Estimação estocástica de parâmetros produtivos da soja uso do modelo PPDSO em um estudo de caso em Piracicaba/SP

O Brasil é o segundo produtor mundial de soja [Glycine max (L.) Merr.] e o sétimo de óleo vegetal. A produção brasileira desta oleaginosa alcançou 61 milhões de toneladas na safra 2007/08 e projeta-se, para 2020, produção de 105 milhões de toneladas. O consumo de biodiesel em 2008 representou um milhão de toneladas e a demanda por este biocombustível deverá atingir 3,1 milhões de toneladas em 2020. Para atender esta demanda haverá ampliação da área plantada principalmente na região Centro-Oeste, mas também exigirá esforços no aumento de produtividade. Visando melhor conhecimento das inferências das variáveis climáticas temperatura e radiação global sobre o desenvolvimento da soja e sua produtividade de grãos e óleo, foi proposto um modelo estocástico com distribuição normal truncada para os dados de temperatura máxima, mínima e média. Também foi incluído neste modelo distribuição triangular assimétrica para determinação da produtividade de óleo mais provável. Foram estipuladas oito datas de semeadura para a localidade de Piracicaba/SP onde está localizada a estação meteorológica da ESALQ/USP, fornecedora dos dados climáticos utilizados neste estudo. Conclui-se que: (i) ao longo das datas de semeadura houve redução do ciclo com o aumento da temperatura média; (ii) a redução do ciclo da cultura de soja interferiu nas produtividades de grãos e de óleo; (iii) a radiação global média nos trinta dias após a antese refletiram-se na partição de fotoassimilados e na produtividade de grãos e óleo; (iv) os modelos estocásticos podem ser utilizados para a previsão das produtividades de soja e óleo.

Inferência bayesiana aplicada à estimação de herdabilidades dos parâmetros da curva de crescimento de fêmeas da raça Nelore

Objetivou-se estimar parâmetros genéticos, utilizando inferência Bayesiana, para as estimativas dos parâmetros individuais de peso à maturidade (Â) e taxa de crescimento, obtidos pela função de crescimento Brody. O arquivo estava constituído de 14.563 registros de pesos e idades referentes a 1.158 fêmeas da raça Nelore, participantes do Programa de Melhoramento Genético da Raça Nelore. Para a análise das estimativas dos parâmetros da curva, via inferência bayesiana, foi proposto um modelo animal unicaráter, que incluiu como fixo o efeito de grupo contemporâneo (animais nascidos no mesmo estado, no mesmo trimestre do ano, mesmo ano e mesmo regime alimentar) e como aleatórios os efeitos genético direto e residual. Nessa análise, foram utilizados dois diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs, de 550 e 1.100 mil ciclos, com períodos de descarte amostral de 50 e 100 mil ciclos, respectivamente, e amostragens a cada 500 e 1.000 ciclos, respectivamente. As médias posteriores da variância genética aditiva e residual foram próximas, tanto para  quanto para a, mesmo quando implementados diferentes tamanhos para as cadeias geradas pelo algoritmo de amostragem de Gibbs. Os coeficientes de herdabilidade estimados para Â, variaram de 0,44 a 0,46, amplitude semelhante aos 0,46 a 0,48 obtidos para as estimativas de. Essas magnitudes indicam que a seleção pode ser usada como instrumento para alterar a forma da curva de crescimento desses animais. Entretanto, o uso das informações obtidas, visando à alteração da curva de crescimento dos animais, deve ser feito com grande cautela, uma vez que as características a serem trabalhadas na modificação do formato da curva de crescimento, de acordo com resultados da literatura especializada, são negativamente correlacionadas.

Estimação Bayesiana dos parâmetros da distribuição Exponencial Generalizada Bivariada

Pós-graduação em Matematica Aplicada e Computacional - FCT

Acoplamento de simulador de imagens SAR a interpretador MPI para estimação do espectro direcional de ondas.

