Otimização de carteiras regularizadas empregando informações de grupos de ativos para o mercado brasileiro

Este trabalho se dedica a analisar o desempenho de modelos de otimização de carteiras regularizadas, empregando ativos financeiros do mercado brasileiro. Em particular, regularizamos as carteiras através do uso de restrições sobre a norma dos pesos dos ativos, assim como DeMiguel et al. (2009). Adicionalmente, também analisamos o desempenho de carteiras que levam em consideração informações sobre a estrutura de grupos de ativos com características semelhantes, conforme proposto por Fernandes, Rocha e Souza (2011). Enquanto a matriz de covariância empregada nas análises é a estimada através dos dados amostrais, os retornos esperados são obtidos através da otimização reversa da carteira de equilíbrio de mercado proposta por Black e Litterman (1992). A análise empírica fora da amostra para o período entre janeiro de 2010 e outubro de 2014 sinaliza-nos que, em linha com estudos anteriores, a penalização das normas dos pesos pode levar (dependendo da norma escolhida e da intensidade da restrição) a melhores performances em termos de Sharpe e retorno médio, em relação a carteiras obtidas via o modelo tradicional de Markowitz. Além disso, a inclusão de informações sobre os grupos de ativos também pode trazer benefícios ao cálculo de portfolios ótimos, tanto em relação aos métodos tradicionais quanto em relação aos casos sem uso da estrutura de grupos.

Predição da viscosidade de emulsões para petróleos leves brasileiros

A formação de emulsão de água-em-óleo gera um significativo incremento na viscosidade, o que afeta diretamente a produção do poço, pois aumenta a perda de carga ao longo da linha de produção, dificultando o escoamento e diminuindo a produção de óleo. A presença e natureza da emulsão, e seu impacto na reologia do petróleo, podem determinar a viabilidade econômica e técnica dos processos envolvidos. A medida que a fração de água aumenta e a temperatura é reduzida, o comportamento das emulsões se torna cada vez mais não-Newtoniano. A decorrência disso, é que a temperatura e a taxa de cisalhamento passam a ter maior impacto na variação da viscosidade das emulsões. Nesse estudo são propostos novos métodos que levam em conta essas variáveis. Os dados reológicos experimentais de 15 petróleos leves foram utilizados para avaliar o desempenho dos modelos existentes na literatura e compará-los com os novos métodos propostos nesse estudo.

Modelagem da variação horária da temperatura do ar em Petrolina, PE, e Botucatu, SP

The air temperature is a climatic element of interest for several agricultural related studies. Hence, daily air temperature from two locations in Brazil (Botucatu and Petrolina, with different climate classification), hourly recorded from January 2004 to December 2005, were analysed to verify if 24 h long air temperature variation can be predicted with 6 h interval records. Three data set were selected, with different first time record of air temperature, and analyses performed using geoestatistics to confirm the temporal dependency of records. Then, ordinary krigging was used to model air temperature variation within 1 h interval, and spherical model presented the best approach, with range of 11.6 h for Botucatu and 12.7 for Petrolina. For both locations, the time of air temperature recording was the most importnat factor on accuracy of estimation of air temperature variation. Records at 2, 8, 14 and 20 h and at 4, 10, 16 and 22 h presented the best approaches, but for records at 9, 15 and 21 h, the approach was worst.

Projeto de controladores robustos para aplicações em estruturas inteligentes utilizando desigualdades matriciais lineares

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Modelagem de nicho ecológico de anuros da Mata Atlântica

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Projeto otimizado de redes neurais artificiais para predição da rugosidade em processos de usinagem com a utilização da metodologia de projeto de experimentos

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Avaliação de métodos de estimativa da radiação solar global e da evapotranspiração de referência para o estado de Mato Grosso

Pós-graduação em Agronomia (Irrigação e Drenagem) - FCA

Regionalização de curvas de permanência de vazão de regiões hidrográficas do estado do Pará

O presente artigo aborda a regionalização de curvas de permanência de vazões para os rios das regiões hidrográficas da Calha Norte e do Xingu no Estado do Pará. Os modelos tiveram como base de dados 25 estações fluviométricas localizadas nas referidas regiões. As curvas de permanência foram calibradas utilizando-se 5 modelos matemáticos de regressão (potência, exponencial, logarítmico, quadrático e cúbico). O modelo cúbico foi o que se ajustou melhor aos dados observados das estações da Calha Norte. Já para a região do Xingu, foi o modelo exponencial, que melhor se ajustou. Modelos de regionalização foram estabelecidos, usando-se a técnica de regressão múltipla. A variação espacial dos parâmetros dos modelos, foi explicada em termos de área de drenagem, precipitação média anual, comprimento e desnível do rio. Os modelos foram validados através de duas bacias-alvo de cada região, obtendo resultados satisfatórios pelos ajustes gráficos das vazões simuladas e observadas. Matematicamente, o bom ajuste foi representado pelos erros quadráticos relativos médios percentuais e coeficientes de Nash-Sutcliffe calculados para o modelo cúbico (Calha Norte) e exponencial (Xingu). O bom desempenho dos modelos, os credencia na estimativa das curvas de permanência de vazões das regiões de estudo.

