926 resultados para Adaptive learning, Sticky information, Inflation dynamics, Nonlinearities
Resumo:
A motivação para este trabalho vem dos principais resultados de Carvalho e Schwartzman (2008), onde a heterogeneidade surge a partir de diferentes regras de ajuste de preço entre os setores. Os momentos setoriais da duração da rigidez nominal são su cientes para explicar certos efeitos monetários. Uma vez que concordamos que a heterogeneidade é relevante para o estudo da rigidez de preços, como poderíamos escrever um modelo com o menor número possível de setores, embora com um mínimo de heterogeneidade su ciente para produzir qualquer impacto monetário desejado, ou ainda, qualquer três momentos da duração? Para responder a esta questão, este artigo se restringe a estudar modelos com hazard-constante e considera que o efeito acumulado e a dinâmica de curto-prazo da política monetária são boas formas de se resumir grandes economias heterogêneas. Mostramos que dois setores são su cientes para resumir os efeitos acumulados de choques monetários, e economias com 3 setores são boas aproximações para a dinâmica destes efeitos. Exercícios numéricos para a dinâmica de curto prazo de uma economia com rigidez de informação mostram que aproximar 500 setores usando apenas 3 produz erros inferiores a 3%. Ou seja, se um choque monetário reduz o produto em 5%, a economia aproximada produzirá um impacto entre 4,85% e 5,15%. O mesmo vale para a dinâmica produzida por choques de nível de moeda em uma economia com rigidez de preços. Para choques na taxa de crescimento da moeda, a erro máximo por conta da aproximação é de 2,4%.
Resumo:
Esta tese tem por objetivo principal o estudo da relação entre atividade econômica, inflação e política monetária no tocante a três aspectos importantes. O primeiro, a perspectiva histórica da evolução da relação entre atividade e inflação no pensamento econômico. O segundo, a análise da dinâmica inflacionária utilizando um modelo com fundamentação microeconômica, no caso a curva de Phillips Novo-Keynesiana, com uma aplicação ao caso brasileiro. O terceiro, a avaliação da eficiência dos mecanismos de sinalização de política monetária utilizados pelo Banco Central no Brasil com base nos movimentos na estrutura a termo da taxa de juros com a mudança da meta da Selic. O elemento central que une estes ensaios é a necessidade do formulador de política econômica compreender o impacto significativo das ações de política monetária na definição do curso de curto prazo da economia real para atingir seus objetivos de aliar crescimento econômico com estabilidade de preços. Os resultados destes ensaios indicam que o modelo Novo-Keynesiano, resultado de um longo desenvolvimento na análise econômica, constitui-se numa ferramenta valiosa para estudar a relação entre atividade e inflação. Uma variante deste modelo foi empregada para estudar com relativo sucesso a dinâmica inflacionária no Brasil, obtendo valores para rigidez da economia próximos ao comportamento observado em pesquisas de campo. Finalmente, foi aliviada a previsibilidade das ações do Banco Central para avaliar o estágio atual de desenvolvimento do sistema de metas no Brasil, através da reação da estrutura a termo de juros às mudanças na meta da taxa básica (Selic). Os resultados indicam que comparando o período de 2003 a 2008 com 2000 a 2003, verificamos que os resultados apontam para o aumento da previsibilidade das decisões do Banco Central. Este fato pode ser explicado por alguns fatores: o aprendizado do público sobre o comportamento do Banco Central; a menor volatilidade econômica no cenário econômico e o aperfeiçoamento dos mecanismos de sinalização e da própria operação do sistema de metas. Comparando-se o efeito surpresa no Brasil com aqueles obtidos por países que promoveram mudanças significativas para aumentar a transparência da política monetária no período de 1990 a 1997, observa-se que o efeito surpresa no Brasil nas taxas de curto prazo reduziu-se significativamente. No período de 2000 a 2003, o efeito surpresa era superior aos de EUA, Alemanha e Reino Unido e era da mesma ordem de grandeza da Itália. No período de 2003 a 2008, o efeito surpresa no Brasil está próximo dos valores dos EUA e Alemanha e inferiores aos da Itália e Reino Unido.
Resumo:
Esta tese é composta por três ensaios sobre testes empíricos de curvas de Phillips, curvas IS e a interação entre as políticas fiscal e monetária. O primeiro ensaio ("Curvas de Phillips: um Teste Abrangente") testa curvas de Phillips usando uma especificação autoregressiva de defasagem distribuída (ADL) que abrange a curva de Phillips Aceleracionista (APC), a curva de Phillips Novo Keynesiana (NKPC), a curva de Phillips Híbrida (HPC) e a curva de Phillips de Informação Rígida (SIPC). Utilizamos dados dos Estados Unidos (1985Q1--2007Q4) e do Brasil (1996Q1--2012Q2), usando o hiato do produto e alternativamente o custo marginal real como medida de pressão inflacionária. A evidência empírica rejeita as restrições decorrentes da NKPC, da HPC e da SIPC, mas não rejeita aquelas da APC. O segundo ensaio ("Curvas IS: um Teste Abrangente") testa curvas IS usando uma especificação ADL que abrange a curva IS Keynesiana tradicional (KISC), a curva IS Novo Keynesiana (NKISC) e a curva IS Híbrida (HISC). Utilizamos dados dos Estados Unidos (1985Q1--2007Q4) e do Brasil (1996Q1--2012Q2). A evidência empírica rejeita as restrições decorrentes da NKISC e da HISC, mas não rejeita aquelas da KISC. O terceiro ensaio ("Os Efeitos da Política Fiscal e suas Interações com a Política Monetária") analisa os efeitos de choques na política fiscal sobre a dinâmica da economia e a interação entre as políticas fiscal e monetária usando modelos SVARs. Testamos a Teoria Fiscal do Nível de Preços para o Brasil analisando a resposta do passivo do setor público a choques no superávit primário. Para a identificação híbrida, encontramos que não é possível distinguir empiricamente entre os regimes Ricardiano (Dominância Monetária) e não-Ricardiano (Dominância Fiscal). Entretanto, utilizando a identificação de restrições de sinais, existe evidência que o governo seguiu um regime Ricardiano (Dominância Monetária) de janeiro de 2000 a junho de 2008.
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This paper investigates the expectations formation process of economic agents about inflation rate. Using the Market Expectations System of Central Bank of Brazil, we perceive that agents do not update their forecasts every period and that even agents who update disagree in their predictions. We then focus on the two most popular types of inattention models that have been discussed in the recent literature: sticky-information and noisy-information models. Estimating a hybrid model we find that, although formally fitting the Brazilian data, it happens at the cost of a much higher degree of information rigidity than observed.
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This paper investigates the expectations formation process of economic agents about infl ation rate. Using the Market Expectations System of Central Bank of Brazil, we perceive that agents do not update their forecasts every period and that even agents who update disagree in their predictions. We then focus on the two most popular types of inattention models that have been discussed in the recent literature: sticky-information and noisy-information models. Estimating a hybrid model we fi nd that, although formally fi tting the Brazilian data, it happens at the cost of a much higher degree of information rigidity than observed.
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This article presents considerations about viability on reutilize existing web based e-Learning systems on Interactive Digital TV environment according to Digital TV standard adopted in Brazil. Considering the popularity of Moodle system in academic and corporative area, such system was chosen as a foundation for a survey into its properties to create a specification of an Application Programming Interface (API) for convergence to t-Learning characteristics that demands efforts in interface design area due the fact that computer and TV concepts are totally different. This work aims to present studies concerning user interface design during two stages: survey and detail of functionalities from an e-Learning system and how to adapt them for the Interactive TV regarding usability context and Information Architecture concepts.
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In the last years there was an exponential growth in the offering of Web-enabled distance courses and in the number of enrolments in corporate and higher education using this modality. However, the lack of efficient mechanisms that assures user authentication in this sort of environment, in the system login as well as throughout his session, has been pointed out as a serious deficiency. Some studies have been led about possible biometric applications for web authentication. However, password based authentication still prevails. With the popularization of biometric enabled devices and resultant fall of prices for the collection of biometric traits, biometrics is reconsidered as a secure remote authentication form for web applications. In this work, the face recognition accuracy, captured on-line by a webcam in Internet environment, is investigated, simulating the natural interaction of a person in the context of a distance course environment. Partial results show that this technique can be successfully applied to confirm the presence of users throughout the course attendance in an educational distance course. An efficient client/server architecture is also proposed. © 2009 Springer Berlin Heidelberg.
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In this paper two models for the simulation of glucose-insulin metabolism of children with Type 1 diabetes are presented. The models are based on the combined use of Compartmental Models (CMs) and artificial Neural Networks (NNs). Data from children with Type 1 diabetes, stored in a database, have been used as input to the models. The data are taken from four children with Type 1 diabetes and contain information about glucose levels taken from continuous glucose monitoring system, insulin intake and food intake, along with corresponding time. The influences of taken insulin on plasma insulin concentration, as well as the effect of food intake on glucose input into the blood from the gut, are estimated from the CMs. The outputs of CMs, along with previous glucose measurements, are fed to a NN, which provides short-term prediction of glucose values. For comparative reasons two different NN architectures have been tested: a Feed-Forward NN (FFNN) trained with the back-propagation algorithm with adaptive learning rate and momentum, and a Recurrent NN (RNN), trained with the Real Time Recurrent Learning (RTRL) algorithm. The results indicate that the best prediction performance can be achieved by the use of RNN.
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Lehrvideos erfreuen sich dank aktueller Entwicklungen im Bereich der Online-Lehre (Videoplattformen, MOOCs) auf der einen Seite und einer riesigen Auswahl sowie einer einfachen Produktion und Distribution auf der anderen Seite großer Beliebtheit bei der Wissensvermittlung. Trotzdem bringen Videos einen entscheidenden Nachteil mit sich, welcher in der Natur des Datenformats liegt. So sind die Suche nach konkreten Sachverhalten in einem Video sowie die semantische Aufbereitung zur automatisierten Verknüpfung mit weiteren spezifischen Inhalten mit hohem Aufwand verbunden. Daher werden die lernerfolg-orientierte Selektion von Lehrsegmenten und ihr Arrangement zur auf Lernprozesse abgestimmten Steuerung gehemmt. Beim Betrachten des Videos werden unter Umständen bereits bekannte Sachverhalte wiederholt bzw. können nur durch aufwendiges manuelles Spulen übersprungen werden. Selbiges Problem besteht auch bei der gezielten Wiederholung von Videoabschnitten. Als Lösung dieses Problems wird eine Webapplikation vorgestellt, welche die semantische Aufbereitung von Videos hin zu adaptiven Lehrinhalten ermöglicht: mittels Integration von Selbsttestaufgaben mit definierten Folgeaktionen können auf Basis des aktuellen Nutzerwissens Videoabschnitte automatisiert übersprungen oder wiederholt und externe Inhalte verlinkt werden. Der präsentierte Ansatz basiert somit auf einer Erweiterung der behavioristischen Lerntheorie der Verzweigten Lehrprogramme nach Crowder, die auf den Lernverlauf angepasste Sequenzen von Lerneinheiten beinhaltet. Gleichzeitig werden mittels regelmäßig eingeschobener Selbsttestaufgaben Motivation sowie Aufmerksamkeit des Lernenden nach Regeln der Programmierten Unterweisung nach Skinner und Verstärkungstheorie gefördert. Durch explizite Auszeichnung zusammengehöriger Abschnitte in Videos können zusätzlich die enthaltenden Informationen maschinenlesbar gestaltet werden, sodass weitere Möglichkeiten zum Auffinden und Verknüpfen von Lerninhalten geschaffen werden.
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Despite the acknowledged need of providing a personalized and adaptive learning process for all, current learning management systems do not properly cover personalization and accessibility issues and they are still struggling to support the reusability requirements coming from the pervasive usage of standards. There is a lack of frameworks for providing layered-based infrastructure covering the interoperability required to manage the whole range of standards, applications and services needed to meet accessibility and adaptations needs of lifelong learning services.
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National Highway Traffic Safety Administration, Washington, D.C.
Resumo:
Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2016-03
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Thesis (Master's)--University of Washington, 2016-06
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The Virtual Learning Environment (VLE) is one of the fastest growing areas in educational technology research and development. In order to achieve learning effectiveness, ideal VLEs should be able to identify learning needs and customize solutions, with or without an instructor to supplement instruction. They are called Personalized VLEs (PVLEs). In order to achieve PVLEs success, comprehensive conceptual models corresponding to PVLEs are essential. Such conceptual modeling development is important because it facilitates early detection and correction of system development errors. Therefore, in order to capture the PVLEs knowledge explicitly, this paper focuses on the development of conceptual models for PVLEs, including models of knowledge primitives in terms of learner, curriculum, and situational models, models of VLEs in general pedagogical bases, and particularly, the definition of the ontology of PVLEs on the constructivist pedagogical principle. Based on those comprehensive conceptual models, a prototyped multiagent-based PVLE has been implemented. A field experiment was conducted to investigate the learning achievements by comparing personalized and non-personalized systems. The result indicates that the PVLE we developed under our comprehensive ontology successfully provides significant learning achievements. These comprehensive models also provide a solid knowledge representation framework for PVLEs development practice, guiding the analysis, design, and development of PVLEs. (c) 2005 Elsevier Ltd. All rights reserved.
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As an alternative to traditional evolutionary algorithms (EAs), population-based incremental learning (PBIL) maintains a probabilistic model of the best individual(s). Originally, PBIL was applied in binary search spaces. Recently, some work has been done to extend it to continuous spaces. In this paper, we review two such extensions of PBIL. An improved version of the PBIL based on Gaussian model is proposed that combines two main features: a new updating rule that takes into account all the individuals and their fitness values and a self-adaptive learning rate parameter. Furthermore, a new continuous PBIL employing a histogram probabilistic model is proposed. Some experiments results are presented that highlight the features of the new algorithms.