947 resultados para method of moments (MoM)


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Os resultados obtidos possibilitam afirmar que as indústrias que mais investiram em Tecnologia de Informação (TI), no período de 2001 a 2011, obtiveram maior crescimento da sua receita operacional e resultados operacionais mais eficazes, comparadas com as indústrias que investiram menos no período. De acordo com o modelo proposto, para as empresas estudadas foi possível encontrar, no prazo de dois anos, um crescimento de 7% no resultado operacional para cada 1% a mais de investimentos em TI. Destaca-se o objetivo da pesquisa de identificar e analisar os impactos dos gastos e investimentos em tecnologia de informação no desempenho financeiro das indústrias brasileiras, para alcançá-lo, adotou-se um modelo de pesquisa que utilizou métricas contábeis-financeiras e indicadores de uso TI, bem como a combinação de técnicas estatísticas para as análises. O trabalho aprofunda e amplia as discussões existentes sobre a avaliação dos investimentos em TI e como aferir o impacto desta sobre o desempenho organizacional. O universo do estudo foi composto pelas companhias brasileiras, de capital aberto, do ramo industrial, com ações ativas na BOVESPA, totalizando 119 companhias. Por meio de uma survey obteve-se os dados complementares referentes aos gastos e investimentos em TI; os questionários semiestruturados foram encaminhados diretamente ao Gerente de TI (Chief Information Officer). Estes esforços na coleta de dados primários possibilitaram a obtenção de uma amostra bastante significativa, com 63 indústrias, ou seja, 53% da população estudada. Após coleta, a análise dos dados foi desenvolvida em três etapas: (1) Análise Fatorial (AF) para seleção de fatores de desempenho que resultou no final do processo em doze variáveis para o modelo da pesquisa; (2) Análise de Cluster (AC) que evidenciou três agrupamentos distintos de indústrias por suas características e desempenho e (3) Regressão Múltipla que adotou um modelo econométrico dinâmico, estimado pelo Método dos Momentos Generalizado (GMM), satisfazendo as condições do modelo de Arellano-Bond (1991). Salienta-se que o modelo proposto permitiu tratar de forma adequada metodologicamente as correlações espúrias, possibilitando identificar que os gastos e investimentos em TI, (IGTI t-2), de dois períodos anteriores impactaram no Resultado Operacional Atual, (ROPt), evidenciando o efeito tardio, ou lag effect. Além disso, foi constatado que outras variáveis de rentabilidade e liquidez impactam neste resultado, também adotando defasagem das variáveis. A principal variável de TI da pesquisa, o IGTI, é calculada pela soma de gastos e investimentos em TI anuais (OPEX/CAPEX), dividida pela Receita Operacional Líquida anual. Para pesquisas futuras, há a possibilidade de buscar medidas de avaliação por tipos (categorias) de investimento em TI, visando ao aprofundamento da análise destes impactos no desempenho setorizado (ligado a cada investimento) e da análise de clusters, adotando o modelo de análise da pesquisa.

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Este trabalho observa como as variáveis macroeconômicas (expectativa de inflação, juro real, hiato do produto e a variação cambial) influenciam a dinâmica da Estrutura a Termo da Taxa de Juros (ETTJ). Esta dinâmica foi verificada introduzindo a teoria de Análise de Componentes Principais (ACP) para capturar o efeito das componentes mais relevantes na ETTJ (nível, inclinação e curvatura). Utilizando-se as estimativas por mínimos quadrados ordinários e pelo método generalizado dos momentos, foi verificado que existe uma relação estatisticamente significante entre as variáveis macroeconômicas e as componentes principais da ETTJ.

