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Relatorio tecnico
Relatório de análise estatística sobre o projeto “Estudo da incidência de casos de dengue no município de Campo Grande no período de 2017 a 2024 com a aplicação de diferentes métodos de análise” (2025)
Rodrigues, Estevão Kusaba; Tanaka, Melissa Tiemi; Chiann, Chang ; Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas
Unidade: IME
Subjects: ESTATÍSTICA APLICADA, DENGUE
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ABNT
RODRIGUES, Estevão Kusaba et al. Relatório de análise estatística sobre o projeto “Estudo da incidência de casos de dengue no município de Campo Grande no período de 2017 a 2024 com a aplicação de diferentes métodos de análise”. . São Paulo: IME-USP. Disponível em: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bd15c72e-b30a-4976-8f44-e073bb13ed1c/3282078.pdf. Acesso em: 29 jan. 2026. , 2025
APA
Rodrigues, E. K., Tanaka, M. T., Chiann, C., & Pinto, M. G. de F. (2025). Relatório de análise estatística sobre o projeto “Estudo da incidência de casos de dengue no município de Campo Grande no período de 2017 a 2024 com a aplicação de diferentes métodos de análise”. São Paulo: IME-USP. Recuperado de https://repositorio.usp.br/directbitstream/bd15c72e-b30a-4976-8f44-e073bb13ed1c/3282078.pdf
NLM
Rodrigues EK, Tanaka MT, Chiann C, Pinto MG de F. Relatório de análise estatística sobre o projeto “Estudo da incidência de casos de dengue no município de Campo Grande no período de 2017 a 2024 com a aplicação de diferentes métodos de análise” [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bd15c72e-b30a-4976-8f44-e073bb13ed1c/3282078.pdf
Vancouver
Rodrigues EK, Tanaka MT, Chiann C, Pinto MG de F. Relatório de análise estatística sobre o projeto “Estudo da incidência de casos de dengue no município de Campo Grande no período de 2017 a 2024 com a aplicação de diferentes métodos de análise” [Internet]. 2025 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://repositorio.usp.br/directbitstream/bd15c72e-b30a-4976-8f44-e073bb13ed1c/3282078.pdf
Artigo de periodico
Persistence and seasonal long memory in unemployment in the United States (2025)
Marques, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari ; Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas
Source: Labour Economics. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS, DESEMPREGO
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ABNT
MARQUES, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari e PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas. Persistence and seasonal long memory in unemployment in the United States. Labour Economics, v. 97, n. artigo 102818, p. 1-9, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.labeco.2025.102818. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Marques, G. de O. L. C., & Pinto, M. G. de F. (2025). Persistence and seasonal long memory in unemployment in the United States. Labour Economics, 97( artigo 102818), 1-9. doi:10.1016/j.labeco.2025.102818
NLM
Marques G de OLC, Pinto MG de F. Persistence and seasonal long memory in unemployment in the United States [Internet]. Labour Economics. 2025 ; 97( artigo 102818): 1-9.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.labeco.2025.102818
Vancouver
Marques G de OLC, Pinto MG de F. Persistence and seasonal long memory in unemployment in the United States [Internet]. Labour Economics. 2025 ; 97( artigo 102818): 1-9.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.labeco.2025.102818
Artigo de periodico
High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure (2025)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas
Source: Borsa Istanbul Review. Unidade: IME
Assunto: MATEMÁTICA APLICADA
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ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas. High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure. Borsa Istanbul Review, v. 25, n. 6, p. 1378-1390, 2025Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.bir.2025.07.016. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F. (2025). High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure. Borsa Istanbul Review, 25( 6), 1378-1390. doi:10.1016/j.bir.2025.07.016
NLM
Pinto MG de F. High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure [Internet]. Borsa Istanbul Review. 2025 ; 25( 6): 1378-1390.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bir.2025.07.016
Vancouver
Pinto MG de F. High-frequency dynamics of Bitcoin futures: an examination of market microstructure [Internet]. Borsa Istanbul Review. 2025 ; 25( 6): 1378-1390.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.bir.2025.07.016
Artigo de periodico
A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets (2024)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Chiann, Chang
Source: 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. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets. Signal Processing, v. 222, n. artigo 109518, p. 1-11, 2024Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F., & Chiann, C. (2024). A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets. Signal Processing, 222( artigo 109518), 1-11. doi:10.1016/j.sigpro.2024.109518
NLM
Pinto MG de F, Chiann C. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 222( artigo 109518): 1-11.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518
Vancouver
Pinto MG de F, Chiann C. A maximum-likelihood-based approach to estimate the long memory parameter using fractional spline wavelets [Internet]. Signal Processing. 2024 ; 222( artigo 109518): 1-11.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2024.109518
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
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
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: 29 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. 29 ] 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. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2022.103836
Trabalho de evento-resumo
Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models (2022)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Marques, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari ; Chiann, Chang
Source: Livro de Resumos. Conference titles: Simpósio Nacional de Probabilidade e Estatística - SINAPE. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, ANÁLISE DE ONDALETAS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas e MARQUES, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari e CHIANN, Chang. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models. 2022, Anais.. São Paulo: ABE, 2022. Disponível em: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F., Marques, G. de O. L. C., & Chiann, C. (2022). Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models. In Livro de Resumos. São Paulo: ABE. Recuperado de https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
NLM
Pinto MG de F, Marques G de OLC, Chiann C. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
Vancouver
Pinto MG de F, Marques G de OLC, Chiann C. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models [Internet]. Livro de Resumos. 2022 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://app.eventize.com.br/upload/004449/files/Sinape2022_FINAL.pdf
Artigo de periodico
Jump detection in high-frequency financial data using wavelets (2022)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Marques, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari ; Chiann, Chang
Source: International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing. Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE ONDALETAS, ESTATÍSTICA APLICADA
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas e MARQUES, Guilherme de Oliveira Lima Cagliari e CHIANN, Chang. Jump detection in high-frequency financial data using wavelets. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, v. 21, n. 2, p. 1-20, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1142/S0219691322500564. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F., Marques, G. de O. L. C., & Chiann, C. (2022). Jump detection in high-frequency financial data using wavelets. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing, 21( 2), 1-20. doi:10.1142/S0219691322500564
NLM
Pinto MG de F, Marques G de OLC, Chiann C. Jump detection in high-frequency financial data using wavelets [Internet]. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing. 2022 ; 21( 2): 1-20.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219691322500564
Vancouver
Pinto MG de F, Marques G de OLC, Chiann C. Jump detection in high-frequency financial data using wavelets [Internet]. International Journal of Wavelets, Multiresolution and Information Processing. 2022 ; 21( 2): 1-20.[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1142/S0219691322500564
Dissertação (Mestrado)
Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models (2021)
Pinto, Mateus Gonzalez de Freitas ; Chiann, Chang (Orientador)
Unidade: IME
Subjects: ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS, MODELAGEM DE DADOS
A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas
ABNT
PINTO, Mateus Gonzalez de Freitas. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models. 2021. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2021. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/. Acesso em: 29 jan. 2026.
APA
Pinto, M. G. de F. (2021). Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/
NLM
Pinto MG de F. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/
Vancouver
Pinto MG de F. Long memory in high frequency time series using wavelets and conditional volatility models [Internet]. 2021 ;[citado 2026 jan. 29 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-06052021-100559/

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