Aplicação de redes neurais na classificação de rentabilidade futura de empresas

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.

Sistemas especialistas para a análise de risco de concessão de crédito bancário : uma perspectiva de planejamento estratégico

Propõe um modelo de sistema especialista para análise de crédito, considerando a visão tradicional de avaliação de empresas aliada à abordagem inovadora de planejamento estratégico. Identifica desenvolvimentos recentes da Inteligência Artificial para a área de crédito das instituições financeiras. Descreve os principais conceitos e aplicações de Sistemas Especialistas e utiliza uma- metodologia mista para o desenvolvimento

Contribuições ao estudo de um sistema de apoio à decisão: tópicos do alinhamento estratégico da tecnologia da informação e um estudo de caso no setor de medicina diagnóstica

O atual ambiente de negócios crescentemente competitivo e turbulento requer das organizações modernas conhecimento profundo sobre as necessidades dos clientes e uma percepção de oportunidades e arrojo não triviais. Neste contexto, a transformação de dados em informações oportunas e precisas é fundamental para subsidiar a gestão. O Planejamento Estratégico Empresarial (PEE) e da Tecnologia da Informação (PETI) vêm modernamente sendo construídos para, de forma alinhada, atender o anseio maior da empresa, qual seja, maximizar seu valor a longo prazo. Este trabalho descreve sucintamente algumas visões sobre estratégia corporativa, sobre a necessidade de alinhamento desta estratégia com a TI e analisa o caso de implementação de um Sistema de Apoio à Decisão pioneiramente desenvolvido e implementado num grande Centro de Diagnósticos Médicos localizado na cidade de São Paulo. A análise do caso está fundamentada na literatura e nas vivências profissionais do pesquisador e fundamenta-se em quatro grandes grupos de fatores: tecnologia da informação, sistemas de inteligência artificial e do conhecimento, recursos humanos e contexto organizacional. A conclusão reitera a importância do alinhamento estratégico e ilustra os resultados positivos que dele se pode esperar.

Aplicação de redes neurais na previsão da captação líquida do mercado de previdência aberta brasileiro

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.

Rumo a um desenho técnico de um sistema de apoio à decisão para uma reconfiguração do soft systems methodology: o caso do planejamento sistêmico

A multidisciplinaridade da tomada de decisão sofre com as peculiaridades de qualquer campo multidisciplinar. A falta de comunicação, muitas vezes, gera problemas e as respostas que podem ser encontradas dentro de outras áreas. Os Métodos de Estruturação de Problemas são respostas para os questionamentos atuais nas escolas de administração e negócios, principalmente o uso multimetodológico destes com outros métodos. Tendo o Soft Systems Metholodogy – SSM – como base, e a incorporação do Strategic Options Development and Analysis – SODA – ao processo do SSM, Georgiou (2012) apresenta o Planejamento Sistêmico em sua configuração mais recente. Visando buscar uma ferramenta computacional que atenda os pressupostos do SSM, e que incorpore as especificações da configuração do Planejamento Sistêmico, definem-se uma notação para o método e uma formalização das para as comunicações existentes entre os elementos, subsistemas, sistema e ambiente e, com isso, torna-se possível controlar o uso do método de forma iterativa. Para demonstrar tal uso, apresenta-se uma análise de um caso real e demonstra as dificuldades encontradas na utilização da Notação e Comunicação definida. Posteriormente, apresenta-se um desenho técnico de uma ferramenta computacional modular e que pode ser usada de forma integrada com outras ferramentas de outros métodos. Como resultado, têm-se o avanço na definição de padrões no uso das ferramentas do SSM, na apresentação dos aspectos sistêmicos do Planejamento Sistêmico, na apresentação de um uso iterativo do método e na apresentação de um desenho técnico para uma ferramenta computacional.

O efeito de mecanismos de sistema de apoio a decisão pela web (sad-web) nas decisões de compra online

A crescente adoção da WEB para a realização de transações entre organizações e indivíduos aumenta consideravelmente a quantidade de informações disponíveis para tomada de decisão nas mais variadas circunstâncias. É de se esperar que o uso das tecnologias de auxílio à decisão possam contribuir para facilitar o processo de escolha, particularmente no que diz respeito às escolhas por produtos para consumo. Na busca para usufruir do maior número possível de elementos no processo decisório, indivíduos delegam parte da tarefa de organizar os dados dispersos na WEB a agregadores de informação que estabelecem com eles uma relação de confiança e possibilitam que seja considerada uma quantidade de variáveis muito superior à que eles seriam capazes de fazer isoladamente. Juntado a este fenômeno o conhecimento prévio dos indivíduos com relação a produtos e seus fornecedores, este trabalho propõe, por meio da combinação de dados de registros de navegação e percepção de consumidores, um modelo de explicação dos diversos elementos envolvidos no processo de confiança na decisão de compra com uso de interface interativa disponível pela WEB (SAD-WEB) representada por website de comparação de preços.

Modelos de representação do conhecimento em sistemas especialistas e critérios para aplicação e validação

Esta dissertação é fruto de pesquisas, estudos e testes sobre os modelos de representação do conhecimento e os instrumentos utilizados na construção de sistemas especialistas. Visando estabelecer critérios que permitam, a partir da definição das estruturas do conhecimento de um determinado domínio, elaborar um modelo de representação do conhecimento adequado a esse domínio e, também, escolher o instrumento de desenvolvimento e implementação (uma linguaguem ou shell) mais adequado à aplicação em consideração

Sistemas especialistas: um estudo exploratório das tendências da tecnologia

Trata da questão das tendências da evolução da tecnologia dos Sistemas Especialistas (SE). Discute a situação atual desta tecnologia apresentando motivos para a disseminação limitada desta tecnologia nas organizações. Discute as tendências da tecnologia dos SE. Aborda a disponibilidade futura dos SE, sua integração a novos sistemas de informação e sua difusão seletiva nas organizações. Aponta a oportunidade de cetos segmentos de mercado para os fornecedores desta tecnologia

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

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.

Precificação de opções de dólar no mercado brasileiro utilizando redes neurais e algoritmos genéticos

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.

Aplicação de redes neurais na precificação de debêntures

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.

Aplicação de redes neurais para previsão de contrato de dólar futuro no mercado brasileiro

Este trabalho tem por objetivo a construção de uma rede neural para previsão do movimento dos contratos de dólar futuro e a construção de estratégias de negociação, para prover uma ferramenta para estimar o movimento do câmbio e para a negociação desses ativos. Essa ferramenta pode auxiliar empresas que necessitam fazer hedge de ativos e passivos e players do mercado que necessitam rentabilizar carteiras. Neste trabalho utilizamos como input dados de ativos do mercado financeiro, de janeiro de 2001 até setembro de 2013, disponíveis via terminal Bloomberg. Para o cálculo dos resultados financeiros das estratégias utilizamos dados de preços referenciais disponibilizados pela BM&F.

Determinantes de intervenção do Banco Central do Brasil no mercado de câmbio: uma abordagem empírica por regressão logística e redes neurais

Em economias com regimes de metas de inflação é comum que Bancos Centrais intervenham para reduzir os níveis de volatilidade do dólar, sendo estas intervenções mais comuns em países não desenvolvidos. No caso do Brasil, estas intervenções acontecem diretamente no mercado à vista, via mercado de derivativos (através de swaps cambiais) ou ainda com operações a termo, linhas de liquidez e via empréstimos. Neste trabalho mantemos o foco nas intervenções no mercado à vista e de derivativos pois estas representam o maior volume financeiro relacionado à este tipo de atuação oficial. Existem diversos trabalhos que avaliam o impacto das intervenções e seus graus de sucesso ou fracasso mas relativamente poucos que abordam o que levaria o Banco Central do Brasil (BCB) a intervir no mercado. Tentamos preencher esta lacuna avaliando as variáveis que podem se relacionar às intervenções do BCB no mercado de câmbio e adicionalmente verificando se essas variáveis se relacionam diferentemente com as intervenções de venda e compra de dólares. Para tal, além de utilizarmos regressões logísticas, como na maioria dos trabalhos sobre o tema, empregamos também a técnica de redes neurais, até onde sabemos inédita para o assunto. O período de estudo vai de 2005 a 2012, onde o BCB interveio no mercado de câmbio sob demanda e não de forma continuada por longos períodos de tempo, como nos anos mais recentes. Os resultados indicam que algumas variáveis são mais relevantes para o processo de intervenção vendendo ou comprando dólares, com destaque para a volatilidade implícita do câmbio nas intervenções que envolvem venda de dólares, resultado este alinhado com outros trabalhos sobre o tema.

Sistemas baseados em conhecimentos : aplicações : tendências e implicações : um estudo exploratório em empresas brasileiras

Os sistemas baseados em conhecimento estão conquistando espaço entre as tecnologias de informação à medida que o hardware se desenvolve. No ambiente de acirrada competitividade presente nas empresas, esta tecnologia vem apoiá-Ias estrategicamente na agilização, principalmente, do processo decisório e na solução de diversos problemas considerados complexos. Este estudo faz uma investigação das aplicações potenciais da tecnologia de sistemas baseados em conhecimento - ou sistemas .especialistas, como comumente conhecidos -, examinando também as tendências da tecnologia e os impactos e implicações organizacionais provocados quando de sua implementação nas empresas. Um estudo exploratório em empresas brasileiras é acrescido ao perfil de uso e tendências dos sistemas baseados em conhecimento no âmbito nacional

Utilização de datamining no comércio eletrônico como forma de criação de valor

Cada vez mais as empresas vêm enfrentando níveis de concorrência mais altos, menores margens nas vendas e perda de diferenciação de seus produtos e serviços. Por outro lado, o desenvolvimento tecnológico e particularmente a Internet vêm permitindo às empresas ter um contato próximo com seus clientes. Este mesmo desenvolvimento também permite que todos os dados, operações e transações empresas sejam armazenadas, fazendo com que maioria delas possuam grandes bancos de dados. Este trabalho tem por objetivo: • Entender quais as tendências do Marketing e como o surgimento de novos canais como a Internet podem alavancar a posição competitiva das empresas; • Constatar a grande quantidade de dados que as empresas possuem, e qual o potencial de informações contida nos mesmos; • Mostrar como Datamining pode auxiliar na descoberta de informações contidas em meio ao emaranhado de dados, • Desenvolvimento de metodologia em um estudo de caso prático, onde se buscará determinar que clientes têm maiores probabilidades de compra, e quais seus padrões de consumoatravés de um estudo de caso, e como a empresa pode usufruir destas informações; • Mostrar como as empresas podem usufruir das informações descobertas e quais são os valores econômico e estratégico.