Cap. 6 - Análise de Investimentos em Situação de Risco
|
|
- Armando Gesser Estrela
- 7 Há anos
- Visualizações:
Transcrição
1 Cap. 6 - Análise de Invesimenos em Siuação de Risco Fluxos de Caixa Independenes no Tempo Média e Variância do Presene Uso da Disribuição Bea Fluxos de Caixa Dependenes no Tempo Fluxos de caixa com Dependência Moderada Simulação de Mone - Carlo Problemas Proposos Risco em Fluxos de Caixa
2 6.1 - Risco em Fluxos de Caixa Variância E (VPL) VPL 6. - Fluxos de Caixa Independenes no Tempo Os fluxos são independenes se não houver correlação enre um fluxo de um período e de ouro
3 Uma Palavra Sobre Média e variância Suponha os seguines invesimenos e axas de reorno: A: 3% 4% B: 3% 5 Média de A: Média de B: 3 % 3% Qual dos dois em maior variação Qual raz mais risco Como medir ese risco Uma Palavra Sobre Média e variância A: 3% 4% B: 3% 5 Medida do Risco (da dispersão): Ampliude A: 4% - = B: 5 - = Pode ser úil, mas... Só considera os exremos e pode não represenar a dispersão em relação à média, veja: C: 1% 3% 4% Ampliude: 4% D: 3% 3% 3% 6 Ampliude: 4%
4 Uma Palavra Sobre Média e variância A: 3% 4% B: 3% 5 Medida do Risco (da dispersão): Desvios em relação à média: A: (4-3) + (3-3) + ( - 3) = (zero) B: (55-3) + (3-3) + (5-3) = (zero) Os valores se anulam por causa dos desvios negaivos. Uma forma de resolver ese problema é elevar os desvios ao quadrado: A: (4-3) + (3-3) + ( - 3) = B: (55-3) + (3-3) + (5-3) = 15 VARIÂNCIA Uma Palavra Sobre Média e variância Assim: VAR(A) = VAR(B) = 15 Para que a unidade seja a mesma calculamos a raiz quadrada da Variância: Desvio - Padrão - Raiz quadrada de = 14,1 % Raiz quadrada de 15 = 35,4 % Que é considerada uma boa medida para o risco
5 Média e Variância de um Fluxo de caixa A1 A A3... P1 P P n An1 Pn1 An Pn An3... Pn3... A A1 A A3... P1 P P3... A11 A1 A13... P11 P1 P13... A = k k j = 1 P A (A ) = P ( A A ) j j j=1 j j Média e Variância de um Fluxo de caixa A4 A5 An A A3 1 n Esperado (Média) do Presene: A A1 E(VPL) = n = A ( 1 i)
6 Média e Variância de um Fluxo de caixa A4) An) A) A) A1) A3) 1 n Variância do Presene: ( VPL) n n ( A ) ( A ) ( 1 i) ( 1 i) Exemplo 1 Invesimeno: $ 1. Cuso de capial: 5 % a.p. -1 1% % O VPL com valores mais prováveis é: 1 1% 4% % 1% VPL = /(1+,5) + 6/(1+,5) +4/(1+,5) 3 VPL = 3659
7 Exemplo 1 Invesimeno: $ 1. Cuso de capial: 5 % a.p. -1 A1 =,5x +,x4 +,5x5 +,15x6 +,1x8 A1 = 51 A = 515 A3 = 34 1% E(VPL) = 1 1% n = A ( 1 i) E(VPL) = /(1+,5) + 515/(1+,5) +34/(1+,5) 3 E(VPL) = 465 1% 4% % 1% E o VPL = Exemplo 1 Invesimeno: $ 1. Cuso de capial: 5 % a.p. -1 1% % 7 8 e e e (VPL) = + 169/(1+,5) (1+,5) /(1,5) 6 (VPL) = 56 1% 4% % 1%
8 Exemplo 1 16,85 % (VPL) = 56 VPL E(VPL) = 465 Probabilidade do invesimeno ser inviável: z = VPL - E(VPL) (VPL) = = -,96 P(VPL < ) =P( z < -,96 ) = 16,85 % Usar função DIST.NORM do Excel. - Uso da Disribuição Bea = b + 4m + a 6 Apenas 3 esimaivas: Mais provável - Oimisa - Pessimisa - m b a A = b + 4m + a 6 b a 6 ( A ) b a 6
9 . - Uso da Disribuição Bea - Exemplo Exemplo: Invesimeno em máquina de $ 3, Lucro Período 1 Período Período 3 Máximo Mais provável Mínimo A = b + 4m + a A1 = (5 + 4x + 15)/6 6 A1 = E(VPL) = n = A ( 1 i) A = 19 A3 = 14 E(VPL) = -3 + /1,1 + 19/1,1 + 14/1,1 3 E(VPL) = $ Uso da Disribuição Bea - Exemplo Exemplo: Invesimeno em máquina de $ 3, Lucro Período 1 Período Período 3 Máximo Mais provável Mínimo ( A ) b a 6 A1)= [(5-15)/6] e e e (VPL) = /1, /1, /1,1 6 (VPL) = $ 1.81
10 . - Uso da Disribuição Bea - Exemplo % (VPL) = 1.81 VPL E(VPL) = Probabilidade do invesimeno ser inviável: z = VPL - E(VPL) (VPL) = = - 6,6 P(VPL < ) =P( z < - 6,6 ) = próximo de (zero) Aplicação: Resolver problema 3 da pág Produo: Veniladores domésicos Invesimeno: $ 3.. Preço de venda: $ 1. Cuso variável uniário: $ Cuso fixo: $ 3. TMA: 6% Esudo de mercado: Oimisa novembro 1 dezembro 16 janeiro 5 fevereiro 18 março 1 Mais prov Pessimisa
