Efeitos da exposição a poluentes do ar na saúde das crianças de Cuiabá, Mato Grosso, Brasil

Exposição a poluentes do ar, que costumam ser quantificados por agências ambientais que não estão presentes em todos os estados, pode estar associada a internações por doenças respiratórias de crianças. Foi desenvolvido um estudo ecológico de séries temporais com dados referentes às internações por algumas doenças respiratórias de crianças menores de dez anos de idade, em 2012, na cidade de Cuiabá, Mato Grosso, Brasil. Os níveis médios de material particulado fino (PM2,5) foram estimados por modelo matemático, os dados de temperatura mínima e umidade relativa do ar foram obtidos do Instituto Nacional de Meteorologia, e número de focos de queimadas do Sistema de Informações Ambientais. A abordagem estatística utilizou o modelo aditivo generalizado da regressão de Poisson com defasagens de 0 a 7 dias. Foram estimados os custos financeiros e aumentos do número de internações decorrentes de elevações de PM2,5. Foram 565 internações (média de 1,54/dia; DP = 1,52) e concentração de PM2,5 de 15,7µg/m3 (DP = 3,2). Foram encontradas associações entre exposição e internações no segundo semestre, nos lags 2 e 3, e quando analisado o ano todo, no lag 2. Uma elevação de 5µg/m3 do PM2,5 implicou o aumento de 89 internações e custos acima dos R$ 95 mil para o Sistema Único de Saúde. Dados estimados por modelo matemático podem ser utilizados em locais onde não há monitoramento de poluentes

Long-term individual financial planning under stochastic dominance constraints

We analyse an optimal goal-based households’ asset-liability management problem characterised by a real estate target and a retirement goal over a long-term planning horizon. The problem is formulated as a multistage stochastic program and we evaluate the impact of second order stochastic dominance (SSD) constraints on different specifications of a family objective function and with respect to three alternative benchmark policies. We define a stochastic linear program in which the SSD constraints are based on a double stochastic matrix, whose effectiveness in determining the decision maker strategies is studied in a case study developed in the second part of the article. We show that depending on the adopted benchmark policy, SSD constraints even if binding far on the planning horizon, may influence the root node investment decision and affect both the investment and the liability optimal policies. Based on an extended computational study we analyse under which conditions and problem formulation, an SSD condition may also imply first order stochastic dominance (FSD). Finally we analyse the relationship between the specification of a minimum shortfall objective with respect to the goals and the introduced SSD constraints at the terminal horizon