de São Paulo (IBOVESPA) durante o período analisado, uma vez que os preços das ações sofreram influência de certos mecanismos de controle, como por exemplo, desdobramento e bonificações de ações. A partir dos indícios do nominal price puzzle, buscou-se entender as motivações que levam as empresas brasileiras a controlarem os preços nominais de suas ações. A metodologia aplicada nesse estudo consiste na formação de carteiras de ações a partir do critério de preços nominais e análise dos retornos dessas carteiras. Essa metodologia foi baseada no trabalho de Hwang e Lu (2008), que mostram que o preço das ações no mercado acionário americano em termos nominais é relevante, e os retornos obtidos com ações são inversamente relacionados com os preços nominais das mesmas. Esse fato pode contribuir na explicação da motivação para os administradores optarem por controlar os preços das ações. No Brasil, essa relação inversa entre preço nominal e retorno não pode ser verificada.

Microestrutura de mercado : uma análise dos dados de alta frequencia do minicontrato de futuro de índice Bovespa

Este trabalho examina hipóteses de microestrutura de mercado nos dados de minicontratos futuros do Ibovespa divulgados em alta frequência pelo sinal de market data da BM&FBOVESPA. Para a análise, foi utilizado o modelo de duração condicional autoregressivo, o qual permite o tratamento estatístico de séries financeiras que possuem distribuição em espaços irregulares de tempo e padrões condicionais ao conjunto de informações disponíveis no mercado. A contribuição deste trabalho reside na validação das premissas sobre microestrutura nos mercados de futuros de índice, que são diferentes dos mercados de ações, pois não existe a figura do formador de mercado, e a literatura global sugere que o efeito da assimetria de informação é insignificante na formação de preços devido à diversificação de ativos dos índices. Em contrapartida, o especulador é o provedor de liquidez neste mercado, e seu papel na intensidade de negociação, volume e spread é avaliado. Os resultados confirmam a relação negativa entre intensidade de negociação, volume e spread e corroboram a tese de que a liquidez de mercado pode ser entendida como o preço pela demanda por execução imediata de negócios.

Fatores determinantes dos preços das ações em mercados ineficientes : um estudo do mercado acionário brasileiro no período de 1995 a 2003

Este trabalho traz interessantes descobertas acerca do comportamento dos preços das ações no mercado acionário brasileiro. Utilizando a metodologia de Haugen e Baker (1996) e seu Modelo de Fator de Retorno Esperado, o estudo mostra que são cinco os fatores determinantes dos preços das ações no mercado brasileiro, considerando o período de janeiro de 1995 a julho de 2003. Dentre os fatores, dois foram obtidos a partir do comportamento dos preços passados das ações, o que evidencia que o mercado não é eficiente nem em sua forma fraca, conforme os conceitos apresentados por Fama (1970). Além disso, fatores como o beta do CAPM e os betas da APT, os principais modelos de precificação de ativos, não foram incluídos entre os fatores determinantes. A aplicação dos fatores determinantes em duas simulações de investimento, uma sem custos de transação e outra com custos de transação, mostrou que o Modelo de Fator de Retorno Esperado possui boa eficiência na previsão dos retornos das ações, sendo capaz de construir, entre 10 carteiras, aquela com maior retorno em relação às demais e, inclusive, em relação ao principal índice de mercado brasileiro, o Ibovespa. A Carteira 1, com melhor retorno esperado, apresentou retorno médio mensal de 1,78% na simulação sem custos de transação e de 0,46% na simulação com custos de transação, ambos superiores ao retorno médio mensal do Ibovespa, de -0,45%. Além da melhor performance, a análise do perfil dos portfolios apontou resultados também relevantes, especialmente no que concerne ao risco das carteiras. A Carteira 1 apresentou a menor volatilidade dos retornos mensais, o menor beta de mercado, bem como mostrou ser formada por ações de empresas com o menor grau de endividamento do patrimônio líquido.

