A comunicação on-line das ONGs e a angariação de fundos

Dissertação de Mestrado apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Marketing Digital, sob orientação da Mestre Inês Veiga Pereira “Esta versão contém as críticas e sugestões dos elementos do júri”

Modelos para a determinação do risco da taxa de juro

Introdução PARTE 1 - Noções gerais e metodologias de medição baseadas nos diferenciais 1.1. Noção de risco 1.2. Principais riscos na actividade bancária 1.3. Modelos de quantificação do risco da taxa de juro 1.4. Modelos para quantificar o risco de reinvestimento 1.5. O modelo de diferencial de duração (DD) 1.6. Modelos para quantificar o risco de preço 1.7. Diferencial de duração da situação líquida 1.8. Vantagens/desvantagens dos modelos de duração (resultado e situação líquida) 1.9. Perspectivas e conclusão sobre os Modelos de Diferencial de Fundos e Duração PARTE II - Conceito de VAR 2.1 A noção de VAR (Valor em Risco) 2.2 Conceitos-chave dos modelos VAR 2.3 Fórmula de cálculo da duração modificada 2.4 A importância da duração para determinar a sensibilidade da taxa de juro 2.5 A problemática da convexidade 2.6 O conceitos de volatilidade 2.7 A agregação dos riscos 2.8 O tratamento do VAR com a matriz de correlação do andamento das taxas de juro 2.9 Esquemas sequenciais de cálculo da volatilidade preço - taxa de juro e VAR PARTE III - Casos práticos de VAR 3.1 As relações entre as taxas a prazo (forward) e as taxas à vista (spot) 3.2 Desenvolvimento de um caso prático 3.3 Cálculo do diferencial de duração e do VAR aplicado à situação líquida 3.4 Admissão de pressupostos 3.5 Os diferentes VAR´s 3.6 A importância do VAR no contexto de gestão de risco numa instituição 3.7 Os modelos de simulação estática e dinâmica PARTE IV - Situações especiais 4.1 O tratamento dos FRA´s e futuros 4.2 O tratamento das opções 4.3 O tratamento dos swap´s taxa de juro 4.4 A aplicação do modelo VAR aos riscos taxa de juro e cambial 4.5 A utilização dos modelos VAR na afectação do capital (RAROC) 4.6 A análise da instruçaõ nº 19/2005 ANEXOS Anexo 1 - Instrução nº 19/2005: risco de taxa de juro da carteira bancária Anexo 2 - Instrução nº 72/96: Princípios orientadores para ocontrolo do risco da taxa de juro Anexo 3 - Anexo V do Aviso nº 7/96 Conclusão Índice dos Quadros Bibliografia

Expectativas dos stakeholders para as fusões e aquisições: um estudo de caso: aquisição do Finibanco pelo Montepio

Dissertação apresentada ao ISCAP para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria Orientada por: Prof. Doutora Alcina Dias

Marca institucional: a gestão da marca no contexto de uma IPSS

Relatório de Estágio apresentado ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Assessoria de Administração Orientadora: Doutora Isabel Ardions

A short-term risk management tool applied to OMEL electricity market using particle swarm optimization

Short-term risk management is highly dependent on long-term contractual decisions previously established; risk aversion factor of the agent and short-term price forecast accuracy. Trying to give answers to that problem, this paper provides a different approach for short-term risk management on electricity markets. Based on long-term contractual decisions and making use of a price range forecast method developed by the authors, the short-term risk management tool presented here has as main concern to find the optimal spot market strategies that a producer should have for a specific day in function of his risk aversion factor, with the objective to maximize the profits and simultaneously to practice the hedge against price market volatility. Due to the complexity of the optimization problem, the authors make use of Particle Swarm Optimization (PSO) to find the optimal solution. Results from realistic data, namely from OMEL electricity market, are presented and discussed in detail.

A long-term risk management tool for electricity markets using swarm intelligence

This paper addresses the optimal involvement in derivatives electricity markets of a power producer to hedge against the pool price volatility. To achieve this aim, a swarm intelligence meta-heuristic optimization technique for long-term risk management tool is proposed. This tool investigates the long-term opportunities for risk hedging available for electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward contracts) and financial (options contracts) settlement. The producer risk preference is formulated as a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance of return and the expectation are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecasting model. This model also makes use of particle swarm optimization (PSO) to find the best parameters allow to achieve better forecasting results. On the other hand, the price estimation depends on load forecasting. This work also presents a regressive long-term load forecast model that make use of PSO to find the best parameters as well as in price estimation. The PSO technique performance has been evaluated by comparison with a Genetic Algorithm (GA) based approach. A case study is presented and the results are discussed taking into account the real price and load historical data from mainland Spanish electricity market demonstrating the effectiveness of the methodology handling this type of problems. Finally, conclusions are dully drawn.

Relação existente entre as exportações e as restrições financeiras das empresas industriais do setor têxtil

Dissertação de Mestrado em Finanças Empresariais

Futuros financeiros: uma abordagem aos commodities de algodão

Dissertação de Mestrado Apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação de Mestre José Carlos Pedro

Modelos para apuramento do risco de taxa de juro

Alterações nas taxas de juro podem afectar o resultado e a situação líquida das instituições financeiras. O resultado destas empresas é sensível a alterações se o custo dos fundos é mais (ou menos) sensível que os proveitos obtidos. A situação líquida é sensível a alterações se o valor dos activos é mais (ou menos) sensível que o valor dos passivos. Este risco da taxa de juro resultante das alterações das taxas pode ser controlado através de diversos modelos. Os modelos mais usuais baseiam-se nos diferenciais de fundos (GAP), diferenciais de duração e valor em risco (VaR) que são apresentados de forma sequencial neste trabalho.

Modelos para a determinação da taxa de juro

Nos tempos que correm assistimos a alguma volatilidade e incerteza quanto à evolução das taxas de juro. As alterações nas taxas de juro podem afectar o resultado e a situação líquida das empresas. O risco da taxa de juro pode ser controlado através de diversos modelos. Os modelos mais usuais de gestão do risco baseiam-se nos diferenciais de fundos (GAP), diferenciais de duração, valor em risco (VaR) e simulação estática e dinâmica que são apresentados de forma sequencial nesta obra. Modelos para a Determinação do Risco da Taxa de Juro é uma obra de grande utilidade para os profissionais e técnicos das instituições de crédito e sociedades financeiras para além dos gestores de empresa responsáveis pelos departamentos financeiros, consultores financeiros e para todos aqueles que se interessam por temas relacionados com teoria financeira. O autor, Eduardo Manuel Lopes de Sá e Silva é doutorado em Ciências Económicas e Empresariais, pela Universidade da Corunha, Espanha, licenciado e mestre em Economia pela Faculdade de Economia da Universidade do Porto. Exerce funções de docente no Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto e é coordenador do Curso de Especialização em Contabilidade e Fiscalidade que conta com o apoio da Câmara dos Técnicos Oficiais de Contas. Igualmente exerce as funções de técnico oficial de contas, revisor oficial de contas e consultor financeiro numa Instituição de Crédito.

O impacto da implementação do Basel III no capital dos bancos portugueses

Este trabalho é uma análise dos efeitos da implementação das últimas recomendações do Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) também conhecidas como o Basel III de 2010 que deverão ser faseadamente implementadas desde 1 de Janeiro de 2013 até 1 de Janeiro de 2019, no capital próprio dos bancos Portugueses. Neste trabalho assume-se que os ativos pesados pelo risco de 2012 mantêm-se constantes e o capital terá de ser aumentado segundo as recomendações ano após ano até ao fim de 2018. Com esta análise, pretende-se entender o nível de robustez do capital próprio dos bancos Portugueses e se os mesmos têm capital e reservas suficientes para satisfazer as recomendações de capital mínimo sugeridas pelo BCBS ou caso contrário, se necessitarão de novas injeções de capital ou terão de reduzir a sua atividade económica. O Basel III ainda não foi implementado em Portugal, pois a União Europeia está no processo de desenvolvimento e implementação do Credit Requirement Directive IV (CRD IV) que é uma recomendação que todos os bancos centrais dos países da zona Euro deverão impor aos respetivos bancos. Esta diretiva da União Europeia é baseada totalmente nas recomendações do Basel III e deverá ser implementada em 2014 ou nos anos seguintes. Até agora, os bancos Portugueses seguem um sistema com base no aviso 6/2010 do Banco de Portugal que recomenda o cálculo dos rácios core tier 1, tier 1 e tier 2 usando o método notações internas (IRB) de avaliação da exposição do banco aos riscos de crédito, operacional, etc. e onde os ativos ponderados pelo risco são calculados como 12,5 vezes o valor dos requisitos totais de fundos calculados pelo banco. Este método é baseado nas recomendações do Basel II que serão substituídas pelo Basel III. Dado que um dos principais motivos para a crise económica e financeira que assolou o mundo em 2007 foi a acumulação de alavancagem excessiva e gradual erosão da qualidade da base do capital próprio dos bancos, é importante analisar a posição dos bancos Portugueses, que embora não sejam muito grandes a nível global, controlam a economia do país. Espera-se que com a implementação das recomendações do Basel III não haja no futuro uma repetição dos choques sistémicos de 2007. Os resultados deste estudo usando o método padrão recomendado pelo BCBS mostram que de catorze bancos Portugueses incluídos neste estudo, apenas seis (BES, Montepio, Finantia, BIG, Invest e BIC) conseguem enquadrar nas recomendações mínimas do Basel III até 1-1- 2019 e alguns outros estão marginalmente abaixo dos rácios mínimos (CGD, Itaú e Crédito Agrícola).

O Sistema de controlo interno nas instituições de Ensino Superior estudo de caso

Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Auditoria, sob orientação da Professora Doutora Alcina Portugal Dias

A importância da política regional comunitária para o desenvolvimento de Portugal e da Irlanda: uma comparação

Dissertação de mestrado Universidade do Minho

Incentive-based demand response programs designed by asset-light retailers for day-ahead market

Following the deregulation experience of retail electricity markets in most countries, the majority of the new entrants of the liberalized retail market were pure REP (retail electricity providers). These entities were subject to financial risks because of the unexpected price variations, price spikes, volatile loads and the potential for market power exertion by GENCO (generation companies). A REP can manage the market risks by employing the DR (demand response) programs and using its' generation and storage assets at the distribution network to serve the customers. The proposed model suggests how a REP with light physical assets, such as DG (distributed generation) units and ESS (energy storage systems), can survive in a competitive retail market. The paper discusses the effective risk management strategies for the REPs to deal with the uncertainties of the DAM (day-ahead market) and how to hedge the financial losses in the market. A two-stage stochastic programming problem is formulated. It aims to establish the financial incentive-based DR programs and the optimal dispatch of the DG units and ESSs. The uncertainty of the forecasted day-ahead load demand and electricity price is also taken into account with a scenario-based approach. The principal advantage of this model for REPs is reducing the risk of financial losses in DAMs, and the main benefit for the whole system is market power mitigation by virtually increasing the price elasticity of demand and reducing the peak demand.

Estágio profissional na administração local

Relatório de Estágio apresentado ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria Orientador: Professor Coordenador Rodrigo Mário Oliveira Carvalho