11 6.3 - Fluxos de Caixa dependenes no Tempo Os fluxos são dependenes se houver correlação uniária enre um fluxo de um período e de ouro Média e Variância de um Fluxo de caixa A4 A5 An A A3 1 n Esperado (Média) do Presene: A A1 E(VPL) = n = A ( 1 i)
12 Média e Variância de um Fluxo de caixa A4) An) A) A) A1) A3) 1 n Variância do Presene: ( VPL) n ( A ) ( 1 i) Exemplo 3 Invesimeno: $ 1. Cuso de capial: 5 % a.p. -1 A1 =,5x +,x4 +,5x5 +,15x6 +,1x8 A1 = 51 A = 515 A3 = 34 1% E(VPL) = 1 1% n = A ( 1 i) E(VPL) = /(1+,5) + 515/(1+,5) +34/(1+,5) 3 E(VPL) = 465 1% 4% % 1%
13 Exemplo 3 Invesimeno: $ 1. Cuso de capial: 5 % a.p. -1 1% % 7 8 e e e (VPL) = [ + 13/(1+,5) (1+,5) /(1,5) 3 ] (VPL) = % 4% % 1% Exemplo 3 8,77 % (VPL) = 4397 VPL E(VPL) = 465 Probabilidade do invesimeno ser inviável: z = VPL - E(VPL) (VPL) = = -,56 P(VPL < ) =P( z < -,56 ) = 8,77%
14 Comparação enre independene e dependene 16,85 % = 56 8,77 % = 4397 VPL E(VPL) = 465 Fluxos Independenes E(VPL) = 465 Fluxos Dependenes VPL A Probabilidade de ser inviável esá enre 16,85 % e 8,77 % Fluxos de Caixa com Dependência Moderada no Tempo Méodo de Simulação de Mone - Carlo Exemplo: a) Esimaivas mais Prováveis VPL = (P/A, i%, n) + 5. (P/F, i%, n) VPL = 17.95
15 b) Considerando Disribuições de Probablidade INVESTIMENTO RECEITA VALOR RESID. VIDA Taxa 65 7 Dis. acum Dis. acum Dis. acum. 3 4 Ano s 9 1 Dis. acum % Simulação de Mone - Carlo Monar disribuições acumuladas: Invesimeno Benefícios Residual % 87 % 7 % 47 % Vida %
16 Simulação de Mone - Carlo Para cada número aleaório de a 1 gerado busca-se o valor correspondene na disribuição acumulada: N INVEST alea RECEITA alea VALOR RESIDUAL alea VIDA alea Anos V.Neg VPL R$ ,66 R$7.951, R$ 93.33,8 R$8.33, R$ ,77 R$.837, R$ 9.683,3 R$.683, R$ 93.33,8 R$8.33, R$ 8.746,8 R$1.746, R$ 7.84,68 (R$4.195,3) R$ 1.4,79 R$3.4,79... Simulação de Mone - Carlo Gera-se a disribuição de frequência dos VPL s De a Freqüência Freqüência Acumulada
17 Veja o hisograma: Simulação de Mone - Carlo Simulação de Mone - Carlo Que nos fornece o seguine gráfico:
18 Resolver Problema 1 - Página 6.16 Uma empresa do seor de energia esuda um invesimeno em uma ermelérica a gás de 35 MW e levanou os seguines dados: Invesimeno =$ 5., por MW insalado Produção de energia=.8. MWh por ano Preço da energia elérica produzida =$3, por MWh Cusos de Operação e Manuenção=$ 4, por MWh Ouros Cusos (Transpore de energia, ec.) $ 1.., por ano Consumo de gás = 5.. m3 por ano Cuso do gás =$,6 por m3 N = anos VR = $ 35.., TMA = 1 ao ano Resolver Problema 1 - Página 6.16 Inves Prob Producao Prob Tarifa Prob Cusos OM Prob Cuso gas Prob , , ,7 5
19 Fim
Fluxos de Caixa Independentes no Tempo Média e Variância do Valor Presente Uso da Distribuição Beta Fluxos de Caixa Dependentes no Tempo Fluxos de
Cap. 6 - Análise de Invesimenos em Siuação de Risco Fluxos de Caixa Independenes no Tempo Média e Variância do Valor Presene Uso da Disribuição Bea Fluxos de Caixa Dependenes no Tempo Fluxos de caixa com
Leia maisUniversidade Federal de Itajubá
Universidade Federal de Itajubá Engenharia Econômica II Análise de Sensibilidade 21/08/2012 Prof. José Arnaldo B. Montevechi 1 Fluxo de Caixa ( + ) 0 1 2 3 n Parcela compostas por: ( - ) Investimento Receitas,
Leia maisCAP. 6 - ANÁLISE DE INVESTIMENTOS EM SITUAÇÃO DE RISCO
CAP. 6 - ANÁLISE DE INVESTIMENTOS EM SITUAÇÃO DE RISCO 1. APRESENTAÇÃO Nese capíulo serão abordados vários méodos que levam em coa o uso das probabilidades a aálise de ivesimeos. Eses méodos visam subsidiar
Leia maisUniversidade Federal de Itajubá
Universidade Federal de Itajubá Engenharia Econômica Critérios para Análise: Pay - Back CUI DA DO Valor Presente Líquido (VPL) Valor Anual (VA) Taxa Interna de Retorno (TIR) E X A T O S 19/02/2013 Prof.
Leia maisEXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 1ª Época (v1)
Nome: Aluno nº: Duração: horas LICENCIATURA EM CIÊNCIAS DE ENGENHARIA - ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL ª Época (v) I (7 valores) Na abela seguine apresena-se os valores das coordenadas
Leia maisMÉTODOS PARAMÉTRICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS DE SOBREVIVÊNCIA
MÉTODOS PARAMÉTRICOS PARA A ANÁLISE DE DADOS DE SOBREVIVÊNCIA Nesa abordagem paramérica, para esimar as funções básicas da análise de sobrevida, assume-se que o empo de falha T segue uma disribuição conhecida
Leia maisUniversidade Federal de Itajubá
Universidade Federal de Itajubá Engenharia Econômica Critérios para Análise: Pay - Back CUI DA DO Valor Presente Líquido (VPL) Valor Anual (VA) Taxa Interna de Retorno (TIR) E X A T O S 2 1 02/11/97 Túnel
Leia maisGrupo I (Cotação: 0 a 3.6 valores: uma resposta certa vale 1.2 valores e uma errada valores)
INSTITUTO SUPERIOR DE ECONOMIA E GESTÃO Esaísica II - Licenciaura em Gesão Época de Recurso 6//9 Pare práica (quesões resposa múlipla) (7.6 valores) Nome: Nº Espaço reservado para a classificação (não
Leia maisUniversidade Federal de Itajubá
Universidade Federal de Itajubá Análise de Viabilidade Econômica de Empreendimentos Análise de Alternativas de Investimentos Análise de Alternativas de Investimentos Critérios para Análise: Pay - Back
Leia maisENGENHARIA ECONÔMICA AVANÇADA
ENGENHARIA ECONÔMICA AVANÇADA TÓPICOS AVANÇADOS MATERIAL DE APOIO ÁLVARO GEHLEN DE LEÃO gehleao@pucrs.br 55 5 Avaliação Econômica de Projeos de Invesimeno Nas próximas seções serão apresenados os principais
Leia maisTeoria do Mercado de Capitais
Teoria do Mercado de Capiais Capíulo 9: Ross e all. 1 Inrodução Objeivo de Finanças: avaliação do risco de uma careira de aivos financeiros Risco: é medido em ermos de variações dos preços dos aivos P
Leia maisDEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFSCar 6 a Lista de exercício de Teoria de Matrizes 28/06/2017
DEPARTAMENTO DE ESTATÍSTICA - UFSCar 6 a Lisa de exercício de Teoria de Marizes 8/06/017 1 Uma pesquisa foi realizada para se avaliar os preços dos imóveis na cidade de Milwaukee, Wisconsin 0 imóveis foram
Leia maisEXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL Ano lectivo 2015/16-1ª Época (V1) 18 de Janeiro de 2016
Nome: Aluno nº: Duração: h:30 m MESTRADO INTEGRADO EM ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL Ano lecivo 05/6 - ª Época (V) 8 de Janeiro de 06 I (7 valores) No quadro de dados seguine (Tabela
Leia maisExpectativas, consumo e investimento CAPÍTULO 16. Olivier Blanchard Pearson Education Pearson Education Macroeconomia, 4/e Olivier Blanchard
Expecaivas, consumo e Olivier Blanchard Pearson Educaion CAPÍTULO 16 16.1 Consumo A eoria do consumo foi desenvolvida na década de 1950 por Milon Friedman, que a chamou de eoria do consumo da renda permanene,
Leia mais5 Metodologia Probabilística de Estimativa de Reservas Considerando o Efeito-Preço
5 Meodologia Probabilísica de Esimaiva de Reservas Considerando o Efeio-Preço O principal objeivo desa pesquisa é propor uma meodologia de esimaiva de reservas que siga uma abordagem probabilísica e que
Leia maisEXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL 2ª Época (V1)
Nome: Aluno nº: Duração: horas LICENCIATURA EM CIÊNCIAS DE ENGENHARIA - ENGENHARIA DO AMBIENTE EXAME DE ESTATÍSTICA AMBIENTAL ª Época (V) I (7 valores) Na abela seguine apresena-se os valores das coordenadas
Leia mais4 O modelo econométrico
4 O modelo economérico O objeivo desse capíulo é o de apresenar um modelo economérico para as variáveis financeiras que servem de enrada para o modelo esocásico de fluxo de caixa que será apresenado no
Leia maisPrevisão de consumos a curto prazo
Previsão de consumos a curo prazo Séries emporais Cláudio Moneiro Disribuição de Energia II 5º ano da LEEC - ramo de Energia (FEUP) Séries emporais Esa é a meodologia clássica mais popular para a previsão
Leia maisAnálise de Projectos ESAPL / IPVC. Critérios de Valorização e Selecção de Investimentos. Métodos Dinâmicos
Análise de Projecos ESAPL / IPVC Criérios de Valorização e Selecção de Invesimenos. Méodos Dinâmicos Criério do Valor Líquido Acualizado (VLA) O VLA de um invesimeno é a diferença enre os valores dos benefícios
Leia maisAnálise de séries de tempo: modelos de decomposição
Análise de séries de empo: modelos de decomposição Profa. Dra. Liane Werner Séries de emporais - Inrodução Uma série emporal é qualquer conjuno de observações ordenadas no empo. Dados adminisraivos, econômicos,
Leia maisGRUPO XIII GRUPO DE ESTUDO DE INTERFERÊNCIAS, COMPATIBILIDADE ELETROMAGNÉTICA E QUALIDADE DE ENERGIA - GCQ
SNPTEE SEMINÁRIO NACIONAL DE PRODUÇÃO E TRANSMISSÃO DE ENERGIA ELÉTRICA GCQ - 11 16 a 21 Ouubro de 2005 Curiiba - Paraná GRUPO XIII GRUPO DE ESTUDO DE INTERFERÊNCIAS, COMPATIBILIDADE ELETROMAGNÉTICA E
Leia maisExercícios resolvidos do livro: Matemática Financeira Aplicada em Análise da Viabilidade de Projetos com HP-12C e Excel Célio Tavares
Exercício 45 Custo capital a/a 20% Anos 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Fluxo caixa livre (20.000) 10.000 6.000 5.000 4.000 2.800 2.800 2.800 2.800 2.800 4.800 VP 8.333 4.167 2.894 1.929 1.125 938 781 VP acumulado
Leia mais4 Metodologia R P. = cotação da ação i no final da semana t. 1 Maiores detalhes no ANEXO - 1
4 Meodologia Com o objeivo de se esar reornos anormais de curíssimo prao para o mercado de ações brasileiro (BOVESPA), ese rabalho foi dividido em rês eapas: Na primeira, usou-se a meodologia de De Bond
Leia maisLista de exercícios 3. September 15, 2016
ELE-3 Inrodução a Comunicações Lisa de exercícios 3 Sepember 5, 6. Enconre a ransformada de Hilber x() da onda quadrada abaixo. Esboce o especro de x() j x(). [ ] x() = Π ( n). n=. Um sinal em banda passane
Leia mais6 Processos Estocásticos
6 Processos Esocásicos Um processo esocásico X { X ( ), T } é uma coleção de variáveis aleaórias. Ou seja, para cada no conjuno de índices T, X() é uma variável aleaória. Geralmene é inerpreado como empo
Leia maisFunção de risco, h(t) 3. Função de risco ou taxa de falha. Como obter a função de risco. Condições para uma função ser função de risco
Função de risco, h() 3. Função de risco ou axa de falha Manuenção e Confiabilidade Prof. Flavio Fogliao Mais imporane das medidas de confiabilidade Traa-se da quanidade de risco associada a uma unidade
Leia maisAnálise de Informação Económica e Empresarial
Análise de Informação Económica e Empresarial Licenciaura Economia/Finanças/Gesão 1º Ano Ano lecivo de 2008-2009 Prova Época Normal 14 de Janeiro de 2009 Duração: 2h30m (150 minuos) Responda aos grupos
Leia maisMATEMÁTICA APLICADA AO PLANEJAMENTO DA PRODUÇÃO E LOGÍSTICA. Silvio A. de Araujo Socorro Rangel
MAEMÁICA APLICADA AO PLANEJAMENO DA PRODUÇÃO E LOGÍSICA Silvio A. de Araujo Socorro Rangel saraujo@ibilce.unesp.br, socorro@ibilce.unesp.br Apoio Financeiro: PROGRAMA Inrodução 1. Modelagem maemáica: conceios
Leia maisTIR Taxa Interna de Retorno LCF Economia de Recursos Florestais 2009
TIR Taxa Inerna de Reorno LCF 685-Economia de Recursos Floresais 2009 TIR: Taxa Inerna de Reorno AT Taxa Inerna de Reorno (TIR)de um projeo é aquela que orna o valor presene das receias menos o valor presene
Leia maisOpções Reais: Uma alternativa para avaliação de investimentos em condições de risco
www.iem.efei.br/edson Opções Reais: Uma alternativa para avaliação de investimentos em condições de risco Prof. Edson de Oliveira Pamplona http://www.iem.efei.br/edson 2005 Por quê Opções Reais? Por quê
Leia maisVariáveis Aleatórias. Esperança e Variância. Prof. Luiz Medeiros Departamento de Estatística - UFPB
Variáveis Aleatórias Esperança e Variância Prof. Luiz Medeiros Departamento de Estatística - UFPB ESPERANÇA E VARIÂNCIA Nos modelos matemáticos aleatórios parâmetros podem ser empregados para caracterizar
Leia maisA volatilidade de projetos industriais para uso em análise de risco de investimentos
Ges. Prod., São Carlos, v. 9, n. 2, p. 337-345, 22 A volailidade de projeos indusriais para uso em análise de risco de invesimenos he volailiy of indusrial projecs for use in analysis of risk in invesmens
Leia maisREDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE
Análise de componenes e discriminanes REDUÇÃO DE DIMENSIONALIDADE Uma esraégia para abordar o problema da praga da dimensionalidade é realizar uma redução da dimensionalidade por meio de uma ransformação
Leia maisUnidade: Risco e Retorno. Unidade I:
Unidade I: 0 Unidade: Risco e Retorno A análise de investimentos está baseada nas estimativas dos fluxos de caixa de um projeto. Nem sempre essas previsões de fluxo de caixa coincidem com os resultados
Leia maisAplicações à Teoria da Confiabilidade
Aplicações à Teoria da ESQUEMA DO CAPÍTULO 11.1 CONCEITOS FUNDAMENTAIS 11.2 A LEI DE FALHA NORMAL 11.3 A LEI DE FALHA EXPONENCIAL 11.4 A LEI DE FALHA EXPONENCIAL E A DISTRIBUIÇÃO DE POISSON 11.5 A LEI
Leia mais4 O Papel das Reservas no Custo da Crise
4 O Papel das Reservas no Cuso da Crise Nese capíulo buscamos analisar empiricamene o papel das reservas em miigar o cuso da crise uma vez que esa ocorre. Acrediamos que o produo seja a variável ideal
Leia mais5.1. Filtragem dos Estados de um Sistema Não-Linear Unidimensional. Considere-se o seguinte MEE [20] expresso por: t t
5 Esudo de Casos Para a avaliação dos algorimos online/bach evolucionários proposos nese rabalho, foram desenvolvidas aplicações em problemas de filragem dos esados de um sisema não-linear unidimensional,
Leia maisMACROECONOMIA DO DESENVOLVIMENTO PROFESSOR JOSÉ LUIS OREIRO PRIMEIRA LISTA DE QUESTÕES PARA DISCUSSÃO
MACROECONOMIA DO DESENVOLVIMENTO PROFESSOR JOSÉ LUIS OREIRO PRIMEIRA LISTA DE QUESTÕES PARA DISCUSSÃO 1 Quesão: Um fao esilizado sobre a dinâmica do crescimeno econômico mundial é a ocorrência de divergências
Leia maisRegularização de descargas
HIP 11 HIDROLOGIA II Aula 8 Professor Joel Avruch Goldenfum IPH/UFRGS Regularização de descargas vazões naurais exremamene variáveis deve-se compaibilizar a ofera naural com a demanda uso mais harmonioso
Leia maisA CULTURA DA PINHA COMO ALTERNATIVA ECONÔMICA PARA A AGRICULTURA FAMILIAR DA REGIÃO NORTE FLUMINENSE
A CULTURA DA PINHA COMO ALTERNATIVA ECONÔMICA PARA A AGRICULTURA FAMILIAR DA REGIÃO NORTE FLUMINENSE Poliana D. Zampirolli 1 Adelmo Golynski Paulo Marcelo de Souza 3 Niraldo José Ponciano 4 José Paccelli
Leia maisVI SBQEE. 21 a 24 de agosto de 2005 Belém Pará Brasil
VI SBQEE 21 a 24 de agoso de 5 Belém Pará Brasil Código: BEL 03 7573 Tópico: Aspecos Conrauais Legais APLICAÇÃO DA MODERNA TEORIA FINANCEIRA NA AVALIAÇÃO DE CONTRATOS DE PERFORMANCE EM QUALIDADE DA ENERGIA
Leia maisCapítulo 4. Propriedades dos Estimadores de Mínimos Quadrados
Capíulo 4 Propriedades dos Esimadores de Mínimos Quadrados Hipóeses do Modelo de Regressão Linear Simples RS1. y x e 1 RS. Ee ( ) 0 E( y ) 1 x RS3. RS4. var( e) var( y) cov( e, e ) cov( y, y ) 0 i j i
Leia maisSéries de Tempo. José Fajardo. Agosto EBAPE- Fundação Getulio Vargas
Séries de Tempo Inrodução José Faardo EBAPE- Fundação Geulio Vargas Agoso 0 José Faardo Séries de Tempo . Por quê o esudo de séries de empo é imporane? Primeiro, porque muios dados econômicos e financeiros
Leia maisSUMÁRIO. 1.1 Introdução, Conceitos Fundamentais, 2
SUMÁRIO 1 CONCEITOS BÁSICOS, 1 1.1 Introdução, 1 1.2 Conceitos Fundamentais, 2 1.2.1 Objetivo, 2 1.2.2 População e amostra, 2 1.3 Processos estatísticos de abordagem, 2 1.4 Dados estatísticos, 3 1.5 Estatística
Leia maisModelos de Programação Linear
EA 0 Planeameno e Análise de Sisemas de Produção Modelos de Programação Linear Tópicos -Inrodução -Modelos de alocação -Modelos de blending -Planeameno de operações 5-Modelos muli-eságios 6-Modelos linearizáveis
Leia maisCircuitos Elétricos I EEL420
Universidade Federal do Rio de Janeiro Circuios Eléricos I EEL420 Coneúdo 1 - Circuios de primeira ordem...1 1.1 - Equação diferencial ordinária de primeira ordem...1 1.1.1 - Caso linear, homogênea, com
Leia maisCálculo do valor em risco dos ativos financeiros da Petrobrás e da Vale via modelos ARMA-GARCH
Cálculo do valor em risco dos aivos financeiros da Perobrás e da Vale via modelos ARMA-GARCH Bruno Dias de Casro 1 Thiago R. dos Sanos 23 1 Inrodução Os aivos financeiros das companhias Perobrás e Vale
Leia maisTipos de Processos Estocásticos
Mesrado em Finanças e Economia Empresarial EPGE - FGV Derivaivos Pare 6: Inrodução ao Cálculo Diferencial Esocásico Derivaivos - Alexandre Lowenkron Pág. 1 Tipos de Processos Esocásicos Qualquer variável
Leia maisConfiabilidade e Taxa de Falhas
Prof. Lorí Viali, Dr. hp://www.pucrs.br/fama/viali/ viali@pucrs.br Definição A confiabilidade é a probabilidade de que de um sisema, equipameno ou componene desempenhe a função para o qual foi projeado
Leia maisTipos de Processos Estocásticos
Mesrado em Finanças e Economia Empresarial EPGE - FGV Derivaivos Pare 7: Inrodução ao álculo Diferencial Esocásico Derivaivos - Alexandre Lowenkron Pág. 1 Tipos de Processos Esocásicos Qualquer variável
Leia maisComportamento Assimptótico dos Mínimos Quadrados Questão: Será que a estimativa de mínimos quadrados converge para o valor verdadeiro dos parâmetros?
