Ứng dụng mô hình đánh giá tổng hợp DPSIR trong nghiên cứu thực trạng quản lý chất thải rắn sinh hoạt ở Đồng bằng sông Cửu Long

Nghiên cứu được thực hiện nhằm phân tích thực trạng tình hình phát sinh, thu gom và quản lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) ở khu vực Đồng bằng sông Cửu Long bằng cách sử dụng mô hình đánh giá tổng hợp DPSIR (Nguyên nhân – Drive forces, Áp lực – Pressures, Hiện trạng – State, Tác động – Impact và Phản hồi – Response). Số liệu chính được dùng để phân tích là số liệu thứ cấp được thu trực tiếp từ các cơ quan quản lý ngành và phương pháp phỏng vấn KIP ở khu vực nghiên cứu và bộ số liệu sơ cấp khảo sát 456 hộ dân tại Đồng bằng sông Cửu Long. Kết quả nghiên cứu cho thấy mặc dù các thiệt hại do ô nhiễm CTRSH gây ra hiện nay là lớn, số lượng phát sinh theo ngày và năm rất cao, nhưng tỷ lệ thu gom xử lý còn rất hạn chế (chỉ đạt từ 80% đến 87%). Trong khi đó, nguồn kinh phí sự nghiệp môi trường (bao gồm cho CTRSH) tăng gấp hai lần sau năm năm. Các nguyên nhân chính được xác định bao gồm khó khăn trong việc tiếp cận công nghệ mới, tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực và chính sách quản lý chưa hiệu quả. Giải pháp giúp cải thiện tình trạng quản lý chất thải rắn sinh hoạt được đề xuất bao gồm các giải pháp có liên quan đến phí và lệ phí, giải pháp kỹ thuật và cải thiện hệ thống thu gom, phát triển công nghệ tái chế và nâng cao ý thức của cộng đồng

Các giải pháp tài chính mở rộng thị trường tiêu thụ nông sản hàng hoá

123 tr. ; 21 c

Identification of Power Quality Disturbances by Using Discrete Wavelet Transformation and RMS Analysis

This paper focuses on power quality event, detection and classification of power quality disturbances (PQD). The disturbance of interest includes sag, swell, interruption, transient, harmonics, flicker and noise. In order to classify the power disturbances, we use the combination of discrete Wavelet transformation and RMS (Root Mean Square) analysis. A rule-based system for power quality disturbance classification is also developed in which the knowledge base is composed using a set of rules in the form of expertise knowledge from a detailed analysis of the extracted features. The simulation results show that we can detect and identify disturbance quickly and accurately with this method

Análise da volatilidade de séries financeiras segundo a modelagem da família GARCH

O conhecimento do risco de ativos financeiros é de fundamental importância para gestão ativa de carteiras, determinação de preços de opções e análise de sensibilidade de retornos. O risco é medido através da variância estatística e há na literatura diversos modelos econométricos que servem a esta finalidade. Esta pesquisa contempla o estudo de modelos determinísticos de volatilidade, mais especificamente os modelos GARCH simétricos e assimétricos. O período de análise foi dividido em dois: de janeiro de 2000 à fevereiro de 2008 e à outubro de 2008. Tal procedimento foi adotado procurando identificar a influência da crise econômica originada nos EUA nos modelos de volatilidade. O setor escolhido para o estudo foi o mercado de petróleo e foram escolhidas as nove maiores empresas do setor de acordo com a capacidade produtiva e reservas de petróleo. Além destas, foram modeladas também as commodities negociadas na Bolsa de Valores de Nova York: o barril de petróleo do tipo Brent e WTI. A escolha deste setor deve-se a sua grande importância econômica e estratégica para todas as nações. Os resultados encontrados mostraram que não houve um padrão de modelo de volatilidade para todos os ativos estudados e para a grande maioria dos ativos, há presença de assimetria nos retornos, sendo o modelo GJR (1,1) o que mais prevaleceu, segundo a modelagem pelo método da máxima verossimilhança. Houve aderência, em 81% dos casos, dos ativos a um determinado modelo de volatilidade, alterando apenas, como eram esperados, os coeficientes de reatividade e persistência. Com relação a estes, percebe-se que a crise aumentou os coeficientes de reatividade para alguns ativos. Ao se compararem as volatilidades estimadas de curto prazo, percebe-se que o agravamento da crise introduziu uma elevação média de 265,4% em relação ao período anterior, indicando um aumento substancial de risco. Para a volatilidade de longo prazo, o aumento médio foi de 7,9%, sugerindo que os choques reativos introduzidos com a crise, tendem a ser dissipados ao longo do tempo.The knowledge of the risk of financial assets is of basic importance for active management of portfolios, determination of prices of options and analysis of sensitivity of returns. The risk is measured through the variance statistics and has in literature several econometrical models that serve to this purpose. This research contemplates the study of deterministic models of volatility, more specifically symmetrical and asymmetrical models GARCH. The period of analysis was divided in two: January of 2000 to the February of 2008 and the October of 2008. Such a proceeding was adopted trying to identify the influence of the economic crisis given rise in U.S.A. in the volatility models. The sector chosen for the study was the oil market and had been chosen the nine bigger companies of the sector in accordance with the productive capacity and reserves of oil. Beyond these, there were modeled also the commodities negotiated in the Stock Exchange of New York: the barrel of oil of the types Brent and WTI. The choice of this sector is due to his great economical and strategic importance for all the nations. The results showed that there was no a standard of model of volatility for all the studied assets and for the majority of them, there is presence of asymmetry in the returns, being the model GJR (1,1) that more prevailed, according to the method of likelihood. There was adherence, in 81 % of the cases, of the assets to a determined model of volatility, altering only the coefficients of reactivity and persistence. Regarding these, it is realized that the crisis increased the coefficients of reactivity for some assets. In relation to the volatilities of short term, it is realized that the aggravation of the crisis introduced an elevation of 265,4% regarding the previous period, indicating a substantial increase of risk. In relation to the volatility of long term, the increase was 7,9 %, suggesting that the reactive shocks introduced with the crisis have a tendency to be dispersed along the time