Anais do Parlamento Brasileiro : índice de janeiro a fevereiro de 1843 : Tomo I

Câmara dos Srs. Deputados . Primeiro(1º) Ano da Quinta (5ª) Legislatura.

Anais do Parlamento Brasileiro : índice de março a maio de 1843 : Tomo II

Reunidos por Antônio Henoch dos Reis, em virtude da resolução da Mesa da Câmara.

Anais do Parlamento Brasileiro : índice de setembro a outubro de 1843 : Tomo III

Reunidos por Antônio Henoch dos Reis, em virtude da resolução da Mesa da Câmara.

Anais do Parlamento Brasileiro : índice de julho 1853 : Tomo III

Câmara dos Srs. Deputados . Primeiro (1º) Ano da Nona (9ª) Legislatura.

Anais do Parlamento Brasileiro : índice de julho 1853 : Tomo IV

Câmara dos Srs. Deputados . Primeiro (1º) Ano da Nona (9ª) Legislatura.

Anais do Parlamento Brasileiro : índice de julho 1853 : Tomo II

Câmara dos Srs. Deputados . Primeiro (1º) Ano da Nona (9ª) Legislatura.

Anais do Parlamento Brasileiro : índice de julho 1853 : Tomo I

Câmara dos Srs. Deputados . Primeiro (1º) Ano da Nona (9ª) Legislatura.

Anais do Parlamento Brasileiro : índice de março a maio de 1913 : Tomo II

Convocação Extraordinária de 2 de Abril de 1913.

Factores determinantes de la pérdida de valor accionario en octubre de 2008: aplicación a las empresas que integran el índice de precios y cotizaciones de la Bolsa Mexicana de Valores

La crisis financiera global de 2008, golpeó fuertemente a todas las economías del mundo y puso de manifiesto la debilidad con la que se mueve el mudo de las finanzas. La velocidad con la que se mueve la información a través de nuevas y mejoradas tecnologías de información; productos financieros más sofisticados y hasta cierto punto, difíciles de interpretar; instituciones financieras cuyo principal objetivo es ganar ofreciendo productos financieros a empresas, que en la gran mayoría de las veces, no son los que necesitan. Durante el período de la crisis financiera, la economía mexicana no fue la excepción, la mayoría de las empresas en México, experimentaron pérdidas importantes que ocasionó incluso, el cierre de operacione en algunos casos. En esta Tesis, se investigó el comportamiento accionario de las empresas que integraron el IPyC de la Bolsa Mexicana de Valores en el segundo semestre de 2008, se observó que tomando el punto más alto que alcanzó el índice en el 2008 comparado con el momento en que la crisis pegó en la economía global (Octubre 2008), todas las empresas sin excepción, mostraron pérdidas en sus valores accionarios. Continuando con la observación del índice accionario mexicano, durante el 2009, al momento en el que el Índice recupera el mejor nivel que se observó en el 2008, se podría asumir que todas las empresas tendrían la misma recuperación, sin embargo esto no sucedió así, hubo empresas que habiendo tenido un buen desempeño accionario en el 2008, continuaron presentando pérdidas aún de que el Índice se había recuperado en su totalidad. A raíz de esta observación se investigaron las causas que ocasionaron este desfase en la recuperación del valor accionario de las empresas que integran el Índice. Para cada compañía, se analizaron diversas variables que a través de una análisis de correlación y de la aplicación de las variables en las regresiones, se seleccionaron solo tres variables que fueron las más representativas: Los movimientos del tipo de cambio, la utilidad operativa más la depreciación y amortización (UAFIRDA) y las variaciones en el capital contable. Aunado a lo anterior, se analizaron los resultados obtenidos por la gestión del personal de las áreas financieras, esto para analizar el impacto que sus decisiones pudieron haber contribuido en la pérdida o en la recuperación del valor accionario en las diferentes organizaciones. En la investigación se utilizó el modelo de datos panel estimando los efectos aleatorios en las unidades (empresas) con un análisis transversal en el momento en que detona la crisis y longitudinal para el análisis de 32 períodos trimestrales. Los resultados obtenidos muestran evidencia significativa de que la pérdida accionaria está estrechamente relacionada a la toma de decisiones de la administración sobre la utilización de productos financieros y a la alta exposición a las variaciones del tipo de cambio. Por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula planteada y se concluye que la falta de conocimiento y habilidades técnicas de los administradores de las empresas que integran el IPyC de la BMV, provocaron la no recuperación con el mismo dinamismo que se recuperó el IPyC.

Previsão do índice bovespa por meio de redes neurais artificiais: uma análise comparada aos métodos tradicionais de séries de tempo

Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

Epidometria de Calophyllum brasiliense Camb. em plantios comerciais

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, 2016.