Controle estátistico de processos em meios continuos : (dados autocorrelacionados)

Esta dissertação examina soluções para o controle estatístico em sistemas de produção que utilizam meios contínuos, onde freqüentemente os dados de análise apresentam o fenômeno da autocorrelação. A princípio são abordadas as técnicas de CEP tradicional (gráficos de Shewhart) para meios discretos, mostrando-se que estas técnicas não dão o resultado esperado quando utilizadas em processos contínuos, tanto em relação à amostragem como ao problema da autocorrelação. Em seguida são apresentadas outras soluções baseadas em técnicas mais recentes como EWMA e modelos autorregressivos, que tem uma melhor performance em meios contínuos. Damos os aspectos teóricos e exemplos de aplicação de cada solução obtida por consulta bibliográfica. Finalmente, é feita uma simulação comparativa das soluções citadas, baseandose em programação de macros e uso de software, para verificar o escopo e desempenho das soluções, sendo dadas recomendações sobre o seu uso, bem como sugestões para futuras pesquisas.

Modelo dinâmico de crédito utilizando análise de sobrevivência

Dado a importância da gestão de risco associada às operações de crédito, modelos estatísticos que avaliam o risco de inadimplência tornaram-se fundamentais na mensuração do risco associado a um cliente. Neste contexto, foi desenvolvido um modelo dinâmico de crédito utilizando variáveis características dos clientes, comportamentais e macroeconômicas através da Análise de Sobrevivência aplicada a dados discretos. Os resultados obtidos indicam que a inclusão de variáveis macroeconômicas provoca um efeito significativo, porém baixo, no ajuste do modelo. Entretanto, nota-se uma melhora expressiva no poder de previsão da taxa de inadimplência do portfólio quando aplicado a um conjunto de dados de validação.