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O objetivo deste trabalho é realizar previsões de séries de retornos de ações de empresas dos setores financeiro, de alimentos, industrial e de serviços, utilizando redes neurais artificiais (RNA) do tipo feedforward treinadas com algoritmo de Levenberg-Marquardt e modelos Arima-Garch. Selecionaram-se duas séries de cada setor, e os dados foram obtidos da economática. Para o setor financeiro, são analisadas as séries dos bancos Bradesco e Itaú, no setor de alimentos a Perdigão e a Sadia, no setor industrial a Marcopolo e a Gerdau, e no setor de serviços o Pão de Açúcar e Lojas Americanas. Verificou-se que as previsões realizadas pelas duas técnicas têm desempenhos parecidos, não revelando superioridade de nenhuma técnica. The main purpose of this work is realize stock returns forecasting for financial, food, industrial and services companies using feedforward neural networks trained with Levenberg-Marquardt algorithm and Arima-Garch models. In each area two time series was selected from Economatica. To the financial area, Bradesco and Itaú was analyzed, Perdigão and Sadia in the food sector, Marcopolo and Gerdau in the industrial area, finally Pão de Açúcar and Lojas Americanas in the services. The forecasting generated by the two techniques had similar performance implying no significant differences between them.

This work aims to investigate the return of Real State Investment Trusts (REITs) in order to identify your style and consequently its behavior toward rates of the Brazilian financial market in the fixed income segment , equities and real estate segment for the period 2011 to 2015. the study concluded that even if the real estate fund is of course backed by a real asset , considered as a safe asset and low volatility , it was found that the dynamics inherent to price changes and risks associated with FIIs , there is a character hybrid of these funds with respect to the fixed and variable income market. The results showed that the returns of FIIs accompany more pronounced the fixed interest and returns the property market , confirming the international empirical results Niskanen and Falkenbach (2010 ) and Ghosh , Miles and Sirmans (1996). Os Fundos Imobiliários (FIIs) são veículos de investimentos que reúnem investidores cujo objetivo é aplicar seus recursos em ativos de cunho imobiliário. As ofertas públicas dos fundos de investimento imobiliário vêm crescendo ano a ano, e a negociação de suas cotas, embora ainda baixa, também vem apresentado crescimento constante, tornando o investimento em fundos imobiliários uma opção bastante acessível e satisfatória para os investidores de qualquer porte. Assim, este trabalho tem por objetivo investigar o retorno dos fundos de investimentos imobiliários, buscando identificar seu estilo e, consequentemente, seu comportamento frente aos índices do mercado financeiro brasileiro do segmento de renda fixa, de renda variável e do segmento imobiliário. Para tanto, a metodologia adotada neste estudo foi a aplicaçao de um modelo de regressão linear múltipla, cujas variáveis analisadas foram o retorno dos fundos de investimento imobiliário em função dos índices do merado financeiro dos segmentos de renda fixa, de renda variável e do segmento imobiliário, para o período de 2011 a 2013. O estudo concluiu que mesmo que o fundo imobiliário esteja naturalmente lastreado a um ativo real, considerado com um ativo seguro e com baixa volatilidade, verificou-se que, pela dinâmica inerente às variações de preços e riscos associados aos FIIs, há um caráter híbrido desses fundos no que tange ao mercado de renda fixa e variável. Os resultados apontaram que os retornos dos FIIs acompanham de forma mais pronunciada os juros prefixados e os retornos do mercado imobiliário, corroborando com os resultados empíricos internacionais de Niskanen e Falkenbach (2010) e Ghosh, Miles e Sirmans (1996).

This paper seeks to analyze if the variations of returns and systematic risks from Brazilian portfolios could be explained by the nonparametric conditional Capital Asset Pricing Model (CAPM) by Wang (2002). There are four informational variables available to the investors: (i) the Brazilian industrial production level; (ii) the broad money supply M4; (iii) the inflation represented by the Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA); and (iv) the real-dollar exchange rate, obtained by PTAX dollar quotation.This study comprised the shares listed in the BOVESPA throughout January 2002 to December 2009. The test methodology developed by Wang (2002) and retorted to the Mexican context by Castillo-Spíndola (2006) was used. The observed results indicate that the nonparametric conditional model is relevant in explaining the portfolios’ returns of the sample considered for two among the four tested variables, M4 and PTAX dollar at 5% level of significance. Esse artigo analisa a evolução do retorno e risco sistemático das carteiras de 11 setores da economia brasileira através do modelo do CAPM condicional não paramétrico, proposto por Wang (2002). São utilizadas quatro variáveis explicativas: (i) o nível da produção industrial brasileira; (ii) o agregado monetário M4; (iii) a inflação, representada pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA); e (iv) a taxa de câmbio real-dólar, obtida pela cotação do dólar PTAX. A amostra compreendeu ações listadas na BOVESPA no período de janeiro de 2002 a dezembro de 2009. Os testes do modelo Wang seguiram também a metodologia de Castillo-Spíndola (2006) para economias emergentes. Os resultados encontrados indicam que o CAPM condicional não paramétrico de Wang é robusto para a explicação dos retornos das carteiras da amostra considerada, sendo que duas das quatro variáveis testadas, i.e., M4 e dólar PTAX, foram significativas ao nível de 5%.

A project can be defined as a complex system. This requires the use of resources (human, material, technology, etc.), allocated among alternative uses, as a means to achieve specific goals by the presence of constraints of different orders. The planning, allocation and prioritization of resources, including human resource specialists (HRE), is performed by means of single project management.This treatment can cause internal strife by using the same resource or even its underuse, and may worsen in software development environments due to the high degree of interdependence, uncertainty and risk of each project. This need is related to the so called Job Shop Problem (JSP). In this context, the objective of this study is to evaluate the mathematical models of genetic algorithm and optimization and their contributions to solve Job Shop Problem in software development projects with the use of human resources specialists. Um projeto pode ser definido como um sistema complexo que exige o emprego de recursos (recursos humanos, materiais, tecnologia, entre outros), alocados entre fins alternativos, como meio de atingir objetivos específicos, mediante a presença de restrições de diferentes ordens. O planejamento, a alocação e a priorização de recursos humanos, inclusive Recursos Humanos Especialistas (RHE) são realizados por meio do gerenciamento de projetos de forma individual. Esse tratamento pode causar disputa interna pela utilização do mesmo recurso ou até mesmo a sua subutilização. Isso pode ser mais pronunciado em ambientes de desenvolvimento de softwares devido ao alto grau de interdependência, de incerteza e de risco de cada projeto. Tal necessidade está relacionada ao chamado Job Shop Problem (JSP). Nesse contexto, o objetivo deste trabalho é avaliar modelos matemáticos de algoritmo genético e de otimização e suas contribuições para a resolução de Job Shop Problem em projetos de desenvolvimento de software com a utilização de Recursos Humanos Especialistas.