Control of chaotic instabilities in a spinning spacecraft with dissipation using Lyapunov's method

Control of chaotic instability in a simplified model of a spinning spacecraft with dissipation is achieved using an algorithm derived using Lyapunov's second method. The control method is implemented on a realistic spacecraft parameter configuration which has been found to exhibit chaotic instability for a range of forcing amplitudes and frequencies when a sinusoidally varying torque is applied to the spacecraft. Such a torque, may arise in practice from an unbalanced rotor or from vibrations in appendages. Numerical simulations are performed and the results are studied by means of time history, phase space, Poincare map, Lyapunov characteristic exponents and bifurcation diagrams. (C) 2002 Elsevier Science Ltd. All rights reserved.

Vantagens e desvantagens do preg??o na gest??o de compras no setor p??blico: o caso da Funasa/PB

O presente artigo ?? parte de um estudo explorat??rio cujo objetivo foi analisar as vantagens e desvantagens na aquisi????o de bens e servi??os por meio das modalidades de licita????o preg??o presencial e eletr??nico no servi??o p??blico. Para isso, foi realizado um estudo de caso na Funda????o Nacional de Sa??de da Para??ba. A parte da pesquisa divulgada neste artigo, al??m de uma s??ntese sobre o referencial te??rico, apresenta as caracter??sticas investigadas da modalidade de licita????o preg??o, comparando suas formas presencial e eletr??nica na institui????o estudada. Os resultados apontam aspectos relevantes quanto ??s quest??es: vantagens e desvantagens do preg??o eletr??nico em rela????o ao preg??o presencial e vice-versa; recursos para atendimento de despesas; planejamento anual da FUNASA/PB; economia de pre??o; economia e repasse de recursos para outras necessidades; prazos de fornecimento; treinamento e capacita????o de pessoal. Conclui a exposi????o destacando alguns pontos fortes e fracos do processo, sugerindo medidas a serem avaliadas no que tange a capacita????o de pessoal e planejamento anual na FUNASA/PB.

Efeitos do acompanhamento de analistas e da dupla listagem sobre o disclosure voluntário durante o processo de convergência ao padrão IFRS no Brasil

Objetivou-se com o presente trabalho, estudar os efeitos da convergência às normas internacionais de contabilidade (IFRS), da cobertura de analistas financeiros e da emissão de American Depositary Receipts - ADR, sobre o disclosure voluntário das empresas listadas na BM&FBOVESPA. Partindo-se da análise de 14 trabalhos acadêmicos, desenvolveu-se um índice de disclosure voluntário contendo um total de 38 itens, sendo 25 itens de natureza financeira, econômica e organizacional e 13 itens de natureza social e ambiental. O check list do índice desenvolvido foi aplicado sobre 1.406 documentos (notas explicativas e relatórios da administração, contendo 58,2 mil páginas), de uma amostra com 703 observações - ano, obtidas durante os anos de 2006 a 2013. Utilizando-se do teste de Wilcoxon, os resultados apontam incrementos estatisticamente significantes nos níveis de disclosure voluntário durante o período de convergência ao padrão IFRS no Brasil, sendo mais significativos elementos de natureza econômica, financeira e organizacional do que os de natureza social e ambiental. Utilizando-se de modelos OLS robustos, aplicados sobre dados em painel desbalanceado, os resultados dos testes econométricos confirmaram parcialmente a hipótese de que o padrão IFRS contribuiu no desenvolvimento do disclosure voluntário das empresas com maior acompanhamento de analistas financeiros, porém, significativamente para as empresas que emitiram American Depositary Receipts (ADR) durante o período de convergência às normas internacionais de contabilidade. Os resultados são robustos e significativos quando controlados por variáveis representativas do tamanho (TAM), da rentabilidade (RENT), do endividamento (ALAV) e de auditoria de uma big – four (AUDI) como determinantes do disclosure voluntário durante o período de convergência ao padrão IFRS no Brasil.

