5 resultados para Otimização. Cadeia de Markov. Algoritmo genético. Controladornebuloso

em Repositório digital da Fundação Getúlio Vargas - FGV


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Este trabalho analisa, sob uma perspectiva quantitativa, a retenção de clientes durante o processo de renegociação de créditos inadimplentes. O foco principal é entender quais são as variáveis que explicam a retenção destes clientes e, portanto, aprimorar o processo de cobrança de uma instituição financeira no Brasil. O tema se torna relevante à medida em que vários fatores tornam a competitividade mais difícil no ambiente de crédito no país: a concentração bancária vivida na última década, o aumento da oferta de crédito nos últimos anos, a redução dos spreads bancários, e por fim a crise econômica global que afeta em especial o setor financeiro. A pesquisa procura investigar quais variáveis melhor explicam o fenômeno da retenção. Para tanto, foram segregados clientes projetados como rentáveis pela cadeia de Markov. Em seguida, testou-se a aderência de variáveis cadastrais e contratuais à variável-resposta retenção, por duas metodologias: o algoritmo CHAID da árvore de decisão e o método stepwise da regressão logística. Os resultados indicam que o método CHAID selecionou 7 e o stepwise 8 variáveis, sendo algumas de natureza cadastral e outras que vêm do próprio contrato de renegociação. Dado que as condições do contrato influenciam a retenção e portanto o valor do cliente, sugere-se que o processo de oferta incorpore operacionalmente a noção de retenção na atividade da cobrança.

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Este artigo examina a hipótese de convergência de renda per capita entre os estados brasileiros no período de 1970 a 2005. Comentam-se os resultados encontrados para sigmaconvergência medida através de indicadores de desigualdade, como o índice de Theil e coeficiente de variação. Para testar a existência ou não de convergência aplica-se além da metodologia tradicional de beta convergência baseada em regressões de cross-section, a técnica de estimação de GMM em primeira diferença para painel dinâmico. Além disso, com a finalidade de obter a distribuição de renda de longo prazo da economia, utiliza-se a metodologia de cadeia de Markov proposta por Quah (1993). A conclusão do estudo é de que os estados brasileiros já estão muito próximos ao seu steady-state. A velocidade de convergência quando se utiliza o método de GMM eleva-se para 15%, enquanto os resultados obtidos para estudos de cross-section giram por volta de 1%.

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Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

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Analisa o papel da logística na cadeia de abastecimento e propõe a integração estratégica dos serviços de transporte terceirizados em fornecedores de componentes para a indústria de bens de consumo não duráveis, dos setores de alimentos, higiene pessoal e limpeza doméstica. Apresenta o estudo da realidade brasileira quanto à infra-estrutura e aos processos de transporte de carga e seu impacto sobre a viabilidade de cadeias de abastecimento otimizadas de ampla abrangência.

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Este trabalho elabora um modelo para investigação do padrão de variação do crescimento econômico, entre diferentes países e através do tempo, usando um framework Markov- Switching com matriz de transição variável. O modelo desenvolvido segue a abordagem de Pritchett (2003), explicando a dinâmica do crescimento a partir de uma coleção de diferentes estados – cada qual com seu sub-modelo e padrão de crescimento – através dos quais os países oscilam ao longo do tempo. A matriz de transição entre os diferentes estados é variante no tempo, dependendo de variáveis condicionantes de cada país e a dinâmica de cada estado é linear. Desenvolvemos um método de estimação generalizando o Algoritmo EM de Diebold et al. (1993) e estimamos um modelo-exemplo em painel com a matriz de transição condicionada na qualidade das instituições e no nível de investimento. Encontramos três estados de crescimento: crescimento estável, ‘milagroso’ e estagnação - virtualmente coincidentes com os três primeiros de Jerzmanowski (2006). Os resultados mostram que a qualidade das instituições é um importante determinante do crescimento de longo prazo enquanto o nível de investimento tem papel diferenciado: contribui positivamente em países com boa qualidade de instituições e tem papel pouco relevante para os países com instituições medianas ou piores.