Modelo de previsão para identificar fatores de risco dos reinternamentos hospitalares em 30 dias : um estudo ao GDH 127 - insuficiência cardíaca ou choque

A representatividade do número de reinternamento hospitalares, no quadro dos custos hospitalares, deverá ser encarada como um indicador de qualidade nos serviços prestados e um objeto de estudo no que diz respeito à forma como estão a ser geridos esses serviços. Caracterizar os utentes com maior propensão a um reinternamento e identificar os fatores de risco que lhe estão associados torna-se, pois, pertinente, pois só assim, se poderá, no futuro, desenvolver uma atuação proativa com o objetivo primeiro de uma redução de custos sem colocar, no entanto, em causa a qualidade dos serviços que as entidades hospitalares prestam aos seus utentes. O objetivo deste estudo consiste em criar um modelo preditivo, com base em árvores de decisão, que auxilie a identificar os fatores de risco dos reinternamentos em 30 dias relativos ao Grupos de Diagnóstico Homogéneo (GDH) 127 - Insuficiência cardíaca e/ou choque, de forma a auxiliar as entidades prestadoras de cuidados de saúde a tomar decisões e atuar atempadamente sobre situações críticas. O estudo é suportado pela base de dados dos Grupos de Diagnóstico Homogéneos, a qual, possui informação sobre o utente e sobre o seu processo de internamento, nomeadamente, o diagnóstico principal, os diagnósticos secundários, os procedimentos realizados, a idade e sexo do utente e o destino após a alta. Pode concluir-se após estudo, que as taxas de reinternamentos têm vindo a aumentar nos últimos anos, que a população idosa insere-se no universo sujeito ao maior risco de reinternamento e que além do diagnóstico principal, a existência de comorbidades representa um papel importante no incremento do risco, nomeadamente, quando são diagnosticadas em simultâneo doenças renais, diabetes mellitus ou doenças isquémicas crónicas do coração (NCOP).

Métodos de aprendizagem automática: um estudo baseado na avaliação e previsão de clientes bancários

Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.

Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.

Preditores visando a obtenção de um modelo de previsão climática de temperaturas máxima e mínima para regiões homogêneas do Rio Grande do Sul

Geralmente, as populações, incluindo aí os setores produtivos, planejam suas atividades pelo conhecimento antecipado das variações tanto da temperatura quanto da precipitação pluvial baseados nos ciclos anuais e sazonais conhecidos. Os benefícios, confiabilidade e utilização das previsões climáticas têm sido objeto de análise e discussão na comunidade científica mundial. O desenvolvimento e aplicação dessas previsões para determinadas partes de áreas extensas, atende, de forma mais satisfatória, aos anseios dos setores produtivos e a sociedade como um todo. O objetivo principal desse trabalho foi identificar regiões dos oceanos Atlântico e Pacífico, cuja Temperatura da Superfície do Mar (TSM) possa ser utilizada como preditor potencial em modelos estatísticos de previsão climática de temperaturas máxima e mínima em regiões homogêneas do Estado do Rio Grande do Sul. Este estudo foi desenvolvido com dados de temperaturas máxima e mínima de 40 estações meteorológicas, do Instituto Nacional de Meteorologia e, da Fundação Estadual de Pesquisas Agropecuárias para o período de 1913 a 1998 e dados de TSM em pontos de grade para o período de 1950 a 1998 do National Center for Environmental Prediction. Num tratamento preliminar dos dados, as séries tiveram suas falhas preenchidas utilizando um método de preenchimento, aqui chamado, de “método das correlações”. Com as séries completas, aplicou-se métodos de agrupamento, determinando 4 regiões homogêneas de temperaturas máxima e mínima para o Estado. Foi feito um estudo climatológico dessas regiões e determinadas as relações das temperaturas médias máxima e mínima, de cada uma com TSM dos Oceanos na grade definida. As regiões determinadas representaram bem a fisiografia do Estado e as regiões preditoras apresentaram correlações significativas tanto com a temperatura máxima, quanto com a mínima. Os meses com maior número de preditores, tanto para as temperatura máxima quanto para mínima, foi agosto e o de menor, julho. Correlações diferentes para regiões homogêneas distintas, justificou a utilização da regionalização neste trabalho.