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Muitos trabalhos têm sido elaborados a respeito da curva de demanda agregada brasileira, a curva IS, desde a implementação do Plano Real e, principalmente, após a adoção do regime de câmbio flutuante. Este trabalho tem como objetivo estimar algumas especificações para a curva IS brasileira, para o período após a implementação do câmbio flutuante, do regime de metas de inflação e da Lei de Responsabilidade Fiscal, i.e. após o ano 2000. As especificações para as curvas estimadas tiveram como base o modelo novo-keynesiano, tendo sido incluídas algumas variáveis explicativas buscando captar o efeito na demanda agregada da maior intermediação financeira na potência da política monetária e o efeito do esforço fiscal feito pelo governo brasileiro. O trabalho utiliza o Método dos Momentos Generalizados (MMG) para estimar a curva IS em sua especificação foward-looking e o Método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO) para estimar a curva IS em sua versão backward-looking. Os resultados mostram forte significância para o hiato do produto em todas as especificações. As especificações foward-looking mostram coeficientes significantes, porém com sinais opostos ao esperado para os juros e superávit primário. Nas regressões backward-looking o sinal dos coeficientes encontrados são os esperados, porém, mostram-se não significantes.

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O presente estudo - até onde se sabe inédito no Brasil – possui como principal objetivo avaliar alguns determinantes das necessidades de capital de giro comumente estudados na literatura e analisar de que forma as empresas se movimentam em direção a uma meta (target) de Net Trade Cycle (similar ao Ciclo de Caixa - CCC). Sabemos que o tema capital de giro ainda carece de teorias mais robustas dentro da área de finanças, e poucos estudos ainda são encontrados na literatura. Aqueles que decidem estudá-lo, observam que dado o seu atual estágio, ele tem sido pesquisado com o suporte de bases teóricas mais consolidadas, como por exemplo estrutura de capitais. Esses estudos têm se utilizado muito do conceito de meta para determinar a estrutura ótima de capitais, e com qual velocidade de ajuste procura-se adequar essa estrutura como forma de otimizar seus recursos. O fato de ainda não existir definições e/ou teorias mais definidas sobre o tema foi o grande motivador para a realização desse estudo, que emprega a velocidade de ajuste em direção a uma meta de capital de giro, utilizando como técnica para suporte a esse objetivo o Modelo de Ajustamento Parcial (MAP) e o Generalized Method of Moments (GMM). Com essa combinação inédita no mercado brasileiro quando o assunto é capital de giro, esperamos trazer novas contribuições para as comunidades acadêmicas e empresariais. Para a obtenção dos dados que compõem esse estudo de caráter quantitativo, utilizamos informações existentes na Economatica® e BCB – Banco Central do Brasil. Nessas bases de dados utilizamos os demonstrativos financeiros trimestrais entre os períodos de 31/Dez./2007 a 30/Jun./2014 (ajustados por inflação – IPCA) das empresas listadas na BM&FBovespa que possuíssem pelos menos 15 períodos (trimestres) consecutivos de dados, com isso chegamos a um total de um pouco mais de 2 mil observações e 105 empresas. Quanto ao método, utilizamos Painel de Dados Dinâmico (desbalanceado) e as seguintes técnicas foram empregadas como forma de atender ao principal objetivo do estudo (“Qual é a velocidade de ajuste das Necessidades de Capital de Giro?”): Modelo de Ajustamento Parcial para a análise dos determinantes das necessidades de capital de giro e movimentação em direção a uma meta e; Generalized Method of Moments (GMM) como técnica de controle aos possíveis efeitos de endogeneidade (BLUNDELL e BOND, 1998) e solução para o problema de autocorrelação residual (PIRES, ZANI e NAKAMURA, 2013, p. 19).

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Utilizando uma adaptação do modelo de Telles e Mussolini (2014), o presente trabalho busca discutir as caracterizações da matriz tributária, discutindo como as variações na matriz tributária podem impactar na política fiscal. Discute-se com base na diferenciação dos impostos em cinco grupos, a saber: impostos sobre salários, impostos sobre investimentos, impostos sobre consumo, impostos sobre renda e riqueza, e impostos sobre comércio internacional, a partir dos quais argumenta-se quais seus impactos para a política fiscal, para a interação das variáveis econômicas e a evolução destas variáveis, assim como a relação entre a preferência por uma determinada estrutura tributária e o endividamento de um país. Após a discussão teórica, faz-se uma análise descritiva da evolução destas variáveis tributárias para cada categoria de tributo, relacionando a sua evolução no tempo para um grupo de 64 países, tomados a partir do trabalho de Telles e Mussolini (2014), assim como relacionando a sua evolução intertemporal. Por fim, faz-se uma análise da estrutura tributária destes países, discutindo, na análise dos dados em painel, os resultados para as estimativas em modelos de efeitos fixos e efeitos aleatórios, os resultados da estimação pelo modelo Arellano-Bond, e utilizando-se a abordagem instrumental pelo Método Generalizado dos Momentos, onde se conclui que a taxação sobre a riqueza e a taxação sobre o comércio internacional com fins de financiar o excesso de gastos do governo impacta de forma negativa na trajetória de crescimento, entre outros resultados.

