Erros associados ao não cumprimento fiscal involuntário: evidência empírica em Portugal

Ao longo dos tempos tem-se verificado um aumento da complexidade fiscal por todo o lado, quer na legislação quer na entrega das declarações fiscais. Esta complexidade prende-se com o facto dos legisladores de política fiscal tentarem travar a todo o custo a fraude e evasão fiscal, criando cada vez mais legislação. Pretende-se assim com a presente dissertação analisar a posição dos contribuintes em sede de IRS face à complexidade do sistema fiscal português. Partindo da definição de cumprimento e não cumprimentos, elaboramos uma breve revisão da literatura, onde nos centramos na apresentação dos principais resultados obtidos internacionalmente. Este estudo centrar-se-á, assim, na avaliação dos principais erros que os contribuintes incorrem aquando da entrega da sua declaração de IRS

Síntese e caracterização de poli(β-amino ésteres) para o desenvolvimento de nanopartículas para libertação controlada de agentes terapêuticos anticancerígenos

O poli(beta-amino ésteres)( PβAE) é um polímero catiónico, biodegradável com elevado potencial na complexação e entrega do material genético. O presente trabalho visa a síntese e caracterização do PβAE para a obtenção de nanotransportadores a partir da sua conjugação com o polietilenoglicol (PEG) para entrega de fármacos e/ou material genético. Para isso, procedeuse à síntese do PβAE por adição de Michael entre o diacrilato de 1,4-butanodiol e 5-amino-1-pentanol (1,2/1) em acetona. Deste modo, foram obtidos polímeros com pesos moleculares entre 3300-10000 g.mol -1 , tendo sido demonstrado que o aumento da temperatura de reacção é determinante para o aumento do peso molecular. A confirmação da estrutura química foi realizada por 1 H-RMN e por FTIR-ATR. O pkb do polímero foi determinado por titulação com NaOH, tendo-se obtido um valor de pkb ≈5. Os valores medidos de transmitância demonstraram que para valores de pH superiores a 5 o valor da transmitância vai diminuindo rapidamente, indicando o PβAE torna-se solúvel como resultado daprotonação do grupo amino. A degradação do PβAE foi avaliada em soro fisiológico tendo-se concluído que, nestas condições, a degradação ocorre por hidrólise das cadeias sendo o tempo de meia vida da amostra estimada em 7 dias. A viabilidade celular das células na presença de diferentes concentrações de PβAE foi avaliada pelo teste de Alamar Blue. Os resultados mostraram uma elevada viabilidade celular mesmo para altas concentrações de polímero. Os dados de potencial Zeta e da medição de tamanhos das partículas, preparadas por complexação com alginatode sódio, indiciaram que houve agregação das partículas, formando-se agregados de tamanho superiores a 1 µm. A preparação do copolímero PEG-PβAE-PEG foi feita por uma reacção de cicloadição 1,3-dipolar de Huisgen (azida-alcino) catalisada por cobre Cu (I) (Click Chemistry), após prévia modicação dos terminais do PβAE e do PEG com um grupo alcino e azida, respectivamente. Apesar dos resultados da análise FTIR indiciarem que a reacção foi bem-sucedida não foi possível confirmar por outros métodos de caracterização físico-química, tornando-se, por isso, inviável a continuação do projecto inicialmente proposto. De forma a contornar este resultado, foram propostos dois novos objectivos ao projecto inicial, a modificação dos terminais acrilato do PβAE com glucosamina e a preparação de um novo PβAE preparado com o diacrilato de 1,4-butanodiol e a glucosamina. Relativamente à modificação dos terminais acrilato com glucosamina conseguiu-se uma modificação na ordem dos 85%. Os resultados da síntese de PβAE com glucosamina revelaram-se promissores, contudo necessitam de mais experiências de modo a optimizar a síntese. Palavras-chave: poli(beta-amino ésteres); polietilenoglicol ; nanotransportadores; adição de Michael; cicloadição 1,3-dipolar de Huisgen (azida-alcino) catalisada por cobre Cu (I); glucosamina

Collection and organization of a standard and blood metabolite NMR library for the metabolomics analysis