O protótipo de uma interface gráfica para análise de imagens SAR (radar de abertura sintética - da sigla em inglês (Synthetic Aperture Radar) vem sendo desenvolvido e aperfeiçoado. Em seu estágio atual, a ferramenta é capaz de extrair o espectro direcional de ondas e o campo de ventos de imagens ERS 1&2. Dentre as diversas abordagens empregadas no desenvolvimento do protótipo, pode-se citar a avaliação da metodologia atualmente utilizada na interpretação das imagens. Neste sentido, é apresentada uma proposta de geração de imagens SAR sintéticas, de forma a viabilizar a avaliação do método de extração de parâmetros meteo-oceanográficos a partir do acoplamento do simulador de imagens com o interpretador utilizado no protótipo. Uma comparação detalhada entre os valores empregados para simulação e os resultados sacados da interface torna possível identificar possíveis deficiências e indicar aperfeiçoamentos ao método. Desta forma, o presente trabalho, além de discutir o protótipo para análise de imagens SAR, apresenta o desenvolvimento do acoplamento do simulador de imagens. Os resultados obtidos indicam que o acoplamento atingiu parcialmente seu objetivo apresentando bons resultados na interpretação das direções. Porém, ainda há algumas questões a serem avaliadas para a obtenção de resultados mais consistentes.

Estimação em pequenos domínios com modelos espaciotemporais de nível área

Tese dout., Métodos Quantitativos Aplicados à Economia e à Gestão, Universidade do Algarve, 2009

Estimação em Pequenos Domínios com modelos que combinam Informação Seccional e Cronológica

O objectivo principal deste artigo consiste na proposta de um novo estimador para parâmetros de interesse em pequenos domínios com dados de nível área.

Estimação de cobertura rádio em comunicações ferroviárias

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Electrónica e Telecomunicações

Estimação de cobertura rádio em GSM-R através de redes neuronais

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Eletrónica e Telecomunicações

Estimação em classes de processos estocásticos com decaimento hiperbólico da função de autocorrelação

Neste trabalho analisamos processos estocásticos com decaimento polinomial (também chamado hiperbólico) da função de autocorrelação. Nosso estudo tem enfoque nas classes dos Processos ARFIMA e dos Processos obtidos à partir de iterações da transformação de Manneville-Pomeau. Os objetivos principais são comparar diversos métodos de estimação para o parâmetro fracionário do processo ARFIMA, nas situações de estacionariedade e não estacionariedade e, além disso, obter resultados similares para o parâmetro do processo de Manneville-Pomeau. Entre os diversos métodos de estimação para os parâmetros destes dois processos destacamos aquele baseado na teoria de wavelets por ser aquele que teve o melhor desempenho.

Método de estimação de modelos de ciclos reais - um estudo para as economias brasileira e americana

O presente trabalho estima por máxima verossimilhança um modelo de ciclos reais para as economias brasileira americana. Os parâmetros são estimados partir de um VAR na forma estrutural obtido de um modelo macroeconômico de horizonte infinito com agente representativo choque tecnológico. Como algumas variáveis necessárias para estimação do modelo não são observadas emprega-se, na rotina computacional escrita em Matlab, método de Filtro de Kalman. Desta forma, enfoque adotado apresenta-se como opção metodologia de calibração, bem como metodologia de modelos VAR com imputação ad hoc de condições de identificação. Para estimação do modelo construiu-se uma base de dados de tributação para o Brasil, desagregando em impostos sobre absorção, sobre rendimento do fator capital sobre fator trabalho para período 1949-1995. Também empreende-se ao longo da dissertação, um detalhamento minucioso da técnica econométrica empregada dos procedimentos computacionais adotados.

Modelando a mudança estrutural do consumo e da renda agregados no Brasil: fatos estilizados a partir de um modelo de cointegração com parâmetros variando no tempo

A pesquisa teve como objetivo analisar a relação entre consumo e renda agregados das famílias no Brasil para os últimos 60 anos. Para realizar esta análise, foi utilizado a metodologia econométrica sugerida por Bierens e Martins (2010), que consiste na estimação de Vetor Autoregressivo com Mecanismo de Correção de Erros (VECM) similar ao modelo proposto por Johansen (1988), porém permitindo que vetor de cointegração varie ao longo do tempo. Este modelo estimado mostrou-se melhor comparado à análise tradicional de Johansen (1988).

Taxa natural de juros no Brasil : estimativa com parâmetros variantes no tempo entre 2001 e 2010

Neste artigo, foi estimada a taxa natural de juros para a economia brasileira entre o final de 2001 e segundo trimestre de 2010 com base em dois modelos, sendo o primeiro deles o proposto por Laubach e Williams e o segundo proposto por Mesónnier e Renne, que trata de uma versão alterada do primeiro, que segundo os autores perimite uma estimação mais transparente e robusta. Em ambos os modelos, a taxa natural de juros é estimada em conjunto com o produto potencial, através de filtro de Kalman, no formato de um modelo Espaço de Estado. As estimativas provenientes dos dois modelos não apresentam diferenças relevantes, o que gera maior confiabilidade nos resultados obtidos. Para o período de maior interesse deste estudo (pós-2005), dada a existência de outras análises para período anterior, as estimativas mostram que a taxa natural de juros está em queda na economia brasileira desde 2006. A mensuração da taxa natural de juros, adicionalmente, possibilitou que fosse feita uma avaliação sobre a condução da política monetária implementada pelo Banco Central brasileiro nos últimos anos através do conceito de hiato de juros. Em linhas gerais, a análise mostrou um Banco Central mais conservador entre o final de 2001 e 2005, e mais próximo da neutralidade desde então. Esta conclusão difere da apontada por outros estudos, especialmente para o primeiro período.

Modelando a mudança estrutural do consumo e da renda agregados no Brasil : fatos estilizados a partir de um modelo de cointegração com parâmetros variando no tempo

O trabalho tem como objetivo analisar a relação entre consumo e renda agregados das famílias no Brasil para os últimos 60 anos. Para realizar esta análise, foi utilizado a metodologia econométrica construída por Bierens e Martins (2010), que consiste na estimação de Vetor Autoregressivo com Mecanismo de Correção de Erros (VECM) similar ao modelo proposto por Johansen (1988), porém permitindo que o vetor de cointegração varie ao longo do tempo. Este modelo estimado mostrou-se melhor comparado a análise tradicional de Johansen (1988). Os resultados obtidos neste trabalho sugerem que a dinâmica do consumo e da renda variou ao longo do período amostral e que o consumo brasileiro parece não ser bem descrito por um passeio aleatório.

Combinando estratégias para estimação de efeitos de tratamento

Uma ferramenta importante na avaliação de políticas econômicas é a estimação do efeito médio de um programa ou tratamento sobre uma variável de interesse. Em geral, a atribuição do tratamento aos potenciais participantes não é aleatória, o que pode causar viés de seleção quando desconsiderada. Uma maneira de resolver esse problema é supor que o econometrista observa um conjunto de características determinantes, a menos de um componente estritamente aleatório, da participação. Sob esta hipótese, existem na literatura estimadores semiparamétricos do efeito médio do tratamento que são consistentes e capazes de atingir, assintoticamente, o limite de e ciência semiparamétrico. Entretanto, nas amostras freqüentemente disponíveis, o desempenho desses métodos nem sempre é satisfatório. O objetivo deste trabalho é estudar como a combinação das duas estratégias pode produzir estimadores com melhores propriedades em amostras pequenas. Para isto, consideramos duas formas de integrar essas abordagens, tendo como referencial teórico a literatura de estimação duplamente robusta desenvolvida por James Robins e co-autores. Analisamos suas propriedades e discutimos por que podem superar o uso isolado de cada uma das técnicas que os compõem. Finalmente, comparamos, num exercício de Monte Carlo, o desempenho desses estimadores com os de imputação e reponderação. Os resultados mostram que a combinação de estratégias pode reduzir o viés e a variância, mas isso depende da forma como é implementada. Concluímos que a escolha dos parâmetros de suavização é decisiva para o desempenho da estimação em amostras de tamanho moderado.

Análise bayesiana na estimação de correlações genéticas entre escores visuais e características reprodutivas de bovinos Nelore utilizando modelos linear-limiar

Estimaram-se as correlações genéticas entre os escores visuais e as características reprodutivas, utilizando a estatística bayesiana sob modelo animal linear-limiar, em bovinos da raça Nelore. Foram estudadas características categóricas morfológicas, avaliadas visualmente aos oito, 15 e 22 meses de idade; e características contínuas de perímetro escrotal padronizado aos 365 e 450 dias de idade, além da idade ao primeiro parto. As estimativas de correlações genéticas foram de sentido favorável à seleção, apresentando magnitudes moderadas, sugerindo que a seleção de animais para um biótipo desejável pode levar a animais com maior fertilidade e precocidade sexual. As estimativas de correlação genética para o perímetro escrotal padronizado aos 450 dias e a idade ao primeiro parto com as características morfológicas avaliadas aos 22 meses de idade foram maiores do que as obtidas entre as características de escores visuais avaliadas aos oito e 15 meses de idade. A utilização de escores visuais como critério de seleção trará progresso genético também para as características reprodutivas.