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Our focus is on information in expectation surveys that can now be built on thousands (or millions) of respondents on an almost continuous-time basis (big data) and in continuous macroeconomic surveys with a limited number of respondents. We show that, under standard microeconomic and econometric techniques, survey forecasts are an affine function of the conditional expectation of the target variable. This is true whether or not the survey respondent knows the data-generating process (DGP) of the target variable or the econometrician knows the respondents individual loss function. If the econometrician has a mean-squared-error risk function, we show that asymptotically efficient forecasts of the target variable can be built using Hansens (Econometrica, 1982) generalized method of moments in a panel-data context, when N and T diverge or when T diverges with N xed. Sequential asymptotic results are obtained using Phillips and Moon s (Econometrica, 1999) framework. Possible extensions are also discussed.

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Esta dissertação se propõe ao estudo de inferência usando estimação por método generalizado dos momentos (GMM) baseado no uso de instrumentos. A motivação para o estudo está no fato de que sob identificação fraca dos parâmetros, a inferência tradicional pode levar a resultados enganosos. Dessa forma, é feita uma revisão dos mais usuais testes para superar tal problema e uma apresentação dos arcabouços propostos por Moreira (2002) e Moreira & Moreira (2013), e Kleibergen (2005). Com isso, o trabalho concilia as estatísticas utilizadas por eles para realizar inferência e reescreve o teste score proposto em Kleibergen (2005) utilizando as estatísticas de Moreira & Moreira (2013), e é obtido usando a teoria assintótica em Newey & McFadden (1984) a estatística do teste score ótimo. Além disso, mostra-se a equivalência entre a abordagem por GMM e a que usa sistema de equações e verossimilhança para abordar o problema de identificação fraca.

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As empresas de capital aberto, listadas em bolsa de valores, são naturalmente aquelas que vieram apresentando retornos superiores perante às demais empresas do seu setor. Assim, será que o viés de seleção desses ativos in uencia sigini cativamente no resultado do Equity Premium Puzzle, primordialmente lançado por Mehra and Prescott (1985)? É essa pergunta que este trabalho investiga e conclui que, sim, de fato pode haver uma in uência desse viés em explicar o Puzzle . Para isso, iremos gerar uma economia cujos ativos, por hipótese, sejam preci cados de acordo com o fator estocástico de desconto (SDF) baseado em consumo, ou seja, os modelos conhecidos como CCAPM (Consumption Capital Asset Pricing Model). Assim, essa economia será gerada via simulação de Monte Carlo, de forma que iremos construir um índice benchmark dessa economia, nos quais participariam apenas os ativos que foram historicamente mais rentáveis. Adota-se tal metodologia em paralelo à forma como os reais benchmarks são construidos (S&P 500, Nasdaq, Ibovespa), em que neles participam, basicamente, as empresas de capital aberta mais negociadas em Bolsa de Valores, que são, comumente, as empresas historicamente mais rentáveis da economia. Em sequência, iremos realizar a estimação via GMM (Generalized Method of Moments) de um dos parâmetros de interesse de uma economia CCAPM: o coe ciente de aversão relativa ao risco (CRRA). Finalmente, os resultados obtidos são comparados e analisados quanto ao viés de estimação.

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This work proposes a model to investigate the use of a cylindrical antenna used in the thermal method of recovering through electromagnetic radiation of high-viscosity oil. The antenna has a simple geometry, adapted dipole type, and it can be modelled by using Maxwell s equation. The wavelet transforms are used as basis functions and applied in conjunction with the method of moments to obtain the current distribution in the antenna. The electric field, power and temperature distribution are carefully calculated for the analysis of the antenna as electromagnetic heating. The energy performance is analyzed based on thermo-fluid dynamic simulations at field scale, and through the adaptation in the Steam Thermal and Advanced Processes Reservoir Simulator (STARS) by Computer Modelling Group (CMG). The model proposed and the numerical results obtained are stable and presented good agreement with the results reported in the specialized literature

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The frequency selective surfaces, or FSS (Frequency Selective Surfaces), are structures consisting of periodic arrays of conductive elements, called patches, which are usually very thin and they are printed on dielectric layers, or by openings perforated on very thin metallic surfaces, for applications in bands of microwave and millimeter waves. These structures are often used in aircraft, missiles, satellites, radomes, antennae reflector, high gain antennas and microwave ovens, for example. The use of these structures has as main objective filter frequency bands that can be broadcast or rejection, depending on the specificity of the required application. In turn, the modern communication systems such as GSM (Global System for Mobile Communications), RFID (Radio Frequency Identification), Bluetooth, Wi-Fi and WiMAX, whose services are highly demanded by society, have required the development of antennas having, as its main features, and low cost profile, and reduced dimensions and weight. In this context, the microstrip antenna is presented as an excellent choice for communications systems today, because (in addition to meeting the requirements mentioned intrinsically) planar structures are easy to manufacture and integration with other components in microwave circuits. Consequently, the analysis and synthesis of these devices mainly, due to the high possibility of shapes, size and frequency of its elements has been carried out by full-wave models, such as the finite element method, the method of moments and finite difference time domain. However, these methods require an accurate despite great computational effort. In this context, computational intelligence (CI) has been used successfully in the design and optimization of microwave planar structures, as an auxiliary tool and very appropriate, given the complexity of the geometry of the antennas and the FSS considered. The computational intelligence is inspired by natural phenomena such as learning, perception and decision, using techniques such as artificial neural networks, fuzzy logic, fractal geometry and evolutionary computation. This work makes a study of application of computational intelligence using meta-heuristics such as genetic algorithms and swarm intelligence optimization of antennas and frequency selective surfaces. Genetic algorithms are computational search methods based on the theory of natural selection proposed by Darwin and genetics used to solve complex problems, eg, problems where the search space grows with the size of the problem. The particle swarm optimization characteristics including the use of intelligence collectively being applied to optimization problems in many areas of research. The main objective of this work is the use of computational intelligence, the analysis and synthesis of antennas and FSS. We considered the structures of a microstrip planar monopole, ring type, and a cross-dipole FSS. We developed algorithms and optimization results obtained for optimized geometries of antennas and FSS considered. To validate results were designed, constructed and measured several prototypes. The measured results showed excellent agreement with the simulated. Moreover, the results obtained in this study were compared to those simulated using a commercial software has been also observed an excellent agreement. Specifically, the efficiency of techniques used were CI evidenced by simulated and measured, aiming at optimizing the bandwidth of an antenna for wideband operation or UWB (Ultra Wideband), using a genetic algorithm and optimizing the bandwidth, by specifying the length of the air gap between two frequency selective surfaces, using an optimization algorithm particle swarm

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The microstrip antennas are in constant evidence in current researches due to several advantages that it presents. Fractal geometry coupled with good performance and convenience of the planar structures are an excellent combination for design and analysis of structures with ever smaller features and multi-resonant and broadband. This geometry has been applied in such patch microstrip antennas to reduce its size and highlight its multi-band behavior. Compared with the conventional microstrip antennas, the quasifractal patch antennas have lower frequencies of resonance, enabling the manufacture of more compact antennas. The aim of this work is the design of quasi-fractal patch antennas through the use of Koch and Minkowski fractal curves applied to radiating and nonradiating antenna s edges of conventional rectangular patch fed by microstrip inset-fed line, initially designed for the frequency of 2.45 GHz. The inset-fed technique is investigated for the impedance matching of fractal antennas, which are fed through lines of microstrip. The efficiency of this technique is investigated experimentally and compared with simulations carried out by commercial software Ansoft Designer used for precise analysis of the electromagnetic behavior of antennas by the method of moments and the neural model proposed. In this dissertation a study of literature on theory of microstrip antennas is done, the same study is performed on the fractal geometry, giving more emphasis to its various forms, techniques for generation of fractals and its applicability. This work also presents a study on artificial neural networks, showing the types/architecture of networks used and their characteristics as well as the training algorithms that were used for their implementation. The equations of settings of the parameters for networks used in this study were derived from the gradient method. It will also be carried out research with emphasis on miniaturization of the proposed new structures, showing how an antenna designed with contours fractals is capable of a miniaturized antenna conventional rectangular patch. The study also consists of a modeling through artificial neural networks of the various parameters of the electromagnetic near-fractal antennas. The presented results demonstrate the excellent capacity of modeling techniques for neural microstrip antennas and all algorithms used in this work in achieving the proposed models were implemented in commercial software simulation of Matlab 7. In order to validate the results, several prototypes of antennas were built, measured on a vector network analyzer and simulated in software for comparison

