ANÁLISE DAS MUDANÇAS DOS FATORES DETERMINANTES DA ESTRUTURA DE CAPITAL EM FUNÇÃO DO CICLO DE VIDA DAS EMPRESAS BRASILEIRAS

As várias teorias acerca da estrutura de capital despertam interesse motivando diversos estudos sobre o assunto sem, no entanto, ter um consenso. Outro tema aparentemente pouco explorado refere-se ao ciclo de vida das empresas e como ele pode influenciar a estrutura de capital. Este estudo teve como objetivo verificar quais determinantes possuem maior relevância no endividamento das empresas e se estes determinantes alteram-se dependendo do ciclo de vida da empresa apoiada pelas teorias Trade Off, Pecking Order e Teoria da Agência. Para alcançar o objetivo deste trabalho foi utilizado análise em painel de efeito fixo sendo a amostra composta por empresas brasileiras de capital aberto, com dados secundários disponíveis na Economática® no período de 2005 a 2013, utilizando-se os setores da BM&FBOVESPA. Como resultado principal destaca-se o mesmo comportamento entre a amostra geral, alto e baixo crescimento pelo endividamento contábil para o determinante Lucratividade apresentando uma relação negativa, e para os determinantes Oportunidade de Crescimento e Tamanho, estes com uma relação positiva. Para os grupos de alto e baixo crescimento alguns determinantes apresentaram resultados diferentes, como a singularidade que resultou significância nestes dois grupos, sendo positiva no baixo crescimento e negativa no alto crescimento, para o valor colateral dos ativos e benefício fiscal não dívida apresentaram significância apenas no grupo de baixo crescimento. Para o endividamento a valor de mercado foi observado significância para o Benefício fiscal não dívida e Singularidade. Este resultado reforça o argumento de que o ciclo de vida influência a estrutura de capital.

O Déficit público brasileiro uma perspectiva historica do imperio ao plano cruzado

Inclui tabela com informações sobre a dívida externa dos governos estaduais e municipais de 1982 e 1985, e quadro com as necessidades de financiamento do governo federal em 1997

Modelo numérico mecanobiológico para a obtenção da matriz de rigidez estrutural e da densidade mineral na remodelagem óssea

Neste trabalho é proposto um modelo mecanobiológico de remodelagem óssea para a estimativa de variações, provocadas por perturbações mecânicas ou biológicas, na matriz de rigidez estrutural da escala macroscópica e na densidade mineral em uma região do osso. Na cooperação entre as áreas da saúde e da engenharia, como nos estudos estruturais de biomecânica no sistema esquelético, as propriedades mecânicas dos materiais devem ser conhecidas, entretanto os ossos possuem uma constituição material altamente complexa, dinâmica e variante entre indivíduos. Sua dinâmica decorre dos ciclos de absorção e deposição de matriz óssea na remodelagem óssea, a qual ocorre para manter a integridade estrutural do esqueleto e adaptá-lo aos estímulos do ambiente, sejam eles biológicos, químicos ou mecânicos. Como a remodelagem óssea pode provocar alterações no material do osso, espera-se que suas propriedades mecânicas também sejam alteradas. Na literatura científica há modelos matemáticos que preveem a variação da matriz de rigidez estrutural a partir do estímulo mecânico, porém somente os modelos mais recentes incluíram explicitamente processos biológicos e químicos da remodelagem óssea. A densidade mineral óssea é um importante parâmetro utilizado no diagnóstico de doenças ósseas na área médica. Desse modo, para a obtenção da variação da rigidez estrutural e da densidade mineral óssea, propõe-se um modelo numérico mecanobiológico composto por cinco submodelos: da dinâmica da população de células ósseas, da resposta das células ao estímulo mecânico, da porosidade óssea, da densidade mineral óssea e, baseado na Lei de Voigt para materiais compósitos, da rigidez estrutural. Os valores das constantes das equações dos submodelos foram obtidos de literatura. Para a solução das equações do modelo, propõe-se uma implementação numérica e computacional escrita em linguagem C. O método de Runge-Kutta-Dorman-Prince, cuja vantagem consiste no uso de um passo de solução variável, é utilizado no modelo para controlar o erro numérico do resultado do sistema de equações diferenciais. Foi realizada uma avaliação comparativa entre os resultados obtidos com o modelo proposto e os da literatura dos modelos de remodelagem óssea recentes. Conclui-se que o modelo e a implementação propostos são capazes de obter variações da matriz de rigidez estrutural macroscópica e da densidade mineral óssea decorrentes da perturbação nos parâmetros mecânicos ou biológicos do processo de remodelagem óssea.