Conrolo por Compuador 3-Idenificação J. Miranda Lemos IST-DEEC Área Cienífica de Sisemas, Decisão e Conrolo 05 Comporameno Assimpóico dos Mínimos Quadrados Quesão: Será que a esimaiva de mínimos quadrados
Leia maisCapítulo 11. Corrente alternada
Capíulo 11 Correne alernada elerônica 1 CAPÍULO 11 1 Figura 11. Sinais siméricos e sinais assiméricos. -1 (ms) 1 15 3 - (ms) Em princípio, pode-se descrever um sinal (ensão ou correne) alernado como aquele
Leia mais4. Selecionando modelos de Projeção com. AIC e SIC. Primeiro, vamos falar do erro quadrático médio
4. Selecionando modelos de Projeção com AIC e SIC Os criérios de seleção de modelos ipicamene requerem que o erro quadráico médio da previsão de um período a frene seja o menor possível. A diferença enre
Leia mais12/06/14. Estatística Descritiva. Estatística Descritiva. Medidas de tendência central. Medidas de dispersão. Separatrizes. Resumindo numericamente
Resumindo numericamente Para resumir numericamente dados quantitativos o objetivo é escolher medidas apropriadas de locação (``qual o tamanho dos números envolvidos?'') e de dispersão (``quanta variação
Leia maisComportamento Assimptótico dos Mínimos Quadrados. Questão: Será que a estimativa de mínimos quadrados converge para o valor verdadeiro dos parâmetros?
Modelação, Idenificação e Conrolo Digial 4-Idenificação Paramérica 36 Comporameno Assimpóico dos Mínimos Quadrados Quesão: Será que a esimaiva de mínimos quadrados converge para o valor verdadeiro dos
Leia maisAs demais variáveis macroeconômicas são a variação (série dessazonalizada) do produto interno bruto,
5 Análise de Regressão Nesa seção, esimamos o volume de ransações de ações lisadas na Bovespa (em milhares de reais de seembro de 2002), V, a parir da seguine equação empírica, onde i e indicam a ação
Leia maisCERNE ISSN: 0104-7760 cerne@dcf.ufla.br Universidade Federal de Lavras Brasil
CERNE ISSN: 4-776 cerne@dcf.ufla.br Universidade Federal de Lavras Brasil Pereira Rezende, José Luiz; Túlio Jorge Padua, Cláudio; Donizee de Oliveira, Anônio; Soares Scolforo, José Robero Análise econômica
Leia maisECONOMETRIA. Prof. Patricia Maria Bortolon, D. Sc.
ECONOMETRIA Prof. Paricia Maria Borolon, D. Sc. Séries Temporais Fone: GUJARATI; D. N. Economeria Básica: 4ª Edição. Rio de Janeiro. Elsevier- Campus, 2006 Processos Esocásicos É um conjuno de variáveis
Leia mais4 Método de geração de cenários em árvore
Méodo de geração de cenários em árvore 4 4 Méodo de geração de cenários em árvore 4.. Conceios básicos Uma das aividades mais comuns no mercado financeiro é considerar os possíveis esados fuuros da economia.
Leia maisUniversidade Federal do Rio de Janeiro
Universidade Federal do Rio de Janeiro Circuios Eléricos I EEL42 Coneúdo 8 - Inrodução aos Circuios Lineares e Invarianes...1 8.1 - Algumas definições e propriedades gerais...1 8.2 - Relação enre exciação
Leia maisProcessos de Markov. Processos de Markov com tempo discreto Processos de Markov com tempo contínuo. com tempo discreto. com tempo contínuo
Processos de Markov Processos sem memória : probabilidade de X assumir um valor fuuro depende apenas do esado aual (desconsidera esados passados). P(X n =x n X =x,x 2 =x 2,...,X n- =x n- ) = P(X n =x n
Leia maisUniversidade Federal de Itajubá
Universidade Federal de Itajubá Engenharia Econômica Valor Presente Líquido Exemplo III.3 Numa análise realizada em determinada empresa, foram detectados custos operacionais excessivamente elevados numa
Leia mais4 Metodologia Proposta para o Cálculo do Valor de Opções Reais por Simulação Monte Carlo com Aproximação por Números Fuzzy e Algoritmos Genéticos.
4 Meodologia Proposa para o Cálculo do Valor de Opções Reais por Simulação Mone Carlo com Aproximação por Números Fuzzy e Algorimos Genéicos. 4.1. Inrodução Nese capíulo descreve-se em duas pares a meodologia
Leia maisUNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA DE ENGENHARIA DE LORENA. ENGENHARIA ECONÔMICA Exercícios Propostos Prof. Dr. Francisco Chaves
UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA DE ENGENHARIA DE LORENA ENGENHARIA ECONÔMICA Exercícios Propostos Prof. Dr. Francisco Chaves 1. (P1) Surgiu a oportunidade de se investir em uma pequena fábrica de carne
Leia maisCap. 6 Medidas descritivas
Estatística Aplicada às Ciências Sociais Sexta Edição Pedro Alberto Barbetta Florianópolis: Editora da UFSC, 2006 Cap. 6 Medidas descritivas Análise descritiva e exploratória de variáveis quantitativas
Leia maisEstatística e Probabilidade. Aula 11 Cap 06
