Uso da análise discriminante regularizada (RDA) no reconhecimento de padrões em imagens digitais hiperespectral de sensoriamento remoto

Em cenas naturais, ocorrem com certa freqüência classes espectralmente muito similares, isto é, os vetores média são muito próximos. Em situações como esta, dados de baixa dimensionalidade (LandSat-TM, Spot) não permitem uma classificação acurada da cena. Por outro lado, sabe-se que dados em alta dimensionalidade [FUK 90] tornam possível a separação destas classes, desde que as matrizes covariância sejam suficientemente distintas. Neste caso, o problema de natureza prática que surge é o da estimação dos parâmetros que caracterizam a distribuição de cada classe. Na medida em que a dimensionalidade dos dados cresce, aumenta o número de parâmetros a serem estimados, especialmente na matriz covariância. Contudo, é sabido que, no mundo real, a quantidade de amostras de treinamento disponíveis, é freqüentemente muito limitada, ocasionando problemas na estimação dos parâmetros necessários ao classificador, degradando portanto a acurácia do processo de classificação, na medida em que a dimensionalidade dos dados aumenta. O Efeito de Hughes, como é chamado este fenômeno, já é bem conhecido no meio científico, e estudos vêm sendo realizados com o objetivo de mitigar este efeito. Entre as alternativas propostas com a finalidade de mitigar o Efeito de Hughes, encontram-se as técnicas de regularização da matriz covariância. Deste modo, técnicas de regularização para a estimação da matriz covariância das classes, tornam-se um tópico interessante de estudo, bem como o comportamento destas técnicas em ambientes de dados de imagens digitais de alta dimensionalidade em sensoriamento remoto, como por exemplo, os dados fornecidos pelo sensor AVIRIS. Neste estudo, é feita uma contextualização em sensoriamento remoto, descrito o sistema sensor AVIRIS, os princípios da análise discriminante linear (LDA), quadrática (QDA) e regularizada (RDA) são apresentados, bem como os experimentos práticos dos métodos, usando dados reais do sensor. Os resultados mostram que, com um número limitado de amostras de treinamento, as técnicas de regularização da matriz covariância foram eficientes em reduzir o Efeito de Hughes. Quanto à acurácia, em alguns casos o modelo quadrático continua sendo o melhor, apesar do Efeito de Hughes, e em outros casos o método de regularização é superior, além de suavizar este efeito. Esta dissertação está organizada da seguinte maneira: No primeiro capítulo é feita uma introdução aos temas: sensoriamento remoto (radiação eletromagnética, espectro eletromagnético, bandas espectrais, assinatura espectral), são também descritos os conceitos, funcionamento do sensor hiperespectral AVIRIS, e os conceitos básicos de reconhecimento de padrões e da abordagem estatística. No segundo capítulo, é feita uma revisão bibliográfica sobre os problemas associados à dimensionalidade dos dados, à descrição das técnicas paramétricas citadas anteriormente, aos métodos de QDA, LDA e RDA, e testes realizados com outros tipos de dados e seus resultados.O terceiro capítulo versa sobre a metodologia que será utilizada nos dados hiperespectrais disponíveis. O quarto capítulo apresenta os testes e experimentos da Análise Discriminante Regularizada (RDA) em imagens hiperespectrais obtidos pelo sensor AVIRIS. No quinto capítulo são apresentados as conclusões e análise final. A contribuição científica deste estudo, relaciona-se à utilização de métodos de regularização da matriz covariância, originalmente propostos por Friedman [FRI 89] para classificação de dados em alta dimensionalidade (dados sintéticos, dados de enologia), para o caso especifico de dados de sensoriamento remoto em alta dimensionalidade (imagens hiperespectrais). A conclusão principal desta dissertação é que o método RDA é útil no processo de classificação de imagens com dados em alta dimensionalidade e classes com características espectrais muito próximas.

A previsão de insolvência pelo modelo de Cox : uma contribuição para a análise de companhias abertas brasileiras

Os primeiros estudos sobre previsão de falência foram elaborados por volta da década de 30. Entretanto, o assunto só ganhou impulso a partir da utilização de técnicas estatísticas, ao longo dos anos 60. No Brasil, os primeiros trabalhos sobre o assunto datam dos anos 70. A esse respeito, vale destacar que a técnica estatística empregada em grande parte destes estudos foi a análise discriminante linear multivariada. Na tentativa de contribuir para o tema, este trabalho se propõs a testar um modelo de previsão de concordatas de empresas de capital aberto, a partir da modelagem desenvolvida por Cox (1972). Esse modelo se diferencia daqueles estimados a partir de técnicas logit, probit e análise discriminante na medida em que fornece não apenas a probabilidade de que um determinado evento ocorra no futuro, mas também uma estimativa do tempo até sua ocorrência. A análise dos resultados demonstrou que é possível identificar, antecipadamente, o risco de concordata de uma empresa de capital aberto. Nesse sentido, acredita -se que o modelo de Cox possa ser utilizado como auxiliar na previsão de concordatas de companhias abertas operando na Bolsa de Valores de São Paulo – Bovespa.

Análise quantitativa na concessão de crédito versus inadimplência : um estudo empírico

Muitos estudos sobre análise do risco de crédito foram feitos até recentemente, tendo como principal foco a previsão de falência. A insolvência das empresas devedoras, sem dúvida, é um grande problema para os concedentes de crédito, no entanto, a inadimplência não é um fato exclusivo do processo falimentar. Neste sentido, a presente investigação se propôs a prognosticar a ocorrência da inadimplência - aqui definida como a cobrança que está sendo realizada por via judicial - com as informações disponíveis no momento da análise de crédito, neste caso, os três últimos demonstrativos contábeis. A pesquisa foi realizada com uma amostra constituída de empresas industriais, especificamente da indústria de transformação, clientes de uma instituição financeira que receberam financiamento durante o período de 1996 a 1997, dividida entre adimplentes e inadimplentes; mediante o uso de dois métodos estatísticos de análise múltipla de dados, já consolidados em estudos desta natureza: análise discriminante linear e regressão logística; e com emprego de quocientes financeiros obtidos a partir das demonstrações contábeis. Os resultados demonstraram que há uma lacuna no que tange a análise financeira tradicional no processo de exame de crédito, que pode ser suprida com modelos quantitativos setoriais estimados com auxilio de métodos estatísticos, contribuindo para uma melhor qualidade de análise, com intuito de evitar a inadimplência, melhorando o resultado das instituições financeiras.

Gerenciamento do risco de crédito : cálculo do risco de crédito para a carteira de um banco de varejo

O presente trabalho objetivou a realização de um estudo de caso sobre o tema risco de crédito. Avaliou-se o risco de crédito sob dois vetores: o risco esperado e o risco não esperado. Procede-se então a uma revisão dos principais modelos de gestão da carteira de crédito destacando-se suas características, aplicações e limitações. O modelo da autarquia é comparado aos modelos utilizados pelo mercado, os quais são apresentados em grau crescente de complexidade. O modelo de mercado utilizado neste trabalho foi constituído a partir do credit scoring, uma ferramenta estatística de pontuação de créditos derivada da aplicação da técnica estatística denominada Análise Discriminante. Este modelo resultou na boa discriminação dos clientes com necessidades emergenciais de empréstimos (bons clientes) dos clientes com situação financeira precária (maus clientes) possibilitando uma boa prevenção da probabilidade de inadimplência. A partir das classes de risco constituídas foi possível a aplicação da análise de portfolio para o cálculo da perda potencial na carteira. Assim, por meio de um estudo de caso, realizado em uma instituição financeira brasileira foram comparadas as medidas de capital e de risco de crédito estabelecidos pelo Banco Central do Brasil, através das resoluções 2.099/94 e 2.682/99, com as medidas calculadas a partir de um modelo de credit scoring. Essa comparação resultou na avaliação da eficácia da norma quanto à mensuração do risco em carteiras de crédito. Os resultados apontam o conservadorismo da autarquia no cálculo desses saldos, penalizando a instituição financeira analisada ao exigir a constituição de provisão e patrimônio líquido mínimo acima do que seria necessário. O risco calculado a partir do modelo de credit scoring para uma carteira de crédito direto ao consumidor foi cerca de 20% inferior aos montantes calculados pelo Banco Central do Brasil.