Remuneração executiva e desempenho: evidências empíricas no mercado de capitais brasileiro

O objetivo desta dissertação é analisar a relação existente entre remuneração executiva e desempenho em companhias brasileiras de capital aberto listadas na BM&FBOVESPA. A linha teórica parte do pressuposto que o contrato de incentivos corrobora com o alinhamento de interesses entre acionistas e executivos e atua como um mecanismo de governança corporativa a fim de direcionar os esforços dos executivos para maximização de valor da companhia. A amostra foi composta pelas 100 companhias mais líquidas listadas em quantidade de negociações de ações na BM&FBOVESPA durante o período 2010-2012, totalizando 296 observações. Os dados foram extraídos dos Formulários de Referência disponibilizados pela CVM e a partir dos softwares Economática® e Thomson Reuters ®. Foram estabelecidas oito hipóteses de pesquisa e estimados modelos de regressão linear múltipla com a técnica de dados em painel desbalanceado, empregando como variável dependente a remuneração total e a remuneração média individual e como regressores variáveis concernentes ao desempenho operacional, valor de mercado, tamanho, estrutura de propriedade, governança corporativa, além de variáveis de controle. Para verificar os fatores que explicam a utilização de stock options, programa de bônus e maior percentual de remuneração variável foram estimados modelos de regressão logit. Os resultados demonstram que, na amostra selecionada, existe relação positiva entre remuneração executiva e valor de mercado. Verificou-se também que os setores de mineração, química, petróleo e gás exercem influência positiva na remuneração executiva. Não obstante, exerce relação inversa com a remuneração total à concentração acionária, o controle acionário público e o fato da companhia pertencer ao nível 2 ou novo mercado conforme classificação da BMF&BOVESPA. O maior valor de mercado influencia na utilização de stock options, assim como no emprego de bônus, sendo que este também é impactado pelo maior desempenho contábil. Foram empregados também testes de robustez com estimações por efeitos aleatórios, regressões com erros-padrão robustos clusterizados, modelos dinâmicos e os resultados foram similares. Conclui-se que a remuneração executiva está relacionada com o valor corporativo gerando riqueza aos acionistas, mas que a ausência de relação com o desempenho operacional sugere falhas no sistema remuneratório que ainda depende de maior transparência e outros mecanismos de governança para alinhar os interesses entre executivos e acionistas.

Acordo de Acionistas e qualidade dos lucros contábeis : Evidências empíricas no Mercado Brasileiro

O trabalho teve por objetivo verificar a influência da presença dos acordos de acionistas na qualidade das informações contábeis divulgadas pelas empresas listadas na BM&FBOVESPA, do ano de 2001 a 2011. Para inferir a respeito da qualidade das informações contábeis foram utilizadas as métricas de informatividade e value relevance. Foram analisados em separado: os acordos de comando (utilizados para garantir o controle) dos acordos de defesa (utilizados para garantir o acesso a determinados direitos através do alcance de um percentual mínimo de capital votante). A amostra teve como critério de corte o mínimo de 0,001 de liquidez na BM&FBOVESPA. Foi utilizada regressão linear múltipla com dados em painel desequilibrado, tendo como variáveis de controle: concentração de votos, tamanho, endividamento, market-to-book e perdas. Com base nos efeitos cumprimento e monitoramento, com a utilização da metodologia proposta, o trabalho aponta que empresas com qualquer um dos tipos de acordo entre acionistas possuem maior qualidade das informações contábeis divulgadas.

Ciclo de vida empresarial e qualidade da informação contábil das companhias abertas brasileiras

Esta dissertação busca identificar se os diferentes Estágios de Ciclo de Vida (ECVs) estão relacionados com a qualidade da informação contábil nas empresas brasileiras. Segundo pesquisas internacionais, os diferentes ECVs influenciam a qualidade da informação contábil. Aqui, foram empregadas as métricas de relevância, tempestividade e conservadorismo, de maneira semelhante às utilizadas por Lopes (2009) para verificar a qualidade da informação contábil. Para identificar os Estágios de Ciclo de Vida, foi utilizada a forma de identificação orgânica elaborada por Dickinson (2011), fundamentada nos sinais dos fluxos de caixa da empresa. A amostra deste trabalho é composta por empresas brasileiras que negociaram ações na BM&FBovespa, no período de 2008 à 2013, sendo excluídas as empresas do setor financeiro. O total de empresas que compõem a amostra é de 330, sendo 1.163 observações para o modelo de relevância, 1.163 para o modelo de tempestividade e 1.167 observações para o modelo de conservadorismo. Para verificar os efeitos dos ECVs na qualidade da informação contábil foram utilizados dados em painel desbalanceado e regressões robustas, com a correção de White, identificando os ECVs através de dummies. Os resultados encontrados indicam que os ECVs afetam a qualidade da informação contábil e que nos estágios de Crescimento e Maturidade as informações contábeis apresentam maior relevância e tempestividade. Não foi possível identificar os efeitos dos diferentes ECVs no conservadorismo, pois as variáveis de interesse não foram estatisticamente significantes.