Temperature chaos in 3D Ising spin glasses is driven by rare events

Temperature chaos has often been reported in the literature as a rare-event–driven phenomenon. However, this fact has always been ignored in the data analysis, thus erasing the signal of the chaotic behavior (still rare in the sizes achieved) and leading to an overall picture of a weak and gradual phenomenon. On the contrary, our analysis relies on a largedeviations functional that allows to discuss the size dependences. In addition, we had at our disposal unprecedentedly large configurations equilibrated at low temperatures, thanks to the Janus computer. According to our results, when temperature chaos occurs its effects are strong and can be felt even at short distances.

Groups, information theory, and Einstein's likelihood principle

We propose a unifying picture where the notion of generalized entropy is related to information theory by means of a group-theoretical approach. The group structure comes from the requirement that an entropy be well defined with respect to the composition of independent systems, in the context of a recently proposed generalization of the Shannon-Khinchin axioms. We associate to each member of a large class of entropies a generalized information measure, satisfying the additivity property on a set of independent systems as a consequence of the underlying group law. At the same time, we also show that Einstein's likelihood function naturally emerges as a byproduct of our informational interpretation of (generally nonadditive) entropies. These results confirm the adequacy of composable entropies both in physical and social science contexts.

Numerical test of the Cardy-Jacobsen conjecture in the site-diluted Potts model in three dimensions

We present a microcanonical Monte Carlo simulation of the site-diluted Potts model in three dimensions with eight internal states, partly carried out on the citizen supercomputer Ibercivis. Upon dilution, the pure model’s first-order transition becomes of the second order at a tricritical point. We compute accurately the critical exponents at the tricritical point. As expected from the Cardy-Jacobsen conjecture, they are compatible with their random field Ising model counterpart. The conclusion is further reinforced by comparison with older data for the Potts model with four states.

Correspondence between long-range and short-range spin glasses

We compare the critical behavior of the short-range Ising spin glass with a spin glass with long-range interactions which fall off as a power σ of the distance. We show that there is a value of σ of the long-range model for which the critical behavior is very similar to that of the short range model in four dimensions. We also study a value of σ for which we find the critical behavior to be compatible with that of the three-dimensional model, although we have much less precision than in the four-dimensional case.

Reconfigurable computing for Monte Carlo simulations: results and prospects of the Janus project

We describe Janus, a massively parallel FPGA-based computer optimized for the simulation of spin glasses, theoretical models for the behavior of glassy materials. FPGAs (as compared to GPUs or many-core processors) provide a complementary approach to massively parallel computing. In particular, our model problem is formulated in terms of binary variables, and floating-point operations can be (almost) completely avoided. The FPGA architecture allows us to run many independent threads with almost no latencies in memory access, thus updating up to 1024 spins per cycle. We describe Janus in detail and we summarize the physics results obtained in four years of operation of this machine; we discuss two types of physics applications: long simulations on very large systems (which try to mimic and provide understanding about the experimental non equilibrium dynamics), and low-temperature equilibrium simulations using an artificial parallel tempering dynamics. The time scale of our non-equilibrium simulations spans eleven orders of magnitude (from picoseconds to a tenth of a second). On the other hand, our equilibrium simulations are unprecedented both because of the low temperatures reached and for the large systems that we have brought to equilibrium. A finite-time scaling ansatz emerges from the detailed comparison of the two sets of simulations. Janus has made it possible to perform spin glass simulations that would take several decades on more conventional architectures. The paper ends with an assessment of the potential of possible future versions of the Janus architecture, based on state-of-the-art technology.

Thermodynamic glass transition in a spin glass without time-reversal symmetry

Spin glasses are a longstanding model for the sluggish dynamics that appear at the glass transition. However, spin glasses differ from structural glasses in a crucial feature: they enjoy a time reversal symmetry. This symmetry can be broken by applying an external magnetic field, but embarrassingly little is known about the critical behavior of a spin glass in a field. In this context, the space dimension is crucial. Simulations are easier to interpret in a large number of dimensions, but one must work below the upper critical dimension (i.e., in d < 6) in order for results to have relevance for experiments. Here we show conclusive evidence for the presence of a phase transition in a four-dimensional spin glass in a field. Two ingredients were crucial for this achievement: massive numerical simulations were carried out on the Janus special-purpose computer, and a new and powerful finite-size scaling method.