Ciências Humanas

Uma única pessoa pode possuir mais de um cartão de crédito, podendo ser do mesmo banco ou não. No entanto há um cartão que possui a preferência do cliente no momento em que realiza suas transações. Dentre todos os cartões do cliente esse será considerado o seu primeiro cartão, e assim tornando-o fortemente vinculado ao banco de origem do cartão. O local onde o cliente transaciona, no banco é denominado MCC, estes lugares são divididos de acordo com seu ramo comercial. Entre esses grupos existem os MCC’s básicos, onde estes dividem os clientes em dois grupos distintos. Um grupo que possui faturamento e número de transações baixo, e o outro grupo que possui faturamento e número de transações alto. Os clientes que pertencerem ao segundo são chamados de Essenciais. Diante disto, o objetivo deste estudo foi encontrar MCC’s que vinculam o cliente com a Instituição Financeira, tornando-o um Cliente Essencial.

We develop a Bayesian analysis of the model proposed by Goegebeur, de Boeck, Wollack and Cohen (2008) to work with speededness by considering a gradual process change IRT model. Prior specification and MCMC algorithm are discussed. Simulations studies are conducted to evaluate his performance to the recover the parameters by considering independence or dependence in examinee´s parameter or personal latent variables by using independent priors. A real-data example, EGRA test, is analyzed and show how the model can be used to identified personal latent variables associated with response in Speededness situations which is consistent with the results in the test.

A qualidade de vida tem sido apontada como uma categoria analítica central para promover abordagens integradoras e interdisciplinares. Mediante ao exposto, este trabalho tem por objetivo aplicar a modelagem de equações estruturais ao estudo de alguns aspectos da qualidade de vida, segundo os critérios estabelecidos pela Organização Mundial da Saúde. Com este propósito foi realizado uma pesquisa na Universidade Estadual de Londrina, considerando uma amostra de 120 alunos, com idade média de 22 anos. Tendo por base que os resultados obtidos são preliminares, e pelo fato de que novos modelos estão sendo pesquisados, concluiu-se que a relação entre as variáveis exógenas e endógenas estudadas agregou conhecimentos para que novos modelos de equações estruturais possam ser desenvolvidos, com a especificação de variáveis latentes e seus relacionamentos.

A modelagem multivariada de séries financeiras se constitui em um dos mais importantes e desafiadores problemas na área de econometria financeira. Um dos modelos populares nesta área é o modelo de cópulas, dada sua flexibilidade para construir funções de distribuição multivariadas que reproduzam dependências não lineares. Este trabalho está focado no estudo e aplicação de modelos de cópulas com dimensão maior que três, em problemas de interdependência, contágio e gerenciamento de risco. Primeiramente é realizada a modelagem bivariada de retornos de índices considerando os mercados de Estados Unidos, os principais mercados financeiros latino-americanos e europeus, utilizando copulas variando no tempo segundo a metodologia proposta por Patton(2006). Em seguida é proposta a especificação de um modelo de cópulas trivariado com parâmetros variando no tempo combinando as propostas de Patton (2006) e Aas et. al. (2009). Em terceiro lugar a análise de dependência e contagio entre os retornos estudados é feita através do uso de copulas condicionais. Esta análise, conjuntamente com a proposta do modelo trivariado de cópulas com parâmetros variando no tempo, constituem as principais contribuições metodológicas deste trabalho. Finalmente, cópulas tetravariadas são empregadas na análise de risco de ações negociadas no mercado à vista brasileiro

O estudo de taxas, razões e proporções é comum em diversas áreas do conhecimento. A distribuição beta ou a distribuição beta inflacionada (Ospina e Ferrari, Statistical Papers, 2010) podem ser escolhas razoáveis na maioria das situações práticas. Contudo, estas distribuições não são indicadas para o ajuste de variáveis que não podem assumir valores no intervalo aberto (0; c), 0 < c < 1. Para o ajuste destas variáveis, introduzimos, neste trabalho, a distribuição beta inflacionada truncada. A distribuição proposta é uma mistura de uma distribuição beta com suporte no intervalo (c; 1) e uma distribuição trinomial que assume os valores zero, um e c. Obtemos os momentos desta distribuição, o vetor escore, a matriz de informação de Fisher e discutimos a estimação pontual e intervalar de seus parâmetros. Estudamos, também, as propriedades dos estimadores sugeridos por meio de simulações de Monte Carlo e realizamos uma aplicação a dados reais.