Forecasting the Portuguese stock market time series by using artificial neural networks

In this paper, we show that neural networks can be used to uncover the non-linearity that exists in the financial data. First, we follow a traditional approach by analysing the deterministic/stochastic characteristics of the Portuguese stock market data and some typical features are studied, like the Hurst exponents, among others. We also simulate a BDS test to investigate nonlinearities and the results are as expected: the financial time series do not exhibit linear dependence. Secondly, we trained four types of neural networks for the stock markets and used the models to make forecasts. The artificial neural networks were obtained using a three-layer feed-forward topology and the back-propagation learning algorithm. The quite large number of parameters that must be selected to develop a neural network forecasting model involves some trial and as a consequence the error is not small enough. In order to improve this we use a nonlinear optimization algorithm to minimize the error. Finally, the output of the 4 models is quite similar, leading to a qualitative forecast that we compare with the results of the application of k-nearest-neighbor for the same time serie

Incidence and survival of childhood central nervous system tumors: A report of the regional registry of childhood cancers in Auvergne-Limousin

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Phosphorus acquisition and internal utilization efficiency in tropical maize genotypes Eficiência de aquisição e utilização interna de fósforo em genótipos tropicais de milho

The objective of this work was to determine the relative importance of phosphorus acquisition efficiency (PAE - plant P uptake per soil available P), and phosphorus internal utilization efficiency (PUTIL - grain yield per P uptake) in the P use efficiency (PUE - grain yield per soil available P), on 28 tropical maize genotypes evaluated at three low P and two high P environments. PAE was almost two times more important than PUTIL to explain the variability observed in PUE, at low P environments, and three times more important at high P environments. These results indicate that maize breeding programs, to increase PUE in these environments, should use selection index with higher weights for PAE than for PUTIL. The correlation between these two traits showed no significance at low or at high P environments, which indicates that selection in one of these traits would not affect the other. The main component of PUTIL was P quotient of utilization (grain yield per grain P) and not the P harvest index (grain P per P uptake). Selection to reduce grain P concentration should increase the quotient of utilization and consequently increase PUTIL.<br>O objetivo deste trabalho foi determinar a importância relativa da eficiência de aquisição (EAP - P absorvido por unidade de P no solo) e de utilização interna de fósforo (EUIP - produção de grãos por unidade de P absorvido), sobre a eficiência de uso desse nutriente (EUP - produção de grãos por unidade de P no solo), em 28 genótipos tropicais de milho, avaliados em três ambientes com baixa e dois com alta disponibilidade de P. A eficiência de aquisição de P foi quase duas vezes mais importante que a EUIP, na variabilidade observada em EUP, nos ambientes com baixa disponibilidade de P, e três vezes mais importante naqueles com alta disponibilidade. Programas de melhoramento de milho devem utilizar índices de seleção com peso maior para EAP do que para EUIP, para aumento na EUP. A correlação entre EAP e EUIP não foi significativa em nenhum dos níveis de P. A seleção numa dessas características, portanto, não deve afetar a outra. O principal componente da EUIP foi o quociente de utilização (produção de grãos por unidade de P nos grãos), e não o índice de colheita de P (P nos grãos por unidade de P absorvido). A seleção para reduzir a concentração de P nos grãos deve aumentar o quociente de utilização e conseqüentemente aumentar a EUIP