Análise dos comportamentos de curto prazo e longo prazo dos mercados acionários latino-americanos : um estudo baseado em correlações, análise de componentes principais e cointegração

Neste trabalho, através de estudos das correlações, análise de componentes principais e cointegração, é discutida a relação dos comportamentos de curto e longo prazos de índices de mercado de ações representativos de 7 países latino americanos e de suas relações com índices norte-americanos e com índices globais, no período entre Julho de 2001 e Outubro de 2006. Este período foi caracterizado por uma relativa tranqüilidade, se podemos assim classificar a menor volatilidade e tamanho dos retornos, quando comparado às freqüentes crises dos fins dos anos 90. Tanto a análise da matriz de correlação dos índices como dos Componentes Principais dos mesmos demonstra agrupamentos de alguns índices, indicando um comportamento similar de curto prazo destes índices ao longo do período estudado, com movimentos fortemente correlacionados. Contudo, os resultados obtidos neste estudo, dada a falta de cointegração de vários mercados acionários, sugerem que no longo prazo um investidor poderia ter mais proteção com a diversificação que inicialmente se poderia imaginar.

Gestão de risco cambial no ambiente corporativo : aplicação da análise de componentes principais para a gestão do risco cambial em Trading Companies brasileiras

O presente estudo busca analisar a adoção de técnicas de imunização de carteiras para a gestão dos hedges cambiais no ambiente corporativo de uma Trading Company, utilizando de forma pioneira a análise de componentes principais aplicada à curva cambial como uma alternativa aos modelos usualmente utilizados de hedge por exposição gerada (back-to-back) e duration hedge que mostram algumas deficiências em sua gestão. Para exemplificar a efetividade da estratégia de imunização foi gerada aleatoriamente uma carteira de exposição cambial com data base de 02/01/2013 composta por 200 transações com valores entre US$5 milhões e -US$10 milhões, para vencimentos também aleatórios entre 03/06/2013 e 01/12/2014 com vencimento no primeiro dia útil de cada mês. Os resultados da Análise de Componente Principais mostraram que para os períodos analisados de 1, 2 e 3 anos, os três primeiros componentes explicam respectivamente 97.17%, 97.90% e 97.53% da variabilidade da curva cambial. No que diz respeito à imunização da carteira, a estratégia que utiliza a metodologia de componentes principais mostrou-se altamente efetiva, quando comparadas à estratégia back-to-back, de forma a permitir a sua aplicabilidade no ambiente corporativo. A estratégia de hedge utilizando-se da Análise de Componentes Principais para 1, 2 e 3 anos e pelo Duration Hedge apresentaram uma efetividade de, respectivamente, 101.3%, 99.47%, 97.64% e 99.24% para o período analisado e uma amplitude na efetividade diária de 8.62%, 7.79%, 8.45% e 19.21% o que indica uma superioridade da estratégia em relação ao Duration Hedge. Os resultados obtidos nesse trabalho são de grande relevância para a gestão de risco corporativo no mercado local.

Avaliação da sensibilidade dos fundos de investimento imobiliários a variações nas taxas de juros através da análise de componentes principais

Os Fundos de Investimento Imobiliários – FIIs – vem ganhando destaque como alternativas de investimento no Brasil. Segundo dados da BM&FBovespa, a média diária de volume negociado aumentou de R$600 mil em 2009 para R$27 milhões em 2014. No entanto, após o IFIX – Indíce de FIIs - atingir seu maior patamar histórico em Janeiro de 2013, este passou apresentar performance negativa, ao mesmo tempo que se observou um processo de elevação da curva de juros. O presente trabalho visa analisar o impacto de movimentos da curva de juros no desempenho dos FIIs. De forma a limitar as divergências encontradas na literatura internacional quanto à taxa de juros utilizada como proxy para a avaliação, utiliza-se da Análise de Componentes Principais para reduzir o número de variáveis, restringindo-se a uma variável de nível e uma de inclinação. Os resultados indicam que aumento no nível da curva de juros tem um impacto negativo no desempenho dos FIIs, ao passo que aumenta na inclinação também tem impacto negativo, mas não de forma relevante.

