Estimação conjunta das elasticidades: preço da escolha da marca e da quantidade comprada com dados escaneados

O objetivo geral desta tese é estimar a elasticidade-preço da demanda de forma conjunta, decomposta em elasticidade-preço da escolha da marca e da quantidade comprada, e discutir as implicações desta decomposição para uma categoria específica de produto. Para isto foram usados dados escaneados de uma amostra de domicílios no contexto varejista brasileiro. Oito hipóteses foram testadas por meio de dois modelos. O primeiro refere-se à decisão de escolha da marca, em que foi empregado o modelo logit condicional baseado na maximização da utilidade do domicílio. O segundo envolveu equações de demanda, obtidas pelo modelo clássico de regressão linear. Ambos foram especificados de forma que se pudesse testar a dependência das duas decisões de compra. No que diz respeito à validação, o modelo de escolha da marca demonstrou uma satisfatória capacidade de previsão, comparativamente aos modelos analisados na literatura. Implicações gerenciais incluem específicas decisões e ações de preço para as marcas, já que a natureza da decomposição das elasticidades-preço varia entre marcas.

Extração de feições em dados imagem com alta dimensão por otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador de decisão em árvore

Neste trabalho é investigada uma abordagem para extração de feições baseada na otimização da distância de Bhattacharyya em um classificador hierárquico de estrutura binária. O objetivo é mitigar os efeitos do fenômeno de Hughes na classificação de dados imagem hiper-espectrais. A utilização de um classificador em múltiplo-estágio, analisando um sub-conjunto de classes em cada etapa ao invés do conjunto total, permite modos mais eficientes para extrair as feições mais adequadas em cada etapa do procedimento de classificação. Em uma abordagem de árvore binária, somente duas classes são consideradas em cada etapa, permitindo a implementação da distância de Bhattacharyya como um critério para extração de feições em cada nó da árvore. Experimentos foram realizados utilizando dados imagem do sensor AVIRIS. A performance da metodologia proposta é comparada com métodos tradicionais para extração e seleção de feições.

Visualização em tempo real de dados volumétricos dinâmicos usando hardware gráfico

Dados volumétricos temporais são usados na representação de fenômenos físicos em várias aplicações de visualização científica, pois tais fenômenos são complexos, alteram-se com o tempo e não possuem uma forma de representação definida. Uma solução é usar amostragens sobre um espaço de forma geométrica simples que contém o fenômeno (um cubo, por exemplo), discretizado ao longo de uma grade em células de mesmo formato e usualmente chamado de volume de amostragem. Este volume de amostragem representa um instante da representação do fenômeno e, para representar dados temporais, simplesmente enumera-se tantos volumes quanto forem as diferentes instâncias de tempo. Esta abordagem faz com que a representação seja extremamente custosa, necessitando de técnicas de representação de dados para comprimir e descomprimir os mesmos. Este trabalho apresenta uma nova abordagem para compressão de volumes de dados temporais que permite a visualização em tempo real destes dados usando hardware gráfico. O método de compressão usa uma representação hierárquica dos vários volumes de dados dentro da memória do hardware gráfico, referenciados pelo hardware como texturas 3D. O método de compressão tem melhor desempenho para dados volumétricos esparsos e com alto grau de coerência (espacial e temporal). A descompressão destes dados é feita por programas especiais que são executados no próprio hardware gráfico. Um estudo de caso usando o método de compressão/descompressão proposto é apresentado com dados provenientes do Projeto MAPEM (Monitoramento Ambiental em Atividades de Perfuração Exploratória Marítima). O objetivo do projeto é propor uma metodologia para o monitoramento dos efeitos das descargas de materiais no ecossistema marinho durante a perfuração de um poço de petróleo. Para estimar certos descarregamentos de fluidos, o projeto usa um simulador CFD que permite mostrar tais descarregamentos, gerando grades planares e uniformes 2D ou 3D em qualquer instante de tempo durante a simulação.

Unificação semântica de esquemas conceituais de banco de dados geográficos

A modelagem conceitual de banco de dados geográficos (BDG) é um aspecto fundamental para o reuso, uma vez que a realidade geográfica é bastante complexa e, mais que isso, parte dela é utilizada recorrentemente na maioria dos projetos de BDG. A modelagem conceitual garante a independência da implementação do banco de dados e melhora a documentação do projeto, evitando que esta seja apenas um conjunto de documentos escritos no jargão da aplicação. Um modelo conceitual bem definido oferece uma representação canônica da realidade geográfica, possibilitando o reuso de subesquemas. Para a obtenção dos sub-esquemas a serem reutilizados, o processo de Descoberta de Conhecimento em Bancos de Dados (DCBD – KDD) pode ser aplicado. O resultado final do DCBD produz os chamados padrões de análise. No escopo deste trabalho os padrões de análise constituem os sub-esquemas reutilizáveis da modelagem conceitual de um banco de dados. O processo de DCBD possui várias etapas, desde a seleção e preparação de dados até a mineração e pós-processamento (análise dos resultados). Na preparação dos dados, um dos principais problemas a serem enfrentados é a possível heterogeneidade de dados. Neste trabalho, visto que os dados de entrada são os esquemas conceituais de BDG, e devido à inexistência de um padrão de modelagem de BDG largamente aceito, as heterogeneidades tendem a aumentar. A preparação dos dados deve integrar diferentes esquemas conceituais, baseados em diferentes modelos de dados e projetados por diferentes grupos, trabalhando autonomamente como uma comunidade distribuída. Para solucionar os conflitos entre esquemas conceituais foi desenvolvida uma metodologia, suportada por uma arquitetura de software, a qual divide a fase de préprocessamento em duas etapas, uma sintática e uma semântica. A fase sintática visa converter os esquemas em um formato canônico, a Geographic Markup Language (GML). Um número razoável de modelos de dados deve ser considerado, em conseqüência da inexistência de um modelo de dados largamente aceito como padrão para o projeto de BDG. Para cada um dos diferentes modelos de dados um conjunto de regras foi desenvolvido e um wrapper implementado. Para suportar a etapa semântica da integração uma ontologia é utilizada para integrar semanticamente os esquemas conceituais dos diferentes projetos. O algoritmo para consulta e atualização da base de conhecimento consiste em métodos matemáticos de medida de similaridade entre os conceitos. Uma vez os padrões de análise tendo sido identificados eles são armazenados em uma base de conhecimento que deve ser de fácil consulta e atualização. Novamente a ontologia pode ser utilizada como a base de conhecimento, armazenando os padrões de análise e possibilitando que projetistas a consultem durante a modelagem de suas aplicações. Os resultados da consulta ajudam a comparar o esquema conceitual em construção com soluções passadas, aceitas como corretas.

Determinantes dos impactos sobre a estrutura de mercado brasileira das fusões e aquisições recentes

O objetivo deste artigo é analisar o recente processo de fusões e a aquisições na economia brasileira, no tocante aos seus impactos sobre a concentração. Busca-se verificar correlações entre a natureza da operação e algumas variáveis econômicas referentes às empresas envolvidas. Através de dados dos relatórios de julgamento dos atos de concentração do Conselho Administrativo de Defesa Econômica (CADE) e dos pareceres econômicos formulados pela Secretaria de Acompanhamento Econômico do Ministério da Fazenda (SEAE), realiza-se um estudo econométrico através do modelo logit. A suposição é de que operações de natureza horizontal possuem efeitos prejudiciais maiores sobre a concentração de mercado do que as de natureza vertical e/ou conglomerado. O resultado obtido mostra que a desnacionalização de empresas e as operações ocorridas em alguns setores aumentam a concentração, enquanto que nas operações de abrangência mundial este efeito é menor.

Avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagem em modelos de animação gráfica para web : uma nova abordagem baseada em complexidade de Kolmogorov

Este trabalho versa sobre a avaliação da compressão de dados e da qualidade de imagens e animações usando-se complexidade de Kolmogorov, simulação de máquinas e distância de informação. Complexidade de Kolmogorov é uma teoria da informação e da aleatoriedade baseada na máquina de Turing. No trabalho é proposto um método para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica usando-se simulação de máquinas. Também definimos formalmente compressão de dados com perdas e propomos a aplicação da distância de informação como uma métrica de qualidade de imagem. O desenvolvimento de uma metodologia para avaliar a compressão de dados de modelos de animação gráfica para web é útil, a medida que as páginas na web estão sendo cada vez mais enriquecidas com animações, som e vídeo, e a economia de banda de canal tornase importante, pois os arquivos envolvidos são geralmente grandes. Boa parte do apelo e das vantagens da web em aplicações como, por exemplo, educação à distância ou publicidade, reside exatamente na existência de elementos multimídia, que apoiam a idéia que está sendo apresentada na página. Como estudo de caso, o método de comparação e avaliação de modelos de animação gráfica foi aplicado na comparação de dois modelos: GIF (Graphics Interchange Format) e AGA (Animação Gráfica baseada em Autômatos finitos), provando formalmente que AGA é melhor que GIF (“melhor” significa que AGA comprime mais as animações que GIF). Foi desenvolvida também uma definição formal de compressão de dados com perdas com o objetivo de estender a metodologia de avalição apresentada Distância de informação é proposta como uma nova métrica de qualidade de imagem, e tem como grande vantagem ser uma medida universal, ou seja, capaz de incorporar toda e qualquer medida computável concebível. A métrica proposta foi testada em uma série de experimentos e comparada com a distância euclidiana (medida tradicionalmente usada nestes casos). Os resultados dos testes são uma evidência prática que a distância proposta é efetiva neste novo contexto de aplicação, e que apresenta, em alguns casos, resultados superiores ao da distância euclidiana. Isto também é uma evidência que a distância de informação é uma métrica mais fina que a distância euclidiana. Também mostramos que há casos em que podemos aplicar a distância de informação, mas não podemos aplicar a distância euclidiana. A métrica proposta foi aplicada também na avaliação de animações gráficas baseadas em frames, onde apresentou resultados melhores que os obtidos com imagens puras. Este tipo de avaliação de animações é inédita na literatura, segundo revisão bibliográfica feita. Finalmente, neste trabalho é apresentado um refinamento à medida proposta que apresentou resultados melhores que a aplicação simples e direta da distância de informação.

Estudo de acoplamento de luz a sistemas multicamadas : plasmons de superfícies e guias de onda

O acoplamento de radiação óptica em sistemas multicamadas tem sido objeto de diversas pesquisas, não somente acadêmicas, mas também para aplicações industriais, tanto na área de sensores ópticos, como na de processadores ópticos e na de comunicações ópticas. Existe uma variedade de técnicas que são exploradas nestes estudos. Nesta tese, focalizamos nossa atenção no acoplamento de radiação laser ou mesmo de luz branca incoerente a um filme tipo multicamadas e estudamos os mecanismos físicos que governam as reflexões e as perdas por absorção nas multicamadas, efeitos que normalmente não parecem quando a incidência ocorre diretamente do ar para o filme. A técnica que exploramos é conhecida como reflexão interna total atenuada, ATR. A presença de um filme fino metálico permite o estudo experimental de plasmons de superfície e do acoplamento a modos guiados do sistema multicamadas. Além dos estudos experimentais, apresentamos um cálculo teórico iterativo para a refletividade dos filmes do tipo multicamadas para um número qualquer de camadas, que apresenta vantagens computacionais no ajuste dos dados experimentais ou em simulações. Esta contribuição não necessita as aproximações encontradas em um grande número de trabalhos que envolvem sistemas mais simples. Apresentamos também o cálculo do fluxo de energia dentro de cada camada individual do sistema, o que nos permite determinar o tipo de modo acoplado e a sua localização. O método foi aplicado a diversos sistemas, quando uma das camadas foi modificada. Estes estudos foram realizados como função do ângulo de incidência e do comprimento de onda da radiação incidente para uma variedade de sistemas multicamadas. Nossa simulação teórica se mostra bastante adequada e útil para a projeção de sistemas multicamadas complexos com camadas metálicas e dielétricas para sensores óticos.

Metas de inflação ou desalinhamento cambial?: uma análise da convergência inflacionária com dados em painel

Este estudo parte de um painel de 52 países entre 1990 e 2007 para verificar se o desalinhamento da taxa de câmbio real contribui para explicar a redução da inflação mundial quando comparada à decisão de adoção do Regime de Metas de Inflação por 25 países desta amostra. O modelo Ball-Sheridan (2005) é re-estimado com novos dados e estendido para considerar os fundamentos da taxa de câmbio e o desalinhamento cambial. Verifica-se que a adoção do regime de metas de inflação é relevante para explicar a redução das taxas de inflação, em particular nos países emergentes onde confere credibilidade à política monetária. Não se verifica que o desalinhamento cambial tenha efeito significativo na convergência da inflação mundial.

Razão ótima de hedge em função do horizonte de hedge e da periodicicidade dos dados : uma aplicação no mercado de boi gordo brasileiro

As observações relatadas por Myers e Thompson, em seu artigo “Generalized Optimal Hedge Ratio Estimation” de 1989, foram analisadas neste estudo utilizando o boi gordo como a commodity de interesse. Myers e Thompson, demonstraram teórica e empiricamente, ser inapropriado o uso do coeficiente angular da regressão simples, dos preços à vista sobre os preços futuros como forma de estimar a razão ótima de hedge. Porém, sob condições especiais, a regressão simples com a mudança dos preços resultou em valores plausíveis, próximos àqueles determinados por um modelo geral. Este modelo geral, foi desenvolvido com o intuito de estabelecer os parâmetros para comparar as diferentes abordagens na estimativa da razão ótima de hedge. O coeficiente angular da reta da regressão simples e a razão ótima de hedge tem definições similares, pois ambos são o resultado da divisão entre a matriz de covariância dos preços, à vista e futuros e a variância dos preços futuros. No entanto, na razão ótima de hedge estes valores refletem o momento condicional, enquanto que na regressão simples são valores não condicionais. O problema portanto, está em poder estimar a matriz condicional de covariância, entre os preços à vista e futuros e a variância condicional dos preços futuros, com as informações relevantes no momento da tomada de decisão do hedge. Neste estudo utilizou-se o modelo de cointegração com o termo de correção de erros, para simular o modelo geral. O Indicador ESALQ/BM&F foi utilizado como a série representativa dos preços à vista, enquanto que para os preços futuros, foram utilizados os valores do ajuste diário dos contratos de boi gordo, referentes ao primeiro e quarto vencimentos, negociados na Bolsa Mercantil e de Futuros - BM&F. Os objetivos do presente estudo foram: investigar se as observações feitas por Myers e Thompson eram válidas para o caso do boi gordo brasileiro, observar o efeito do horizonte de hedge sobre a razão ótima de hedge e o efeito da utilização das séries diárias e das séries semanais sobre a estimativa da razão ótima de hedge. Trabalhos anteriores realizados com as séries históricas dos preços do boi gordo, consideraram apenas os contratos referentes ao primeiro vencimento. Ampliar o horizonte de hedge é importante, uma vez que as atividades realizadas pelos agentes tomam mais do que 30 dias. Exemplo disto é a atividade de engorda do boi, que pode levar até 120 dias entre a compra do boi magro e a venda do boi gordo. Demonstrou-se neste estudo, que o uso das séries semanais, é o mais apropriado, dado a diminuição substancial da autocorrelação serial. Demonstrou-se também, que as regressões com as mudanças dos preços, resultaram em estimativas da razão de hedge próximas daquelas obtidas com o modelo geral e que estas diminuem com o aumento do horizonte de hedge.

Inovação e capital humano: uma aplicação de testes de cointegração em dados em painel

O objetivo do trabalho é investigar a relação de longo prazo entre capital e inovação, utilizando técnicas econométricas mais recentes, com dados em painel. Diversos testes alternativos de cointegração foram utilizados, como testes com coeficientes comuns e idiossincráticos entre os cross-sections (testes de Pedroni, de Kao e de Fischer), e testes onde a hipótese de cointegração é nula (teste de McCoskey e Kao), incluindo testes com quebras estruturais (teste de Westerlund). As conclusões principais são a evidência forte de que estoque de capital humano afeta de forma significativa o número de inovações. Tabém foram encontradas evidências de que a hierarquia de educação importe para o aumento de inovações.

Utilizando o processo de descoberta de conhecimento em banco de dados para identificar candidatos a padrão de análise para bancos de dados geográficos

Sistemas de informações geográficas (SIG) permitem a manipulação de dados espaço-temporais, sendo bastante utilizados como ferramentas de apoio à tomada de decisão. Um SIG é formado por vários módulos, dentre os quais o banco de dados geográficos (BDG), o qual é responsável pelo armazenamento dos dados. Apesar de representar, comprovadamente, uma fase importante no projeto do SIG, a modelagem conceitual do BDG não tem recebido a devida atenção. Esse cenário deve-se principalmente ao fato de que os profissionais responsáveis pelo projeto e implementação do SIG, em geral, não possuem experiência no uso de metodologias de desenvolvimento de sistemas de informação. O alto custo de aquisição dos dados geográficos também contribui para que menor atenção seja dispensada à etapa de modelagem conceitual do BDG. A utilização de padrões de análise tem sido proposta tanto para auxiliar no projeto conceitual de BDG quanto para permitir que profissionais com pouca experiência nessa atividade construam seus próprios esquemas. Padrões de análise são utilizados para documentar as fases de análise de requisitos e modelagem conceitual do banco de dados, representando qualquer parte de uma especificação de requisitos que tem sua origem em um projeto e pode ser reutilizada em outro(s). Todavia, a popularização e o uso de padrões de análise para BDG têm sido prejudicados principalmente devido à dificuldade de disponibilizar tais construções aos projetistas em geral. O processo de identificação de padrões (mineração de padrões) não é uma tarefa simples e tem sido realizada exclusivamente com base na experiência de especialistas humanos, tornando o processo lento e subjetivo. A subjetividade prejudica a popularização e a aplicação de padrões, pois possibilita que tais construções sejam questionadas por especialistas com diferentes experiências de projeto. Dessa forma, a identificação ou o desenvolvimento de técnicas capazes de capturar a experiência de especialistas de forma menos subjetiva é um passo importante para o uso de padrões. Com esse objetivo, este trabalho propõe a aplicação do processo de descoberta de conhecimento em banco de dados (DCBD) para inferir candidatos a padrão de análise para o projeto de BDG. Para tanto, esquemas conceituais de BDG são usados como base de conhecimento. DCBD é o processo não trivial de descoberta de conhecimento útil a partir de uma grande quantidade de dados. Durante o desenvolvimento da pesquisa ficou claro que a aplicação do processo de DCBD pode melhorar o processo de mineração de padrões, pois possibilita a análise de um maior número de esquemas em relação ao que é realizado atualmente. Essa característica viabiliza que sejam considerados esquemas construídos por diferentes especialistas, diminuindo a subjetividade dos padrões identificados. O processo de DCBD é composto de várias fases. Tais fases, assim como atividades específicas do problema de identificar padrões de análise, são discutidas neste trabalho.

Modelando a volatilidade dos retornos de Petrobrás usando dados de alta frequência

O objetivo do presente trabalho é analisar as características empíricas de uma série de retornos de dados em alta freqüência para um dos ativos mais negociados na Bolsa de Valores de São Paulo. Estamos interessados em modelar a volatilidade condicional destes retornos, testando em particular a presença de memória longa, entre outros fenômenos que caracterizam este tipo de dados. Nossa investigação revela que além da memória longa, existe forte sazonalidade intradiária, mas não encontramos evidências de um fato estilizado de retornos de ações, o efeito alavancagem. Utilizamos modelos capazes de captar a memória longa na variância condicional dos retornos dessazonalizados, com resultados superiores a modelos tradicionais de memória curta, com implicações importantes para precificação de opções e de risco de mercado