Hidrogeoquímica do sistema aqüífero granular cenozóico do município de Porto Alegre, RS

As águas subterrâneas são significantemente afetadas pelo ambiente deposicional no Sistema Aqüífero Granular Cenozóico. Os sedimentos terciários e quaternários da Planície Costeira do Rio Grande do Sul que ocorrem em Porto Alegre foram depositados em Sistemas de Laguna/Barreira que geraram depósitos de leques aluviais, fluviais, lacustres e deltáicos. O Sistema Aqüífero Granular Cenozóico na área estudada sofreu influência de transgressões e regressões marinhas iniciadas há 400 mil anos. No presente estudo foram analisadas 39 amostras de água subterrânea na região de Porto Alegre, que se destacam por possuir alto conteúdo de íons, em particular: cloreto (13 a 1680 mg/L), sulfato (4 a 500 mg/L), cálcio (0,9 a 125 mg/L), magnésio (0,7 a 154 mg/L) e sódio (17 a 740 mg/L), permitindo classificá-las como cloretada-cálcico-sódicas com elevados teores de sulfato. Os resultados físico-químicos foram tratados estatisticamente (análise fatorial e análise discriminante), o que permitiu identificar 4 grupos de águas, a partir dos parâmetros de maior correlação, que compreendem cloreto, potássio, cálcio, magnésio, sulfato, sódio, dureza e condutividade elétrica. A dissolução de sais de ambiente marinho ou mixohalino associada com condições hidrodinâmicas de fluxos de baixa velocidade e elevado tempo de residência, são fatores decisivos para a existência dos vários tipos hidroquímicos. O modelamento geoquímico indicou subsaturação em fluorita, halita e gipsita, enquanto calcita e dolomita tendem a saturação. Por outro lado, os cálculos indicam supersaturação em fluorapatita, gibsita, caolinita e goetita.

Mapa perceptual dos compradores de apartamentos em Porto Alegre

A indústria da construção civil é extremamente importante para a economia brasileira, particularmente no momento em que o Brasil apresenta elevados índices de desemprego. O setor utiliza mão-de-obra intensiva, possui baixa dependência de insumos importados e representa 19,26% do Produto Interno Bruto do Brasil. Entretanto, juros elevados, baixo ritmo de crescimento da economia, escassez de crédito e baixo poder aquisitivo da população contribuem para a falta de investimentos no setor e o acirramento da competição entre as empresas construtoras. Para sobreviver e prosperar neste ambiente as empresas devem buscar a diferenciação através da geração de valor para o cliente, oferecendo- lhe produtos cujos atributos sejam por ele valorizados. O objetivo desta pesquisa é o de mapear os atributos valorizados pelos compradores de apartamentos em Porto Alegre na faixa de preço em torno de R$90.000,00 a R$165.000,00 e identificar os segmentos (clusters) de consumidores contidos na amostra. Inicialmente foi feita uma pesquisa de atributos encontrados na literatura, os quais foram validados por expertos e compradores, resultando em uma lista com 60 atributos. A partir dela foi elaborado um questionário estruturado, contendo questões para avaliar o grau de importância atribuído pelos compradores aos atributos, bem como questões sobre sua situação sócio-econômica. Realizaram-se trezentas entrevistas por telefone com uma amostra não probabilística, obtida por conveniência e acessibilidade. Diversas técnicas estatísticas foram aplicadas aos dados, possibilitando a execução de um mapa perceptual. Primeiramente, através de uma análise fatorial, os sessenta atributos foram reduzidos a vinte e um fatores. A seguir, por meio de uma análise de clusters, foram identificados cinco segmentos (clusters). Por último, uma análise discriminante identificou catorze fatores discriminantes entre os segmentos. A análise discriminante também forneceu as correlações entre as funções discriminantes e os fatores discriminantes, bem como os centróides dos segmentos. Os segmentos e os fatores discriminantes foram dispostos no mapa perceptual na forma de pontos e vetores, respectivamente. A análise do mapa permite identificar quais fatores são comparativamente mais ou menos valorizados por determinado segmento. O detalhamento e riqueza das informações obtidas na análise do mapa perceptual, somadas à sensibilidade e à criatividade dos profissionais responsáveis pelo desenvolvimento dos produtos imobiliários podem ser um passo decisivo em direção ao sucesso dos empreendimentos.