Aula 11 Cap 06 Intervalos de confiança para variância e desvio padrão Confiando no erro... Intervalos de Confiança para variância e desvio padrão Na produção industrial, é necessário controlar o tamanho
Leia maisPROVA DE ENGENHARIA GRUPO II
Quesão 34 PROVA DE ENGENHARIA GRPO II Resposa esperada a) (Alernaiva 1) Ober inicialmene o equivalene elérico do corpo umano e depois monar o circuio elérico equivalene do sisema. Assim, pela Figura, noa-se
Leia maisO Fluxo de Caixa Livre para a Empresa e o Fluxo de Caixa Livre para os Sócios
O Fluxo de Caixa Livre para a Empresa e o Fluxo de Caixa Livre para os Sócios! Principais diferenças! Como uilizar! Vanagens e desvanagens Francisco Cavalcane (francisco@fcavalcane.com.br) Sócio-Direor
Leia maisUNIVERSIDADE DE SÃO PAULO ESCOLA DE ENGENHARIA DE LORENA. ENGENHARIA ECONÔMICA Exercícios Propostos Prof. Dr. Francisco Chaves
ENGENHARIA ECONÔMICA Exercícios Propostos Prof. Dr. Francisco Chaves 1. (P1) Surgiu a oportunidade de se investir em uma pequena fábrica de carne e crustáceos. O volume máximo de produção anual é estimado
Leia maisRespondidos (parte 13)
U Coneúdo UNoas de aulas de Transpores Exercícios Respondidos (pare 3) Hélio Marcos Fernandes Viana da pare 3 Exemplo numérico de aplicação do méodo udo-ou-nada, exemplo de cálculo do empo de viagem equações
Leia maisDecomposição Clássica
Méodos Esaísicos de Previsão MÉTODOS ESTATÍSTICOS DE PREVISÃO 0 08 06 04 02 00 98 96 94 92 90 0 5 0 5 20 Decomposição Clássica Bernardo Almada-Lobo Méodos Esaísicos de Previsão 2 Decomposição Clássica
Leia maisIV. METODOLOGIA ECONOMÉTRICA PROPOSTA PARA O CAPM CONDICIONAL A Função Máxima Verosimilhança e o Algoritmo de Berndt, Hall, Hall e Hausman
IV. MEODOLOGIA ECONOMÉRICA PROPOSA PARA O CAPM CONDICIONAL 4.1. A Função Máxima Verosimilhança e o Algorimo de Bernd, Hall, Hall e Hausman A esimação simulânea do CAPM Condicional com os segundos momenos
Leia mais3 Metodologia 3.1. O modelo
3 Meodologia 3.1. O modelo Um esudo de eveno em como obeivo avaliar quais os impacos de deerminados aconecimenos sobre aivos ou iniciaivas. Para isso são analisadas as diversas variáveis impacadas pelo
Leia maisMétodos para Avaliar Flexibilidade
Métodos para Avaliar Flexibilidade Métodos superiores ao DCF porque captam explicitamente o valor das flexibilidades Árvores de Decisão Opções Reais 1 Métodos para Avaliar Flexibilidade Baixa Alta Análise
Leia maisManutenção e. Confiabilidade. Confiabilidade. Confiabilidade = probabilidade. Item. Definição
Confiabilidade Manuenção e Confiabilidade DEPROT/UFRGS Flávio S. Fogliao, Ph.D. Definição A confiabilidade de um iem corresponde à sua probabilidade de desempenhar adequadamene ao seu propósio especificado,
Leia maisViabilidade econômica da cultura da soja na safra 2012/2013, em Mato Grosso do Sul
177 ISSN 1679-0472 Julho, 2012 Dourados, MS Foos - lavoura: Nilon P. de Araújo; percevejo: Foo: Narciso Alceu da Richei S. Câmara Viabilidade econômica da culura da soja na safra 2012/2013, em Mao Grosso
Leia maisUniversidade Federal do Rio Grande do Sul Escola de Engenharia de Porto Alegre Departamento de Engenharia Elétrica ANÁLISE DE CIRCUITOS II - ENG04031
Universidade Federal do io Grande do Sul Escola de Engenharia de Poro Alegre Deparameno de Engenharia Elérica ANÁLISE DE CICUITOS II - ENG43 Aula 5 - Condições Iniciais e Finais de Carga e Descarga em
Leia maisAnálise de Pós-optimização e de Sensibilidade
CPÍULO nálise de Pós-opimização e de Sensibilidade. Inrodução Uma das arefas mais delicadas no desenvolvimeno práico dos modelos de PL, relaciona-se com a obenção de esimaivas credíveis para os parâmeros
Leia mais2.6 - Conceitos de Correlação para Sinais Periódicos
.6 - Conceios de Correlação para Sinais Periódicos O objeivo é o de comparar dois sinais x () e x () na variável empo! Exemplo : Considere os dados mosrados abaixo y 0 x Deseja-se ober a relação enre x
Leia maisResumo. Sinais e Sistemas Sinais e Sistemas. Sinal em Tempo Contínuo. Sinal Acústico
Resumo Sinais e Sisemas Sinais e Sisemas lco@is.ul.p Sinais de empo conínuo e discreo Transformações da variável independene Sinais básicos: impulso, escalão e exponencial. Sisemas conínuos e discreos
Leia maisEAD Simulação. Aula 5 Parte 2: Geração de Variável Aleatória com Distribuição Normal. Profa. Dra. Adriana Backx Noronha Viana
EAD0652 - Simulação Aula 5 Parte 2: Geração de Variável Aleatória com Distribuição Normal Profa. Dra. Adriana Backx Noronha Viana Tipo de Variável x Tipo de Distribuição Distribuição Tipo de Variável Discreta
Leia maisCalcule a área e o perímetro da superfície S. Calcule o volume do tronco de cone indicado na figura 1.
