79 resultados para Mercado financeiro - Previsão
Resumo:
Trabalho de Mestrado Em Ciências da Comunicação com Especialização em Estudos dos Media e Jornalismo
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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O crescimento e a expansão das redes sociais trouxe novas formas de interação entre os seres humanos que se repercutem na vida real. Os textos partilhados nas redes sociais e as interações resultantes de todas as atividades virtuais têm vindo a ganhar um grande impacto no quotidiano da sociedade e no âmbito económico e financeiro, as redes sociais tem sido alvo de diversos estudos, particularmente em termos de previsão e descrição do mercado acionista (Zhang, Fuehres, & Gloor, 2011) (Bollen, Mao & Zheng, 2010). Nesta investigação percebemos se o sentimento do Twitter, rede social de microblogging, se relaciona diretamente com o mercado acionista, querendo assim compreender qual o impacto das redes sociais no mercado financeiro. Tentámos assim relacionar duas dimensões, social e financeira, de forma a conseguirmos compreender de que forma poderemos utilizar os valores de uma para prever a outra. É um tópico especialmente interessante para empresas e investidores na medida em que se tenta compreender se o que se diz de determinada empresa no Twitter pode ter relação com o valor de mercado dessa empresa. Usámos duas técnicas de análise de sentimentos, uma de comparação léxica de palavras e outra de machine learning para compreender qual das duas tinha uma melhor precisão na classificação dos tweets em três atributos, positivo, negativo ou neutro. O modelo de machine learning foi o modelo escolhido e relacionámos esses dados com os dados do mercado acionista através de um teste de causalidade de Granger. Descobrimos que para certas empresas existe uma relação entre as duas variáveis, sentimento do Twitter e alteração da posição da ação entre dois períodos de tempo no mercado acionista, esta última variável estando dependente da dimensão temporal em que agrupamos o nosso sentimento do Twitter. Este estudo pretendeu assim dar seguimento ao trabalho desenvolvido por Bollen, Mao e Zheng (2010) que descobriram que uma dimensão de sentimento (calma) consegue ser usada para prever a direção das ações do mercado acionista, apesar de terem rejeitado que o sentimento geral (positivo, negativo ou neutro) não se relacionava de modo global com o mercado acionista. No seu trabalho compararam o sentimento de todos os tweets de um determinado período sem exclusão com o índice geral de ações no mercado enquanto a metodologia adotada nesta investigação foi realizada por empresa e apenas nos interessaram tweets que se relacionavam com aquela empresa em específico. Com esta diferença obtemos resultados diferentes e certas empresas demonstravam que existia relação entre várias combinações, principalmente para empresas tecnológicas. Testamos o agrupamento do sentimento do Twitter em 3 minutos, 1 hora e 1 dia, sendo que certas empresas só demonstravam relação quando aumentávamos a nossa dimensão temporal. Isto leva-nos a querer que o sentimento geral da empresa, e se a mesma for uma empresa tecnológica, está ligado ao mercado acionista estando condicionada esta relação à dimensão temporal que possamos estar a analisar.
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Trabalho de Projecto apresentado como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Sociologia, na especialidade de Sociologia Económica e das Organizações
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Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial
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Dissertação apresentada como requisito parcial de obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação.
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Dissertação apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Mestre em Estatística e Gestão de Informação
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Matemática e Aplicações
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Dentro do contexto industrial e empresarial, com o aumento das lesões nos trabalhadores devido à falta de práticas ergonómicas e consequente impacto económico com a sua ocorrência, a temática das Lesões músculo-esqueléticas tornou-se uma preocupação global. Com o aumento de sensibilização para este problema, a ergonomia passou a ter um papel fundamental no âmbito da promoção da saúde e segurança no trabalho. O tema desta dissertação de mestrado — “Estratégia de Transferência do Sistema ergoPLUX para o Mercado “ — constitui uma abordagem para a comercialização do ergoPLUX num mercado ligado à prestação de serviços em ergonomia, saúde e segurança no trabalho. O ergoPLUX é um sistema focado na avaliação para o campo da ergonomia e que tem como objectivo a aquisição de bio-sinais humanos, medindo de forma objectiva a carga muscular e a vibração a que um trabalhador está exposto durante a prática da sua actividade. A estratégia pensada para o mercado Português e Europeu passou inicialmente pela análise aos sistemas competidores do ergoPLUX e à segmentação do mercado em que este poderia ser visto como uma mais-valia, definindo assim o mercado-alvo. De seguida optou-se por definir uma estratégia em termos dos aspectos legais da comercialização do sistema. Neste trabalho foi idealizado um modelo de negócio a adoptar e um plano de marketing com o objectivo de atrair novos clientes e estabelecer uma cooperação entre todos. Uma das sugestões apresentadas para a melhoria e desenvolvimento futuro do ergoPLUX refere-se à integração de um sistema de indicadores luminosos para o trabalhador ter a percepção do risco, em tempo real, a que está exposto. Por último desenvolveu-se um plano financeiro para avaliar a fiabilidade na comercialização do sistema ergoPLUX no mercado-alvo identificado.
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Data Mining surge, hoje em dia, como uma ferramenta importante e crucial para o sucesso de um negócio. O considerável volume de dados que atualmente se encontra disponível, por si só, não traz valor acrescentado. No entanto, as ferramentas de Data Mining, capazes de transformar dados e mais dados em conhecimento, vêm colmatar esta lacuna, constituindo, assim, um trunfo que ninguém quer perder. O presente trabalho foca-se na utilização das técnicas de Data Mining no âmbito da atividade bancária, mais concretamente na sua atividade de telemarketing. Neste trabalho são aplicados catorze algoritmos a uma base de dados proveniente do call center de um banco português, resultante de uma campanha para a angariação de clientes para depósitos a prazo com taxas de juro favoráveis. Os catorze algoritmos aplicados no caso prático deste projeto podem ser agrupados em sete grupos: Árvores de Decisão, Redes Neuronais, Support Vector Machine, Voted Perceptron, métodos Ensemble, aprendizagem Bayesiana e Regressões. De forma a beneficiar, ainda mais, do que a área de Data Mining tem para oferecer, este trabalho incide ainda sobre o redimensionamento da base de dados em questão, através da aplicação de duas estratégias de seleção de atributos: Best First e Genetic Search. Um dos objetivos deste trabalho prende-se com a comparação dos resultados obtidos com os resultados presentes no estudo dos autores Sérgio Moro, Raul Laureano e Paulo Cortez (Sérgio Moro, Laureano, & Cortez, 2011). Adicionalmente, pretende-se identificar as variáveis mais relevantes aquando da identificação do potencial cliente deste produto financeiro. Como principais conclusões, depreende-se que os resultados obtidos são comparáveis com os resultados publicados pelos autores mencionados, sendo os mesmos de qualidade e consistentes. O algoritmo Bagging é o que apresenta melhores resultados e a variável referente à duração da chamada telefónica é a que mais influencia o sucesso de campanhas similares.
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A previsão das concentrações de ozono troposférico é importante devido aos impactos deste poluente na saúde humana e na vegetação. Neste contexto, o objectivo principal deste trabalho é a previsão de ozono na região de Lisboa e Vale do Tejo, através de métodos estatísticos com base em dados horários do próprio dia, para cada estação. A previsão foi dividida entre avaliação instantânea (previsão baseada em dados momentâneos) recorrendo a árvores de regressão, e previsão horária para um período horário de previsão específico (13:00 -17:00 horas UTC) utilizando modelos de regressão linear. A Avaliação instantânea foi dividida entre análise espacial e análise meteorológica e de precursores. Foram utilizadas séries temporais de dados de 2000 a 2005. No caso da previsão horária utilizaram-se, na fase de validação, dados de 2006. Concluiu-se que, para a avaliação instantânea, a análise espacial apresenta melhores resultados do que a meteorológica. Os modelos de regressão elaborados, para a previsão horária apresentam bons resultados na fase de treino, mas os índices de performance demonstram resultados menos bons na fase de validação. No geral, estes podem ser considerados bons a explicar o comportamento do ozono, contudo menos rigorosos na previsão de excedências. Foi constatada a existência de uma tendência geral para um decréscimo do coeficiente de determinação e um aumento do erro padrão ao longo do período de previsão. Assim os coeficientes de determinação mais elevados e os erros padrão menores verificam-se às 13:00 e o contrário verifica-se às 17:00 horas UTC.
Resumo:
Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil Gestão e Sistemas Ambientais
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia do Ambiente, perfil Gestão e Sistemas Ambientais