A previsão de insolvência pelo modelo de Cox : uma contribuição para a análise de companhias abertas brasileiras

Os primeiros estudos sobre previsão de falência foram elaborados por volta da década de 30. Entretanto, o assunto só ganhou impulso a partir da utilização de técnicas estatísticas, ao longo dos anos 60. No Brasil, os primeiros trabalhos sobre o assunto datam dos anos 70. A esse respeito, vale destacar que a técnica estatística empregada em grande parte destes estudos foi a análise discriminante linear multivariada. Na tentativa de contribuir para o tema, este trabalho se propõs a testar um modelo de previsão de concordatas de empresas de capital aberto, a partir da modelagem desenvolvida por Cox (1972). Esse modelo se diferencia daqueles estimados a partir de técnicas logit, probit e análise discriminante na medida em que fornece não apenas a probabilidade de que um determinado evento ocorra no futuro, mas também uma estimativa do tempo até sua ocorrência. A análise dos resultados demonstrou que é possível identificar, antecipadamente, o risco de concordata de uma empresa de capital aberto. Nesse sentido, acredita -se que o modelo de Cox possa ser utilizado como auxiliar na previsão de concordatas de companhias abertas operando na Bolsa de Valores de São Paulo – Bovespa.

Elaboração de modelo de previsão da velocidade operacional e classificação de rodovias do estado do Rio Grande do Sul quanto a sua consistência geométrica

A cada ano, mais de 500.000 pessoas vêm a falecer em acidentes de trânsito no mundo. No Brasil, estima-se entre 30.000 e 50.000 mortos no mesmo período. A velocidade elevada é considerada como um dos principais fatores determinantes dos acidentes e da gravidade dos mesmos. O presente trabalho desenvolve uma análise da consistência geométrica de rodovias de pistas simples no Estado do Rio Grande do Sul, através da elaboração de modelos de previsão da velocidade operacional, em duas etapas distintas. Na primeira etapa, a partir da coleta de dados de velocidades pontuais e de elementos geométricos da rodovia, é elaborado um modelo que permite prever o comportamento do condutor, quanto à velocidade que emprega em seu veículo segundo diferentes condicionantes geométricas. Na segunda etapa, o modelo proposto é aplicado sobre diferentes segmentos viários de rodovias de pista simples do Estado do Rio Grande do Sul, para obtenção das velocidades operacionais previstas e os resultados comparados entre si e com as velocidades de projeto e a velocidade regulamentada. A análise dos resultados para obtenção do modelo conclui como única variável significativa para a elaboração do mesmo, entre as diversas analisadas, o raio planimétrico. Já a análise da consistência geométrica das rodovias, através da aplicação do modelo proposto, indicou que estas apresentam projetos geométricos classificados como bons quanto a sua fluidez, mas classificados como fracos quanto ao dimensionamento dos elementos geométricos de segurança (superelevação, superlargura e distâncias de visibilidade) em decorrência de diferenças superiores a 20 km/h entre a velocidade operacional e a velocidade de projeto. Por fim, observa que as rodovias projetadascom velocidadediretriz de 60 km/h ou inferior são as que apresentam os piores resultados na análise da consistência geométrica e que o condutor brasileiro (observado na elaboração do modelo) não pode ser considerado um velocista, mas sim, um condutor mais "ousado", em situações adversas, se comparado a condutores de outros países, em especial, dos Estados Unidos.

Estudo, proposta e previsão de desempenho de um filtro de energia para experimentos com alta resolução de comprimento de onda em fontes pulsantes de nêutrons

