A contribuição dos Modelos de Avaliação para a previsão do retorno dos títulos finançeiros de empresa do PSI20 - Análise Comparativa entre Capital Asset Pricing Model e Arbitrage Pricing Theory

O crescimento económico de um país depende dos fundos disponíveis, quer para o financiamento da formação de capital quer para a sua reposição. Fundos obtidos pelas empresas e organismos públicos através de diversas formas, entre as quais, se destaca a emissão de valores mobiliários. Os aforradores, detentores de recursos, ao comprarem valores mobiliários, aliam uma alta rentabilidade a uma elevada liquidez na remuneração dos seus investimentos. As bolsas de valores são o meio onde as empresas, os organismos públicos e os aforradores, têm a possibilidade de verem esses interesses conciliados de uma maneira eficiente, eficaz e transparente, garantindo assim, uma maior liquidez aos títulos financeiros transaccionados em bolsa de valores. As empresas possuem várias alternativas de financiamento, o mercado de capitais é considerado pelos gestores, a fonte onde o rendimento ou o retorno obtido pode ser maior, perante a contrapartida de se incorrer um maior risco. Este mercado surge como alternativa aos empréstimos bancários, as empresas podem, dessa forma, adquirir financiamento de terceiros, os quais se tornarão accionistas dessa empresa. Podem emitir novas acções no mercado accionista de forma a atrair investidores externos que garantam a sustentabilidade do negócio. As acções possuem diversas caracteristicas e modalidades e fazem com que o capital da empresa seja partilhado por todos os seus accionistas, tendo em conta a proporção por eles adquirida individualmente. Esta dissertação investiga a dinâmica de compra e de venda das acções no mercado bolsista, os factores que determinam o seu preço, assim como os modelos que permitem a avaliação das mesmas e a inferência da taxa de retorno esperada por um investidor. A avaliação das acções é o tema de maior importância para esta análise, mais concretamente, a determinação e previsão do preço, e não apenas o preço propriamente dito, pois este é facultado diáriamente por vários jornais e também na internet. Perante o estudo da determinação de preços de uma acção num horizonte temporal, um investidor pode inferir se as suas acções estão a ser avaliadas sob um preço justo, e mais importante, pode apurar a sua previsão consoante dados e análises de factores. Outro ponto importante abordado nesta investigação tem que ver com a possibilidade das empresas em conhecer o modo como o mercado faz a sua avaliação a fim de tomar decisões certas acerca do orçamento de capital. Apenas se deve julgar a atractividade de um negócio se se souber como são avaliadas as acções. Nos mercados financeiros existe a tendência, por parte dos agentes económicos, de relacionarem o preço com o valor dos títulos financeiros. As decisões para a transacção de títulos financeiros são tomadas segundo a sua comparação. O preço ou cotação de mercado é formado em mercados organizados, pelo que depende das regras de funcionamento do mercado, tais como, os mínimos para transacção ou a variação máxima e mínima permitida. Estão associados a uma transação dependendo assim da procura e oferta dos títulos e incorporam ainda os custos de transacção. A ideia subjacente ao modelo Capital Asset Pricing Model é a de que, os investidores esperam uma recompensa pela preocupação dos investimentos realizados com risco ou com um retorno incerto. Quando se investe em títulos com