77 resultados para Autocorrelação


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The objective of this paper is to verify and analyze the existence in Brazil of stylized facts observed in financial time series: volatility clustering, probability distributions with fat tails, the presence of long run memory in absolute return time series, absence of linear return autocorrelation, gain/loss asymmetry, aggregative gaussianity, slow absolute return autocorrelation decay, trading volume/volatility correlation and leverage effect. We analyzed intraday prices for 10 stocks traded at the BM&FBovespa, responsible for 52.1% of the Ibovespa portfolio on Sept. 01, 2009. The data analysis confirms the stylized facts, whose behavior is consistent with what is observed in international markets.

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Pós-graduação em Agronomia (Produção Vegetal) - FCAV

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In which refers to statistical process control, the analysis of univariate cases is not enough for many types of company, being necessary to resort to multivariate cases. Besides, it is usually supposed that the observations are independent. However, the violation of this hypothesis indicates the existence of autocorrelation in the process. In this work, by a basic quantitative approach for an exploratory and experimental research, the study target are the multivariate autocorrelated control charts, using Hotteling T². The ARL values were collected by simulations of a computational program on FORTRAN language, with objective of studying the charts properties, in addition to compare with the

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In which refers to statistical process control, the analysis of univariate cases is not enough for many types of company, being necessary to resort to multivariate cases. Besides, it is usually supposed that the observations are independent. However, the violation of this hypothesis indicates the existence of autocorrelation in the process. In this work, by a basic quantitative approach for an exploratory and experimental research, the study target are the multivariate autocorrelated control charts, using Hotteling T². The ARL values were collected by simulations of a computational program on FORTRAN language, with objective of studying the charts properties, in addition to compare with the

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OBJETIVO: Analisar a associação entre indicadores de exposição à poluição por tráfego veicular e mortalidade por doenças do aparelho circulatório em homens adultos. MÉTODOS: Foram analisadas informações sobre vias e volume de tráfego no ano de 2007 fornecidas pela companhia de engenharia de tráfego local. Mortalidade por doenças do aparelho circulatório no ano de 2005 entre homens ≥ 40 anos foram obtidas do registro de mortalidade do Programa de Aprimoramento de Informações de Mortalidade do Município de São Paulo, SP. Dados socioeconômicos do Censo 2000 e informações sobre a localização dos serviços de saúde também foram coletados. A exposição foi avaliada pela densidade de vias e volume de tráfego para cada distrito administrativo. Foi calculada regressão (α = 5%) entre esses indicadores de exposição e as taxas de mortalidade padronizadas, ajustando os modelos para variáveis socioeconômicas, número de serviços de saúde nos distritos e autocorrelação espacial. RESULTADOS: A correlação entre densidade de vias e volume de tráfego foi modesta (r² = 0,28). Os distritos do centro apresentaram os maiores valores de densidade de vias. O modelo de regressão espacial de densidade de vias indicou associação com mortalidade por doenças do aparelho circulatório (p = 0,017). Não se observou associação no modelo de volume de tráfego. Em ambos os modelos – vias e volume de tráfego (veículos leves/pesados) – a variável socioeconômica foi estatisticamente signifi cante. CONCLUSÕES: A associação entre mortalidade por doenças do aparelho circulatório e densidade de vias converge com a literatura e encoraja a realização de mais estudos epidemiológicos em nível individual e com métodos mais acurados de avaliação da exposição.

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A ocupação do espaço geográfico é determinada historicamente pelo modelo socioeconômico e pelo dinamismo de suas relações sociais, políticas e ideológicas. O objetivo deste trabalho é avaliar a distribuição espacial e o efeito de indicadores socioeconômicos no adoecimento e morte por câncer de boca e orofaríngeo no Município de São Paulo, Brasil, no período de 1997 a 2008. Os dados foram coletados no Registro de Câncer de Base Populacional e no Programa de Aprimoramento das Informações de Mortalidade - PRO-AIM e georreferenciados pelos softwares Terraview e GeoDa. O referencial teórico para avaliação dos resultados foi baseado na teoria de Milton Santos. As taxas de incidência apresentaram um índice de autocorrelação Global de Moran de 0,226 e as taxas de mortalidade de 0,337. A Incidência de câncer de boca e orofaríngeo não apresenta um padrão espacial bem definido no Município de São Paulo, mas é bastante desigual no que se refere à Mortalidade, concentrando as suas menores taxas na área central, mais rica e economicamente menos desigual.

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A ocupação do espaço geográfico é determinada historicamente pelo modelo socioeconômico e pelo dinamismo de suas relações sociais, políticas e ideológicas. O objetivo deste trabalho é avaliar a distribuição espacial e o efeito de indicadores socioeconômicos no adoecimento e morte por câncer de boca e orofaríngeo no Município de São Paulo, Brasil, no período de 1997 a 2008. Os dados foram coletados no Registro de Câncer de Base Populacional e no Programa de Aprimoramento das Informações de Mortalidade - PRO-AIM e georreferenciados pelos softwares Terraview e GeoDa. O referencial teórico para avaliação dos resultados foi baseado na teoria de Milton Santos. As taxas de incidência apresentaram um índice de autocorrelação Global de Moran de 0,226 e as taxas de mortalidade de 0,337. A Incidência de câncer de boca e orofaríngeo não apresenta um padrão espacial bem definido no Município de São Paulo, mas é bastante desigual no que se refere à Mortalidade, concentrando as suas menores taxas na área central, mais rica e economicamente menos desigual.

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Este trabalho aborda o problema de previsão para séries de vazões médias mensais, no qual denomina-se de horizonte de previsão (h), o intervalo de tempo que separa a última observação usada no ajuste do modelo de previsão e o valor futuro a ser previsto. A análise do erro de previsão é feita em função deste horizonte de previsão. Estas séries possuem um comportamento periódico na média, na variância e na função de autocorrelação. Portanto, considera-se a abordagem amplamente usada para a modelagem destas séries que consiste inicialmente em remover a periodicidade na média e na variância das séries de vazões e em seguida calcular uma série padronizada para a qual são ajustados modelos estocásticos. Neste estudo considera-se para a série padronizada os modelos autorregressivos periódicos PAR (p m). As ordens p m dos modelos ajustados para cada mês são determinadas usando os seguintes critérios: a análise clássica da função de autocorrelação parcial periódica (FACPPe); usando-se o Bayesian Information Criterion (BIC) proposto em (MecLeod, 1994); e com a análise da FACPPe proposta em (Stedinger, 2001). Os erros de previsão são calculados, na escala original da série de vazão, em função dos parâmetros dos modelos ajustados e avaliados para horizontes de previsão h variando de 1 a 12 meses. Estes erros são comparados com as estimativas das variâncias das vazões para o mês que está sendo previsto. Como resultado tem-se uma avaliação da capacidade de previsão, em meses, dos modelos ajustados para cada mês.

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Objetivo: Propôs-se analisar a relação espacial dos óbitos e internações evitáveis por TB com indicadores sociais em Ribeirão Preto/SP. Métodos: Trata-se de um estudo ecológico em que foram considerados os casos de óbitos e internações, tendo como causa básica do óbito e motivo principal da internação, a tuberculose (CID A15.0 a A19.9), ocorridos na zona urbana de Ribeirão Preto e registrados respectivamente no Sistema de Informação sobre Mortalidade e no Sistema de Internação Hospitalar do Sistema Único de Saúde no período de 2006 a 2012. Foi realizada a análise univariada das variáveis sociodemográficas e operacionais dos casos investigados. Para construção dos indicadores sociais utilizou-se a análise de componentes principais, sendo selecionados dados das áreas de abrangência do município, considerando os dados do Censo Demográfico de 2010. A geocodificação dos casos foi processada no TerraView versão 4.2.2. Recorreu-se à regressão linear múltipla, pelo método dos mínimos quadrados e à regressão espacial para análise da relação de dependência espacial entre os indicadores sociais e as taxas de mortalidade e de internações por TB. A autocorrelação nos resíduos da regressão linear múltipla foi testada por meio do Teste Global de Moran, as análises foram realizadas considerando os softwares Arcgis-versão 10.1, Statistica versão 12.0, OpenGeoDa versão 1.0 e R versão 3.2.3. Para o diagnóstico do melhor modelo de regressão espacial, utilizou-se o teste Multiplicador de Lagrange. Em todos os testes, foi fixado o nivel de significancia de alfa em 5% (p< 0,05). Resultados: Foram registrados 50 casos de óbitos e 196 casos de internações por TB. A maioria dos casos registrados em ambos os sistemas se deu em pessoas do sexo masculino (n=41; 82%/n=146; 74,5%) e com a forma clínica pulmonar (n=44; 80,0%/n=138; 67,9%). Na construção dos indicadores sociais, três novas variáveis surgiram, apresentando respectivamente variância total de 46,2%, 18,7% e 14,6% sendo denominadas como indicadores de renda, desigualdade social e equidade social. Na modelagem para verificar relação espacial entre os óbitos e os indicadores sociais observou-se que a equidade social foi indicador estatisticamente significativo (p=0,0013) com relação negativa a mortalidade, sendo o Modelo da Defasagem Espacial o melhor método para testar a dependência espacial, com valor de ? (rho) estimado em 0,53 e altamente significativo (p=0,0014). Já na modelagem da relação espacial entre as internações por tuberculose e os indicadores sociais, o indicador de renda apresentou-se estatisticamente significativo (p=0,015) com relação negativa a internação e o melhor método para testar a dependência espacial também foi o Modelo da Defasagem Espacial com valor de ? (rho) estimado em 0,80 e altamente significativo (p<0,0001). Conclusão: O estudo contribuiu no avanço do conhecimento de que a mortalidade e as internações por tuberculose são eventos socialmente determinados, o que sugere investimento por parte da gestão

