Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Using neural networks and support vector regression to relate marchetti dilatometer test parameters and maximum shear modulus

In the last two decades, small strain shear modulus became one of the most important geotechnical parameters to characterize soil stiffness. Finite element analysis have shown that in-situ stiffness of soils and rocks is much higher than what was previously thought and that stress-strain behaviour of these materials is non-linear in most cases with small strain levels, especially in the ground around retaining walls, foundations and tunnels, typically in the order of 10−2 to 10−4 of strain. Although the best approach to estimate shear modulus seems to be based in measuring seismic wave velocities, deriving the parameter through correlations with in-situ tests is usually considered very useful for design practice.The use of Neural Networks for modeling systems has been widespread, in particular within areas where the great amount of available data and the complexity of the systems keeps the problem very unfriendly to treat following traditional data analysis methodologies. In this work, the use of Neural Networks and Support Vector Regression is proposed to estimate small strain shear modulus for sedimentary soils from the basic or intermediate parameters derived from Marchetti Dilatometer Test. The results are discussed and compared with some of the most common available methodologies for this evaluation.

Analyzing Multiple Outcomes: Is it Really Worth the use of Multivariate Linear Regression?

In health related research it is common to have multiple outcomes of interest in a single study. These outcomes are often analysed separately, ignoring the correlation between them. One would expect that a multivariate approach would be a more efficient alternative to individual analyses of each outcome. Surprisingly, this is not always the case. In this article we discuss different settings of linear models and compare the multivariate and univariate approaches. We show that for linear regression models, the estimates of the regression parameters associated with covariates that are shared across the outcomes are the same for the multivariate and univariate models while for outcome-specific covariates the multivariate model performs better in terms of efficiency.

Predictors of consistent condom use among Portuguese women attending family planning clinics

Women account for 30% of all AIDS cases reported to the Health Ministry in Portugal and most infections are acquired through unprotected heterosexual sex with infected partners. This study analyzed socio-demographic and psychosocial predictors of consistent condom use and the role of education as a moderator variable among Portuguese women attending family planning clinics. A cross-sectional study using interviewer-administered fully structured questionnaires was conducted among 767 sexually active women (ages 18–65). Logistic regression analyses were used to explore the association between consistent condom use and the predictor variables. Overall, 78.7% of the women were inconsistent condom users. The results showed that consistent condom use was predicted by marital status (being not married), having greater perceptions of condom negotiation self-efficacy, having preparatory safer sexual behaviors, and not using condoms only when practicing abstinence. Living with a partner and having lack of risk perception significantly predicted inconsistent condom use. Less educated women were less likely to use condoms even when they perceive being at risk. The full model explained 53% of the variance in consistent condom use. This study emphasizes the need for implementing effective prevention interventions in this population showing the importance of taking education into consideration.

Estudio de la gestión de la variable ambiental en la generación termoeléctrica

En la actualidad, el cambio climático es uno de los temas de mayor preocupación para la población mundial y los científicos de todo el mundo. Debido al crecimiento de la población de forma exponencial, la demanda de energía aumenta acorde con ello, por lo que las actividades de producción energética aumentan consecuentemente, siendo éstas las principales causantes de la aceleración del cambio climático. Pese a que muchos países previamente habían apostado por la producción energética mediante tecnologías limpias a partir de energías renovables, hoy en día es imposible prescindir de los combustibles fósiles pues, junto a la energía nuclear, suponen el mayor porcentaje dentro del mix energético de los países más grandes del mundo, por lo que el cambio debe ser global y con todos los países implicados al unísono. Por ello, los países desarrollados decidieron acordar una serie de leyes y normas para la regulación y el control de la expansión energética en el mundo, mediante programas de incentivo a las empresas para la producción de energía limpia, libre de emisiones, sustituyendo y mejorando los procesos tecnológicos para que garanticen un desarrollo sostenible. De esta forma, se conseguiría también reducir la dependencia energética de los países productores de los recursos fósiles más importantes y a su vez, ayudar a otros sectores a diversificar su negocio y mejorar así la economía de las áreas colindantes a las centrales de producción térmica. Gracias a estos programas de incentivo o, también llamados mecanismos de flexibilidad, las empresas productoras de energía, al acometer inversiones en tecnologia limpia, dejan de emitir gases de efecto invernadero a la atmósfera. Por tanto, gracias al comercio de emisiones y al mercado voluntario, las empresas pueden vender dichas emisiones aumentando la rentabilidad de sus proyectos, haciendo más atractivo de por sí el hecho de invertir en tecnología limpia. En el proyecto desarrollado, se podrá comprobar de una forma más extensa todo lo anteriormente citado. Para ello, se desarrollará una herramienta de cálculo que nos permitirá analizar los beneficios obtenidos por la sustitución de un combustible fósil, no renovable, por otro renovable y sostenible, como es la biomasa. En esta herramienta se calcularán, de forma estimada, las reducciones de las emisiones de CO2 que supone dicha sustitución y se hallará, en función del valor de las cotizaciones de los bonos de carbono en los diferentes mercados, cuál será el beneficio económico obtenido por la venta de las emisiones no emitidas que supone esta sustitución. Por último, dicho beneficio será insertado en un balance económico de la central donde se tendrán en cuenta otras variables como el precio del combustible o las fluctuaciones del precio de la electricidad, para hallar finalmente la rentabilidad que supondría la inversión de esta adaptación en la central. Con el fin de complementar y aplicar la herramienta de cálculo, se analizarán dos casos prácticos de una central de carbón, en los cuales se decide su suscripción dentro del contexto de los mecanismos de flexibilidad creados en los acuerdos internacionales.

Relação entre qualidade da quditoria e manipulação de resultados

A presente dissertação tem como objetivo analisar se existe relação entre a manipulação de resultados e a qualidade da auditoria, baseado no estudo do comportamento de determinados “accruals” nas empresas portuguesas não cotadas. Nos diversos estudos existentes sobre o tema “Relação da Qualidade da Auditoria e Manipulação de Resultados”, surgem abordados muitos aspetos, nomeadamente no que respeita às motivações, às formas de manipulação e métodos de deteção que se verifica no campo da auditoria e, este trabalho, pretende abordar se o processo da auditoria é, ou não, eficaz na deteção destas práticas efetuadas pelos gestores, pois isso influencia a confiança naqueles que utilizam a informação financeira. Desta forma, o trabalho pretende basear-se nestas abordagens e complementar visões e conclusões. Neste âmbito, surgem perspetivas e informações que alertam para comportamentos de risco, assim como a sua origem, ou seja, as motivações que provocam esta prática, tanto por parte dos gestores como dos administradores. É nesta perspetiva que este trabalho se enquadra, numa sociedade contemporânea que continuadamente dá exemplos reais e concretos destas práticas. Um ponto é comum, que é o facto de a manipulação dos resultados surgir principalmente pelo motivo dos interesses e motivações por parte dos gestores em conseguirem benefícios. Na tese são abordados os incentivos que levam à manipulação no contexto português, que parecem estar relacionados com o contexto económico e fiscal, onde é desenvolvida a atividade dos agentes económicos. Outra abordagem importante no trabalho é a referência às principais metodologias de detenção da manipulação de resultados, nomeadamente os modelos baseados nos accruals e na distribuição de resultados. O modelo empírico deste estudo consiste numa regressão linear múltipla, com o objetivo de explicar a relação, entre a variável accruals discricionários e as variáveis Big4, a dimensão da empresa, o endividamento, o volume de negócios e a rendibilidade. Para complementar este estudo a análise empírica incidiu sobre 4723 empresas portuguesas não cotadas, a amostra usada foi baseada na base de dados SABI, para um período de análise entre 2011 a 2013. Os resultados encontrados sugerem que existe relação entre a qualidade da auditoria e a manipulação dos resultados concluindo que as empresas auditadas pelas Big4 apresentam accruals discricionários inferiores às restantes empresas.

Elaboração e estruturação de um modelo de rating interno

Temos vindo a assistir nos últimos anos a uma evolução no que respeita à avaliação do risco de crédito. As constantes alterações de regulamentação bancária, que resultam dos Acordos de Basileia, têm vindo a impor novas normas que condicionam a quantidade e a qualidade do risco de crédito que as Instituições de Crédito podem assumir nos seus balanços. É de grande importância as Instituições de Crédito avaliarem o risco de crédito, as garantias e o custo de capital, pois têm um impacto direto na sua gestão nomeadamente quanto à afetação de recursos e proteção contra perdas. Desta forma, pretende-se com o presente trabalho elaborar e estruturar um modelo de rating interno através de técnicas estatísticas, assim como identificar as variáveis estatisticamente relevantes no modelo considerado. Foi delineada uma metodologia de investigação mista, considerando na primeira parte do trabalho uma pesquisa qualitativa e na segunda parte uma abordagem quantitativa. Através da análise documental, fez-se uma abordagem dos conceitos teóricos e da regulamentação que serve de base ao presente trabalho. No estudo de caso, o modelo de rating interno foi desenvolvido utilizando a técnica estatística designada de regressão linear múltipla. A amostra considerada foi obtida através da base de dados SABI e é constituída por cem empresas solventes, situadas na zona de Paredes, num horizonte temporal de 2011-2013. A nossa análise baseou-se em três cenários, correspondendo cada cenário aos dados de cada ano (2011, 2012 e 2013). Para validar os pressupostos do modelo foram efetuados testes estatísticos de Durbin Watson e o teste de significância - F (ANOVA). Por fim, para obtermos a classificação de rating de cada variável foi aplicada a técnica dos percentis. Pela análise dos três cenários considerados, verificou-se que o cenário dois foi o que obteve maior coeficiente de determinação. Verificou-se ainda que as variáveis independentes, rácio de liquidez geral, grau de cobertura do ativo total pelo fundo de maneio e rácio de endividamento global são estatisticamente relevantes.