Análise do comportamento financeiro de contas médicas em eventos cirúrgicos, comparado a índices inflacionários de preços e mercado de saúde

A prática de saúde no país passa por grandes e difíceis desafios. No que tange a financiamento o setor público ainda carece de um melhor dimensionamento e proposta estratégica. Já o setor privado tem sua crise pela falta de maios análise dos seus custos e suas variações. A regulação do setor suplementar ainda é muito jovem. Os grandes desafios da saúde e a busca de solução são uma constante para melhor dimensionar e gerir o processo. Vários são os fatores pressionam o modelo aumentando seus gastos e ainda em uma situação mais perversa sem nenhuma previsão. Há a necessidade urgente de se entender o modelo de gastos envolvidos e acima de tudo os fatores que mais interferem na variação desses gastos. O trabalho que segue busca entender melhor o problema de variação de custos destes serviços prestados, através da análise de três casos médicos de alta relevância: apendicectomia; histerectomia; e colecistectomia, observando a variação dos preços praticados em uma série histórica de 5 anos, comparando com índices econômicos e inflacionários como IPCA, variação dos preços dos planos de saúde pela ANS e variação dos custos médicos hospitalares. Como resultados observamos que para estes eventos clássicos e isolados eventos não há um padrão nítido de preços atrelados a qualquer destes índices, nem uma variação linear que permita uma maior e melhor análise. Ao mesmo tempo quando se aumenta o volume dos atendimentos, no mix dos três eventos passamos a observar uma relação bem próxima ao IPCA que por sua vez é muito próxima do índice de reajustes autorizado pela ANS no período. Muito há o que ser feito e estudado como forma de melhor entender este modelo de preços e custos, bem como suas variações.

A teoria da eficiência no mercado de capitais: uma revisão da literatura e dos trabalhos empíricos: o modelos de Random walk aplicado ao índice de mercado de ações Bovespa

Durante muitos anos uma controversa questão tem ocupado tanto os discursos acadêmicos quanto os financeiros. O problema a ser resolvido diz respeito à evolução passada dos preços das ações e se tal evolução poderia ser utilizada para prever o comportamento dos preços futuros dessas ações.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Estratégia de Investimento baseada em padrões descobertos por mineração de dados em séries históricas de preços diários do Indice IBOVESPA e das ações da PETROBRAS-PN (PETR4.SA)

With the increase of stakeholders and consequently increase of amount of nancial transaction the study of news investment strategies in the stock market with data mining techniques has been the target of important researches. It allows that great historical data base to be processed and analysed looking for pattern that can be used to take a decision in investments. With the idea of getting pro t more than the real indexs' gain, we propose a strategy method of transactions using rules built by algorithm classi cation. For that, diary historical data of Ibovespa index and Petrobras stocks are organized and processed to nding the most important attribute that act decisively when taking a investment decision.To test the accuracy of proposed rules, a non real portfolio management is created, showing the decisions' performance over the real index and stocks' performance. Following the proposed rules, the results show that the strategy of investment give me back a high return that Stock market's return. The exclusive characteristics of algorithms maximize the gain inside the analysed time allowing to determine the techniques' return and the number of the days necessary to double the initial investment. The best classi er applied on the time series and its use on the propose investments strategy will demand 104 days to double the initial capital

Verificação do índice SINAPI para orçamento de obras

This work refers a comparison between a government’s index budget and another one which take into account the traditional method, in other words, taking real values practice in market as base. For its achievement will be used the design of a low standard single-family residence, quantifying all the materials needed for its construction with Prices Compositions Table for Budget, provided from the PINI publishing. After that, was made two budgets: one based on the SINAPI index costs, provided from Caixa Econômica Federal and calculated for the Brazilian Institute of Geography and Estatistics; and another based on the costs used in the SESC work in Birigui city, as well as values collected from building material stores in the same city. Finally, with both finalized budgets, will be drawn a direct comparison in order to verifying if the index can be use as parameter for budget calculations for low standard residences

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Sapientia (Índice general)

Contenido: Índice general de autores y materias. Año I, 1946 - Año X, 1955