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Dissertação (Mestrado)
Market efficiency and long-term memory: analyzing financial markets through the Hurst exponent (2024)
Gasparotto, Angelica Castilho; Lima, Fabiano Guasti (Orientador)
Unidade: FEARP
Subjects: CRISE FINANCEIRA, MERCADO FINANCEIRO, RETORNO SOBRE INVESTIMENTO
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ABNT
GASPAROTTO, Angelica Castilho. Market efficiency and long-term memory: analyzing financial markets through the Hurst exponent. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-20022025-090058/. Acesso em: 25 jan. 2026.
APA
Gasparotto, A. C. (2024). Market efficiency and long-term memory: analyzing financial markets through the Hurst exponent (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-20022025-090058/
NLM
Gasparotto AC. Market efficiency and long-term memory: analyzing financial markets through the Hurst exponent [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-20022025-090058/
Vancouver
Gasparotto AC. Market efficiency and long-term memory: analyzing financial markets through the Hurst exponent [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/96/96133/tde-20022025-090058/
Artigo de periodico
Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets (2023)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Chiann, Chang
Source: Digital Signal Processing. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS, ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS
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ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas e CHIANN, Chang. Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets. Digital Signal Processing, v. 133, n. artigo 103836, p. 1-12, 2023Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836. Acesso em: 25 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F., & Chiann, C. (2023). Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets. Digital Signal Processing, 133( artigo 103836), 1-12. doi:10.1016/j.dsp.2022.103836
NLM
Pinto MG de F, Chiann C. Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets [Internet]. Digital Signal Processing. 2023 ; 133( artigo 103836): 1-12.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836
Vancouver
Pinto MG de F, Chiann C. Long-memory parameter estimation based on fractional spline wavelets [Internet]. Digital Signal Processing. 2023 ; 133( artigo 103836): 1-12.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836
Artigo de periodico
The impact of the Russia-Ukraine conflict on market efficiency: evidence for the developed stock market (2022)
Gaio, Luiz Eduardo ; Stefanelli, Nelson Oliveira ; Pimenta Júnior, Tabajara ; Bonacim, Carlos Alberto Grespan ; Gatsios, Rafael Confetti
Source: Finance Research Letters. Unidade: FEARP
Subjects: MERCADO FINANCEIRO, CONFLITOS INTERNACIONAIS, CRISE FINANCEIRA, ECONOMIA
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ABNT
GAIO, Luiz Eduardo et al. The impact of the Russia-Ukraine conflict on market efficiency: evidence for the developed stock market. Finance Research Letters, v. 50, p. 1-7, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103302. Acesso em: 25 jan. 2026.
APA
Gaio, L. E., Stefanelli, N. O., Pimenta Júnior, T., Bonacim, C. A. G., & Gatsios, R. C. (2022). The impact of the Russia-Ukraine conflict on market efficiency: evidence for the developed stock market. Finance Research Letters, 50, 1-7. doi:10.1016/j.frl.2022.103302
NLM
Gaio LE, Stefanelli NO, Pimenta Júnior T, Bonacim CAG, Gatsios RC. The impact of the Russia-Ukraine conflict on market efficiency: evidence for the developed stock market [Internet]. Finance Research Letters. 2022 ; 50 1-7.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103302
Vancouver
Gaio LE, Stefanelli NO, Pimenta Júnior T, Bonacim CAG, Gatsios RC. The impact of the Russia-Ukraine conflict on market efficiency: evidence for the developed stock market [Internet]. Finance Research Letters. 2022 ; 50 1-7.[citado 2026 jan. 25 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.frl.2022.103302
Dissertação (Mestrado)
Análise de textura em imagens baseado em medidas de complexidade (2015)
Condori, Rayner Harold Montes; Martinez, Alexandre Souto (Orientador)
Unidade: FFCLRP
Subjects: TEXTURA, COMPLEXIDADE, FÍSICA COMPUTACIONAL, VISÃO COMPUTACIONAL
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ABNT
CONDORI, Rayner Harold Montes. Análise de textura em imagens baseado em medidas de complexidade. 2015. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2015. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012016-095549/. Acesso em: 25 jan. 2026.
APA
Condori, R. H. M. (2015). Análise de textura em imagens baseado em medidas de complexidade (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012016-095549/
NLM
Condori RHM. Análise de textura em imagens baseado em medidas de complexidade [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012016-095549/
Vancouver
Condori RHM. Análise de textura em imagens baseado em medidas de complexidade [Internet]. 2015 ;[citado 2026 jan. 25 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-02012016-095549/

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