Memória de longo prazo nos retornos acionistas dos índices de referência da euronext, implicações para a hipótese de mercados eficientes e contributo fractal para aperfeiçoamento do capital asset pricing model

Não existe uma definição única de processo de memória de longo prazo. Esse processo é geralmente definido como uma série que possui um correlograma decaindo lentamente ou um espectro infinito de frequência zero. Também se refere que uma série com tal propriedade é caracterizada pela dependência a longo prazo e por não periódicos ciclos longos, ou que essa característica descreve a estrutura de correlação de uma série de longos desfasamentos ou que é convencionalmente expressa em termos do declínio da lei-potência da função auto-covariância. O interesse crescente da investigação internacional no aprofundamento do tema é justificado pela procura de um melhor entendimento da natureza dinâmica das séries temporais dos preços dos ativos financeiros. Em primeiro lugar, a falta de consistência entre os resultados reclama novos estudos e a utilização de várias metodologias complementares. Em segundo lugar, a confirmação de processos de memória longa tem implicações relevantes ao nível da (1) modelação teórica e econométrica (i.e., dos modelos martingale de preços e das regras técnicas de negociação), (2) dos testes estatísticos aos modelos de equilíbrio e avaliação, (3) das decisões ótimas de consumo / poupança e de portefólio e (4) da medição de eficiência e racionalidade. Em terceiro lugar, ainda permanecem questões científicas empíricas sobre a identificação do modelo geral teórico de mercado mais adequado para modelar a difusão das séries. Em quarto lugar, aos reguladores e gestores de risco importa saber se existem mercados persistentes e, por isso, ineficientes, que, portanto, possam produzir retornos anormais. O objetivo do trabalho de investigação da dissertação é duplo. Por um lado, pretende proporcionar conhecimento adicional para o debate da memória de longo prazo, debruçando-se sobre o comportamento das séries diárias de retornos dos principais índices acionistas da EURONEXT. Por outro lado, pretende contribuir para o aperfeiçoamento do capital asset pricing model CAPM, considerando uma medida de risco alternativa capaz de ultrapassar os constrangimentos da hipótese de mercado eficiente EMH na presença de séries financeiras com processos sem incrementos independentes e identicamente distribuídos (i.i.d.). O estudo empírico indica a possibilidade de utilização alternativa das obrigações do tesouro (OT’s) com maturidade de longo prazo no cálculo dos retornos do mercado, dado que o seu comportamento nos mercados de dívida soberana reflete a confiança dos investidores nas condições financeiras dos Estados e mede a forma como avaliam as respetiva economias com base no desempenho da generalidade dos seus ativos. Embora o modelo de difusão de preços definido pelo movimento Browniano geométrico gBm alegue proporcionar um bom ajustamento das séries temporais financeiras, os seus pressupostos de normalidade, estacionariedade e independência das inovações residuais são adulterados pelos dados empíricos analisados. Por isso, na procura de evidências sobre a propriedade de memória longa nos mercados recorre-se à rescaled-range analysis R/S e à detrended fluctuation analysis DFA, sob abordagem do movimento Browniano fracionário fBm, para estimar o expoente Hurst H em relação às séries de dados completas e para calcular o expoente Hurst “local” H t em janelas móveis. Complementarmente, são realizados testes estatísticos de hipóteses através do rescaled-range tests R/S , do modified rescaled-range test M - R/S e do fractional differencing test GPH. Em termos de uma conclusão única a partir de todos os métodos sobre a natureza da dependência para o mercado acionista em geral, os resultados empíricos são inconclusivos. Isso quer dizer que o grau de memória de longo prazo e, assim, qualquer classificação, depende de cada mercado particular. No entanto, os resultados gerais maioritariamente positivos suportam a presença de memória longa, sob a forma de persistência, nos retornos acionistas da Bélgica, Holanda e Portugal. Isto sugere que estes mercados estão mais sujeitos a maior previsibilidade (“efeito José”), mas também a tendências que podem ser inesperadamente interrompidas por descontinuidades (“efeito Noé”), e, por isso, tendem a ser mais arriscados para negociar. Apesar da evidência de dinâmica fractal ter suporte estatístico fraco, em sintonia com a maior parte dos estudos internacionais, refuta a hipótese de passeio aleatório com incrementos i.i.d., que é a base da EMH na sua forma fraca. Atendendo a isso, propõem-se contributos para aperfeiçoamento do CAPM, através da proposta de uma nova fractal capital market line FCML e de uma nova fractal security market line FSML. A nova proposta sugere que o elemento de risco (para o mercado e para um ativo) seja dado pelo expoente H de Hurst para desfasamentos de longo prazo dos retornos acionistas. O expoente H mede o grau de memória de longo prazo nos índices acionistas, quer quando as séries de retornos seguem um processo i.i.d. não correlacionado, descrito pelo gBm(em que H = 0,5 , confirmando- se a EMH e adequando-se o CAPM), quer quando seguem um processo com dependência estatística, descrito pelo fBm(em que H é diferente de 0,5, rejeitando-se a EMH e desadequando-se o CAPM). A vantagem da FCML e da FSML é que a medida de memória de longo prazo, definida por H, é a referência adequada para traduzir o risco em modelos que possam ser aplicados a séries de dados que sigam processos i.i.d. e processos com dependência não linear. Então, estas formulações contemplam a EMH como um caso particular possível.

Aplicação da lei de Benford e a importância do controlo interno

Mestrado em Contabilidade

Uncertainty propagation in inverse reliability-based design of composite structures

An approach for the analysis of uncertainty propagation in reliability-based design optimization of composite laminate structures is presented. Using the Uniform Design Method (UDM), a set of design points is generated over a domain centered on the mean reference values of the random variables. A methodology based on inverse optimal design of composite structures to achieve a specified reliability level is proposed, and the corresponding maximum load is outlined as a function of ply angle. Using the generated UDM design points as input/output patterns, an Artificial Neural Network (ANN) is developed based on an evolutionary learning process. Then, a Monte Carlo simulation using ANN development is performed to simulate the behavior of the critical Tsai number, structural reliability index, and their relative sensitivities as a function of the ply angle of laminates. The results are generated for uniformly distributed random variables on a domain centered on mean values. The statistical analysis of the results enables the study of the variability of the reliability index and its sensitivity relative to the ply angle. Numerical examples showing the utility of the approach for robust design of angle-ply laminates are presented.

Automatic learning for the classification of chemical reactions and in statistical thermodynamics

This Thesis describes the application of automatic learning methods for a) the classification of organic and metabolic reactions, and b) the mapping of Potential Energy Surfaces(PES). The classification of reactions was approached with two distinct methodologies: a representation of chemical reactions based on NMR data, and a representation of chemical reactions from the reaction equation based on the physico-chemical and topological features of chemical bonds. NMR-based classification of photochemical and enzymatic reactions. Photochemical and metabolic reactions were classified by Kohonen Self-Organizing Maps (Kohonen SOMs) and Random Forests (RFs) taking as input the difference between the 1H NMR spectra of the products and the reactants. The development of such a representation can be applied in automatic analysis of changes in the 1H NMR spectrum of a mixture and their interpretation in terms of the chemical reactions taking place. Examples of possible applications are the monitoring of reaction processes, evaluation of the stability of chemicals, or even the interpretation of metabonomic data. A Kohonen SOM trained with a data set of metabolic reactions catalysed by transferases was able to correctly classify 75% of an independent test set in terms of the EC number subclass. Random Forests improved the correct predictions to 79%. With photochemical reactions classified into 7 groups, an independent test set was classified with 86-93% accuracy. The data set of photochemical reactions was also used to simulate mixtures with two reactions occurring simultaneously. Kohonen SOMs and Feed-Forward Neural Networks (FFNNs) were trained to classify the reactions occurring in a mixture based on the 1H NMR spectra of the products and reactants. Kohonen SOMs allowed the correct assignment of 53-63% of the mixtures (in a test set). Counter-Propagation Neural Networks (CPNNs) gave origin to similar results. The use of supervised learning techniques allowed an improvement in the results. They were improved to 77% of correct assignments when an ensemble of ten FFNNs were used and to 80% when Random Forests were used. This study was performed with NMR data simulated from the molecular structure by the SPINUS program. In the design of one test set, simulated data was combined with experimental data. The results support the proposal of linking databases of chemical reactions to experimental or simulated NMR data for automatic classification of reactions and mixtures of reactions. Genome-scale classification of enzymatic reactions from their reaction equation. The MOLMAP descriptor relies on a Kohonen SOM that defines types of bonds on the basis of their physico-chemical and topological properties. The MOLMAP descriptor of a molecule represents the types of bonds available in that molecule. The MOLMAP descriptor of a reaction is defined as the difference between the MOLMAPs of the products and the reactants, and numerically encodes the pattern of bonds that are broken, changed, and made during a chemical reaction. The automatic perception of chemical similarities between metabolic reactions is required for a variety of applications ranging from the computer validation of classification systems, genome-scale reconstruction (or comparison) of metabolic pathways, to the classification of enzymatic mechanisms. Catalytic functions of proteins are generally described by the EC numbers that are simultaneously employed as identifiers of reactions, enzymes, and enzyme genes, thus linking metabolic and genomic information. Different methods should be available to automatically compare metabolic reactions and for the automatic assignment of EC numbers to reactions still not officially classified. In this study, the genome-scale data set of enzymatic reactions available in the KEGG database was encoded by the MOLMAP descriptors, and was submitted to Kohonen SOMs to compare the resulting map with the official EC number classification, to explore the possibility of predicting EC numbers from the reaction equation, and to assess the internal consistency of the EC classification at the class level. A general agreement with the EC classification was observed, i.e. a relationship between the similarity of MOLMAPs and the similarity of EC numbers. At the same time, MOLMAPs were able to discriminate between EC sub-subclasses. EC numbers could be assigned at the class, subclass, and sub-subclass levels with accuracies up to 92%, 80%, and 70% for independent test sets. The correspondence between chemical similarity of metabolic reactions and their MOLMAP descriptors was applied to the identification of a number of reactions mapped into the same neuron but belonging to different EC classes, which demonstrated the ability of the MOLMAP/SOM approach to verify the internal consistency of classifications in databases of metabolic reactions. RFs were also used to assign the four levels of the EC hierarchy from the reaction equation. EC numbers were correctly assigned in 95%, 90%, 85% and 86% of the cases (for independent test sets) at the class, subclass, sub-subclass and full EC number level,respectively. Experiments for the classification of reactions from the main reactants and products were performed with RFs - EC numbers were assigned at the class, subclass and sub-subclass level with accuracies of 78%, 74% and 63%, respectively. In the course of the experiments with metabolic reactions we suggested that the MOLMAP / SOM concept could be extended to the representation of other levels of metabolic information such as metabolic pathways. Following the MOLMAP idea, the pattern of neurons activated by the reactions of a metabolic pathway is a representation of the reactions involved in that pathway - a descriptor of the metabolic pathway. This reasoning enabled the comparison of different pathways, the automatic classification of pathways, and a classification of organisms based on their biochemical machinery. The three levels of classification (from bonds to metabolic pathways) allowed to map and perceive chemical similarities between metabolic pathways even for pathways of different types of metabolism and pathways that do not share similarities in terms of EC numbers. Mapping of PES by neural networks (NNs). In a first series of experiments, ensembles of Feed-Forward NNs (EnsFFNNs) and Associative Neural Networks (ASNNs) were trained to reproduce PES represented by the Lennard-Jones (LJ) analytical potential function. The accuracy of the method was assessed by comparing the results of molecular dynamics simulations (thermal, structural, and dynamic properties) obtained from the NNs-PES and from the LJ function. The results indicated that for LJ-type potentials, NNs can be trained to generate accurate PES to be used in molecular simulations. EnsFFNNs and ASNNs gave better results than single FFNNs. A remarkable ability of the NNs models to interpolate between distant curves and accurately reproduce potentials to be used in molecular simulations is shown. The purpose of the first study was to systematically analyse the accuracy of different NNs. Our main motivation, however, is reflected in the next study: the mapping of multidimensional PES by NNs to simulate, by Molecular Dynamics or Monte Carlo, the adsorption and self-assembly of solvated organic molecules on noble-metal electrodes. Indeed, for such complex and heterogeneous systems the development of suitable analytical functions that fit quantum mechanical interaction energies is a non-trivial or even impossible task. The data consisted of energy values, from Density Functional Theory (DFT) calculations, at different distances, for several molecular orientations and three electrode adsorption sites. The results indicate that NNs require a data set large enough to cover well the diversity of possible interaction sites, distances, and orientations. NNs trained with such data sets can perform equally well or even better than analytical functions. Therefore, they can be used in molecular simulations, particularly for the ethanol/Au (111) interface which is the case studied in the present Thesis. Once properly trained, the networks are able to produce, as output, any required number of energy points for accurate interpolations.

Choosing best components for an amputee: a methodology for the best decision-making

The harmony between the stump and the prosthesis is critical to allow it to fulfill its function enabling an efficient gait. A well fitted socket, with an efficient and comfortable suspension, allows the amputee to continue their daily living activities, maintaining the stump functional, making this correlation between socket and suspension very important in the functionality of the prosthesis, mobility and overall satisfaction with the device. Of our knowledge, the quantitative correlation between all of these factors as not yet been assessed. Aim of study: Verify and confirm the process of decision-making for four different trans-tibial prostheses with suspension systems: Hypobaric(A), PIN(B), Classic Suction(C) and Vacuum Active –VASS(D) according data provided by gait efficiency (mlO2/kg/m) imagiology (pistonning) and amputee perception.

Assessment of climate change statistical downscaling methods: Application and comparison of two statistical methods to a single site in Lisbon

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente

Gestão em farmácia - Implementação de um sistema de distribuição de medicamentos Pyxis®: um estudo de caso de dois hospitais centrais

Mestrado em Intervenção Sócio-Organizacional na Saúde - Área de especialização: Políticas de Administração e Gestão em Saúde

Parallel texts alignment

Trabalho apresentado no âmbito do Mestrado em Engenharia Informática, como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática

A satisfação profissional dos enfermeiros especialistas em enfermagem de reabilitação

Em termos profissionais, a satisfação no trabalho é sem dúvida um tema bastante debatido e atual. Neste sentido, este estudo teve como objetivo analisar a satisfação profissional dos enfermeiros especialistas em enfermagem de reabilitação e também averiguar se o local de trabalho ou o exercício de cuidados de especialidade influenciam a satisfação profissional deste grupo de enfermeiros. A satisfação profissional foi avaliada através da aplicação da “Escala de Avaliação da Satisfação no Trabalho dos Enfermeiros”, construída e validada por Frederico & Loureiro (2009) a 306 profissionais de Enfermagem, especialistas em enfermagem de reabilitação. O Alpha de Cronbach foi de 0,85, refletindo um bom nível de consistência interna. Foram analisadas seis dimensões da satisfação: satisfação com as chefias; satisfação com benefícios e recompensas; satisfação com a natureza do trabalho; satisfação com a comunicação; satisfação com a equipa e satisfação com os requisitos do trabalho. Foi realizado um estudo transversal analítico. Na análise estatística dos dados, recorreu-se à análise fatorial, ao coeficiente de correlação de Spearman, a testes paramétricos t-student para amostras independentes e One-Way ANOVA. Os resultados mostram que os enfermeiros especialistas em enfermagem de reabilitação encontram-se ligeiramente insatisfeitos. Os fatores de insatisfação estão relacionados com benefícios e recompensas, requisitos do trabalho e com a comunicação. A natureza do trabalho e o relacionamento com a equipa são fatores com os quais obtêm maior satisfação. Em relação às chefias existe uma aproximação à satisfação. Relativamente à avaliação do grau de satisfação profissional global, concluiu-se que os enfermeiros que exercem funções nos Cuidados de Saúde Primários encontram-se mais insatisfeitos profissionalmente, do que os que exercem a sua atividade profissional ao nível hospitalar. Os enfermeiros que exercem cuidados gerais apresentam-se mais insatisfeitos do que os que exercem cuidados de especialidade. Também a idade e a remuneração pelo cargo desempenhado são fatores determinantes. Os enfermeiros mais jovens são os que se apresentam mais insatisfeitos. Os enfermeiros que não são remunerados pelo cargo desempenhado demonstram maior insatisfação profissional.

A Design methodology for integrated inductor-based DC-DC converters

A design methodology for monolithic integration of inductor based DC-DC converters is proposed in this paper. A power loss model of the power stage, including the drive circuits, is defined in order to optimize efficiency. Based on this model and taking as reference a 0.35 mu m CMOS process, a buck converter was designed and fabricated. For a given set of operating conditions the defined power loss model allows to optimize the design parameters for the power stage, including the gate-driver tapering factor and the width of the power MOSFETs. Experimental results obtained from a buck converter at 100 MHz switching frequency are presented to validate the proposed methodology.

Das conceções às práticas de avaliação formativa no 1.º ciclo do ensino básico

Relatório de estágio apresentado à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Ensino do 1.º e 2.º Ciclo do Ensino Básico

Impactos da inovação nas organizações do setor da saúde: evidência empírica do CIS

Objetivos: O objetivo deste estudo é descrever o quadro de inovação no setor da saúde em Portugal, identificar os fatores críticos de sucesso da inovação, investigando os impactos da inovação nas organizações do setor da saúde. Metodologia: Na concretização da presente dissertação, recorremos a uma abordagem quantitativa, combinando a análise documental com a estatística, ao nível da análise do tratamento dos dados recolhidos através do Inquérito Comunitário à Inovação, efetuando assim um estudo de caso exploratório, descritivo e transversal. Principais resultados: As organizações analisadas operam sobretudo em mercados locais e regionais, de onde provém, maioritariamente, o seu volume de negócios, 80% do qual é composto por produtos pré-existentes. A maioria introduziu inovações de produto, processo, organizacionais ou de marketing, revelando potencial inovador. A maioria dos produtos novos ou significativamente melhorados foram desenvolvidos internamente, privilegiando fornecedores, consultores, instituições privadas de I&D e instituições do ensino superior como parceiros de cooperação, localizados sobretudo em Portugal e outros países europeus. As razões que motivam estas organizações a inovar são a melhoria da qualidade dos produtos e da capacidade de resposta a clientes e fornecedores, a diversificação da gama de produtos e o reforço da capacidade de desenvolvimento de novos produtos. Conclusões: O setor revela dinamismo na introdução de produtos novos para o mercado e para a empresa, apostando sobretudo num processo de inovação fechada. A cooperação externa é muito orientada à I&D e há um reduzido envolvimento dos agentes de mercado nas atividades de I&D através de parcerias. Contudo, estes são considerados importantes como fonte de informação e as organizações procuram responder às suas necessidades. Diferentes tipos de organizações adotam diferentes estratégias de inovação, conforme o seu mercado e a sua situação atual, o que traduz a materialização de políticas de inovação contextual, em linha com os desenvolvimentos teóricos da atualidade.

Some reflections on acquisition, processing and analysis of statistical data in forest soils

Beyond the classical statistical approaches (determination of basic statistics, regression analysis, ANOVA, etc.) a new set of applications of different statistical techniques has increasingly gained relevance in the analysis, processing and interpretation of data concerning the characteristics of forest soils. This is possible to be seen in some of the recent publications in the context of Multivariate Statistics. These new methods require additional care that is not always included or refered in some approaches. In the particular case of geostatistical data applications it is necessary, besides to geo-reference all the data acquisition, to collect the samples in regular grids and in sufficient quantity so that the variograms can reflect the spatial distribution of soil properties in a representative manner. In the case of the great majority of Multivariate Statistics techniques (Principal Component Analysis, Correspondence Analysis, Cluster Analysis, etc.) despite the fact they do not require in most cases the assumption of normal distribution, they however need a proper and rigorous strategy for its utilization. In this work, some reflections about these methodologies and, in particular, about the main constraints that often occur during the information collecting process and about the various linking possibilities of these different techniques will be presented. At the end, illustrations of some particular cases of the applications of these statistical methods will also be presented.

Education for health: alcohol and young aged school teenagers

Introduction: Alcohol consumption starts at an early age in Portuguese people. Health problems and risk behavior associated with excessive consumption can be prevented or highly reduced through effective school programs. Health professionals, such as biomedical scientists, (BSc), are important in promoting healthy lifestyles through the transmission of knowledge. Objective: Explore the role of the BSc in promoting health via intervention and clarification actions, (ICA), with 9th grade students from Agrupamento de Escolas da Portela e Moscavide (AEPM) and Visconde Juromenha (AEVJ); Verify the relationship between participating in the ICA and the level of knowledge acquired from it. Methods: Behaviors and beliefs concerning alcohol consumption and knowledge about the repercussions of it in the human body, mainly regarding the liver, were assessed by questionnaire. The questionnaire was completed before and after the ICA, by the control group (CG) and the study group (SG), respectively. The answers concerning knowledge were given points, later converted to a score from 0 to 100%. Data was analyzed applying descriptive statistics and the t-student test using SPSS 20.0. Results: After statistical analysis, it was found an average score of 48.8% for SG and 46.2% for CG. The difference between groups was statistically significant only in AEPM where ICA included a practical methodology (microscopic and macroscopic observation of pork livers), contrary to AEVJ. Conclusions: BSc intervention through ICA’s improves teenagers’ knowledge. Theoretical knowledge associated with practical approaches improves the retention of information and the development of a conscious behavior about the consumption of alcohol.

Formar o “leitor público”: contributos do teatro para o desenvolvimento da leitura em voz alta

Dissertação apresentada à Escola Superior de Educação de Lisboa para obtenção de grau de mestre em Educação Artística, na especialização de Teatro na Educação