1. (Unesp 017) Um cone circular reo de gerariz medindo 1 cm e raio da base medindo 4 cm foi seccionado por um plano paralelo à sua base, gerando um ronco de cone, como mosra a figura 1. A figura mosra
Leia maisFundamentos de Risco e Retorno. Risco de um Ativo Individual. Risco de uma Carteira de Ativos. Fundamentos de Risco e Retorno:
Risco x Retorno Fundamentos de Risco e Retorno. Risco de um Ativo Individual. Risco de uma Carteira de Ativos. Fundamentos de Risco e Retorno: Em administração e finanças, risco é a possibilidade de perda
Leia maisEAC Precificação de Derivativos e Outros Produtos DEPARTAMENTO DE CONTABILIDADE E ATUÁRIA DA FEA/USP. Aula 01 Curvas de mercado
DEPARTAMENTO DE CONTABILIDADE E ATUÁRIA DA FEA/USP EAC 0466 Precificação de Derivaivos e Ouros Produos Aula 01 Ciências Auariais 2017 Agenda 1. Mark o Model (MM) 2. Curva a Termo x Curva Spo 3. Curva de
Leia mais3 Retorno, Marcação a Mercado e Estimadores de Volatilidade
eorno, Marcação a Mercado e Esimadores de Volailidade 3 3 eorno, Marcação a Mercado e Esimadores de Volailidade 3.. eorno de um Aivo Grande pare dos esudos envolve reorno ao invés de preços. Denre as principais
Leia mais*UiILFRGH&RQWUROH(:0$
*UiILFRGH&RQWUROH(:$ A EWMA (de ([SRQHQWLDOO\:HLJKWHGRYLQJ$YHUDJH) é uma esaísica usada para vários fins: é largamene usada em méodos de esimação e previsão de séries emporais, e é uilizada em gráficos
Leia maisESTATÍSTICA APLICADA A FINANÇAS MARCUS QUINTELLA ESTATÍSTICA
ESTATÍSTICA APLICADA A FINANÇAS MARCUS QUINTELLA E-mail: marcus.quintella@fgv.br Site: www.marcusquintella.com.br ESTATÍSTICA CONSTITUI UM DOS PRINCIPAIS INSTRUMENTOS DE TOMADA DE DECISÃO E CONTROLE PARA
Leia maisMedidas de Dispersão para uma Amostra. Conteúdo: AMPLITUDE VARIÂNCIA DESVIO PADRÃO COEFICIENTE DE VARIAÇÃO
Medidas de Dispersão para uma Amostra Conteúdo: AMPLITUDE VARIÂNCIA DESVIO PADRÃO COEFICIENTE DE VARIAÇÃO Medidas de Dispersão para uma Amostra Para entender o que é dispersão, imagine que quatro alunos
Leia mais4 Modelo de fatores para classes de ativos
4 Modelo de aores para classes de aivos 4.. Análise de esilo baseado no reorno: versão original (esáica A análise de esilo baseada no reorno é um procedimeno esaísico que visa a ideniicar as ones de riscos
Leia maisProfa. Janaina Fracaro Engenharia Mecânica 2015
Profa. Janaina Fracaro Engenharia Mecânica 2015 Medidas de Posição ou tendência central Buscam identificar valores característicos de uma relação de valores medidos. Média Aritmética: EX: Suponha que a
Leia mais3 Processos Estocásticos
3 Processos Esocásicos Um processo esocásico pode ser definido como uma seqüência de variáveis aleaórias indexadas ao empo e ambém a evenos. É uma variável que se desenvolve no empo de maneira parcialmene
Leia maisUniversidade Federal de Pelotas Departamento de Economia Contabilidade Social Professor Rodrigo Nobre Fernandez Lista de Exercícios I - Gabarito
1 Universidade Federal de Peloas Deparameno de Economia Conabilidade Social Professor Rodrigo Nobre Fernandez Lisa de Exercícios I - Gabario 1. Idenifique na lisa abaixo quais variáveis são e fluxo e quais
Leia maisDISCIPLINA: ESTATÍSTICA I (CÓD. ENEC60015) PERÍODO: 3º PERÍODO
PLANO DE AULA DISCIPLINA: ESTATÍSTICA I (CÓD. ENEC60015) PERÍODO: 3º PERÍODO TOTAL DE SEMANAS: 20 SEMANAS TOTAL DE ENCONTROS: 40 AULAS Aulas Conteúdos/ Matéria Tipo de aula Textos, filmes e outros materiais
Leia mais5 Instrumental e Metodologia Aplicada à Análise de Investimentos
5 Insrumenal e Meodologia Aplicada à Análise de Invesimenos 5.1 Inrodução Aualmene o méodo mais difundido e aplicado para a análise de invesimenos corporaivos é o Valor Presene Líquido (VPL). egundo esa
Leia maisExemplo (tabela um) distribuições marginais enquanto que. Distribuição Conjunta
Distribuição Conjunta Suponha que se queira analisar o comportamento conjunto das variáveis = de Instrução e = Região de procedência. Neste caso, a distribuição de freqüências é apresentada como uma tabela
Leia maisPlano de Aulas. Matemática. Módulo 17 Estatística
Plano de Aulas Maemáica Módulo 17 Esaísica Resolução dos exercícios proposos Reomada dos conceios CAPÍTULO 1 1 População: 1, milhão de habianes da cidade. Amosra: 8.00 pessoas enrevisadas. 2 Variáveis
Leia maisChoques estocásticos na renda mundial e os efeitos na economia brasileira
Seção: Macroeconomia Revisa Economia & Tecnologia (RET) Volume 9, Número 4, p. 51-60, Ou/Dez 2013 Choques esocásicos na renda mundial e os efeios na economia brasileira Celso José Cosa Junior* Resumo:
Leia maisExercícios Sobre Oscilações, Bifurcações e Caos
Exercícios Sobre Oscilações, Bifurcações e Caos Os ponos de equilíbrio de um modelo esão localizados onde o gráfico de + versus cora a rea definida pela equação +, cuja inclinação é (pois forma um ângulo
Leia mais4 Metodologia, aplicações e resultados
4 Meodologia, aplicações e resulados Ese capíulo em por objeivo realizar análises quaniaivas e qualiaivas, aravés de conceios de Opções Reais, acerca de alernaivas de invesimenos celulósicos-papeleiros
Leia mais