893 resultados para Redes de computação


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Este trabalho propõe uma nova métrica denominada AP (Alternative Path), a ser utilizada para o cálculo de rotas em protocolos de roteamento em redes em malha sem fio. Esta métrica leva em consideração a interferência causada por nós vizinhos na escolha de uma rota para um destino. O desempenho da métrica AP é avaliado e comparado com o da métrica ETX (Expected Transmission Count) e com o da métrica número de saltos (Hop Count). As simulações realizadas mostram que a métrica AP pode propiciar desempenho superior à rede quando comparada com as outras duas métricas. A métrica AP apresenta melhor desempenho em cenários com maior diversidade de caminhos alternativos.

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Este trabalho apresenta um estudo sobre a criação de redes sociais eletrônicas e o papel estruturante do Software Livre e de Código Aberto (SL/CA), a partir da experiência do Projeto Rede de Atenção à Criança e ao Adolescente do Programa Pró-Menino, da Fundação Telefônica. Para tanto, foi necessário caminhar por diferentes áreas do conhecimento, para compreender os vários aspectos das redes sociais eletrônicas e, com isso, construir uma visão multifacetada do problema. Esse percurso foi construído ao longo de dez meses de trabalhos, com oito municípios do Estado de São Paulo e com a Fundação Telefônica, até a criação de um software, a partir da seguinte pergunta: “o que faz um software de rede eletrônica ter sucesso por longo período?”. O trabalho possibilitou o entendimento de como o SL/CA pode servir a redes sociais e das aprendizagens que ele pode propiciar-lhes, mostrando que a gratuidade é apenas um de suas características. O SL/CA possui uma série de aspectos que podem constituir elementos estruturantes da rede, seja no que diz respeito aos modelos de produção de software propriamente, seja no que tange ao gerenciamento de equipes de projetos com grande complexidade técnica em comunidades geograficamente dispersas e sem controle hierárquico e, enfim, no que tange aos aspectos de produção e distribuição de conhecimentos como bens públicos.

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Houve nos últimos anos uma rápida transformação do ambiente virtual que delineou a chamada Nova Economia, popularizando-se o fenomeno das dedes sociais virtuais que permitem e incentivam a criação de conteudo colaborativo a partir de seus proprios usuários visitantes ou participantes. Este novo modelo estendeu-se por toda a rede rapidamente e facilitou a conexão virtual entre pessoas, marcando uma nova era nas interações virtuais. Tal conexão foi denominada “Web 2.0”. Nesse novo cenario o usuario interage com outras pessoas e pode rapidamente inserir-se em um grupo de referencia ou em uma tribo de pessoas interconectadas em rede pela internet. O usuario é tambem o principal criador do conteúdo de portais ou websites agora permeados de imputs externos e não mais restritos a conteudos criados de dentro para fora. Propomos entender como a co-criaçãoo de conteudo na Internet por meio de Redes Sociais pode impactar os resultados da empresa sob o ponto de vista de fidelização com o cliente no longo-prazo, ou seja, como ela impacta o tempo de vida de um cliente para a empresa e o consequente fluxo de caixa proporcionado por esse cliente ao longo do tempo. A co-criação aplicada ao conteúdo ou serviço de um website pode ser entendida como um fator crítico de sucesso para obtenção de CLV para as pontocom? Avaliaremos em que medida a introdução de uma Rede Social, contextualizada ao conteúdo de um portal na internet, proporciona maior engajamento do usuário, estimula ao desenvolvimento de conteúdos colaborativos criados pelo próprio usuário na plataforma do portal, favorece a prática de margens superiores a partir da veiculação publicitária e de que forma esse estímulo impacta o CLV obtido pela empresa.