Spatial variability in nutritional status of arabic coffee based on dris index

The combined use of precision agriculture and the Diagnosis and Recommendation Integrated System (DRIS) allows the spatial monitoring of coffee nutrient balance to provide more balanced and cost-effective fertilizer recommendations. The objective of this work was to evaluate the spatial variability in the nutritional status of two coffee varieties using the Mean Nutritional Balance Index (NBIm) and its relationship with their respective yields. The experiment was conducted in eastern Minas Gerais in two areas, one planted with variety Catucaí and another with variety Catuaí. The NBIm of the two varieties and their yields were analyzed through geostatistics and, based on the models and parameters of the variograms, were interpolated to obtain their spatial distribution in the studied areas. Variety Catucai, with grater spatial variability, was more nutritional unbalanced than variety Catuai, and consequently produced lower yields. Excess of Fe and Mn makes these elements limiting yield factors.

Systematic and liquidity risk in sub-prime mortgage-backed assets

The mis-evaluation of risk in securitized financial products is central to understanding the global financial crisis. This paper characterizes the evolution of risk factors affecting collateralized debt obligations (CDOs) based on subprime mortgages. A key feature of subprime mortgage-backed indices is that they are distinct in their vintage of issuance. Using a latent factor framework that incorporates this vintage effect, we show the increasing importance of common factors on more senior tranches during the crisis. An innovation of the paper is that we use the unbalanced panel structure of the data to identify the vintage, credit, common and idiosyncratic effects from a state-space specification.

Optimização de recursos na construção de linhas de caminhos de ferro

Os Caminhos-de-ferro representam um conjunto de abordagens quase ilimitadas, nestes termos, o tema proposto – “A optimização de recursos na construção de linhas de Caminhos de Ferro”, incidirá particularmente sobre a optimização dos recursos: i) materiais; ii) mão-de-obra; iii) equipamentos, afectos a construção da via e da catenária. O presente estudo pretende traçar um encadeamento lógico e intuitivo que permita manter um fio condutor ao longo do todo o seu desenvolvimento, razão pela qual, a sequência dos objectivos apresentados constitui um caminho que permitira abrir sucessivas janelas de conhecimento. O conhecimento da via e da catenária, a compreensão da forma como os trabalhos interagem com os factores externos e a experiência na utilização das ferramentas de planeamento e gestão, são qualidades que conduzem certamente a bons resultados quando nos referimos a necessidade de optimizar os recursos na construção da via e da catenária. A transmissão e reciprocidade da informação, entre as fases de elaboração de propostas e de execução da obra, representam um recurso que pode conduzir a ganhos de produtividade. A coordenação e outro factor determinante na concretização dos objectivos de optimização dos recursos, que se efectua, quer internamente, quer exteriormente. A optimização de recursos na construção da via e da catenária representa o desafio permanente das empresas de construção do sector ferroviário. E neste pressuposto que investem na formação e especialização da sua mão-de-obra e na renovação tecnológica dos seus equipamentos. A optimização dos materiais requer aproximações distintas para o caso da via e para o caso da catenária, assim como, os equipamentos e a mão-de-obra não podem ser desligados, pois não funcionam autonomamente, no entanto a respectiva optimização obedece a pressupostos diferentes.

Intelligent decision making in electricity markets: simulated annealing Q-Learning

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simulator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM is integrated with ALBidS, a system that provides several dynamic strategies for agents’ behavior. This paper presents a method that aims at enhancing ALBidS competence in endowing market players with adequate strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses a reinforcement learning algorithm to learn from experience how to choose the best from a set of possible actions. These actions are defined accordingly to the most probable points of bidding success. With the purpose of accelerating the convergence process, a simulated annealing based algorithm is included.

Dynamic artificial neural network for electricity market prices forecast

This paper presents an artificial neural network applied to the forecasting of electricity market prices, with the special feature of being dynamic. The dynamism is verified at two different levels. The first level is characterized as a re-training of the network in every iteration, so that the artificial neural network can able to consider the most recent data at all times, and constantly adapt itself to the most recent happenings. The second level considers the adaptation of the neural network’s execution time depending on the circumstances of its use. The execution time adaptation is performed through the automatic adjustment of the amount of data considered for training the network. This is an advantageous and indispensable feature for this neural network’s integration in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System), a multi-agent system that has the purpose of providing decision support to the market negotiating players of MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets).

Adaptive learning in multiagent systems: a forecasting methodology based on error analysis

Electricity markets are complex environments, involving a large number of different entities, playing in a dynamic scene to obtain the best advantages and profits. MASCEM is a multi-agent electricity market simu-lator to model market players and simulate their operation in the market. Market players are entities with specific characteristics and objectives, making their decisions and interacting with other players. MASCEM pro-vides several dynamic strategies for agents’ behaviour. This paper presents a method that aims to provide market players strategic bidding capabilities, allowing them to obtain the higher possible gains out of the market. This method uses an auxiliary forecasting tool, e.g. an Artificial Neural Net-work, to predict the electricity market prices, and analyses its forecasting error patterns. Through the recognition of such patterns occurrence, the method predicts the expected error for the next forecast, and uses it to adapt the actual forecast. The goal is to approximate the forecast to the real value, reducing the forecasting error.

A data-mining-based methodology for transmission expansion planning

In recent decades, all over the world, competition in the electric power sector has deeply changed the way this sector’s agents play their roles. In most countries, electric process deregulation was conducted in stages, beginning with the clients of higher voltage levels and with larger electricity consumption, and later extended to all electrical consumers. The sector liberalization and the operation of competitive electricity markets were expected to lower prices and improve quality of service, leading to greater consumer satisfaction. Transmission and distribution remain noncompetitive business areas, due to the large infrastructure investments required. However, the industry has yet to clearly establish the best business model for transmission in a competitive environment. After generation, the electricity needs to be delivered to the electrical system nodes where demand requires it, taking into consideration transmission constraints and electrical losses. If the amount of power flowing through a certain line is close to or surpasses the safety limits, then cheap but distant generation might have to be replaced by more expensive closer generation to reduce the exceeded power flows. In a congested area, the optimal price of electricity rises to the marginal cost of the local generation or to the level needed to ration demand to the amount of available electricity. Even without congestion, some power will be lost in the transmission system through heat dissipation, so prices reflect that it is more expensive to supply electricity at the far end of a heavily loaded line than close to an electric power generation. Locational marginal pricing (LMP), resulting from bidding competition, represents electrical and economical values at nodes or in areas that may provide economical indicator signals to the market agents. This article proposes a data-mining-based methodology that helps characterize zonal prices in real power transmission networks. To test our methodology, we used an LMP database from the California Independent System Operator for 2009 to identify economical zones. (CAISO is a nonprofit public benefit corporation charged with operating the majority of California’s high-voltage wholesale power grid.) To group the buses into typical classes that represent a set of buses with the approximate LMP value, we used two-step and k-means clustering algorithms. By analyzing the various LMP components, our goal was to extract knowledge to support the ISO in investment and network-expansion planning.

ANN based day-ahead spinning reserve forecast for electricity market simulation

Electricity market players operating in a liberalized environment require adequate decision support tools, allowing them to consider all the business opportunities and take strategic decisions. Ancillary services represent a good negotiation opportunity that must be considered by market players. This paper deals with short-term predication of day-ahead spinning reserve (SR) requirement that helps the ISO to make effective and timely decisions. Based on these forecasted information, market participants can use strategic bidding for day-ahead SR market. The proposed concepts and methodologies are implemented in MASCEM, a multi-agent based electricity market simulator. A case study based on California ISO (CAISO) data is included; the forecasted results are presented and compared with CAISO published forecast.

ANN based day-ahead ancillary services forecast for electricity market simulation

Adequate decision support tools are required by electricity market players operating in a liberalized environment, allowing them to consider all the business opportunities and take strategic decisions. Ancillary services (AS) represent a good negotiation opportunity that must be considered by market players. Based on the ancillary services forecasting, market participants can use strategic bidding for day-ahead ancillary services markets. For this reason, ancillary services market simulation is being included in MASCEM, a multi-agent based electricity market simulator that can be used by market players to test and enhance their bidding strategies. The paper presents the methodology used to undertake ancillary services forecasting, based on an Artificial Neural Network (ANN) approach. ANNs are used to day-ahead prediction of non-spinning reserve (NS), regulation-up (RU), and regulation down (RD). Spinning reserve (SR) is mentioned as past work for comparative analysis. A case study based on California ISO (CAISO) data is included; the forecasted results are presented and compared with CAISO published forecast.