Estimation of Submerged Aquatic Vegetation Height and Distribution in Nova Avanhandava Reservoir (São Paulo State, Brazil) Using Bio-Optical Modeling

Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

STRUCTURAL CHARACTERIZATION OF CANOPIES OF Eucalyptus spp. USING RADIOMETRIC DATA FROM TM/Landsat 5

Empirical approaches and, more recently, physical approaches, have grounded the establishment of logical connections between radiometric variables derived from remote data and biophysical variables derived from vegetation cover. This study was aimed at evaluating correlations of dendrometric and density data from canopies of Eucalyptus spp., as collected in Capao Bonito forest unit, with radiometric data from imagery acquired by the TM/Landsat-5 sensor on two orbital passages over the study site (dates close to field data collection). Results indicate that stronger correlations were identified between crown dimensions and canopy height with near-infrared spectral band data (rho(s)4), irrespective of the satellite passage date. Estimates of spatial distribution of dendrometric data and canopy density (D) using spectral characterization were consistent with the spatial distribution of tree ages during the study period. Statistical tests were applied to evaluate performance disparities of empirical models depending on which date data were acquired. Results indicated a significant difference between models based on distinct data acquisition dates.

Espectroscopia no infravermelho e método quimiométrico para a pesquisa de antimicrobianos em leite da microrregião de Pato Branco - PR

Considering the social and economic importance that the milk has, the objective of this study was to evaluate the incidence and quantifying antimicrobial residues in the food. The samples were collected in dairy industry of southwestern Paraná state and thus they were able to cover all ten municipalities in the region of Pato Branco. The work focused on the development of appropriate models for the identification and quantification of analytes: tetracycline, sulfamethazine, sulfadimethoxine, chloramphenicol and ampicillin, all antimicrobials with health interest. For the calibration procedure and validation of the models was used the Infrared Spectroscopy Fourier Transform associated with chemometric method based on Partial Least Squares regression (PLS - Partial Least Squares). To prepare a work solution antimicrobials, the five analytes of interest were used in increasing doses, namely tetracycline from 0 to 0.60 ppm, sulfamethazine 0 to 0.12 ppm, sulfadimethoxine 0 to 2.40 ppm chloramphenicol 0 1.20 ppm and ampicillin 0 to 1.80 ppm to perform the work with the interest in multiresidues analysis. The performance of the models constructed was evaluated through the figures of merit: mean square error of calibration and cross-validation, correlation coefficients and offset performance ratio. For the purposes of applicability in this work, it is considered that the models generated for Tetracycline, Sulfadimethoxine and Chloramphenicol were considered viable, with the greatest predictive power and efficiency, then were employed to evaluate the quality of raw milk from the region of Pato Branco . Among the analyzed samples by NIR, 70% were in conformity with sanitary legislation, and 5% of these samples had concentrations below the Maximum Residue permitted, and is also satisfactory. However 30% of the sample set showed unsatisfactory results when evaluating the contamination with antimicrobials residues, which is non conformity related to the presence of antimicrobial unauthorized use or concentrations above the permitted limits. With the development of this work can be said that laboratory tests in the food area, using infrared spectroscopy with multivariate calibration was also good, fast in analysis, reduced costs and with minimum generation of laboratory waste. Thus, the alternative method proposed meets the quality concerns and desired efficiency by industrial sectors and society in general.

Técnicas multivariadas de redução de dados: comparação, aplicabilidade e convergência de resultados

Doutoramento em Matemática e Estatística - Instituto Superior de Agronomia - UL

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.

A Avaliação do Desempenho de Fundos de Investimento: Modelos Condicionais vs. Modelos não Condicionais

A eficácia das medidas tradicionais de avaliação do desempenho de fundos de investimento tem sido amplamente posta em causa na literatura, sendo-lhes apontadas importantes limitações de ordem conceptual e econométrica. Uma dessas limitações reside no facto de as mesmas pressuporem a existência de uma medida de risco constante ao longo do período de avaliação. Na tentativa de fazer face a esta limitação e considerando que tanto o risco como as rendibilidades esperadas variam ao longo do tempo, um dos mais recentes desenvolvimentos nesta área está relacionado com a utilização de modelos condicionais, que avaliam os gestores das carteiras levando em consideração a informação pública disponível no momento em que as rendibilidades foram geradas. Neste contexto, depois de feita uma revisão da literatura, leva-se a cabo uma análise empírica, com base numa amostra de fundos pertencentes ao mercado português que investem quer no mercado nacional quer no mercado europeu, com o intuito de se estimarem e compararem as medidas de avaliação tradicionais com as suas versões condicionais, de modo a aferir das potenciais vantagens desta nova abordagem. Para além de utilizar quer modelos parcialmente condicionais quer modelos totalmente condicionais, este estudo empírico utiliza variáveis de informação europeias, em vez das mais usuais variáveis locais, e leva em consideração a utilização de variáveis condicionais detrended, um procedimento que pretende evitar o surgimento de regressões “falsas”. Um outro ponto que é objecto de análise é a avaliação do impacto do enviesamento provocado pela utilização de amostras que contenham apenas fundos que sobreviveram a todo o período da pesquisa (survivorship bias), um problema que afecta a grande maioria dos estudos empíricos. Os resultados da análise efectuada sugerem que os gestores dos fundos não são capazes de “bater” o mercado, evidenciando desempenhos negativos ou neutros. Para além disso, observa-se um distance effect, pois os gestores que investem no mercado local obtêm desempenhos superiores aos que investem no mercado europeu. A introdução da condicionalidade nos modelos fez com que tanto o desempenho dos fundos como o poder explicativo dos modelos melhorasse ligeiramente. Para além disso, há evidência de betas (mas não de alfas) variáveis ao longo do tempo em função das variáveis de informação. Contudo, a significância destas variáveis parece estar relacionada com a existência de regressões “falsas”. No que respeita ao survivorship bias, este tem um impacto pequeno nas estimativas do desempenho.

Os impactos dos modelos de avaliação de desempenho dos funcionários administrativos da Administração Local sobre a satisfação no trabalho: Antigo Sistema versus Novo Sistema

Mestrado em Controlo de Gestão e dos Negócios