1000 resultados para Modelo auto-regressivo de primeiro ordem (AR1)


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Este artigo considera um gráfico np x proposto por Wu et al. (2009) para controle de média de processo como uma alternativa ao uso do gráfico de. O que distingue do gráfico de controle np x é o fato das unidades amostrais serem classificadas como unidades de primeiro ou de segunda classe de acordo com seus limites discriminantes. O gráfico tradicional np é um caso particular do gráfico np x quando os limites discriminantes coincidem com os limites de especificação e unidade de primeira (segunda) classe é um item conforme (não conforme). Estendendo o trabalho de Reynolds Junior, Arnold e Baik (1996), consideramos que a média de processo oscila mesmo na ausência de alguma causa especial. As propriedades de Cadeia de Markov foram adotadas para avaliar o desempenho do gráfico np x no monitoramento de média de processos que oscila. de modo geral, o gráfico np x requer amostras duas vezes maior para superar desempenho do gráfico (enquanto que o gráfico tradicional np necessita tamanho de amostras cinco ou seis vezes maior).

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The 1988 constitution makes an life is a supreme good when increased health as the fundamental condition requiring that all ill patient has the right to be treated in a public hospital (CF, art. 196). In this sense, the goal of this work is to generate a weekly forecast of hospital care by means of an advanced prediction model. It is expected that the model of self-regressivas seasonal moving averages SARIMA generate reliable and adherent to issue forecasts analyzed, thus enabling better resource allocation and more efficient hospital management

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The 1988 constitution makes an life is a supreme good when increased health as the fundamental condition requiring that all ill patient has the right to be treated in a public hospital (CF, art. 196). In this sense, the goal of this work is to generate a weekly forecast of hospital care by means of an advanced prediction model. It is expected that the model of self-regressivas seasonal moving averages SARIMA generate reliable and adherent to issue forecasts analyzed, thus enabling better resource allocation and more efficient hospital management

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Neste estudo são analisados, através de técnicas de dados em painel, os fatores determinantes dos níveis de ativos líquidos de empresas abertas do Brasil, Argentina, Chile, México e Peru no período de 1995 a 2009. O índice utilizado nas modelagens é denominado de ativo líquido (ou simplesmente caixa), o qual inclui os recursos disponíveis em caixa e as aplicações financeiras de curto prazo, divididos pelo total de ativos da firma. É possível identificar uma tendência crescente de acúmulo de ativos líquidos como proporção do total de ativos ao longo dos anos em praticamente todos os países. São encontradas evidências de que empresas com maiores oportunidades de crescimento, maior tamanho (medido pelo total de ativos), maior nível de pagamento de dividendos e maior nível de lucratividade, acumulam mais caixa na maior parte dos países analisados. Da mesma forma, empresas com maiores níveis de investimento em ativo imobilizado, maior geração de caixa, maior volatilidade do fluxo de caixa, maior alavancagem e maior nível de capital de giro, apresentam menor nível de acúmulo de ativos líquidos. São identificadas semelhanças de fatores determinantes de liquidez em relação a estudos empíricos com empresas de países desenvolvidos, bem como diferenças devido a fenômenos particulares de países emergentes, como por exemplo elevadas taxas de juros internas, diferentes graus de acessibilidade ao mercado de crédito internacional e a linhas de crédito de agências de fomento, equity kicking, entre outros. Em teste para a base de dados das maiores firmas do Brasil, é identificada a presença de níveis-alvo de caixa através de modelo auto-regressivo de primeira ordem (AR1). Variáveis presentes em estudos mais recentes com empresas de países desenvolvidos como aquisições, abertura recente de capital e nível de governança corporativa também são testadas para a base de dados do Brasil.

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A evolução da qualidade tem sido fundamental na monitorização de processos produtivos, quer de produtos ou de serviços, e é um conceito que está cada vez mais presente nas organizações. Actualmente existem diversas metodologias que auxiliam e contribuem para o alcance da qualidade, sendo o controlo estatístico do processo uma das que mais se destaca em contexto industrial, representada pela aplicação das cartas de controlo. As cartas de controlo são ferramentas que têm cativado o interesse das organizações que se dedicam a processos industriais modernos. No entanto, existem alguns factores, nomeadamente, a auto-correlação de dados (ocorre quando, num dado instante, uma observação depende de outras ocorridas em instantes antecedentes), que dificultam a interpretação sobre a estabilidade do processo ao nível estatístico. Neste sentido, a presente dissertação tem como objectivo apresentar um estudo comparativo entre o desempenho da carta

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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Neste artigo investigamos a sustentabilidade fiscal no Brasil através de um modelo Quantílico Auto-Regressivo (QAR). Esta metodologia nos permite caracterizar a dinâmica da dívida pública e construir uma medida limite de endividamento, compatível com a sustentabilidade fiscal. Tal limite de endividamento constitui-se um indicador de grande importância para guiar os gestores da dívida pública, de forma a mantê-la sustentável no longo prazo, evitando uma austeridade fiscal excessiva. Nossos resultados indicam que a dívida pública (federal e interna) brasileira é globalmente sustentável a 10% de significância, apesar de ter ultrapassado o limite de endividamento por inúmeras vezes nos dois últimos anos. Por fim, sugerimos uma redução de 5% na razão dívida/PIB até o final de 2006, de forma a garantir a sustentabilidade fiscal do Brasil no longo prazo. Desta forma, apresentamos um arcabouço teórico consistente, e sua respectiva aplicação prática, com o intuito de contribuir para o planejamento estratégico e a gestão da dívida pública no Brasil.

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A proposta do presente estudo foi a modelagem do crescimento de povoamentos clonais de Eucalyptus, com base em modelos lineares mistos em multiníveis. A base de dados utilizada foi proveniente de povoamentos homogêneos, localizados na região costal brasileira, nos Estados do Espírito Santo e da Bahia. Foram utilizados dois níveis aleatórios de modelagem: unidades amostrais e árvores individuais dentro das unidades amostrais. Como exemplo de aplicação do método foi utilizado o logaritmo da área basal, como resposta, em função do inverso da idade, da altura total e da interação entre elas. Com a utilização de técnicas de modelagem baseada nos efeitos fixos e mistos, as estimativas dos parâmetros foram melhoradas significativamente. Também, com a modelagem da autocorrelação e da heterogeneidade da variância, partindo-se de um modelo homoscedástico para um modelo heteroscedástico auto-regressivo, com estrutura de variância positiva definida no nível 1 e com estrutura de correlação auto-regressiva de primeira ordem (AR1), os valores do logaritmo da máxima verossimilhança foram significativamente elevados.

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The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast

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The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast

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O objetivo deste trabalho foi realizar uma análise bayesiana de modelos auto-regressivos de ordem p, AR(p), para dados em painel referentes às diferenças esperadas nas progênies (DEP) de touros da raça Nelore publicados de 2000 a 2006. Neste trabalho, adotou-se o modelo AR(2), indicado pela análise prévia da função de autocorrelação parcial. As comparações entre as prioris, realizadas por meio do Fator de Bayes e do Pseudo-Fator de Bayes, indicaram superioridade da priori independente t-Student multivariada - Gama inversa em relação à priori hierárquica Normal multivariada - Gama inversa e a priori de Jeffreys. Os resultados indicam a importância de se dividir os animais em grupos homogêneos de acordo com a acurácia. Constatou-se também que, em média, a eficiência de previsão dos valores de DEP para um ano futuro foi próxima de 80%.

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Partindo da crise econômico-financeira do setor elétrico brasileiro, demonstra que esta se deve ao fracasso de seu modelo institucional. Propõe a sua reformulação buscando as diretrizes num amplo referencial de ensinamentos da economia, finanças e teorias do Estado e de atuação dos grupos, na reinterpretação da história do setor elétrico brasileiro e nas experiências históricas da França e dos Estados Unidos, além das reformulações em cursos em outros países, entre ele a Inglaterra, Chile, Espanha e Estados Unidos. O "modelo auto-regulador", proposto ao fim do trabalho, se baseia numa adequada segmentação competitiva do mercado, ajustando-lhe os correspondentes quadros econômico-tarifário, organizacional funcional e legal. Completa o estudo com considerações sobre as estratégias para uma privatização neste setor. Termina com uma breve reflexão sobre os desafios da crise brasileira.

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O objetivo do presente trabalho é utilizar modelos econométricos de séries de tempo para previsão do comportamento da inadimplência agregada utilizando um conjunto amplo de informação, através dos métodos FAVAR (Factor-Augmented Vector Autoregressive) de Bernanke, Boivin e Eliasz (2005) e FAVECM (Factor-augmented Error Correction Models) de Baneerjee e Marcellino (2008). A partir disso, foram construídas previsões fora da amostra de modo a comparar a eficácia de projeção dos modelos contra modelos univariados mais simples - ARIMA - modelo auto-regressivo integrado de média móvel e SARIMA - modelo sazonal auto-regressivo integrado de média móvel. Para avaliação da eficácia preditiva foi utilizada a metodologia MCS (Model Confidence Set) de Hansen, Lunde e James (2011) Essa metodologia permite comparar a superioridade de modelos temporais vis-à-vis a outros modelos.

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Com o objetivo de analisar o impacto na Estrutura a Termos de Volatilidade (ETV) das taxas de juros utilizando dois diferentes modelos na estimação da Estrutura a Termo das Taxas de Juros (ETTJ) e a suposição em relação a estrutura heterocedástica dos erros (MQO e MQG ponderado pela duration), a técnica procede em estimar a ETV utilizando-se da volatilidade histórica por desvio padrão e pelo modelo auto-regressivo Exponentially Weighted Moving Average (EWMA). Por meio do teste de backtesting proposto por Kupiec para o VaR paramétrico obtido com as volatilidades das ETV´s estimadas, concluí-se que há uma grande diferença na aderência que dependem da combinação dos modelos utilizados para as ETV´s. Além disso, há diferenças estatisticamente significantes entre as ETV´s estimadas em todo os pontos da curva, particularmente maiores no curto prazo (até 1 ano) e nos prazos mais longos (acima de 10 anos).

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Este trabalho apresenta uma modelagem paramétrica (auto-regressiva) linear aplicável a estudos de propagação de televisão digital e telefonia celular para cidades densamente arborizadas. A modelagem proposta apresenta um forte embasamento estatístico e depende apenas de dados provenientes de medição, no caso dados relativos a potência recebida e o valor de PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). Um algoritmo genético é utilizado no cálculo dos parâmetros de ajuste do modelo a um conjunto de dados. O trabalho foi realizado na faixa de televisão digital e foram analisadas duas variáveis: a potência recebida do sinal e o valor de PSNR. Foram executadas campanhas de medição na cidade de Belém. Nestas medições foram coletados dados de potência e gravados vídeos da programação diária de uma emissora de televisão. Os resultados podem ser aplicados no planejamento de serviços de telecomunicações.