Trabalho Final de Mestrado Integrado, Ciências Farmacêuticas, Universidade de Lisboa, Faculdade de Farmácia, 2019Um atual desafio nos estudos metabolómicos é o baixo número de metabolitos identificados em comparação com o grande número de metabolitos existentes nos fluidos biológicos. A espectroscopia de ressonância magnética nuclear (RMN) é uma das tecnologias mais usadas para tentar superar este problema. Através da construção de bibliotecas de metabolitos, é possível aumentar o conhecimento nesta área e aumentar a possibilidade da sua deteção com esta tecnologia e caraterizar os seus desvios químicos e multiplicidade. Esta informação fornece um conhecimento importante que ajudará na identificação de metabolitos quando amostras mais complexas, como por exemplo o sangue, forem analisadas. Amostras como o soro/plasma apresentam uma complicação extra quando este tipo de análise é aplicada. A alta concentração de proteínas no sangue provoca interferências nos espectros de RMN. As proteínas originam sinais amplos nos espetros padrão do protão (1H) e impedem a deteção de metabolitos, de baixo peso molecular. Este fenómeno pode ser superado através dos espetro de RMN 1H editado por T2, porém as informações dos metabolitos que se ligam às proteínas serão perdidas. Assim, primeiro os metabolitos devem ser separados das proteínas e, em seguida, as proteínas devem ser removidas. Para atingir o primeiro objetivo foram adicionadas às amostras de soro/plasma substâncias que influenciam a ligação entre proteínas. Essas substâncias podem fazer precipitar proteínas, por exemplo guanidina e sulfato de alumínio, ou funcionar como um ligando das proteínas, hexafluorobenzeno. Em seguida, para remover as proteínas, foram testados diversos métodos referidos na literatura e selecionados os três métodos que se apresentaram mais vantajosos e que mostraram melhores resultados. Destes, dois deles são métodos orgânicos, precipitação de proteínas com metanol e precipitação de proteínas com metanol-diclorometano, e um deles é baseado em propriedades físicas, ultrafiltração. Dos 65 metabolitos que se pretendia identificar, foi possível identificar 64 na biblioteca de metabolitos e 54 nas amostras de sangue. Comparando os diferentes métodos testados, alguns deles demonstraram ser mais eficientes na remoção de proteínas, no entanto alguns dos metabolitos desapareceram, enquanto outros métodos foram capazes de conjugar a remoção de proteínas com uma maior deteção de metabolitos. Os espetros das amostras de soro/plasma contêm ainda muitos sinais não identificados. No futuro, novas experiências para os identificar são necessárias.An ongoing challenge in metabolomics is the low number of metabolites identified compared with the huge number of existing metabolites in biofluids. Nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy is one of the technologies that have been used to try to overcome this problem. Through the construction of a metabolite library it is possible to increase the number of known metabolites detected with this technology and establish the chemical shifts and signal multiplicities of the metabolites. This provides a valuable knowledge that will help when more complex samples, as blood, are analysed. However, serum/plasma samples show complications when this type of analysis is applied. The high protein content in blood induces interferences in NMR spectra. Proteins give broad signals to standard proton (1H) NMR spectrum and prevent the detection of low-molecular weight metabolites. This can be overcome by measuring T2-edited 1H NMR spectrum but the information from metabolites that bind to proteins will be lost. Thus, first metabolites should be separated from proteins and then the proteins should be removed. To accomplish the first goal, substances that influence the linkage between proteins and metabolites were added to serum/plasma samples. These substances could either precipitate proteins, guanidine and aluminium sulphate, or function as a protein ligand, hexafluorobenzene. Then, to remove proteins, through the many different methods referred in the literature, the three methods with the best results and the most advantages were chosen. Two of them are organic methods, protein precipitation with methanol and protein precipitation with methanol-dichloromethane, and one is a physical method, ultrafiltration. From the 65 metabolites intended to be identified, it was possible to identify 64 of them in the metabolite library and, from these, 54 were present in blood samples. Comparing the different methods tested, some of them were more efficient removing proteins, however some metabolites disappeared, while others were able to conjugate the removal of proteins with the detection of more metabolites. Besides that, there are still many unidentified signals in the serum/plasma spectra. In the future, further experiments to identify these signals are required.University of Eastern Finland, Hospital Lusíadas Lisboa, Farmácia Holon do Campo Grand

Robust sales forecasting using deep learning with static and dynamic covariates

: Retailers must have accurate sales forecasts to efficiently and effectively operate their businesses and remain competitive in the marketplace. Global forecasting models like RNNs can be a powerful tool for forecasting in retail settings, where multiple time series are often interrelated and influenced by a variety of external factors. By including covariates in a forecasting model, we can often better capture the various factors that can influence sales in a retail setting. This can help improve the accuracy of our forecasts and enable better decision making for inventory management, purchasing, and other operational decisions. In this study, we investigate how the accuracy of global forecasting models is affected by the inclusion of different potential demand covariates. To ensure the significance of the study’s findings, we used the M5 forecasting competition’s openly accessible and well-established dataset. The results obtained from DeepAR models trained on different combinations of features indicate that the inclusion of time-, event-, and ID-related features consistently enhances the forecast accuracy. The optimal performance is attained when all these covariates are employed together, leading to a 1.8% improvement in RMSSE and a 6.5% improvement in MASE compared to the baseline model without features. It is noteworthy that all DeepAR models, both with and without covariates, exhibit a significantly superior forecasting performance in comparison to the seasonal naïve benchmark.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

O impacto da diversidade sobre a inovação dos países

The objective of the study was to identify the factors of diversity that influence innovation in countries. For that, a quantitative methodology was adopted regarding the approach, being descriptive regarding the objectives. The multivariate statistical technique used for data analysis was multiple linear regression. The sample was composed of 127 countries from secondary data, extracted from the indexes: World Economic Forum and Social Progress Imperative. The results showed that among the eleven variables of the diversity used in the study analysis, six variables had an impact on the innovation of the countries, which are: women's study years, education inequality, homosexual tolerance, freedom over life decisions, religious tolerance and discrimination and violence against minorities. Although it is not yet possible to generalize conclusions from the results found, being that a limitation of the present study, it has also showed that there are indeed implications between innovation and aspects of diversity.O objetivo do estudo é identificar os fatores da diversidade que influenciam na inovação dos países. Para tanto, adotou-se uma metodologia quantitativa quanto a abordagem e descritiva quanto aos objetivos. A técnica estatística multivariada utilizada para análise dos dados foi a regressão linear. A amostra é composta por 127 países.  Os resultados demonstraram que dentre as onze variáveis da diversidade utilizadas no estudo, seis impactam sobre a inovação dos países: anos de estudo das mulheres, desigualdade na realização de educação, tolerância a homosexuais e liberdade sobre decisões da vida, tolerância religiosa e discriminação e violência contra as minorias. Deste modo conclui-se que aspectos da diversidades apresentam influência sobre a inovação.

Asymmetric wealth effect between US stock markets and US housing market and european stock markets: evidences from TAR and MTAR

Evidence of the asymmetric wealth effect has important implications for investors and continues to merit research attention, not least because much of the evidence based on linear models has been refuted. Indeed, stock and house prices are influenced by economic activity and react nonlinearly to positive/negative shocks. This problem justifies our research. The objective of this study is to examine evidence of cointegrations between the US housing and stock markets and between the US and European stock markets, given the international relevance of these exchanges. Using data from 1989:Q1 to 2020:Q2, the Threshold Autoregression model as well as the Momentum Threshold Autoregression model were calculated by combining the US Freddie, DJIA, and SPX indices and the European STOXX and FTSE indices. The results suggest a long-term equilibrium relationship with asymmetric adjustments between the housing market and the US stock markets, as well as between the DJIA, SPX, and FTSE indices. Moreover, the wealth effect is stronger when stock prices outperform house prices above an estimated threshold. This empirical evidence is useful to portfolio managers in their search for non-perfectly related markets that allow investment diversification and control risk exposure across different assets.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

The links of reputation with employee and customer satisfaction and loyalty : the case of Pousadas de Portugal

Mestrado em MarketingThe area of reputation definition, measurement and management has been a proeminent source of research, with several attempts to measure the reputation of an organization. On the grounds of the personality trait theory, and of the personification metaphor, Davies et ai (2003) have developed the Corporate Character Scale, to measure the alignment of perceptions of the two most important stakeholders of an organization, employees (identity) and customers (image), and found significant links with their satisfaction and loyalty. Customer and employee satisfaction, loyalty (attitudinal, behavioural or via recommendation), employee feel of pride towards the organization, customer perception of good-value for money, and customer experience are of particular importance in hospitality, due to the competitive environment of the sector (Bowen and Shoemaker, 1998; Tepecci, 1999). This exploratory study measures the reputation of the high-end small hotel chain Pousadas de Portugal and the links between employee and customer perceptions of the organizations' identity and image with these variables. A survey involving the employees and customers of Pousadas de Portugal, a total of 2042 respondents (528 employees and 1514 customers) was conducted using the Corporate Character Scale ( Davies et ai, 2003; 2004). Findings showed a positive relationship between reputation, employee and customer satisfaction and loyalty. Positive results of links with the other variables are also presented as well as the study limitations and suggestions for future research.info:eu-repo/semantics/publishedVersio