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    Modelo de regressão beta aplicado à proporção da sinistralidade das operadoras de saúde no Brasil
    (Universidade Federal de São Paulo, 2023-12-07) Cangussú, Miguel Silva [UNIFESP]; Rocha, Francisco Marcelo Monteiro da [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/8182777677872009
    Com base nos dados percentuais de sinistralidade das operadoras de planos de saúde no Brasil divulgados pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), este trabalho aplica o Modelo de Regressão Beta com intuito analítico à proporção de sinistralidade por trimestre desde o início do ano de 2018 até a metade do ano de 2023. Além disso, foi verificado o impacto da pandemia de Covid-19 ao observar uma oscilação da sinistralidade no segundo trimestre do ano de 2020. Constatou-se que a partir deste período a proporção de sinistralidade aumento u em cerca de 2,56% ao ano.
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    Norepinephrine controls effector t cell differentiation through beta 2-adrenergic receptor-mediated inhibition of nf-kappa b and ap-1 in dendritic cells
    (Amer Assoc Immunologists, 2016) Takenaka, Maisa Carla [UNIFESP]; Araujo, Leandro Pires [UNIFESP]; Maricato, Juliana Terzi [UNIFESP]; Nascimento, Vanessa de Mendonça [UNIFESP]; Guereschi, Marcia Grando [UNIFESP]; Rezende, Rafael Machado; Quintana, Francisco J.; Basso, Alexandre Salgado [UNIFESP]
    Despite accumulating evidence indicating that neurotransmitters released by the sympathetic nervous system can modulate the activity of innate immune cells, we still know very little about how norepinephrine impacts signaling pathways in dendritic cells (DC) and the consequence of that in DC-driven T cell differentiation. In this article, we demonstrate that beta(2)-adrenergic receptor (beta(2)AR) activation in LPS-stimulated DC does not impair their ability to promote T cell proliferation
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    Acesso aberto (Open Access)
    Retorno de ações e a quantificação dos seus fatores de risco
    (Universidade Federal de São Paulo, 2023-01-06) Capriolli, Leonardo Barboza [UNIFESP]; Oliveira Filho, Bolivar Godinho [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/4702666394166112
    O risco e, consequentemente, o retorno no mercado financeiro se manifestam de diversas formas, seja ele por meio de do risco monetário, cambial, político, ou mesmo a dinâmica interna do mercado. À luz destes fatos, diferentes autores buscaram desenvolver metodologias de quantificação de riscos, assim como suas nuances, alcances e limitações. O presente trabalho tem como objetivo reunir diferentes abordagens sugeridas e implementadas no mercado e no cenário acadêmico internacional e aplica-lo à dinâmica do mercado financeiro brasileiro, incorporando essas abordagens em um modelo que engloba variáveis macroeconômicas e específicas das ações. A discussão bibliográfica busca apresentar os conceitos e modelos envolvidos na metodologia a ser usada no trabalho. A pesquisa é de caráter descritivo e quantitativo, de modo que, por meio de uma base de dados diários de janeiro de 2014 a novembro de 2022 com o retorno histórico das ações selecionadas, a liquidez das ações, a expectativa de inflação divulgada semanalmente no Boletim Focus, a taxa de juros e o retorno do dólar no período, busca quantificar a sensibilidade do retorno de ações a partir de cada um dos fatores, analisando cada um deles em diferentes modelos de regressão linear múltipla buscando desenvolver um modelo que tenha o maior poder explicativo e significância estatística. O modelo foi desenvolvido em linguagem Python e performado no software Visual Studio Code. As conclusões e resultados deste presente trabalho indicaram que o risco de liquidez e o risco cambial apresentam significância estatística para alguns dos setores sob análise, enquanto o risco da expectativa de inflação e monetário apresentaram menor significância estatística, dando abertura para um teste realizado excluindo ambos os fatores. O teste realizado indicou que a exclusão dos fatores não resultou em perda do poder explicativo do novo modelo em comparação ao inicial, além de apresentar melhores resultados associados à qualidade do modelo e a multicolinearidade das variáveis. As conclusões contribuem para ampliar o conhecimento a respeito da utilização de modelos de explicação do retorno de ações do mercado internacional no mercado brasileiro, e as sugestões estão associadas ao diferente uso de fatores de risco, modelos e abordagens diferentes, a principal conclusão está associada ao uso de uma abordagem setorial, que incorpore diferentes fatores a depender do setor sob análise.