156 resultados para Trafego : Redes : Computadores


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A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

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Esse trabalho comparou, para condições macroeconômicas usuais, a eficiência do modelo de Redes Neurais Artificiais (RNAs) otimizadas por Algoritmos Genéticos (AGs) na precificação de opções de Dólar à Vista aos seguintes modelos de precificação convencionais: Black-Scholes, Garman-Kohlhagen, Árvores Trinomiais e Simulações de Monte Carlo. As informações utilizadas nesta análise, compreendidas entre janeiro de 1999 e novembro de 2006, foram disponibilizadas pela Bolsa de Mercadorias e Futuros (BM&F) e pelo Federal Reserve americano. As comparações e avaliações foram realizadas com o software MATLAB, versão 7.0, e suas respectivas caixas de ferramentas que ofereceram o ambiente e as ferramentas necessárias à implementação e customização dos modelos mencionados acima. As análises do custo do delta-hedging para cada modelo indicaram que, apesar de mais complexa, a utilização dos Algoritmos Genéticos exclusivamente para otimização direta (binária) dos pesos sinápticos das Redes Neurais não produziu resultados significativamente superiores aos modelos convencionais.

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Estudos anteriores mostraram que a técnica de redes neurais tem sido mais bem sucedida que os modelos tradicionais em vários assuntos relacionados ao mercado de debêntures, tais como modelar a probabilidade de default e em explicar os ratings de agências classificadoras de risco, como Standard & Poors e Moodys. O objetivo deste trabalho é testar a técnica de redes neurais para precificar debêntures no Brasil e comparar os resultados obtidos com regressões lineares. Para isso, utilizaram-se como variáveis explicativas dados contábeis, características específicas das emissões, tais como prazo para vencimento e cláusulas de recompra antecipada. Em relação às variáveis dependentes, optou-se por utilizar as taxas divulgadas diariamente pela ANDIMA como valor de mercado para as debêntures. As variáveis acima foram testadas em diversos modelos pelo método dos mínimos quadrados ordinários e o modelo que apresentou o melhor resultado foi testado em redes neurais com duas camadas intermediárias. Os resultados obtidos com redes neurais com seis e oito neurônios apresentaram resultados superiores aos modelos estimados por mínimos quadrados ordinários tanto na fase de treinamento como na fase de testes. No entanto, ainda há bastante espaço para melhorias nos modelos dado que o tamanho da base de dados disponível para este tipo de testes no Brasil ainda não é a ideal e as taxas divulgadas pela ANDIMA são médias de um grupo pequeno de instituições e não necessariamente refletem o valor de mercado de uma debênture.

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Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.

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Este trabalho tem por motivação evidenciar a eficiência de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas, e desta forma, prover suporte para o desenvolvimento de sistemas de apoio a tomada de decisão de investimentos. Para serem comparados com o modelo de redes neurais, foram escolhidos o modelo clássico de regressão linear múltipla, como referência mínima, e o de regressão logística ordenada, como marca comparativa de desempenho (benchmark). Neste texto, extraímos dados financeiros e contábeis das 1000 melhores empresas listadas, anualmente, entre 1996 e 2006, na publicação Melhores e Maiores – Exame (Editora Abril). Os três modelos foram construídos tendo como base as informações das empresas entre 1996 e 2005. Dadas as informações de 2005 para estimar a classificação das empresas em 2006, os resultados dos três modelos foram comparados com as classificações observadas em 2006, e o modelo de redes neurais gerou o melhor resultado.

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Resumo O objetivo deste trabalho é explorar a utilização de Redes Neurais no processo de previsão da Captação Líquida do Mercado de Previdência Privada Brasileiro como ferramenta à tomada de decisão e apoio na gestão das empresas do setor. Para a construção desse modelo foram utilizadas Redes Neurais, ferramenta que vem se mostrando adequada para utilização em modelos não lineares com resultados superiores a outras técnicas. A fonte de dados principal para a realização deste trabalho foi a FENAPREVI – Federação Nacional de Previdência Privada e Vida. Para comparação com o modelo de Redes Neurais, foi utilizado um modelo de Regressão Linear Múltipla como benchmark, com o objetivo de evidenciar a adequação da ferramenta em vista dos objetivos traçados no trabalho. O modelo foi construído a partir das informações mensais do setor, entre maio de 2002 e agosto de 2009, considerando o que se convencionou chamar de ‘mercado vivo’, que abrange os produtos PGBL e VGBL, comercializados ininterruptamente nesse período pelas chamadas EAPP – Entidades Abertas de Prividência Privada. Os resultados obtidos demonstraram a adequação da ferramenta Redes Neurais, que obtiveram resultados superiores aos obtidos utilizando Regressão Linear Múltipla.

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Atualmente, uma profusão de soluções chamadas de Web 2.0 e redes sociais está causando um grande impacto no desenvolvimento da Internet, comparando-se à era “ponto-com” em termos de crescimento, investimentos e empolgação. Estas iniciativas possuem em comum um elevado grau de formação de comunidades, e de criação e compartilhamento de conteúdo por parte do usuário, dentre outras características. Acredita-se que as redes sociais possuam um grande potencial inovador e disruptivo tanto para a sociedade quanto para o mundo empresarial. Entretanto, como transformar as redes sociais e aplicações Web 2.0 em modelos de negócios auto-sustentáveis ainda é um desafio para o mercado. Esta dissertação objetiva auxiliar a compreensão e abordagem deste tema propondo uma ontologia específica para modelos de negócios de redes sociais na internet. Isto se realiza por meio do desenvolvimento de um ensaio teórico de viés exploratório, baseado em extensa, porém não exaustiva, revisão de literatura abordando modelos de negócios, redes sociais e demais temas relacionados. A ontologia criada é então aplicada na representação de modelos de negócio de redes sociais na internet. Este trabalho também fornece uma visão geral do fenômeno Web 2.0, abordando algumas de suas principais características tecnológicas e socioeconômicas.

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Tendo por base o desenvolvimento sustentável e a mitigação das mudanças climáticas, políticas públicas estão sendo elaboradas para reverter a crescente degradação dos ecossistemas naturais, permitindo novas formas de cooperação na interface global. As recentes tendências da governança indicam que o foco mudou das atividades entre governos para as iniciativas multisetoriais, da governança em nível nacional para a governança em vários níveis internacionais e de um procedimento formal e legalista para uma abordagem mais informal, participativa e integrada, surgindo, como um possível componente dessa nova estrutura, as redes globais de política pública. Os atores brasileiros estão cada vez mais aderindo a essas redes globais de políticas voltadas à redução das mudanças do clima com seus projetos e políticas de desenvolvimento limpo, indicando que modelos estruturais e relacionais como esse podem ser considerados instrumentos viáveis de governança global quando a questão é a minimização dos riscos ambientais que ameaçam o planeta. Diante disso, foi definido como objetivo do estudo verificar a institucionalização da rede global de políticas públicas voltada à mitigação das mudanças climáticas entre os atores brasileiros relacionados com as políticas de redução e/ou compensação das emissões de gases de efeito estufa. Para isso, foi realizada uma pesquisa bibliográfica sobre o tema de estudo e uma pesquisa empírica com os atores brasileiros do setor público, privado e organizações não-governamentais envolvidos na rede global de políticas públicas. Os resultados mostraram que dos elementos analisados no intuito de verificar a institucionalização da rede entre os atores brasileiros, somente parte deles apontaram para a formação dessa estrutura. Notou-se uma tentativa de institucionalizar a rede, entretanto, muito ainda há de ser desenvolvido para uma perfeita institucionalização.

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A presente pesquisa teve como objetivo verificar as diversas formas de utilização do relacionamento interpessoal por meio das redes sociais como estratégia para sobreviver no trabalho. O arcabouço teórico fundamentou-se nos conceitos de relacionamento interpessoal, rede social, capital social e sobrevivência no trabalho. O processo metodológico, baseado no estruturalismo, aventou o estudo das redes sociais e de seu processo de interação, mostrando os elementos dessas redes que influenciam na sobrevivência no trabalho. Foram definidas três grandes áreas de pesquisa: o indivíduo (e sua auto-percepção), os relacionamentos como âncora para a formação das redes sociais e seus principais tipos, e a forma de utilização dessas redes como estratégia de sobrevivência. O estudo teve caráter explicativo, compreendendo uma etapa exploratória e outra descritiva. A coleta de dados foi realizada por de meio entrevistas e questionários, ambos semi-estruturados. Foi utilizado o critério de saturação para definir o número de dados coletados. Foram entrevistados profissionais que atuam em empresas localizadas no Rio de Janeiro. Para análise dos dados foram construídas duas matrizes: uma contendo as respostas dos entrevistados, outra as dos questionários. A técnica da triangulação deu base à validade dos resultados obtidos, buscando identificar como as redes sociais podem ser usadas como estratégia de sobrevivência no trabalho, mediante a identificação das relações entre o profissional e a forma com que ele utiliza as mesmas. As informações analisadas sugerem que as redes sociais constituem-se em elemento chave na sobrevivência no trabalho na atualidade, mas não operam autonomamente, devendo ser associadas às características pessoais, competências técnicas, e habilidades.

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Esta pesquisa busca analisar a importância da gestão de redes interorganizacionais como catalisadora do processo de desenvolvimento local e regional. Para tanto, utilizou-se a metodologia de análise de conteúdo em dois relevantes casos de políticas públicas com vistas ao desenvolvimento territorial brasileiro, e analisaram-se os dados coletados em conexão com a teoria existente sobre desenvolvimento e redes. Os resultados apontaram que, na implementação das políticas estudadas neste trabalho, a gestão de redes influencia positivamente o alcance efetivo dos seus objetivos e constitui-se em uma ferramenta de apoio extremamente forte, tendo uma importância de destaque entre os fatores que impulsionam o desenvolvimento.

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O objetivo desta pesquisa foi compreender de que modo a emergência de estilos de gestão pública baseados em rede pode contribuir para a construção de políticas públicas relacionadas à prevenção e repressão à lavagem de dinheiro. O arcabouço teórico fundamentou-se nas teorias de redes interorganizacionais, mais especificamente, nas redes de políticas públicas. Foram estudadas relações de colaboração e cooperação que, por transcenderem os limites organizacionais, garantem maior flexibilidade e abrangência ao processo de construção de políticas públicas. As reflexões sobre estas teorias foram realizadas a partir de um contexto empírico específico: o da articulação entre instituições brasileiras que atuam na prevenção e repressão à lavagem de dinheiro. Este contexto foi escolhido pela percepção de que a prática de ilícitos financeiros traz enormes prejuízos a nações que precisam superar desigualdades econômicas e sociais. A escolha metodológica foi motivada por questões ontológicas e epistemológicas que apontaram a metodologia reflexiva como a mais adequada para o alcance dos objetivos propostos na pesquisa. A partir da construção dos dados empíricos foi possível criar construtos que sintetizam os benefícios e desafios da constituição de redes de políticas públicas. As conexões interpretativas subsequentes reforçam a ideia de que os espíritos democrático, republicano e de cooperação devem nortear os valores compartilhados na rede. Assim, se a atuação interna da rede se aprimora, torna-se possível superar entraves endógenos (foco apenas na boa reputação externa) e exógenos (pressão das elites corruptas) à rede, o que resulta em uma melhor interação entre os participantes, gerando resultados mais efetivos para a sociedade.

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A incerteza é o principal elemento do futuro. Desde os primórdios, o homem busca métodos para estruturar essas incertezas futuras e assim poder guiar suas ações. Apenas a partir da segunda metade do século XX, porém, quando os métodos projetivos e preditivos já não eram mais capazes de explicar o futuro em um ambiente mundial cada vez mais interligado e turbulento, é que nasceram os primeiros métodos estruturados de construção de cenários. Esses métodos prospectivos visam lançar a luz sobre o futuro não para projetar um futuro único e certo, mas para visualizar uma gama de futuros possíveis e coerentes. Esse trabalho tem como objetivo propor uma nova abordagem à construção de cenários, integrando o Método de Impactos Cruzados à Análise Morfológica, utilizando o conceito de Rede Bayesianas, de fonna a reduzir a complexidade da análise sem perda de robustez. Este trabalho fará uma breve introdução histórica dos estudos do futuro, abordará os conceitos e definições de cenários e apresentará os métodos mais utilizados. Como a abordagem proposta pretende-se racionalista, será dado foco no Método de Cenários de Michel Godet e suas ferramentas mais utilizadas. Em seguida, serão apresentados os conceitos de Teoria dos Grafos, Causalidade e Redes Bayesianas. A proposta é apresentada em três etapas: 1) construção da estrutura do modelo através da Análise Estrutural, propondo a redução de um modelo inicialmente cíclico para um modelo acíclico direto; 2) utilização da Matriz de Impactos Cruzados como ferramenta de alimentação, preparação e organização dos dados de probabilidades; 3) utilização da Rede Bayesiana resultante da primeira etapa como subespaço de análise de uma Matriz Morfológica. Por último, um teste empírico é realizado para comprovar a proposta de redução do modelo cíclico em um modelo acíclico.

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Esta pesquisa aborda o processo de reconhecimento, amadurecimento e conquista da temática da cultura digital pelo Ministério da Cultura brasileiro, na gestão de Gilberto Gil (de janeiro de 2003 a julho de 2008). Focaliza a genealogia da primeira política pública cultural voltada ao contexto das redes e tecnologias digitais: os Pontos de Cultura, integrantes do Programa Cultura Viva, dotados de estúdios de produção audiovisual com conexão à internet, distribuídos por todo o país, em áreas de vulnerabilidade social. A proposta dá centralidade, não à infraestrutura tecnológica, mas ao potencial de transformação suscitado pelos novos paradigmas de produção, circulação e consumo cultural do contexto das redes. Este trabalho se situa na interseção dos novos campos de saber dos Estudos Culturais e dos Estudos Culturais do Software, bem como da área dos estudos em comunicação, incorporando ainda a dimensão das políticas públicas e a perspectiva da contribuição de trajetórias pessoais.