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No estudo das comunidades florestais, estabelecer a importância relativa dos fatores que definem a composição e a distribuição das espécies é um desafio. Em termos de gradientes ambientais o estudo das respostas das espécies arbóreas são essenciais para a compreensão dos processos ecológicos e decisões de conservação. Neste sentido, para contribuir com a elucidação dos processos ecológicos nas principais formações florestais do Estado de São Paulo (Floresta Ombrófila Densa de Terras Baixas, Floresta Ombrófila Densa Submontana, Floresta Estacional Semidecidual e Savana Florestada) este trabalho objetivou responder as seguintes questões: (I) a composição florística e a abundância das espécies arbóreas, em cada unidade fitogeográfica, variam conforme o gradiente edáfico e topográfico?; (II) características do solo e topografia podem influenciar na previsibilidade de ocorrência de espécies arbóreas de ampla distribuição em diferentes tipos vegetacionais? (III) existe relação entre o padrão de distribuição espacial de espécies arbóreas e os parâmetros do solo e topografia? O trabalho foi realizado em parcelas alocadas em unidades de conservação (UC) que apresentaram trechos representativos, em termos de conservação e tamanho, das quatro principais formações florestais presentes no Estado de São Paulo. Em cada UC foram contabilizados os indivíduos arbóreos (CAP ≥ 15 cm), topografia, dados de textura e atributos químicos dos solos em uma parcela de 10,24 ha, subdividida em 256 subparcelas. Análises de correspodência canônica foram aplicadas para estabelecer a correspondência entre a abundância das espécies e o gradiente ambiental (solo e topografia). O método TWINSPAN modificado foi aplicado ao diagrama de ordenação da CCA para avaliar a influência das variáveis ambientais (solo e topografia) na composição de espécies. Árvores de regressão \"ampliadas\" (BRT) foram ajustadas para a predição da ocorrência das espécies segundo as variáveis de solo e topografia. O índice de Getis-Ord (G) foi utilizado para determinar a autocorrelação espacial das variáveis ambientais utilizadas nos modelos de predição da ocorrência das espécies. Nas unidades fitogeográficas analisadas, a correspondência entre o gradiente ambiental (solo e topografia) e a abundância das espécies foi significativa, especialmente na Savana Florestada onde observou-se a maior relação. O solo e a topografia também se relacionaram com a semelhança na composição florística das subparcelas, com exceção da Floresta Estacional Semicidual (EEC). As principais variáveis de solo e topografia relacionadas a flora em cada UC foram: (1) Na Floresta Ombrófila Densa de Terras Baixas (PEIC) - teor de alumínio na camada profunda (Al (80-100 cm)) que pode refletir os teor de Al na superfície, acidez do solo (pH(H2O) (5-25 cm)) e altitude, que delimitou as áreas alagadas; (2) Na Floresta Ombrófila Densa Submontana (PECB) - altitude, fator que, devido ao relevo acidentado, influencia a temperatura e incidência de sol no sub-bosque; (3) Na Savana Florestada (EEA) - fertilidade, tolerância ao alumínio e acidez do solo. Nos modelos de predição BRT, as variáveis químicas dos solos foram mais importantes do que a textura, devido à pequena variação deste atributo no solo nas áreas amostradas. Dentre as variáveis químicas dos solos, a capacidade de troca catiônica foi utilizada para prever a ocorrência das espécies nas quatro formações florestais, sendo particularmente importante na camada mais profunda do solo da Floresta Ombrófila Densa de Terras Baixas (PEIC). Quanto à topografia, a altitude foi inserida na maioria dos modelos e apresentou diferentes influências sobre as áreas de estudo. De modo geral, para presença das espécies de ampla distribuição observou-se uma mesma tendência quando à associação com os atributos dos solos, porém com amplitudes dos descritores edáficos que variaram de acordo com a área de estudo. A ocorrência de Guapira opposita e Syagrus romanzoffiana, cujo padrão variou conforme a escala, foi explicada por variáveis com padrões espaciais agregados que somaram entre 30% e 50% de importância relativa no modelo BRT. A presença de A. anthelmia, cujo padrão também apresentou certo nível de agregação, foi associada apenas a uma variável com padrão agregado, a altitude (21%), que pode ter exercido grande influência na distribuição da espécie ao delimitar áreas alagadas. T. guianensis se associou a variáveis ambientais preditoras com padrão espacial agregado que somaram cerca de 70% de importância relativa, o que deve ter sido suficiente para estabelecer o padrão agregado em todas as escalas. No entanto, a influência dos fatores ambientais no padrão de distribuição da espécie não depende apenas do ótimo ambiental da espécie, mas um resultado da interação espécie-ambiente. Concluiu-se que: (I) características edáficas e topográficas explicaram uma pequena parcela da composição florística, em cada unidade fitogeográfica, embora a ocorrência de algumas espécies tenha se associado ao gradiente edáfico e topográfico; (II) a partir de características dos solos e da topografia foi possível prever a presença de espécies arbóreas, que apresentaram particularidades em relação a sua associação com o solo de cada fitofisionomia; (III) a partir de associações descritivas o solo e a topografia influenciam o padrão de distribuição espacial das espécies, na proporção em que contribuem para a presença das mesmas.

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Information extraction is a frequent and relevant problem in digital signal processing. In the past few years, different methods have been utilized for the parameterization of signals and the achievement of efficient descriptors. When the signals possess statistical cyclostationary properties, the Cyclic Autocorrelation Function (CAF) and the Spectral Cyclic Density (SCD) can be used to extract second-order cyclostationary information. However, second-order cyclostationary information is poor in nongaussian signals, as the cyclostationary analysis in this case should comprise higher-order statistical information. This paper proposes a new mathematical tool for the higher-order cyclostationary analysis based on the correntropy function. Specifically, the cyclostationary analysis is revisited focusing on the information theory, while the Cyclic Correntropy Function (CCF) and Cyclic Correntropy Spectral Density (CCSD) are also defined. Besides, it is analytically proven that the CCF contains information regarding second- and higher-order cyclostationary moments, being a generalization of the CAF. The performance of the aforementioned new functions in the extraction of higher-order cyclostationary characteristics is analyzed in a wireless communication system where nongaussian noise exists.

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização em Vias de Comunicação e Transportes

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Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras

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Mestrado em Contabilidade e Análise Financeira,

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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.