risco, espera-se um retorno extra (comparando com os Bilhetes do Tesouro sem risco, recebe-se apenas os juros) ou um prémio de risco pela preocupação. A incerteza no retorno dos títulos provem de duas fontes, nomeadamente os factores macroeconómicos, pode-se chamar também, um factor comum, e os factores específicos inerentes à actividade da empresa. O facto comum é assumido como tendo um valor esperado zero pois é medido por nova informação respeitante à macroeconomia. O modelo assume duas ideias fundamentais: em primeiro lugar, existe consenso em relação ao facto dos investidores exigirem um retorno adicional por correrem riscos, e em segundo lugar, os investidores preocupam-se geralmente com o risco de mercado geral que não pode ser eliminado através de diversificação da carteira de investimentos. Este modelo pode ser bastante eficaz pois apenas considera um único factor para o cálculo da rendibilidade esperada de um título financeiro, que é a volatilidade do mercado no geral, a qual pode ser estudada. Ao contrário dos modelos multifactoriais, que incluem vários factores macroeconómicos tornando o objectivo da análise pouco intuitivo e complexo. Existem vários modelos para avaliação dos títulos de uma empresa cotada em bolsa de valores, geralmente estes modelos utilizam taxas de juro sem risco para equilibrar carteiras diversificadas, embora seja necessário analisar o retorno de um título ou carteira sob a influência de diversas variáveis macroeconómicas. Por exemplo outro modelo aplicado neste dissertação é o modelo Arbitrage Pricing Theory que perante o seu resultado comparado com o primeiro modelo, se pode definir qual dos modelos tem uma aplicação mais conclusiva para o mercado accionista português. Este modelo de avaliação por arbitragem estabelece uma relação linear entre o excedente do retorno esperado dos activos face à taxa de juro certa (sem risco) e um conjunto de variáveis. Pressupõe que a taxa de rentabilidade de um activo com risco é uma função linear de um conjunto de factores comuns a todos os activos financeiros. Tem como ideia subjacente, a constituição de uma carteira de não arbitragem, ou seja, uma carteira que não envolve qualquer risco (sistemático ou específico) e não requer investimento inicial pois a venda de certos activos gera fundos para adquirir novos. A metodologia implementada abrange o mercado financeiro e modelos possíveis para esta questão. Para responder às hipóteses de investigação efectuou-se a aplicação efectiva do modelo CAPM e do modelo APT, com a captação de dados oficiais em instituições financeiras e na Bolsa de Valores NYSE Euronext Lisbon. Considerou-se um período temporal num passado próximo de forma a poder obter-se conclusões concretas e indicadores precisos para a sua implementação e desenvolvimento no futuro. A principal conclusão desta dissertação relaciona-se com o facto de não se verificar a total validação da aplicação dos modelos, contudo o modelo CAPM é mais conclusivo do que o modelo APT, pois pode-se afirmar que tem aplicação prática em empresas que se conheça à priori a sua capitalização bolsista e beta anual. Por exemplo, aos títulos financeiros de empresas com capitalizações bolsistas inferiores a cinco mil milhões de euros e com um beta anual inferior a 1 poderá aplicar-se o modelo, assim como a títulos de empresas com capitalizações bolsistas superiores a dez mil milhões de euros e beta anual superior 1,5. Os sectores da Banca e do Papel também poderão ter potencial de aplicação do modelo.