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This work presents a theoretical analysis and numerical and experimental results of the scattering characteristics of frequency selective surfaces, using elements of type patch perfectly conductor. The structures are composed of two frequency selective surfaces on isotropic dielectric substrates cascaded, separated by a layer of air. The analysis is performed using the method of equivalent transmission line in combination with the Galerkin method, to determine the transmission and reflection characteristics of the structures analyzed. Specifically, the analysis uses the impedance method, which models the structure by an equivalent circuit, and applies the theory of transmission lines to determine the dyadic Green's function for the cascade structure. This function relates the incident field and surface current densities. These fields are determined algebraically by means of potential incidents and the imposition of the continuity of the fields in the dielectric interfaces. The Galerkin method is applied to the numerical determination of the unknown weight coefficients and hence the unknown densities of surface currents, which are expanded in terms of known basis functions multiplied by these weight coefficients. From the determination of these functions, it becomes possible to obtain numerical scattered fields at the top and bottom of the structures and characteristics of transmission and reflection of these structures. At work, we present numerical and experimental results for the characteristics of transmission and reflection. Comparisons were made with other results presented in literature, and it was observed a good agreement in the cases presented suggestions continuity of the work are presented

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The aim of the study was to develop a system of growth and yield models for thinned stands of Eucalyptus spp.; and to assess the behavior of the growth in scenarios with 10% decrease or increase in rainfall. The probability distribution functions Weibull 2 and 3 parameters and Johnson SB for different methods were fitted. Correlation between the fitted parameters with age was evaluated. Dominant height growth behavior was evaluated to check if thinned stand changes its growth when compared to a non-thinned stands. The stand variables dominant height and basal area were projected and simultaneously predicted and projected, respectively. Individual tree equations were fitted, which were fitted as functions of stand level variables in order to decrease the error propagation. R software was used to fit all the proposed models and consequently all the fitted models were evaluated by their parameters significance (F-test) and graphs of predicted values in relation to the observed values around the 1:1 line. Thus, the prognosis system was made by two ways, first one using the full data set, and for the second one the dataset was restricted at age 7.5. Increase and decrease in 20% of rainfall were assessed by updating the site index function. Method of moments was the most precise to describe the diameter distribution for every age in eucalyptus stands for Johnson SB and Weibull 2 parameters pdfs. When observed for each pdf the correlation for their fitted parameters with age, we noticed that shape parameters for a thinned stand were no longer correlated with age, differently of non-thinned stands. Thus, thinning effect was accounted in the basal area prediction and projection modeling. This result emphasized the necessity of applying the Parameter Recovery method in order to assess differences and capture the right pattern for thinned and non-thinned stands in the future. Dominant height was not influenced by thinning intensity. Therefore the fitted Chapman-Richards model did not account for a stand being thinned or not. All the fitted equations behaved with good precision, no matter using full or precocious dataset. The prognosis system using full and/or precocious date set was evaluated for when using Parameter Recovery method for Sb and Weibull pdfs, and by then, graphical analysis and precision statistics showed appropriated results. Finally, the increase or decrease in rainfall regime were observed for eucalyptus stand yields and we may notice how important is to observe this effect, since the growth pattern is strictly affected by water.