Previsão de Preços Através da Análise Espectral Multivariada: Evidências para Commodities da BM&Fbovespa

This study aimed to forecast the prices of a group of commodities through the multivariate spectral analysis model and compare them with those obtained by classical forecasting and neural network models. The choice of commodities such as ethanol, cattle, corn, coffee and soy was due to the emphasis in the exports in 2013. The multivariate spectral model has proved to be suitable, when compared with others, by enabling a better predictive performance. The results obtained in the out-of-sample period, through the use of measurement error and statistical test, confirm this. This research may help market professionals in formulating and implementing policies targeted to the agricultural sector due to the relevance of price forecast as a planning instrument and analysis of the finance market behavior for those who need protection against price fluctuations.Esta pesquisa teve como proposta realizar previsões dos preços de um grupo de commodities através do modelo espectral de análise multivariada e compará-las com aquelas obtidas por modelos clássicos de previsão e de redes neurais. A escolha das commodities etanol, boi gordo, milho, café e soja deu-se por conta do destaque na pauta de exportações no ano de 2013. O modelo espectral multivariado demonstrou-se adequado, quando comparado com os demais, ao permitir melhores desempenhos preditivos. Os resultados obtidos no período fora da amostra, mediante o uso das medidas de erro e do teste estatístico, confirmam isso. A pesquisa pode auxiliar os profissionais do mercado na formulação e aplicação de políticas direcionadas ao setor agrícola por conta da relevância da previsão dos preços como instrumento de planejamento bem como na análise do comportamento do mercado financeiro para aqueles que necessitam de proteção a oscilações dos preços

Previsão de preços de commodities agrícolas através do modelo de análise espectral singular multivariada: Agricultural commodity price forecasting through the multivariate singular spectrum analysis model

Esta pesquisa teve como proposta realizar previsões dos preços de um grupo de commodities através do modelo espectral de análise multivariada e compará-las com aquelas obtidas por modelos clássicos de previsão. A escolha das commodities etanol, boi gordo, milho, café e soja deu-se por conta do destaque na pauta de exportações no ano de 2013. O modelo espectral multivariado demonstrou-se adequado, quando comparado com os demais, ao permitir melhores desempenhos preditivos. Os resultados obtidos no período fora da amostra, mediante o uso das medidas de erro e do teste estatístico, confirmam isso. A pesquisa pode ajudar os profissionais do mercado na formulação e na aplicação de políticas direcionadas ao setor agrícola por conta da relevância da previsão dos preços como instrumento de planejamento bem como na análise do comportamento do mercado agrícola ao especificar a tendência dos preços

Métodos de apoio a decisão em gestão de portfólio de projetos de inovação: uma revisão sistemática / Decision making methods in innovation project portfolio management: a systematic review

O processo decisório para seleção e priorização de projetos é considerado o elemento mais relevante da gestão de portfólios de projetos, e engloba todo o ciclo de vida dos projetos e o fluxo de informações do portfólio, desde a avaliação de ideias até o desenvolvimento de novos produtos. Ele prevê etapas pré-determinadas que envolvem a análise de critérios financeiros e não-financeiros. Este estudo desenvolveu uma revisão sistemática sobre o uso de métodos de apoio a decisão neste processo, considerando 180 artigos publicados no período entre 2009 a 2019. Como resultados da pesquisa são apresentados os métodos de apoio a decisão mais frequentemente aplicados na gestão de portfólio de projetos e, adicionalmente, alguns fatores que levaram a predominância de uso dos métodos multicritérios de apoio a decisão, e.g. analytical hierarchy process / analytical network process. Este trabalho é parte das pesquisas sobre gestão de portfólio de inovação e contribui para o conhecimento científico neste tema com um panorama dos diferentes métodos de apoio a decisão, o entendimento do seu funcionamento, os métodos mais utilizados nos últimos 10 anos e os possíveis fatores que impactam na escola do método mais utilizado em Gestão de Portfólio de projetos, pelos resultados encontrados em diferentes artigos

PRICE FORECASTING FOR FUTURE CONTRACTS ON AGRIBUSINESS THROUGH NEURAL NETWORK AND MULTIVARIATE SPECTRAL ANALYSIS

This study aimed to compare the forecasting results from combining the two models,   Multivariate Singular Spectrum Analysis (MSSA)  and Artificial Neural Network (ANN), with the results obtained from classical forecasting and neural network models for prices of agricultural future contracts traded on BM&FBOVESPA. The forecasting results of the proposed combination, compared with those obtained from classical forecasting and neural network models showed the best performance for price forecasting. The use of the error measurements and predictive statistical test for the step-ahead confirm this. The research can help market professionals in the development and implementation of risk management policies due to the relevance of price forecasting as a planning tool, in addition to being useful in market behavior analysis in specifying the price trend of future contracts

FATORES DE DECISÃO QUANTO À LOCALIZAÇÃO DE FORNECEDORES NO SETOR AUTOMOTIVO NACIONAL

Esse artigo apresentou através de levantamento bibliográfico os principais fatores que influenciam na decisão quanto à localização de fornecedores no setor automotivo nacional. Atualmente o setor automotivo é estratégico para o país, com significativa participação nas exportações nacionais. As decisões quanto à localização de organizações industriais envolve basicamente três áreas de conhecimento: teoria da localização, logística e pesquisa operacional. Um campo de estudos interdisciplinar com possibilidade de diversas interações com outras áreas do saber

Effect of fish oil intake on glucose levels in rat prefrontal cortex, as measured by microdialysis

Background: Brain glucose sensing may contribute to energy homeostasis control. the prefrontal cortex (PFC) participates in the hedonic component of feeding control. As high-fat diets may disrupt energy homeostasis, we evaluated in male Wistar rats whether intake of high-fat fish-oil diet modified cortical glucose extracellular levels and the feeding induced by intracerebroventricular glucose or PFC glucoprivation.Methods: Glucose levels in PFC microdialysates were measured before and after a 30-min meal. Food intake was measured in animals receiving intracerebroventricular glucose followed, 30-min. later, by 2-deoxy-D-glucose injected into the PFC.Results: the fish-oil group showed normal body weight and serum insulin while fat pads weight and glucose levels were increased. Baseline PFC glucose and 30-min. carbohydrates intake were similar between the groups. Feeding-induced PFC glucose levels increased earlier and more pronouncedly in fish-oil than in control rats. Intracerebroventricular glucose inhibited feeding consistently in the control but not in the fish-oil group. Local PFC glucoprivation with 2-DG attenuated glucose-induced hypophagia.Conclusions: the present experiments have shown that, following food intake, more glucose reached the prefrontal cortex of the rats fed the high-fat fish-oil diet than of the rats fed the control diet. However, when administered directly into the lateral cerebral ventricle, glucose was able to consistently inhibit feeding only in the control rats. the findings indicate that, an impairment of glucose transport into the brain does not contribute to the disturbances induced by the high-fat fish-oil feeding.Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Universidade Federal de São Paulo Unifesp, Dept Fisiol, BR-04023062 São Paulo, BrazilUniversidade Federal de São Paulo Unifesp, Dept Fisiol, BR-04023062 São Paulo, BrazilWeb of Scienc

Beneficial effects of Ginkgo biloba extract on insulin signaling cascade, dyslipidemia, and body adiposity of diet-induced obese rats

Ginkgo biloba extract (GbE) has been indicated as an efficient medicine for the treatment of diabetes mellitus type 2. It remains unclear if its effects are due to an improvement of the insulin signaling cascade, especially in obese subjects. The aim of the present study was to evaluate the effect of GbE on insulin tolerance, food intake, body adiposity, lipid profile, fasting insulin, and muscle levels of insulin receptor substrate 1 (IRS-1), protein tyrosine phosphatase 1B (PTP-1B), and protein kinase B (Akt), as well as Akt phosphorylation, in diet-induced obese rats. Rats were fed with a high-fat diet (HFD) or a normal fat diet (NFD) for 8 weeks. After that, the HFD group was divided into two groups: rats gavaged with a saline vehicle (HFD+V), and rats gavaged with 500 mg/kg of GbE diluted in the saline vehicle (HFD+Gb). NFD rats were gavaged with the saline vehicle only. At the end of the treatment, the rats were anesthetized, insulin was injected into the portal vein, and after 90s, the gastrocnemius muscle was removed. The quantification of IRS-1, Akt, and Akt phosphorylation was performed using Western blotting. Serum levels of fasting insulin and glucose, triacylglycerols and total cholesterol, and LDL and HDL fractions were measured. An insulin tolerance test was also performed. Ingestion of a hyperlipidic diet promoted loss of insulin sensitivity and also resulted in a significant increase in body adiposity, plasma triacylglycerol, and glucose levels. In addition, GbE treatment significantly reduced food intake and body adiposity while it protected against hyperglycemia and dyslipidemia in diet-induced obesity rats. It also enhanced insulin sensitivity in comparison to HFD+V rats, while it restored insulin-induced Akt phosphorylation, increased IRS-1, and reduced PTP-1B levels in gastrocnemius muscle. The present findings suggest that G. biloba might be efficient in preventing and treating obesity-induced insulin signaling impairment.Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) Departamento de Ciências BiológicasUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP) Departamento de Fisiologia Disciplina de Fisiologia da NutriçãoUniversidade Federal de São Paulo (UNIFESP) Departamento de BiociênciasUniversidade Federal de Alagoas Faculdade de NutriçãoUniversidade Federal do Rio de Janeiro Curso de NutriçãoUNIFESP, Depto. de Ciências BiológicasUNIFESP, Depto. de Fisiologia Disciplina de Fisiologia da NutriçãoUNIFESP, Depto. de BiociênciasSciEL