Estudo da previsão da carga de ruptura de estacas pré-moldadas de concreto

The piles are one of the most important types of solution adopted for the foundation of buildings. They are responsible for transmitting to the soil in deepe r and resistant layers loads from structures. The interaction of the foundation element with the soil is a very important variable, making indispensable your domain in order to determine the strength of the assembly and establish design criteria for each c ase of application of the pile. In this research analyzes were performed f rom experiments load tests for precast concrete piles and inve stigations of soil of type SPT, a study was performed for obtaining the ultimate load capacity of the foundation through methods extrapolation of load - settlement curve , semi - empirical and theoretic . After that, were realized comparisons between the different methods used for two types of soil a granular behavior and other cohesive. For obtaining soil paramet ers to be used i n the methods were established empirical correlations with the standard penetration number (NSPT). The charge - settlement curves of the piles are also analyzed. In the face of established comparisons was indicated the most reliable semiempirical method Déco urt - Quaresma as the most reliable for estimating the tensile strength for granular and cohesive soils. Meanwhile, among the methods studied extrapolation is recommended method of Van der Veen as the most appropriate for predicting the tensile strength.

Estimação e previsão no processo INARCH(2)

In the last decades the study of integer-valued time series has gained notoriety due to its broad applicability (modeling the number of car accidents in a given highway, or the number of people infected by a virus are two examples). One of the main interests of this area of study is to make forecasts, and for this reason it is very important to propose methods to make such forecasts, which consist of nonnegative integer values, due to the discrete nature of the data. In this work, we focus on the study and proposal of forecasts one, two and h steps ahead for integer-valued second-order autoregressive conditional heteroskedasticity processes [INARCH (2)], and in determining some theoretical properties of this model, such as the ordinary moments of its marginal distribution and the asymptotic distribution of its conditional least squares estimators. In addition, we study, via Monte Carlo simulation, the behavior of the estimators for the parameters of INARCH(2) processes obtained using three di erent methods (Yule- Walker, conditional least squares, and conditional maximum likelihood), in terms of mean squared error, mean absolute error and bias. We present some forecast proposals for INARCH(2) processes, which are compared again via Monte Carlo simulation. As an application of this proposed theory, we model a dataset related to the number of live male births of mothers living at Riachuelo city, in the state of Rio Grande do Norte, Brazil.

Estimação e previsão no processo INARCH(2)

In the last decades the study of integer-valued time series has gained notoriety due to its broad applicability (modeling the number of car accidents in a given highway, or the number of people infected by a virus are two examples). One of the main interests of this area of study is to make forecasts, and for this reason it is very important to propose methods to make such forecasts, which consist of nonnegative integer values, due to the discrete nature of the data. In this work, we focus on the study and proposal of forecasts one, two and h steps ahead for integer-valued second-order autoregressive conditional heteroskedasticity processes [INARCH (2)], and in determining some theoretical properties of this model, such as the ordinary moments of its marginal distribution and the asymptotic distribution of its conditional least squares estimators. In addition, we study, via Monte Carlo simulation, the behavior of the estimators for the parameters of INARCH(2) processes obtained using three di erent methods (Yule- Walker, conditional least squares, and conditional maximum likelihood), in terms of mean squared error, mean absolute error and bias. We present some forecast proposals for INARCH(2) processes, which are compared again via Monte Carlo simulation. As an application of this proposed theory, we model a dataset related to the number of live male births of mothers living at Riachuelo city, in the state of Rio Grande do Norte, Brazil.

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

Triagem e previsão de sobrevivência

A triagem consiste numa avaliação preliminar do paciente, a qual deverá ser efetuada rapidamente, em cerca de 60 segundos, e pode ser confiada à equipa paramédica. Esta avaliação tem como principal objectivo determinar se o animal apresenta uma ou várias lesões susceptíveis de comprometer as suas funções vitais. Ao longo deste trabalho, são demonstradas diferentes escalas de triagem, de forma a dar a conhecer diversas formas de abordagem ao paciente crítico. Devido ao facto de existirem cada vez mais pacientes a dar entrada nos serviços de urgência veterinária, cria-se a necessidade de tentar adaptar uma destas escalas a esta realidade, tal como acontece em medicina humana. Uma grande variedade de sistemas, que classificam a gravidade das doenças, têm sido usados nos cuidados intensivos em humanos e sistemas similares têm sido desenvolvidos para unidades de cuidados intensivos de pequenos animais. Deste modo, esta dissertação de mestrado, através de um estudo estatístico, procurou correlacionar diferentes variáveis com a sobrevivência de um grupo de animais, em estado crítico, que deu entrada no Centro Hospitalar Veterinário (CHV).

Previsão da Classificação da qualidade dos efluentes da indústria petrolífera com recurso a sistemas inteligentes

O presente trabalho realizou-se na Refinaria de Sines e teve como principal objectivo a utilização de ferramentas oriundas da Área Científica da Inteligência Artificial no desenvolvimento de modelos de previsão da classificação da Água Residual Industrial de acordo com a Legislação em vigor, com vista à minimização dos impactes ambientais e das tarifas aplicadas pela Concessionária (Águas de Santo André) à Refinaria. Actualmente a avaliação da qualidade do efluente é realizada através de métodos analíticos após colheita de uma amostra do efluente final. Esta abordagem é muito restritiva já que não permite actuar sobre o efluente em questão pois apenas pode evitar que, no futuro, uma mistura semelhante volte a ser refinada. Devido a estas limitações, o desenvolvimento de modelos de previsão baseados em Data Mining mostrou ser uma alternativa para uma questão pró-activa da qualidade dos efluentes que pode contribuir decisivamente para o cumprimento das metas definidas pela Empresa. No decurso do trabalho, foram desenvolvidos dois modelos de previsão da qualidade do efluente industrial com desempenhos muito semelhantes. Um deles utiliza a composição das misturas processadas e o outro, utiliza informações relativas ao crude predominante na mistura. ABSTRACT; This study has taken place at the Sines Refinery and its main objective is the use of Artificial Intelligence tools for the development of predictive models to classify industrial residual waters according with the Portuguese Law, based on the characteristics of the mixtures of crude oil that arrive into the Refinery to be processed, to minimize the Environmental impacts and the application of taxes. Currently, the evaluation of the quality of effluent is performed by analytical methods after harvesting a sample of the final effluent. This approach is very restrictive since it does not act on the intended effluent; it can only avoid that in the future a similar mixture is refined. Duet these limitations, the development of forecasting models based on Data Mining has proved to be an alternative on the important issue which is the quality of effluent, which may contribute to the achievement of targets set by the Company. During this study, two models were developed to predict the quality of industrial effluents with very similar performances. One uses the composition of processed mixtures and the other uses information regarding the predominant oil in the mixture.

Validação numérica de leis coesivas triangulares para previsão de resistência de juntas adesivas em tração e corte puros

As ligações adesivas surgiram pela necessidade de se encontrar formas de unir componentes, por vezes de materiais distintos, através de técnicas mais vantajosas. Atualmente, qualquer estrutura deve ser resistente, robusta e leve, o que amplificou o interesse industrial e investigação nas ligações adesivas, principalmente na melhoria das propriedades de resistência e fratura de materiais. Desta forma, nos últimos anos, a utilização de juntas adesivas em aplicações industriais tem aumentando gradualmente, substituindo alguns métodos de ligação tradicionais, por apresentarem vantagens, tais como redução de concentração de tensões, reduzido peso e facilidade de processamento/fabrico. Em qualquer área da indústria, a aplicação em larga escala de uma determinada técnica de ligação supõe que estão disponíveis ferramentas confiáveis para o projeto e previsão da rotura. Neste âmbito, os Modelos de Dano Coesivo (MDC) são uma ferramenta fundamental, apesar de ser necessário estimar as leis coesivas do adesivo à tração e corte para entrada nos modelos numéricos. Nesta dissertação o trabalho experimental consistiu no tratamento de dados com vista à obtenção de GIc e GIIc, com a devida comparação de diferentes métodos de redução, bem como potencialidades e limitações dos mesmos. É realizada uma comparação dos três adesivos: Araldite® AV138, Araldite® 2015 e SikaForce® 7752. Neste trabalho estudou-se também numericamente a adequação de leis coesivas triangulares na previsão no comportamento de juntas adesivas, nomeadamente nas curvas forçadeslocamento (P-) de ensaios Double-Cantilever Beam para caracterização à tração e ensaios End-Notched Flexure para caraterização ao corte. Os ensaios foram simulados numericamente pelo software ABAQUS®, recorrendo ao Método de Elementos Finitos (MEF) e um MDC triangular, com o intuito de estimar a lei coesiva de cada um dos adesivos. Para os adesivos Araldite®AV138 e Araldite®2015, à tração e ao corte, a lei triangular previu o comportamento do adesivo com alguma razoabilidade. Para a previsão da resistência do adesivo SikaForce® 7752, a lei triangular não se ajustou convenientemente nem à tração nem ao corte. Considera-se que, para este adesivo, uma lei trapezoidal é a que melhor se adequa, devido à ductilidade do mesmo.

Previsão de recursos na Lei Orçamentária de 2016 para projetos de lei de criação de cargos e funções na Justiça do Trabalho

Analisa aspectos da criação de cargos em diversos órgãos no âmbito da Justiça do Trabalho, que foram examinados pela Comissão de Trabalho, Administração e Serviço Público e que encontram-se na Comissão de Finanças e Tributação, aguardando o pronunciamento do colegiado.

Previsão de recursos na Lei Orçamentária de 2016 para projetos de lei de criação de cargos

Nota Técnica sobre a adequação financeira e orçamentária de todos os projetos que tenham por objetivo criação de cargos nos três Poderes da União. A Nota Técnica orientará a Presidente na elaboração da pauta de proposições das reuniões deliberativas da CFT.

Aplicação do método de Elementos Finitos eXtendido (MEFX) para a previsão da resistência de juntas adesivas de sobreposição dupla

As ligações adesivas têm sido utilizadas em diversas áreas de aplicação. A utilização das juntas adesivas em aplicações industriais tem vindo a aumentar nos últimos anos, por causa das vantagens significativas que apresentam comparativamente com os métodos tradicionais de ligação tais como soldadura, ligações aparafusadas e rebitadas. A redução de peso, redução de concentrações de tensões e facilidade de fabrico são algumas das principais vantagens das ligações adesivas. Devido à crescente utilização das ligações adesivas, torna-se necessário a existência de ferramentas que permitam prever a resistência das juntas com elevada precisão. Assim, para a análise de juntas adesivas, está a ser cada vez mais utilizado o método de Elementos Finitos. Neste âmbito o Método de Elementos Finitos eXtendido (MEFX) perfila-se como um método capaz de prever o comportamento da junta, embora este ainda não esteja convenientemente estudado no que diz respeito à aplicação a juntas adesivas. Neste trabalho é apresentado um estudo experimental e numérico pelo MEFX de juntas de sobreposição dupla, nas quais são aplicados adesivos que variam desde frágeis e rígidos, como o caso do Araldite® AV138, até adesivos mais dúcteis, como o Araldite® 2015 e o Sikaforce® 7888. Foram considerados substratos de alumínio (AW6082-T651) em juntas com diferentes comprimentos de sobreposição, sendo sujeitos a esforços de tração de forma a avaliar o seu desempenho. Na análise numérica foi realizada uma análise da distribuição de tensões na camada adesiva, a previsão da resistência das juntas pelo MEFX segundo critérios de iniciação de dano baseados em tensões e deformações, e ainda um estudo sobre o critério energético de propagação de dano. A análise por MEFX revelou que este método é bastante preciso quando usados os critérios de iniciação de dano MAXS e QUADS, e parâmetro com valor de 1 no critério energético de propagação de dano. Apesar de ser um método pouco estudado na literatura comparativamente com outros, o MEFX apresentou resultados muito satisfatórios.

Modelação e previsão de um índice financeiro (FTSE 100)

A presente dissertação visa uma aplicação de séries temporais, na modelação do índice financeiro FTSE100. Com base na série de retornos, foram estudadas a estacionaridade através do teste Phillips-Perron, a normalidade pelo Teste Jarque-Bera, a independência analisada pela função de autocorrelação e pelo teste de Ljung-Box, e utilizados modelos GARCH, com a finalidade de modelar e prever a variância condicional (volatilidade) da série financeira em estudo. As séries temporais financeiras apresentam características peculiares, revelando períodos mais voláteis do que outros. Esses períodos encontram-se distribuídos em clusters, sugerindo um grau de dependência no tempo. Atendendo à presença de tais grupos de volatilidade (não linearidade), torna-se necessário o recurso a modelos heterocedásticos condicionais, isto é, modelos que consideram que a variância condicional de uma série temporal não é constante e dependente do tempo. Face à grande variabilidade das séries temporais financeiras ao longo do tempo, os modelos ARCH (Engle, 1982) e a sua generalização GARCH (Bollerslev, 1986) revelam-se os mais adequados para o estudo da volatilidade. Em particular, estes modelos não lineares apresentam uma variância condicional aleatória, sendo possível, através do seu estudo, estimar e prever a volatilidade futura da série. Por fim, é apresentado o estudo empírico que se baseia numa proposta de modelação e previsão de um conjunto de dados reais do índice financeiro FTSE100.

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