Avaliação de características de desempenho e de carcaça de codornas de corte por meio da análise de componentes principais

Foram utilizados dados de 288 codornas de corte (Coturnix coturnix coturnix) para avaliar a possibilidade de resumir a informação contida no complexo de variáveis originais, eliminando-se variáveis inexpressivas por meio da técnica de componentes principais. Foram registrados o peso vivo (PVIVO) e pesos do peito (PPEITO), das coxas (PCOXA), da gordura abdominal (GA), das vísceras comestíveis (fígado, moela e coração) (FIG, MOELA e CORA) e da carcaça eviscerada (PCEVIS). As carcaças foram secas e trituradas para a avaliação do teor matéria seca (MS), gordura (GORD) e proteína bruta (PB). Dos 11 componentes principais, sete (63,6%) apresentaram variância menor que 0,7 (autovalor inferior a 0,7), sendo sugeridas para descarte, respectivamente, em ordem de menor importância, para explicar a variação total das seguintes variáveis: PCEVIS, PPEITO, PCOXA, CORA, FIG MOELA e GORD. Com base nos resultados, recomenda-se manter as seguintes variáveis em experimentos futuros: PVIVO, MS, PB e GA.

Sistema Híbrido de Inferência Baseado em Análise de Componentes Principais e Redes Neurais Artificiais Aplicado a Plantas de Processamento de Gás Natural

Nowadays, where the market competition requires products with better quality and a constant search for cost savings and a better use of raw materials, the research for more efficient control strategies becomes vital. In Natural Gas Processin Units (NGPUs), as in the most chemical processes, the quality control is accomplished through their products composition. However, the chemical composition analysis has a long measurement time, even when performed by instruments such as gas chromatographs. This fact hinders the development of control strategies to provide a better process yield. The natural gas processing is one of the most important activities in the petroleum industry. The main economic product of a NGPU is the liquefied petroleum gas (LPG). The LPG is ideally composed by propane and butane, however, in practice, its composition has some contaminants, such as ethane and pentane. In this work is proposed an inferential system using neural networks to estimate the ethane and pentane mole fractions in LPG and the propane mole fraction in residual gas. The goal is to provide the values of these estimated variables in every minute using a single multilayer neural network, making it possibly to apply inferential control techniques in order to monitor the LPG quality and to reduce the propane loss in the process. To develop this work a NGPU was simulated in HYSYS R software, composed by two distillation collumns: deethanizer and debutanizer. The inference is performed through the process variables of the PID controllers present in the instrumentation of these columns. To reduce the complexity of the inferential neural network is used the statistical technique of principal component analysis to decrease the number of network inputs, thus forming a hybrid inferential system. It is also proposed in this work a simple strategy to correct the inferential system in real-time, based on measurements of the chromatographs which may exist in process under study

Capacidade de combinação de características de produção de ovos de linhagens de matrizes de frango de corte, usando análise de componentes principais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estimativas de parâmetros genéticos e fenotípicos e análise de componentes principais para características de crescimento na raça Canchim

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

Processamento digital de imagens para identificação da sigatoka negra em bananais utilizando análise de componentes principais e redes neurais artificiais

Pós-graduação em Agronomia (Energia na Agricultura) - FCA

Seleção de características morfofuncionais de cavalos da raça Mangalarga Marchador por meio da análise de componentes principais

Records from 14,288 animals of the Mangalarga Marchador breed, born from 1990 to 2005, were used to discard morphofunctional traits in a principal component analysis. The following traits were used: height at withers, height at croup, lengths of head, neck, back, croup, hip length and body, widths of head, hip width, thorax perimeter, cannon bone circumference and gait score. For the traits considered it was observed that 7 principal components showed variation lower than 0.7; suggesting that seven variables could be discarded. The reason is that when variable are highly correlated with the principal components of smaller variance, their variation is practically insignificant. Based on those results the recommendation is to maintain the following traits for future research with this database: gait score, height at croup, length of back, length of croup, width of head and cannon bone circumference.

Análise de componentes principais para características de crescimento em bovinos de corte

The objetive of this research was to study the relation among body weight and average daily gain in different ages, using principal components analysis. Data on 1663 birth weight (BW), weaning weight adjusted to 230 days (WW), yearling weight adjusted to 365 days (YW), long yearling weight adjusted to 550 days (LYW), average daily gain from birth to weaning (AGW), average daily gain from weaning to 365 days (AGY) and average daily gain from 365 days weight to 550 day weight (AGL) from crossbred animals, and data on 320 observations of the same traits from straightbreed Nellore animals were analysed. The model included the fixed effects of breed (only crossbred data), contemporary group, and linear and quadratic effects of age at calving. For body weight in different ages, the first principal component contrasted heavier and light animals after birth and explained about 79,0% and 78,0% of the variation for data on crossbred and Nellore animals, respectively. The second principal component compared heavier animals at weaning and yearling weight those at long yearling weight. It explained around 13,5% and 15,5% of the total variation, respectively, for data on F1 and Nellore breed. The major source of variation among animals on the two data set for body weight was due to differences in weight followed by differences in the ages they got those weight. For the traits expressed as average daily gain, the variation among animals was due to differences in birth season, the first principal component explaining about 52,0% of the variation on crossbred animals. This component compared animal with higher AGY with those with higher AGW and AGL. For data on Nellore breed, the first component explain about 56,0% of the total variation and also compared animals with higher AGY with those with higher AGW and AGL.

Caracterização de genótipos de soja-hortaliça por análise de componentes principais

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

Estudo da qualidade da gasolina tipo A e sua composição química empregando análise de componentes principais

The type A gasoline samples were analyzed by gas chromatography with flame ionization detector (GC-FID) which allowed quantifying and classifying of the various compounds into different classes of hydrocarbons. Several physicochemical parameters were evaluated according to the official methods in order to compare the results obtained against the limits established by the Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP, 2011). Additionally, principal component analysis (PCA) was applied to discriminate the samples studied, which revealed the separation of four groups according to their chemical composition determined in samples collected from the eight fuel distributors in the State of Pará.

Uso do índice de pobreza hídrica (WPI) através da análise de componentes principais

To contribute in the performance of policies and strategies formulated by development agencies, indexes have been created in anticipation of expressing the multiple dimensions of water resources in an easily interpretable form. Use of Hydro Poverty Index ( WPI) is spreading worldwide , with the same formed by the combination of sub - indices Resource, access, capacity , use and environment. S ome critics a s to its formation have emerged, a mong them stands out the allo cation of weights of sub - indexes , made by an arbitrary process attributing subjectivity to the selection criteria. By involving statistical analysis, when considering the characteristics of the variables generated by the Principal Component Analysis (PCA), it turns out that it is able to solve this problem. The objective of this study is to compare the results of the original WPI with content generated by Principal Com ponent Analysis (PCA) for the indicati on of the weights of sub - indec es applicable in the Seridó River hydrographic Basin . We conclude that the use of Principal Component Analysis in the allocation of weights of Water Poverty Index has identified the sub - indices Resources, Access and Environment are the most representative for the river basin Seridó , and that this new index, WPI' , presented the most comprehensive ranges of values , allowing more easily identify disparities among municipalities. In addition, t he evaluation of the sub - indec es in the study area has great potential to inform the decision - maker in the management of water resources, the most critical locations and deserve greater investments in the aspects analyzed, as the index itself can not cap ture this information.

Uso da técnica de análise de componentes principais na redefinição do parâmetro BLA

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2016.

Análise de componentes principais aplicada à avaliação de variáveis que influenciam a emissão de metano por cultivo de arroz irrigado por inundação.

Este estudo consistiu na análise estatística de dados de fluxos de metano durante a safra de 2004/2005 de cultivo de arroz sob regime de inundação contínua, em sistema de transplantio, com uso de fertilizante nitrogenado, na Estação Experimental da APTA/Pólo Regional de Desenvolvimento Tecnológico dos Agronegócios do Vale do Paraíba, em Pindamonhangaba/SP. Nove variáveis ambientais foram monitoradas ao longo desta safra. O principal objetivo do trabalho foi empregar Análise de Componentes Principais aos dados, visando encontrar combinações das variáveis que possam melhor explicar a influência de variáveis ambientais sobre os fluxos de metano, em comparação à análise de variáveis de forma isolada. A Análise de Componentes Principais identifica um pequeno número de combinações lineares (componentes principais) das variáveis que tenham máxima variância. Realizando esta análise através do software estatístico SAS (2002), foram obtidas nove componentes, sendo que a primeira poderia representar a variação de fluxos de metano em até 66%, enquanto as duas primeiras componentes juntas o representariam em até 85%..