Comparison between Brazil and the 30 Most Innovative Countries in the World

Innovation can be defined as the implementation of a new or significantly improved product (good or service), or a process, a new marketing method, a new organizational method in business practices, workplace organization, or external relations. This innovation can be measured by several factors such as investments in research and development, the concentration of high-tech companies traded on the stock exchange, among others. The present study aims to perform a cluster analysis to investigate the behavior of the most innovative countries compared to Brazil. The study contemplates a historical series from the years 2012 to 2015 of the 30 most innovative countries in the world having been added to Brazil. In addition, a series of macroeconomic, political and social variables are considered

PENSION FUNDS AND BRAZILIAN UNIONS

Brazilian corporatism is evaluated in its current and historical aspects emphasizing unionism, reflecting paradigms and other influential models especially in connection with Italian corporatism. This paper discusses the influence of corporatism inBrazil's union system, with the aim of shedding some light on controversial issues and suggest possible alternatives. Specifically, we target the fact that the capacity to promote freedom of association and protection of the rights of self-organization is prevalent in countries of mature economies, but not inBrazil, where well-established strategies to raise funds are not employed

Efeito da gamificação na intenção de uso de treinamentos on-line: uma adaptação do modelo UTAUT aplicado no TRT-2

The objective of this research was to analyze the effect of gamification on intention to use online training from the partial validation of the UTAUT model for qualification of members and servers of the Regional Labor Court of the 2nd Region (TRT-2). The study analyzed the relationship between constructs performance expectancy, effort expectancy, facilitating conditions, and familiarity with the intention to use gaming in distance media.  This was conducted through an empirical application, which used the Structural Equation Modeling (SEM) for data analysis. The research was a single cross-sectional survey, carried out with TRT-2 members and servers who participated in the distance-feeding course ‘Healthy Living’ in 2015. Of the four hypotheses, only familiarity (F) was not significant as it did not serve as a behavioral intentions (BI) predictor of gamification for distance learning courses. Some explanations for such phenomenon may be career promotion and additional qualifications, learning by doing and sample size. The results confirmed that most hypotheses have a high statistical significance of the structural paths and have demonstrated that the model proposed in this study is consistent and can be applied in future studies with appropriate adjustments.O objetivo desta pesquisa foi analisar o efeito da gamificação na intenção de uso de treinamentos on-line a partir da validação parcial do modelo UTAUT para capacitação de membros e servidores do Tribunal Regional do Trabalho da 2ª Região (TRT-2). O estudo analisou a relação entre os construtos: a) expectativa de desempenho, b) expectativa de esforço, c) condições facilitadoras e d) familiaridade com a intenção de uso de curso a distância gamificado por meio de aplicação empírica, que utilizou a Modelagem de Equações Estruturais (MEE) para a análise de dados. A pesquisa foi do tipo survey em corte transversal único, realizada com membros e servidores do TRT-2 que participaram do curso a distância (on-line) Alimentação para uma Vida Saudável em 2015. Das quatro hipóteses, apenas familiaridade (F) não obteve significância, não servindo como preditor de intenção de uso (IU) da gamificação para cursos a distância. Algumas explicações para tal fenômeno podem ser: promoção na carreira e adicional de qualificação, aprender fazendo e dimensionamento da amostra. Os resultados confirmaram que a maioria das hipóteses possui grande significância estatística dos caminhos estruturais e demonstraram que o modelo proposto neste estudo é consistente e poderá ser aplicado em futuras pesquisas com ajustamento adequado

A Capacitação de Agentes Públicos: o Exemplo da Escola Judicial do Tribunal Regional do Trabalho da 2ª Região (TRT-2) com a Introdução de um Novo Modelo de Curso com Elementos de Jogos

As organizações públicas têm respondido às demandas da sociedade por um serviço público melhor e mais transparente por meio da capacitação de seus agentes públicos. Nesta pesquisa, apresentamos as características da administração pública patrimonialista, burocrática e gerencial, fundamentais para entender como a capacitação dos agentes públicos se tornou relevante para o aperfeiçoamento da gestão pública; em seguida, discutimos como os princípios da educação corporativa do setor privado se aplicam na esfera pública. Na seção seguinte, apresentamos as normas que regem o funcionamento e as ações de capacitação da Escola Judicial do TRT-2; e, por fim, discorremos sobre a introdução de um novo modelo de curso com elementos de jogos. Os resultados apontam que o modelo foi bem aceito pelos cursistas, sem contribuir indiretamente para a redução ou eliminação da evasão

Análise dos co-movimentos entre os mercados de capitais do Brasil e dos EUA

In this article copula theory is used to analyze the co-movements between the Brazilian and American capital markets. To formulate an effective asset allocation strategy, it is important to understand extreme events – both positive (booms) and negative (crashes) – and their effects on markets. The market indexes used are the Ibovespa and the S&P 500, covering the period from March 2001 to April 2007. We tested the adherence to the log-returns of the main copulas found in the financial literature, using the following criteria: log-likelihood, Akaike information criterion and Bayesian information criterion. The results show that the symmetrized Joe-Clayton copula is most suitable to model the dependence structure between the log-returns of the Ibovespa and the S&P500. This work differs from some previous ones (e.g., Mendes & Moretti, 2005 and Canela & Collazo, 2005) because we take into account the modeling of dynamic copulas, as introduced by Patton (2006). Finally, from the tail-dependence indexes over time, it can be concluded that the occurrence of crashes in the American market tends to affect the Brazilian market more than does the occurrence of booms.Neste artigo, a teoria de cópulas é utilizada para analisar os co-movimentos entre os mercados de capitais do Brasil e dos EUA. Na finalidade de implementação de uma estratégia de alocação de ativos é importante entender os eventos extremos – tanto os positivos (boom) como os negativos (crashes) – e seus efeitos sobre os mercados. Os índices de mercado usados são o IBOVESPA e o S&P 500 cobrindo o período de 03/2001 a 04/2007. A aderência aos log-retornos das principais cópulas encontradas na literatura financeira é avaliada. Os seguintes critérios foram escolhidos: o Log-likelihod, o critério de informação de Akaike e o critério de informação bayesiano. Os resultados mostram que a cópula de Joe-Clayton simetrizada é a mais adequada para modelar a estrutura de dependência entre os log-retornos do IBOVESPA e os do S&P500. Este trabalho difere de alguns estudos já realizados [e.g. Mendes e Moretti(2005) e Canela e Collazo(2005)], pois leva em consideração a modelagem de cópulas dinâmicas introduzida por Patton (2006). Finalmente, através dos índices de dependência caudal ao longo do tempo, pode-se concluir que a ocorrência de eventos extremos negativos (crashes) no mercado norte-americano tende a afetar mais o mercado brasileiro quando da comparação da ocorrência dos eventos extremos positivos (booms)

Forecasting economic-financial chronological successions using real-time recurrent artificial neural networks and ARMA-GARCH processes: a comparative efficiency study

O principal objetivo desse trabalho é estudar o processamento de séries temporais para a realização de previsão utilizando redes neurais artificiais e os modelos ARIMA-GARCH. Com relação as redes neurais foram estudados os algoritmos de processamento temporal utilizando redes neurais alimentadas adiante e as redes recorrentes. Sendo que nas redes recorrentes o algoritmo utilizado para análise da série temporal foi o algoritmo de aprendizagem recorrente em tempo real (RTRL). Para os modelos ARIMA foi utilizada a metodologia desenvolvida por Box e Jenkins. Foram utilizadas as séries temporais de retornos diários do IBOVESPA, Petrobrás, Nasdaq, IBM e saca de 60Kg de soja como exemplo de aplicação das metodologiasThe main objective of this dissertation is the time series processing to perform forecasting using artificial neural networks and ARIMA models. Regarding to neural networks to perform time series processing my studies focused feedforward and recurrent networks. The main recurrent algorithm applied to time series analysis were real time recurrent learning (RTRL). The Box and Jenkins methodology was applied to ARIMA analysis. As an application example we analyzed the following daily returns time series: IBOVESPA, Petrobras, Nasdaq, IBM, 60Kg soybean ba

Artificial neural networks application in financial-economic time series analysis

Diversas metodologias são empregadas para realizar a análise de séries temporais, dentre as quais destaca-se o uso das redes neurais artificiais (RNA). Neste trabalho são utilizados quatro métodos para realizar previsão de séries temporais univariadas: os modelos ARIMAGARCH, RNA feedforward, RNA treinada com filtro de Kalman estendido (EKF) e RNA treinada com o filtro de Kalman unscented (UKF). Sendo que o uso de RNA-UKF é um avanço recente na área de sistemas de inteligência computacional. O uso de redes neurais treinadas com filtro de Kalman é uma metodologia que tem trazido bons resultados em uma ampla variedade de aplicações nas áreas comercial, militar e científica. Em 2002 aproximadamente 250 bilhões de dólares eram gerenciados em fundos de investimentos por modelos quantitativos (tais como lógica fuzzy, redes neurais, algoritmos genéticos, fractais e modelos de Markov). Desde 2006 estima-se que três em cada dez destes fundos utilizem estes modelos quantitativos. A capacidade das RNA em lidar com não linearidades é uma vantagem normalmente destacada quando são realizadas previsões de séries temporais. São apresentadas simulações de Monte Carlo que mostram a influência dos parâmetros dos modelos ARIMA-GARCH na predição de redes neurais artificiais do tipo feedforward, treinadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt. Pelos resultados obtidos verificou-se que a RNA feedforward realizou melhores previsões a medida que o parâmetro ligado a estacionariedade aumenta. Também é aplicada a teoria para construção de intervalos de predição (IP) e de confiança (IC) para RNA feedforward. As séries temporais analisadas são univariadas e compostas de dados reais do setor financeiro (Bradesco PN, Bradespar PN, Itausa PN e Itaú PN), setor de alimentos (Perdigão PN, Sadia PN, Saca da Soja de 60Kg e Saca de Açúcar de 50Kg), setor industrial (Marcopolo PN, Petrobrás PN, Embraer ON, Ripasa PN, Souza Cruz ON e Gerdau PN) e setor de serviços (Pão de Açúcar PN, Eletropaulo PNA, Eletrobras PNB, Brasil Telecom PN, Cesp PNA e Lojas Americanas PNA). Os resultados obtidos mostram que a RNA-UKF apresentou-se superior quando comparada com as técnicas concorrentes.Many techologies has been applied to time series analysis, among these artifitial neural networks (RNA). In this work, four methods are used to univariate time series forecasting: ARIMA-GARCH, RNA feedforward, RNA trained using extended Kalman filter (EKF) and RNA trained using unscented Kalman filter (UKF). RNA-UKF is a recent method in computational intelligence field. The use of neural networks trained using Kalman filter is a methodology that has brought good results in a wide variety of applications such as commercial, military and scientific field. In 2002 approximately 250 billions of dollars were managed in investiment funds by quantitative models (such as fuzzy logic, neural networks, genetic algorithms, fractals and Markov models). Since 2006 it is estimated that three in ten investiment funds use these quantitative models. The RNA power to deal with non linearities is a highlited advantage when time series forecasting are performed. This work presents Monte Carlo simulations showing the ARIMA-GARCH parameters influence in the feedforward artifitial neural networks predictions, trained with Levenberg- Marquardt algorithm. According to the results, RNA feedforward performed best forecasts to the extent stacionarity parameter increase. Moreover, the theory for confidence (IC) e prediction (IP) intervals are applied to RNA feedforward. This work presents analysis to real data univariate time series from financial sector (Bradesco PN, Bradespar PN, Itausa PN and Itaú PN), food sector (Perdigão PN, Sadia PN, Soybean 60Kg and Sugar 50Kg), factory sector (Marcopolo PN, Petrobrás PN, Embraer ON, Ripasa PN, Souza Cruz ON and Gerdau PN) and service sector (Pão de Açúcar PN, Eletropaulo PNA, Eletrobras PNB, Brasil Telecom PN, Cesp PNA and Lojas Americanas PNA). The results showed RNA-UKF upper hand when compared with the competitors techniques

Artificial neural networks application in financial-economic time series analysis

Diversas metodologias são empregadas para realizar a análise de séries temporais, dentre as quais destaca-se o uso das redes neurais artificiais (RNA). Neste trabalho são utilizados quatro métodos para realizar previsão de séries temporais univariadas: os modelos ARIMAGARCH, RNA feedforward, RNA treinada com filtro de Kalman estendido (EKF) e RNA treinada com o filtro de Kalman unscented (UKF). Sendo que o uso de RNA-UKF é um avanço recente na área de sistemas de inteligência computacional. O uso de redes neurais treinadas com filtro de Kalman é uma metodologia que tem trazido bons resultados em uma ampla variedade de aplicações nas áreas comercial, militar e científica. Em 2002 aproximadamente 250 bilhões de dólares eram gerenciados em fundos de investimentos por modelos quantitativos (tais como lógica fuzzy, redes neurais, algoritmos genéticos, fractais e modelos de Markov). Desde 2006 estima-se que três em cada dez destes fundos utilizem estes modelos quantitativos. A capacidade das RNA em lidar com não linearidades é uma vantagem normalmente destacada quando são realizadas previsões de séries temporais. São apresentadas simulações de Monte Carlo que mostram a influência dos parâmetros dos modelos ARIMA-GARCH na predição de redes neurais artificiais do tipo feedforward, treinadas com o algoritmo de Levenberg-Marquardt. Pelos resultados obtidos verificou-se que a RNA feedforward realizou melhores previsões a medida que o parâmetro ligado a estacionariedade aumenta. Também é aplicada a teoria para construção de intervalos de predição (IP) e de confiança (IC) para RNA feedforward. As séries temporais analisadas são univariadas e compostas de dados reais do setor financeiro (Bradesco PN, Bradespar PN, Itausa PN e Itaú PN), setor de alimentos (Perdigão PN, Sadia PN, Saca da Soja de 60Kg e Saca de Açúcar de 50Kg), setor industrial (Marcopolo PN, Petrobrás PN, Embraer ON, Ripasa PN, Souza Cruz ON e Gerdau PN) e setor de serviços (Pão de Açúcar PN, Eletropaulo PNA, Eletrobras PNB, Brasil Telecom PN, Cesp PNA e Lojas Americanas PNA). Os resultados obtidos mostram que a RNA-UKF apresentou-se superior quando comparada com as técnicas concorrentes.Many techologies has been applied to time series analysis, among these artifitial neural networks (RNA). In this work, four methods are used to univariate time series forecasting: ARIMA-GARCH, RNA feedforward, RNA trained using extended Kalman filter (EKF) and RNA trained using unscented Kalman filter (UKF). RNA-UKF is a recent method in computational intelligence field. The use of neural networks trained using Kalman filter is a methodology that has brought good results in a wide variety of applications such as commercial, military and scientific field. In 2002 approximately 250 billions of dollars were managed in investiment funds by quantitative models (such as fuzzy logic, neural networks, genetic algorithms, fractals and Markov models). Since 2006 it is estimated that three in ten investiment funds use these quantitative models. The RNA power to deal with non linearities is a highlited advantage when time series forecasting are performed. This work presents Monte Carlo simulations showing the ARIMA-GARCH parameters influence in the feedforward artifitial neural networks predictions, trained with Levenberg- Marquardt algorithm. According to the results, RNA feedforward performed best forecasts to the extent stacionarity parameter increase. Moreover, the theory for confidence (IC) e prediction (IP) intervals are applied to RNA feedforward. This work presents analysis to real data univariate time series from financial sector (Bradesco PN, Bradespar PN, Itausa PN and Itaú PN), food sector (Perdigão PN, Sadia PN, Soybean 60Kg and Sugar 50Kg), factory sector (Marcopolo PN, Petrobrás PN, Embraer ON, Ripasa PN, Souza Cruz ON and Gerdau PN) and service sector (Pão de Açúcar PN, Eletropaulo PNA, Eletrobras PNB, Brasil Telecom PN, Cesp PNA and Lojas Americanas PNA). The results showed RNA-UKF upper hand when compared with the competitors techniques

The influence of ARIMA-GARCH parameters in feed forward neural networks prediction

The objective of this article is to find out the influence of the parameters of the ARIMA-GARCH models in the prediction of artificial neural networks (ANN) of the feed forward type, trained with the Levenberg-Marquardt algorithm, through Monte Carlo simulations. The paper presents a study of the relationship between ANN performance and ARIMA-GARCH model parameters, i.e. the fact that depending on the stationarity and other parameters of the time series, the ANN structure should be selected differently. Neural networks have been widely used to predict time series and their capacity for dealing with non-linearities is a normally outstanding advantage. However, the values of the parameters of the models of generalized autoregressive conditional heteroscedasticity have an influence on ANN prediction performance. The combination of the values of the GARCH parameters with the ARIMA autoregressive terms also implies in ANN performance variation. Combining the parameters of the ARIMA-GARCH models and changing the ANN`s topologies, we used the Theil inequality coefficient to measure the prediction of the feed forward ANN