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A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

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Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

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Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

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Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

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Atualmente, uma profusão de soluções chamadas de Web 2.0 e redes sociais está causando um grande impacto no desenvolvimento da Internet, comparando-se à era “ponto-com” em termos de crescimento, investimentos e empolgação. Estas iniciativas possuem em comum um elevado grau de formação de comunidades, e de criação e compartilhamento de conteúdo por parte do usuário, dentre outras características. Acredita-se que as redes sociais possuam um grande potencial inovador e disruptivo tanto para a sociedade quanto para o mundo empresarial. Entretanto, como transformar as redes sociais e aplicações Web 2.0 em modelos de negócios auto-sustentáveis ainda é um desafio para o mercado. Esta dissertação objetiva auxiliar a compreensão e abordagem deste tema propondo uma ontologia específica para modelos de negócios de redes sociais na internet. Isto se realiza por meio do desenvolvimento de um ensaio teórico de viés exploratório, baseado em extensa, porém não exaustiva, revisão de literatura abordando modelos de negócios, redes sociais e demais temas relacionados. A ontologia criada é então aplicada na representação de modelos de negócio de redes sociais na internet. Este trabalho também fornece uma visão geral do fenômeno Web 2.0, abordando algumas de suas principais características tecnológicas e socioeconômicas.

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Um dos principais desafios dos profissionais de marketing é avaliar os resultados gerados a partir da realização de ações de comunicação nas empresas. Por meio de uma pesquisa junto aos gestores de empresas que utilizam Redes Sociais Digitais no Brasil como ferramenta de comunicação, foram identificadas: as práticas de mensuração da eficiência da comunicação nessas redes; a forma de estruturar as atuações da empresas nas redes sociais; e os métodos mais utilizados para estruturar, medir e priorizar investimentos neste novo mundo digital. Como resultado do estudo, identificou-se que o nível de investimentos das empresas é considerado pelos gestores baixo e que, apesar dos investimentos reduzidos, as empresas já observam benefícios relevantes para os seus negócios, resultantes da atuação nas redes. De certa forma, os gestores entrevistados entendem que essa ferramenta é muito recente e que não devem se preocupar em avaliar retorno sobre investimentos em Redes Sociais Digitais, pelo menos por enquanto, apesar da preocupação com a governança corporativa.

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Este trabalho tem por objetivo a construção de uma rede neural para previsão do movimento dos contratos de dólar futuro e a construção de estratégias de negociação, para prover uma ferramenta para estimar o movimento do câmbio e para a negociação desses ativos. Essa ferramenta pode auxiliar empresas que necessitam fazer hedge de ativos e passivos e players do mercado que necessitam rentabilizar carteiras. Neste trabalho utilizamos como input dados de ativos do mercado financeiro, de janeiro de 2001 até setembro de 2013, disponíveis via terminal Bloomberg. Para o cálculo dos resultados financeiros das estratégias utilizamos dados de preços referenciais disponibilizados pela BM&F.

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Em economias com regimes de metas de inflação é comum que Bancos Centrais intervenham para reduzir os níveis de volatilidade do dólar, sendo estas intervenções mais comuns em países não desenvolvidos. No caso do Brasil, estas intervenções acontecem diretamente no mercado à vista, via mercado de derivativos (através de swaps cambiais) ou ainda com operações a termo, linhas de liquidez e via empréstimos. Neste trabalho mantemos o foco nas intervenções no mercado à vista e de derivativos pois estas representam o maior volume financeiro relacionado à este tipo de atuação oficial. Existem diversos trabalhos que avaliam o impacto das intervenções e seus graus de sucesso ou fracasso mas relativamente poucos que abordam o que levaria o Banco Central do Brasil (BCB) a intervir no mercado. Tentamos preencher esta lacuna avaliando as variáveis que podem se relacionar às intervenções do BCB no mercado de câmbio e adicionalmente verificando se essas variáveis se relacionam diferentemente com as intervenções de venda e compra de dólares. Para tal, além de utilizarmos regressões logísticas, como na maioria dos trabalhos sobre o tema, empregamos também a técnica de redes neurais, até onde sabemos inédita para o assunto. O período de estudo vai de 2005 a 2012, onde o BCB interveio no mercado de câmbio sob demanda e não de forma continuada por longos períodos de tempo, como nos anos mais recentes. Os resultados indicam que algumas variáveis são mais relevantes para o processo de intervenção vendendo ou comprando dólares, com destaque para a volatilidade implícita do câmbio nas intervenções que envolvem venda de dólares, resultado este alinhado com outros trabalhos sobre o tema.

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Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT