The European challenge of KMN and innovation: a skills and competence portfolio for knowledge worker in SME's

Versão editor: http://www.isegi.unl.pt/docentes/acorreia/documentos/European_Challenge_KM_Innovation_2004.pdf

Estudo comparativo dos modelos de Markowitz e Sharpe

A teoria da carteira de Harry Markowitz, originalmente publicada em 1952 no Journal of Finance, "Portfolio Selection", desenvolveu um método de solução geral do problema da estrutura das carteiras, que engloba o tratamento quantificado do risco. Propõe a determinação de um conjunto de carteiras eficientes empregando unicamente os conceitos de média para a rentabilidade que se espera obter e de variância (ou desvio padrão) para a incerteza associada a essa rentabilidade, e daí a denominação de média-variância à análise de Markowitz. Chamou também a atenção para a diversificação das carteiras, mostrando como um investidor pode reduzir o desvio padrão da rendibilidade da carteira através da escolha de acções cujas variações não sejam exactamente paralelas.

Monitorização da satisfação profissional num ACES do Grande Porto

Este é um estudo de investigação realizado mediante pesquisa, de carácter exploratório-descritivo, cuja finalidade é verificar a satisfação dos profissionais que integram o ACES (Agrupamento de Centros de Saúde) do Serviço Nacional de Saúde. Com o Decreto-lei n.º 28/2008, de 22 de Fevereiro, são introduzidas alterações significativas das quais se destaca uma nova forma de gestão em saúde, considerando-se a componente humana (profissionais de saúde) como a melhor forma de incrementar o acesso dos cidadãos à prestação e serviço dos cuidados de saúde. Cabe ao conselho clínico do ACES a verificação do grau de satisfação dos profissionais (alínea g), art. 26.º, do DL 28/2008, de 22 de Fevereiro) face às mudanças nos serviços de saúde é ainda prematuro para os serviços dedicarem algum do seu tempo a está questão pelo que a investigadora pretende monitorizar a satisfação dos profissionais face a está reorganização que poderá servir de ferramenta para futuros planeamentos e gestão.

Electricity Markets Portfolio Optimization using a Particle Swarm Approach

Energy systems worldwide are complex and challenging environments. Multi-agent based simulation platforms are increasing at a high rate, as they show to be a good option to study many issues related to these systems, as well as the involved players at act in this domain. In this scope the authors’ research group has developed a multi-agent system: MASCEM (Multi-Agent System for Competitive Electricity Markets), which simulates the electricity markets. MASCEM is integrated with ALBidS (Adaptive Learning Strategic Bidding System) that works as a decision support system for market players. The ALBidS system allows MASCEM market negotiating players to take the best possible advantages from the market context. However, it is still necessary to adequately optimize the player’s portfolio investment. For this purpose, this paper proposes a market portfolio optimization method, based on particle swarm optimization, which provides the best investment profile for a market player, considering the different markets the player is acting on in each moment, and depending on different contexts of negotiation, such as the peak and offpeak periods of the day, and the type of day (business day, weekend, holiday, etc.). The proposed approach is tested and validated using real electricity markets data from the Iberian operator – OMIE.

Compensação de executivos: stock options: o caso particular da compensação dos altos executivos

Orientadora: Mestre Cláudia Maria Ferreira Pereira Lopes

Gerar lucro social: o caso da bolsa de valores sociaias

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças Orientadora: Professora Doutora Ana Maria Alves Bandeira

Dinamização de mediadores de seguros

Orientado por: Professor Doutor Eduardo Sá e Silva Co-Orientado por: Professor Doutor José Pedro T. Fernandes Júri Presidente: Professora Doutora Cristina Melo Vogais: Professora Doutora Paula Odete Fernandes Professor Doutor Eduardo Sá e Silva Professor Doutor José Pedro T. Fernandes

Planificação de um sistema de informação para a unidade de formação contínua e avançada da Escola Superior de Educação do Instituto Politécnico do Porto

Projecto apresentado ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Assessoria de Administração

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.

As garantias dos contribuintes no âmbito do processo tributário

Várias são as garantias previstas no sistema tributário português que visam assegurar uma protecção plena e efectiva dos direitos e interesses dos contribuintes no âmbito do processo tributário....

O modelo de Markowitz - apresentação e enquadramento empírico

O modelo de Markowitz tem como principal objectivo, a criação de um Portfolio, ou de uma carteira de títulos, do qual resulte a maximização da taxa de retorno para um determinado nível de risco assumido pelo investidor. A optimização do modelo consiste na análise, no desenvolvimento e na construção de uma carteira de títulos, tendo sempre presente o conceito de eficiência.

A tragédia da consciência no conto de Machado de Assis

Neste ensaio, o conto O Caso da Vara de Machado de Assis é lido não só como uma história irónica, cuidadosamente estruturada, de conflitos internos versus acções reais, mas também como uma potencial peça dramática que partilha das características da tragédia clássica. As acções das personagens são vencidas pela torrente dos seus pensamentos, medos, crueldades e dramas, conduzindo a narrativa até um desfecho enigmático e sempre adiado. Tal como no drama clássico, n‘O Caso da Vara notamos a predilecção de Machado de Assis por situações universais que revelam a feição trágico-cómica dos comportamentos instituídos, num conto carregado de implicações morais que despertam o leitor para as grandes intenções e ainda maiores cobardias do ser humano.

Inventário das minas de água da área do Mosteiro de Tibães: proposta preliminar de hidrogeo‐itinerários

O Mosteiro de São Martinho de Tibães localiza‐se próximo de Braga (Norte de Portugal) e foi a Casa‐mãe da Ordem Beneditina em Portugal. Este Mosteiro foi abastecido durante séculos por numerosas minas de água, a maioria das quais se encontra actualmente abandonada. Este trabalho enfatiza a importância da combinação de diferentes matérias científicas nos processos de recuperação do património mineiro abandonado, bem como de sítios geo‐arqueológicos de relevância cultural, como um exemplo do processo transformador de uma organização, no sentido de promover um segundo ciclo de vida. O objectivo deste trabalho é apresentar uma abordagem metodológica, sob o ponto de vista da geoconservação e da geodiversidade. Subsequentemente, acções específicas serão desenvolvidas para reabilitar determinadas área, com o intuito de facilitar a sua inclusão em hidrogeo‐itinerários classificados. Esta perspectiva reflecte uma importante medida para a sustentabilidade, quer para o promotor quer para o meio ambiente envolvente.

Adaptive learning in agents behaviour: a framework for electricity markets simulation

Electricity markets are complex environments with very particular characteristics. A critical issue regarding these specific characteristics concerns the constant changes they are subject to. This is a result of the electricity markets’ restructuring, which was performed so that the competitiveness could be increased, but it also had exponential implications in the increase of the complexity and unpredictability in those markets scope. The constant growth in markets unpredictability resulted in an amplified need for market intervenient entities in foreseeing market behaviour. The need for understanding the market mechanisms and how the involved players’ interaction affects the outcomes of the markets, contributed to the growth of usage of simulation tools. Multi-agent based software is particularly well fitted to analyze dynamic and adaptive systems with complex interactions among its constituents, such as electricity markets. This dissertation presents ALBidS – Adaptive Learning strategic Bidding System, a multiagent system created to provide decision support to market negotiating players. This system is integrated with the MASCEM electricity market simulator, so that its advantage in supporting a market player can be tested using cases based on real markets’ data. ALBidS considers several different methodologies based on very distinct approaches, to provide alternative suggestions of which are the best actions for the supported player to perform. The approach chosen as the players’ actual action is selected by the employment of reinforcement learning algorithms, which for each different situation, simulation circumstances and context, decides which proposed action is the one with higher possibility of achieving the most success. Some of the considered approaches are supported by a mechanism that creates profiles of competitor players. These profiles are built accordingly to their observed past actions and reactions when faced with specific situations, such as success and failure. The system’s context awareness and simulation circumstances analysis, both in terms of results performance and execution time adaptation, are complementary mechanisms, which endow ALBidS with further adaptation and learning capabilities.