Em fontes de nêutrons por spallation para pesquisa de materiais, o comprimento de onda dos nêutrons é geralmente determinado pelos tempos de percurso (TOF) dos nêutrons desde a fonte até o detector. A precisão atingível é limitada pelo fato de o tempo de emissão do pulso característico do sistema alvo/moderador ser diferente de zero (a situação ideal fictícia seria a emissão se ocorresse na forma de um impulso). “Moderadores acoplados” (elementos usados para produzir feixes de alta intensidade com nêutrons de baixa energia) apresentam um decaimento de intensidade em função do tempo muito longo, ao longo de todo o espectro usado nos experimentos. Por este motivo, “moderadores desacoplados”, os quais produzem feixes com intensidade mais reduzida, são freqüentemente usados para instrumentos que requerem alta resolução. Neste trabalho, propusemos e analisamos uma nova técnica de filtragem dinâmica de feixes de nêutrons polarizados de baixa energia para experimentos que utilizam TOF na determinação do comprimento de onda. O dispositivo consiste de um sistema ótico polarizador/analisador e um inversor de spin seletivo em energia, o qual funciona por ressonância espacial do spin. Variando a condição de ressonância em sincronia com a estrutura temporal do pulso de nêutrons (através do controle de campos magnéticos), o filtro pode ajustar a resolução de energia (ou de comprimento de onda) de pulsos de banda larga em tais experimentos, separando os nêutrons com a correta relação “TOF/comprimento de onda” dos demais Um método para o cálculo de desempenho do sistema foi apresentado em um Trabalho Individual (TI) (PARIZZI et al., 2002 - i), do qual se fará aqui uma breve revisão além de amplo uso na otimização dos parâmetros a serem ajustados para o projeto do filtro. Os resultados finais mostram que ganhos consideráveis em resolução podem ser obtidos com a aplicação desta técnica em experimentos de reflectometria por tempo de percurso, sem que para tal seja necessário comprometer a intensidade do feixe usado pelo mesmo instrumento quando operado em um modo de baixa resolução, dando ao usuário do instrumento a opção de escolher a relação ótima entre intensidade e resolução para seu experimento. Como parte da conclusão desta dissertação, é apresentada uma proposta de parâmetros para a construção deste tipo de filtro e previsão de desempenho da configuração proposta, baseada no software de modelamento desenvolvido.

Previsão de falhas no período de garantia a partir da percepção do cliente : um estudo de caso junto a uma empresa de alta tecnologia

A prestação de serviços tem sido um importante diferencial dentro do cenário competitivo atual. Para empresas de manufatura, um desses serviços de destaque é o atendimento à garantia, o qual deve ser desenhado de forma a maximizar a satisfação do cliente, operando dentro de custos otimizados. Para permitir a alocação mais eficiente de recursos aos serviços de atendimento à garantia, é importante entender o comportamento das falhas do produto durante o período de garantia, o qual depende da confiabilidade do produto, do tempo e intensidade de uso e do volume de vendas. Esta dissertação trata da aplicação e adaptação de um modelo apropriado para a predição de falhas durante o período de garantia. Esse modelo poderá auxiliar as organizações a manter controle sobre o custo do atendimento à garantia, auxiliando na melhoria contínua dos serviços prestados.

Efeitos da variação da carga por eixo, pressão de inflação e tipo de pneu na resposta elástica de um pavimento

O presente trabalho é uma análise experimental que procura investigar os efeitos dos fatores carga por eixo, pressão de inflação e tipo de pneu sobre o desempenho de pavimentos. Os dados e informações existentes sobre o quadro de cargas por eixo praticada pela frota de veículos pesados é razoável. A ação conjunta dos referidos fatores é ainda uma questão pouco explorada. Assim, para compensar a escassez de dados sobre pressão de inflação e tipo de construção de pneus utilizados na frota de carga, programou-se uma pesquisa de campo na rodovia estadual RS/240. As informações oriundas da pesquisa demonstram que há um acréscimo generalizado no valor da pressão dos pneus e um aumento de uso dos pneus de fabricação radial em relação aos pneus convencionais. Os dados de campo subsidiaram a programação de um experimento fatorial cruzado executado na Área de Pesquisas e Testes de Pavimentos da UFRGS/DAER. A variação dos níveis dos fatores deu-se através de um simulador linear de tráfego atuando sobre uma pista experimental com 20 m de comprimento por 3,5 m de largura. Tendo como resposta estrutural do pavimento a máxima deflexão superficial recuperável medida com uma viga Benkelmam, determinou-se como significantes os efeitos dos fatores carga por eixo e pressão de enchimento dos pneus. Os cálculos estatísticos indicam também que não há diferenças significativas entre os pneus tipo 9.00R20 e 9.00x20 e que todas interações não exercem efeitos significativos sobre a variável de resposta. Em seqüência, determinaram-se as áreas de contato do rodado duplo do simulador de tráfego com a superfície do pavimento ensaiado para as combinações dos níveis dos fatores. Pode-se, então, comparar área de contato medida com área circular calculada, considerada em muitos modelos de dimensionamento de pavimentos. Relacionou-se a variação da pressão de contato com a deflexão recuperável e procedeu-se uma comparação da mesma com a pressão de inflação nominal dos pneus. Apresenta-se um modelo de análise do desempenho do pavimento em função da carga por eixo e da pressão de inflação, nos limites do experimento. Os dados decorrentes do experimento viabilizaram a determinação dos Fatores de Equivalência de Cargas para os níveis dos fatores, considerando-se o pavimento ensaiado. Avaliou-se, via evolução das deflexões e dos Fatores de Equivalência de Cargas, a redução da vida do pavimento, obtendo-se, para a combinação de níveis mais críticos de carregamento, resultados significativos de até 88 % de redução. Propõe-se, por último, uma formulação para o Fator de Equivalência de Cargas que considere também a ação da pressão de inflação.

