Compliance com os requisitos de divulgação do IFRS - International Financial Reporting Standards e sua relação com o erro de previsão dos analistas de mercado

O objetivo deste estudo é fazer uma análise da relação entre o erro de previsão dos analistas de mercado quanto à rentabilidade das empresas listadas na BM&FBOVESPA S.A. (Bovespa) e os requerimentos de divulgação do International Financial Reporting Standards (IFRS). Isto foi feito através da regressão do erro de previsão dos analistas, utilizando a metodologia de dados em painel no ano de implantação do IFRS no Brasil, 2010, e, complementarmente em 2012, para referenciamento desses dados. Partindo desse pressuposto, foi determinado o erro de previsão das empresas listadas na Bovespa através de dados de rentabilidade (índice de lucro por ação/earnings per share) previstos e realizados, disponíveis nas bases de dados I/B/E/S Earnings Consensus Information, providos pela plataforma Thomson ONE Investment Banking e Economática Pro®, respectivamente. Os resultados obtidos indicam uma relação negativa entre o erro de previsão e o cumprimento dos requisitos de divulgação do IFRS, ou seja, quanto maior a qualidade nas informações divulgadas, menor o erro de previsão dos analistas. Portanto, esses resultados sustentam a perspectiva de que o grau de cumprimento das normas contábeis é tão ou mais importante do que as próprias normas. Adicionalmente, foi verificado que quando a empresa listada na BM&FBOVESPA é vinculada a Agência Reguladora, seu erro de previsão não é alterado. Por fim, esses resultados sugerem que é importante que haja o aprimoramento dos mecanismos de auditoria das firmas quanto ao cumprimento dos requerimentos normativos de divulgação, tais como: penalidades pela não observância da norma (enforcement), estruturas de governança corporativa e auditorias interna e externa.

Análise do erro de previsão de vazões mensais com diferentes horizontes de previsão

Este trabalho aborda o problema de previsão para séries de vazões médias mensais, no qual denomina-se de horizonte de previsão (h), o intervalo de tempo que separa a última observação usada no ajuste do modelo de previsão e o valor futuro a ser previsto. A análise do erro de previsão é feita em função deste horizonte de previsão. Estas séries possuem um comportamento periódico na média, na variância e na função de autocorrelação. Portanto, considera-se a abordagem amplamente usada para a modelagem destas séries que consiste inicialmente em remover a periodicidade na média e na variância das séries de vazões e em seguida calcular uma série padronizada para a qual são ajustados modelos estocásticos. Neste estudo considera-se para a série padronizada os modelos autorregressivos periódicos PAR (p m). As ordens p m dos modelos ajustados para cada mês são determinadas usando os seguintes critérios: a análise clássica da função de autocorrelação parcial periódica (FACPPe); usando-se o Bayesian Information Criterion (BIC) proposto em (MecLeod, 1994); e com a análise da FACPPe proposta em (Stedinger, 2001). Os erros de previsão são calculados, na escala original da série de vazão, em função dos parâmetros dos modelos ajustados e avaliados para horizontes de previsão h variando de 1 a 12 meses. Estes erros são comparados com as estimativas das variâncias das vazões para o mês que está sendo previsto. Como resultado tem-se uma avaliação da capacidade de previsão, em meses, dos modelos ajustados para cada mês.

Previsão de vento baseado em técnicas de Data Mining

Mestrado em Engenharia Electrotécnica – Sistemas Eléctricos de Energia

Plataforma de previsão do consumo elétrico para edifícios inteligentes

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Estimação e previsão em processos com longa dependência sazonais

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio.

Previsão da inflação no Boletim Focus: uma avaliação

Este trabalho investiga e analisa as diferenças das taxas anuais de inflação realizadas com relação às previsões dos agentes econômicos do mercado para um ano à frente. Os índices analisados foram o IPCA, IPA-M, IGP-M e o IGP-DI. Referente à previsão dos agentes para cada índice, foi feito uma análise estatística e uma análise de séries temporais através do modelo ARIMA. Este último explicou o erro de previsão dos agentes econômicos através de valores passados, ou defasados, do próprio erro de previsão, além dos termos estocásticos.

Previsão da velocidade dos ventos por redes neurais artificiais e arima de box & jenkins

Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS

Relação dinâmica entre ibovespa e variáveis de política monetária

Este estudo tem como principal objetivo analisar a relação causal entre um conjunto de variáveis de política monetária e o mercado acionário brasileiro, representado pelo Ibovespa, e para tal utilizará o procedimento de Bernanke (1986). Buscou-se analisar o efeito dos choques inesperados nas variáveis de política monetária, além de analisar o poder explanatório de cada uma das variáveis do modelo sobre o Ibovespa. Os resultados obtidos deixam claro que as taxas de juros de curto e longo prazo e a taxa de câmbio impactam contemporaneamente o Ibovespa. Contudo, a maior sensibilidade do índice está na taxa de câmbio, mostrando a importância exercida pelo câmbio no mercado acionário brasileiro. Uma depreciação inesperada no câmbio da ordem de 10% impacta negativamente o Ibovespa em 11,6%. Como na função impulso resposta, o câmbio é a variável que tem o maior poder explanatório.

Optimização do despacho e reserva girante em sistemas eléctricos híbridos. Estudo de caso: sistema eléctrico da Ilha de Santiago em Cabo Verde

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis

Deteção de Neisseria gonorrhoeae em amostras de urina de utentes de uma consulta de venereologia

Introdução: A vigilância epidemiológica dos agentes infeciosos é fundamental como atividade de controlo das doenças sexualmente transmissíveis. A gonorreia é uma das infeções sexualmente transmissíveis (IST) mais comum e é causada pela bactéria Neisseria gonorrhoeae. Os dados sobre os diferentes microrganismos causadores de IST são escassos em Portugal e a vigilância tradicional não é suficiente. Em muitos casos de infeção por N. gonorrhoeae, os pacientes são tratados empiricamente através de uma abordagem sindromática por vezes sem recurso a análises laboratoriais que confirmem a infeção e, além disso, existem os casos assintomáticos que contribuem para a contínua propagação da infeção por N. gonorrhoeae. A gonorreia é tratável e curável mas não está disponível uma vacina. Consequentemente, o controlo desta doença depende da identificação e tratamento de indivíduos infetados e dos seus contactos na rede de transmissão. Por outro lado, quando é efetuada cultura os resultados apresentam ocasionalmente falsos negativos, devido às características exigentes de crescimento da N. gonorrhoeae in vitro ou à automedicação prévia do doente. Objetivos: Avaliar a ocorrência de infeções por Neisseria gonorrhoeae entre utentes de uma consulta de venereologia, nos primeiros seis meses de 2011. Métodos: Estudo transversal. Amostragem consecutiva, cálculo do número de amostras pela fórmula de Wald para um nível de confiança de 95% e um erro de previsão de 3,3%. Foram analisadas 145 amostras de urina utilizando técnicas de amplificação de ácidos nucleicos com alvos diferentes. A identificação de Neisseria gonorrhoeae foi efetuada pela deteção de uma sequência do pseudogene porA de N. gonorrhoeae por técnica de reação em cadeia da polimerase (PCR) em tempo real e pela deteção de uma sequência do gene ccpB de N. gonorrhoeae por técnica de PCR. Critérios de exclusão: recusa em participar ou apresentar problemas para o entendimento do consentimento livre e informado. Resultados: Foi detetada Neisseria gonorrhoeae em 8 doentes – 5,5 % de prevalência global. A prevalência entre indivíduos com infeção sexualmente transmissível prévia (n = 35) foi significativamente mais elevada (p = 0,032). Neste grupo detetou-se N. gonorrhoeae em 4 doentes (11,43 %). Em doentes com queixas de exsudado uretral (n = 29), foi detetada N. gonorrhoeae em seis (20,69 %), demonstrando que a prevalência entre os indivíduos com este sintoma é, também, significativamente mais elevada (p = 0,001). A coinfecção com Clamydia trachomatis foi observada em 1,4 % dos casos (2/145). A percentagem de casos assintomáticos foi de 12,5 % (1/8). As técnicas de PCR utilizadas neste estudo demonstraram-se igualmente especificas para a deteção de N. gonorrhoeae e ambas mais sensíveis relativamente à cultura. Neste estudo as estirpes isoladas em cultura apresentaram resistência a penicilina em 25 % dos casos, 37,5 % a tetraciclinas e 12,5 % eram produtoras de β-lactamases. Conclusões: A prevalência determinada neste estudo encontra-se superior ao esperado. Os resultados deste estudo indicam a existência de um importante problema de saúde pública e a necessidade de considerar a implementação de rastreios em grupos específicos de população. Este estudo confirma que as técnicas de PCR com os alvos porA e ccpB são satisfatórias para a deteção de Neisseria gonorrhoeae em amostras de urina. Apesar da percentagem de estirpes resistentes a tetraciclinas e penicilina ser elevada não foram demonstradas resistências a fluoroquinolonas ou cefalosporinas nas estirpes estudadas.

Prevendo inflação usando ridge regressions

Este estudo tem como objetivo analisar o desempenho de vários modelos econométricos ao prever Inflação . Iniciamos o trabalho utilizando como base de comparação para todos os modelos a tradicional curva de Phillips que usa a taxa de desemprego como variável explicativa para diferenças de preço. Dentre os modelos analisados temos univariados e bivariados, sendo estes últimos uma curva de Phillips alternativa já que apenas sustitui a variável desemprego por outra variável macroeconômica. Além destes modelos também comparamos o desempenho de previsão de modelos que usam como covariadas uma combinação das previsões dos modelos anteriores (univariados e bivariados). O resultado deste estudo aponta a combinação de modelos por "ridge regression" como uma técnica - dentre as analisadas para combinação de previsões - de menor erro de previsão sempre; sendo alcançado pela combinação da média em apenas um dos casos analisados. No entanto, a combinação de previsões não apresentou melhor resultado que algumas das covariadas testadas em modelos bivariados

As surpresas na política monetária e suas implicações na estrutura a termo de juros: o caso brasileiro

O objetivo do trabalho é estudar a relação entre “surpresas” na política monetária, reveladas pelas mudanças não-esperadas na taxa de juros de curto prazo (Selic) e a estrutura a termo da curva de juros para o caso brasileiro. Será testado o efeito de movimentos não-esperados da política monetária sobre a estrutura a termo de juros, utilizando como medida de surpresa da política monetária o erro de previsão do mercado para a taxa de juros estabelecida pela autoridade monetária. O trabalho está estruturado em 4 capítulos, além desta introdução. A introdução consiste no detalhamento da importância do problema e como o trabalho está organizado. O capítulo 1 compreende a revisão da literatura em duas partes: a parte 1 realiza uma síntese de alguns trabalhos sobre o tema e a parte subseqüente apresenta alguns resultados empíricos já conhecidos. No capítulo 2 será estudado o caso brasileiro, e definida a metodologia e hipóteses analisadas. O terceiro capítulo consiste nas estimações e resultados. Por último, o capítulo 4 disserta a respeito das conclusões obtidas, limitações do trabalho e questões para futuras pesquisas.

As negociações de futuros de commodities afetam a volatilidade dos preços físicos? : um estudo empírico para o mercado brasileiro de açúcar e etanol.

O presente trabalho analisa a existência de possíveis impactos da atividade de negociação nos mercados futuros de commodities sobre a volatilidade dos preços físicos dos mercados de açúcar cristal e etanol hidratado comercializados no Brasil. Para isso, são utilizadas as análises de Causalidade de Granger e da Decomposição da Variância do Erro de Previsão. Os resultados obtidos mostraram que realmente existem relações de causalidade entre volumes negociados e volatilidade dos preços no mercado físico, com exceção do volume negociado de futuros na bolsa de Londres. Não foram encontradas relações causais entre a quantidade de contratos em aberto e a volatilidade dos preços no mercado físico para nenhuma commodity estudada.

Profundidade de mercado na BM&FBovespa

O objetivo desse trabalho é estimar a medida dinâmica VNET de profundidade de mercado para ações brasileiras a partir de dados de transação. VNET mede a diferença no número de ações compradas e vendidas no intervalo de tempo necessário para que o preço se movesse além de um determinado incremento. É uma medida de liquidez realizada para uma deterioração específica de preço que pode ser calculada seguidamente ao longo do dia, capturando assim a dinâmica de curto prazo da liquidez. Em particular, assume-se que essa duração de preços segue um modelo autorregressivo de duração condicional (ACD). A natureza pré-determinada do processo ACD é conveniente porque nos permite prever mudanças futuras na liquidez de uma ação. Assim, ao identificar os melhores momentos para realizar uma operação de compra ou venda, o VNET é um excelente ponto de partida para qualquer estratégia de execução ótima. Os resultados empíricos deste trabalho indicam que a profundidade de mercado medida pelo VNET varia com ágio de compra e venda, com o volume negociado, com o número de negócios, com a duração de preços condicional, e com o seu erro de previsão. Para estimar a curva de reação do mercado, variamos os intervalos de preço usados na definição das durações de preços.