Análise e previsão de demanda : estudo de caso em uma empresa distribuidora de rolamentos

Empresas mantêm estoques como forma de antecipar a necessidade do cliente, usufruindo, assim, de vantagem competitiva. No entanto, há custos associados a esses estoques, devendo haver um balanceamento em relação ao diferencial que a sua existência pode trazer. O aumento dos níveis de competitividade no mercado obriga as companhias a diminuírem seus custos, reduzindo, pois, parte de seu estoque, podendo provocar perdas de vendas por falta de mercadoria. O desafio é prever com a maior precisão possível qual a quantidade requerida de cada produto e o momento certo em que o mesmo será necessário. É nesse sentido que a Análise e Previsão de Demanda vem sendo utilizada como ferramenta para diminuir a distância entre a necessidade e a disponibilidade de estoque. Esta dissertação descreve as vantagens competitivas da manutenção do estoque e os custos a ele associados, bem como os tipos de demanda, além dos métodos de Análise e Previsão de Demanda como forma de minimizar custos, melhorando o nível e a disponibilidade de estoque. Para tanto, foi desenvolvido um estudo de caso em uma empresa do ramo comercial com o propósito de validar as técnicas descritas para futura utilização em todas as linhas e marcas de produtos comercializados pela companhia estudada.

Contribuição à previsão da vida útil das estruturas de concreto armado atacadas pela corrosão de armaduras : iniciação por cloretos

Atualmente observa-se que uma grande parte das estruturas de concreto armado estão apresentando problemas relacionados à corrosão das armaduras, principalmente aquela iniciada pelos íons cloreto. Nesse sentido, muitos estudos estão sendo realizados a fim de prever o tempo necessário para que os íons cloreto atinjam a armadura, iniciando assim a propagação do processo corrosivo. Existem alguns parâmetros relacionados ao concreto e ao meio ambiente que exercem uma grande influência na penetração de íons cloreto. Entre os fatores relacionados ao concreto, verifica-se que o coeficiente de difusão de cloretos, a concentração superficial de cloretos, a relação água/cimento, a espessura de cobrimento, a presença e a quantidade de adições são alguns parâmetros que interferem na vida útil de projeto das estruturas. Já em relação às condições ambientais, os principais fatores que afetam a vida útil são a umidade relativa e a temperatura de exposição. Assim, procurou-se avaliar o efeito de tais variáveis na vida útil das estruturas, considerando as mesmas como grandezas aleatórias, apresentando um determinado valor médio e um desvio-padrão característico. Essas variáveis aleatórias foram inseridas em alguns modelos matemáticos que são empregados para a previsão da vida útil das estruturas − 2ª Lei de Fick e os modelos propostos por UJI et al. (1990) e por MEJLBRO (1996). A partir daí, realizou-se uma análise de confiabilidade a partir de um método de simulação numérica (Simulação de Monte Carlo) a fim de se determinar a probabilidade de falha no tempo para concretos feitos com diferentes tipos de cimento e adições, quando inseridos em condições ambientais distintas A fim de contribuir no processo de previsão da vida útil das estruturas quando inseridas em ambientes contendo cloretos, foi desenvolvido um modelo matemático baseado na análise em Grupos Focalizados (ou Focus Groups). Algumas das principais características do modelo proposto são a lógica empregada no seu desenvolvimento e a grande facilidade de aplicação do mesmo. O comportamento do modelo se mostrou consistente com os resultados de investigações experimentais realizadas por outros pesquisadores, onde o mesmo foi aplicado em um estudo de caso para verificar a resposta em relação à penetração de cloretos em alguns pontos de uma estrutura de concreto armado inserida em área salina.

Previsão de irregularidade pós-recape em rodovias do RS : ajuste no modelo HDM-4

Esta dissertação analisa a evolução da irregularidade longitudinal de pavimentos, devida à execução de recapes em concreto asfáltico. Consideraram-se nove trechos de rodovias, totalizando aproximadamente 265 km, com estruturas representativas da malha viária do Estado do Rio Grande do Sul. Registraram-se irregularidades antes e após o recape, e as reduções medidas foram comparadas com valores previstos pelos modelos linear e bilinear propostos pelo programa HDM-4 do Banco Mundial. As diferenças entre reduções previstas e medidas alertaram para a necessidade de ajuste dos modelos em alguns casos, levando em conta as estruturas dos pavimentos e as espessuras de recape analisadas. Propõe-se nesta dissertação valores para os parâmetros ajustáveis dos modelos, com cuja aplicação foram minimizadas as diferenças entre as reduções medidas e previstas. De forma complementar, desenvolveu-se um estudo de sensibilidade para determinar o efeito que as diferenças, por ventura existentes, entre espessuras projetadas e executadas de recape poderiam ter na redução da irregularidade. Também, por meio de uma análise estatística, obteve-se um modelo para previsão da redução da irregularidade em função da espessura do recape e da irregularidade anterior à execução do mesmo.

Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso

Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas.

APT versus modelo de fator de retorno esperado : a aplicação de duas ferramentas de previsão de retornos das ações na BOVESPA

Apesar da grande evolução, a questão da precificação de ativos encontra-se ainda cercada de incertezas e indefinições quanto à forma como esta deve ser feita. A incerteza por parte dos investidores em relação aos resultados a serem obtidos em suas aplicações no mercado financeiro gera forte demanda por modelos mais precisos quanto à capacidade de quantificação do retorno esperado. Este trabalho procura, em uma análise preliminar, estudar, utilizando o tratamento estatístico de regressão múltipla, os fatores explicativos dos retornos diferenciais das ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) no período de janeiro de 1995 a dezembro de 1999. Em seguida, visa-se analisar, através de um teste comparativo de desempenho envolvendo simulação de investimentos em portfolios de ações, a capacidade do Modelo de Fator de Retorno Esperado de Haugen e Baker (1996) e da APT (Arbitrage Pricing Theory) de Ross (1976) em prognosticar os retornos das 70 ações incluídas na amostra. Por fim, levanta-se o perfil de risco e liquidez dos portfolios selecionados pelos modelos a fim de verificar a relação risco-retorno. Os resultados apontaram sete fatores capazes de explicar o retorno diferencial mensal das ações. Contrapondo-se aos pressupostos teóricos, nenhum fator de risco inseriu-se no grupo de fatores selecionados. Já os fatores que apresentaram significância estatística em suas médias, dois inserem-se no grupo liquidez, três referem-se aos parâmetros de valor das ações e dois estão relacionados ao histórico de preços das ações. Comparando os resultados obtidos pelos modelos inseridos neste estudo, conclui-se que o Modelo de Fator de Retorno Esperado é mais eficiente na tarefa de predizer os retornos futuros das ações componentes da amostra. Este, além de ter alcançado uma média de retornos mensais superior, foi capaz de sustentar retorno acumulado superior ao da APT durante todo o período de teste (jan/2000 a dez/2002). Adicionalmente, o uso deste modelo permitiu selecionar portfolios com um perfil de menor risco.

Estimação e previsão em processos com longa dependência sazonais

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio.