840 resultados para Análise de Componentes Principais (PCA)
Resumo:
Neste trabalho foi utilizado um método matemático para classificar registros de potencial e corrente de ensaios de corrosão na técnica de amperimetria de resistência nula (ZRA). Foi aplicado o método estatístico de múltiplas variáveis simples chamado Análise dos Componentes Principais (PCA), cujo objetivo principal foi identificar padrões nestes dados de ruído eletroquímico. Foram testados o aço carbono UNS G10200, os aços inoxidáveis austenítico UNS S31600 e o superduplex UNS S32750 em meios de ácido sulfúrico (5% H2SO4), cloreto férrico (0,1 mol/L FeCl3) e hidróxido de sódio (0,1% NaOH). Os ensaios foram replicados com oito repetições para se ter reprodutibilidade e conhecimento dos aspectos estatísticos envolvidos. Os resultados mostraram que a análise de componentes principais pode ser utilizada como uma ferramenta para analisar sinais de ruído eletroquímico, identificando os clusters dos comportamentos potencial-tempo, corrente-tempo e acessoriamente identificar os outliersdos registros temporais.
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A abordagem do Value at Risk (VAR) neste trabalho será feita a partir da análise da curva de juros por componentes principais (Principal Component Analysis – PCA). Com essa técnica, os movimentos da curva de juros são decompostos em um pequeno número de fatores básicos independentes um do outro. Entre eles, um fator de deslocamento (shift), que faz com que as taxas da curva se movam na mesma direção, todas para cima ou para baixo; de inclinação (twist) que rotaciona a curva fazendo com que as taxas curtas se movam em uma direção e as longas em outra; e finalmente movimento de torção, que afeta vencimentos curtos e longos no mesmo sentido e vencimentos intermediários em sentido oposto. A combinação destes fatores produz cenários hipotéticos de curva de juros que podem ser utilizados para estimar lucros e perdas de portfolios. A maior perda entre os cenários gerados é uma maneira intuitiva e rápida de estimar o VAR. Este, tende a ser, conforme verificaremos, uma estimativa conservadora do respectivo percentual de perda utilizado. Existem artigos sobre aplicações de PCA para a curva de juros brasileira, mas desconhecemos algum que utilize PCA para construção de cenários e cálculo de VAR, como é feito no presente trabalho.Nesse trabalho, verificaremos que a primeira componente principal produz na curva um movimento de inclinação conjugado com uma ligeira inclinação, ao contrário dos resultados obtidos em curvas de juros de outros países, que apresentam deslocamentos praticamente paralelos.
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The type A gasoline samples were analyzed by gas chromatography with flame ionization detector (GC-FID) which allowed quantifying and classifying of the various compounds into different classes of hydrocarbons. Several physicochemical parameters were evaluated according to the official methods in order to compare the results obtained against the limits established by the Agência Nacional de Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis (ANP, 2011). Additionally, principal component analysis (PCA) was applied to discriminate the samples studied, which revealed the separation of four groups according to their chemical composition determined in samples collected from the eight fuel distributors in the State of Pará.
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To contribute in the performance of policies and strategies formulated by development agencies, indexes have been created in anticipation of expressing the multiple dimensions of water resources in an easily interpretable form. Use of Hydro Poverty Index ( WPI) is spreading worldwide , with the same formed by the combination of sub - indices Resource, access, capacity , use and environment. S ome critics a s to its formation have emerged, a mong them stands out the allo cation of weights of sub - indexes , made by an arbitrary process attributing subjectivity to the selection criteria. By involving statistical analysis, when considering the characteristics of the variables generated by the Principal Component Analysis (PCA), it turns out that it is able to solve this problem. The objective of this study is to compare the results of the original WPI with content generated by Principal Com ponent Analysis (PCA) for the indicati on of the weights of sub - indec es applicable in the Seridó River hydrographic Basin . We conclude that the use of Principal Component Analysis in the allocation of weights of Water Poverty Index has identified the sub - indices Resources, Access and Environment are the most representative for the river basin Seridó , and that this new index, WPI' , presented the most comprehensive ranges of values , allowing more easily identify disparities among municipalities. In addition, t he evaluation of the sub - indec es in the study area has great potential to inform the decision - maker in the management of water resources, the most critical locations and deserve greater investments in the aspects analyzed, as the index itself can not cap ture this information.
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Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Física, Programa de Pós-Graduação em Física, 2016.
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Neste trabalho apresentam-se os resultados da analise e comparação da utilização da Análise de Componentes Principais Clássica (ACP) e a Análise de Componentes Principais Robusta (ACPR) na descrição da relação entre a profundidade de um solo florestal e as alterações em quatro propriedades geoquímicas fundamentais. Os resultados obtidos reconhecem que, neste tipo de dados e cala local, a utilização da ACPR deve ser utilizada em detrimento da ACP e que o procedimento de amostragem de solos pouco férteis, como é o caso dos solos florestais, pode ser aliviado em termos de detalhe em profundidade por uma amostragem a uma altura única de 18cm mas deve, contudo, ser efectuada estrategicamente, dado que a localização dos pontos de amostragem revela ter significativa influência nos resultados obtidos.
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Através da utilização de sistemas de controle informatizados, indústrias buscam uma caracterização mais completa de seus processos, gerando, freqüentemente, um grande volume de dados acerca de inúmeras variáveis de desempenho dos processos. Entretanto essa grande massa de dados é subaproveitada, visto que as cartas de controle multivariadas tradicionais, tais como as cartas de Hotelling, MCUSUM e MEWMA não são suficientemente robustas para tratar com um grande número de variáveis correlacionadas, pois foram concebidas para monitorar um número reduzido de variáveis de qualidade do produto final. Diante disso, ferramentas multivariadas mais robustas, que incorporam essas informações, vêm sendo desenvolvidas; dentre estas, destaca-se a Multiway Principal Component Analysis (Análise de Componentes Principais Multidirecionais; ACPM). Neste trabalho, apresenta-se a base teórica para a elaboração de uma carta de controle a partir da estratégia ACPM, para monitoramento on-line de processos em bateladas. Nesses processos, aferições freqüentes de variáveis de processo são disponibilizadas durante a realização de cada batelada. As cartas de controle baseadas em ACPM permitem o tratamento de variáveis autocorrelacionadas, com médias que descrevem trajetórias não lineares se observadas em momentos seqüenciados no tempo. Tais variáveis aparecem com freqüência em processos por bateladas. Uma aplicação das cartas de controle baseadas em ACPM em um sub-processo de produção de borracha para cobertura de pneus ilustra a utilização da ferramenta.
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Na presente dissertação foi apresentada, pela primeira vez para o mercado brasileiro, uma aplicação da análise de componentes principais para a identificação dos fatores que influenciam o comportamento da estrutura temporal de cupom cambial brasileira, tendo como amostra cotações de ajuste dos contratos futuros de DDI e de FRA (Forward Rate Agreement) de cupom cambial da BM&F, cotações de fechamento do Dólar à vista e cotações de venda da Ptax800, para o período entre 02/01/2002 e 29/12/2005. Através da aplicação da técnica de análise de componentes principais para as curvas de cupom cambial limpo à vista e a termo foi possível observar superioridade no poder explicativo da última com relação à primeira, com três componentes principais sendo responsáveis por mais de 94% da variabilidade explicada na aplicação da análise de componentes principais à curva a termo de cupom cambial. A superioridade dos resultados obtidos na análise da curva a termo de cupom cambial também pôde ser observada na interpretação visual dos componentes de nível, inclinação e curvatura (interpretação esta que não pôde ser claramente obtida na análise dos gráficos referentes à curva à vista de cupom cambial). Este trabalho também teve como objetivo a análise da efetividade de uma aplicação de imunização do risco de variação nas taxas de cupom cambial baseada nos resultados anteriormente obtidos com a análise de componentes principais da curva a termo de cupom cambial. A estratégia de imunização realizada demonstrou alta efetividade na comparação entre os resultados da carteira objeto de imunização (carteira arbitrária de swaps DólarxCDI) e os resultados da carteira instrumento de imunização (contratos futuros de FRA de cupom cambial da BM&F). Este resultado é de grande importância para o gerenciamento de carteiras que possuam títulos expostos ao risco de variações na curva de cupom cambial.
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A presente dissertação tem como objeto de estudo a superfície de volatilidade implícita de opções européias da paridade Real / Dólar no mercado brasileiro. Este trabalho não tenta explicar as deformações ou os desvios da volatilidade implícita com relação à hipótese de volatilidade constante do modelo de Black & Scholes (1973), mas trata a volatilidade implícita como uma variável financeira interessante por si só, procurando analisar a dinâmica de sua superfície. Para a análise desta superfície, o presente estudo propõe a utilização de uma ferramenta empregada em estudos empíricos de diversos ramos da ciência: a Análise de Componentes Principais – ACP (Principal Component Analysis). As mudanças na superfície de volatilidade alteram o apreçamento das opções de uma carteira. Desta forma, constituem um fator de risco que precisa ser estudado e entendido para o desenvolvimento de estratégias de imunização e de técnicas de gerenciamento de risco, dentre elas o cálculo de Valor em Risco (V@R – Value at Risk). De posse dos resultados obtidos com a análise de componentes principais da superfície de volatilidade implícita, o presente estudo tem por objetivo obter valores limite de variação desta volatilidade implícita, como forma de estimar as conseqüentes variações extremas nos valores de uma carteira de opções. Para tanto, baseia-se em estudos sobre a aplicação da análise de componentes principais da superfície de volatilidade implícita desenvolvidos por Alexander (2001). Estes estudos, por sua vez, são derivados de estudo sobre a dinâmica de curvas de volatilidade proposto por Derman (1999). Para se verificar a eficiência da metodologia proposta, os valores extremos obtidos são testados de acordo com os critérios de teste retroativo propostos pela emenda ao comitê da Basiléia de 1996.
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Neste trabalho, através de estudos das correlações, análise de componentes principais e cointegração, é discutida a relação dos comportamentos de curto e longo prazos de índices de mercado de ações representativos de 7 países latino americanos e de suas relações com índices norte-americanos e com índices globais, no período entre Julho de 2001 e Outubro de 2006. Este período foi caracterizado por uma relativa tranqüilidade, se podemos assim classificar a menor volatilidade e tamanho dos retornos, quando comparado às freqüentes crises dos fins dos anos 90. Tanto a análise da matriz de correlação dos índices como dos Componentes Principais dos mesmos demonstra agrupamentos de alguns índices, indicando um comportamento similar de curto prazo destes índices ao longo do período estudado, com movimentos fortemente correlacionados. Contudo, os resultados obtidos neste estudo, dada a falta de cointegração de vários mercados acionários, sugerem que no longo prazo um investidor poderia ter mais proteção com a diversificação que inicialmente se poderia imaginar.
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O presente estudo busca analisar a adoção de técnicas de imunização de carteiras para a gestão dos hedges cambiais no ambiente corporativo de uma Trading Company, utilizando de forma pioneira a análise de componentes principais aplicada à curva cambial como uma alternativa aos modelos usualmente utilizados de hedge por exposição gerada (back-to-back) e duration hedge que mostram algumas deficiências em sua gestão. Para exemplificar a efetividade da estratégia de imunização foi gerada aleatoriamente uma carteira de exposição cambial com data base de 02/01/2013 composta por 200 transações com valores entre US$5 milhões e -US$10 milhões, para vencimentos também aleatórios entre 03/06/2013 e 01/12/2014 com vencimento no primeiro dia útil de cada mês. Os resultados da Análise de Componente Principais mostraram que para os períodos analisados de 1, 2 e 3 anos, os três primeiros componentes explicam respectivamente 97.17%, 97.90% e 97.53% da variabilidade da curva cambial. No que diz respeito à imunização da carteira, a estratégia que utiliza a metodologia de componentes principais mostrou-se altamente efetiva, quando comparadas à estratégia back-to-back, de forma a permitir a sua aplicabilidade no ambiente corporativo. A estratégia de hedge utilizando-se da Análise de Componentes Principais para 1, 2 e 3 anos e pelo Duration Hedge apresentaram uma efetividade de, respectivamente, 101.3%, 99.47%, 97.64% e 99.24% para o período analisado e uma amplitude na efetividade diária de 8.62%, 7.79%, 8.45% e 19.21% o que indica uma superioridade da estratégia em relação ao Duration Hedge. Os resultados obtidos nesse trabalho são de grande relevância para a gestão de risco corporativo no mercado local.
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Os Fundos de Investimento Imobiliários – FIIs – vem ganhando destaque como alternativas de investimento no Brasil. Segundo dados da BM&FBovespa, a média diária de volume negociado aumentou de R$600 mil em 2009 para R$27 milhões em 2014. No entanto, após o IFIX – Indíce de FIIs - atingir seu maior patamar histórico em Janeiro de 2013, este passou apresentar performance negativa, ao mesmo tempo que se observou um processo de elevação da curva de juros. O presente trabalho visa analisar o impacto de movimentos da curva de juros no desempenho dos FIIs. De forma a limitar as divergências encontradas na literatura internacional quanto à taxa de juros utilizada como proxy para a avaliação, utiliza-se da Análise de Componentes Principais para reduzir o número de variáveis, restringindo-se a uma variável de nível e uma de inclinação. Os resultados indicam que aumento no nível da curva de juros tem um impacto negativo no desempenho dos FIIs, ao passo que aumenta na inclinação também tem impacto negativo, mas não de forma relevante.
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Foram utilizados dados de 288 codornas de corte (Coturnix coturnix coturnix) para avaliar a possibilidade de resumir a informação contida no complexo de variáveis originais, eliminando-se variáveis inexpressivas por meio da técnica de componentes principais. Foram registrados o peso vivo (PVIVO) e pesos do peito (PPEITO), das coxas (PCOXA), da gordura abdominal (GA), das vísceras comestíveis (fígado, moela e coração) (FIG, MOELA e CORA) e da carcaça eviscerada (PCEVIS). As carcaças foram secas e trituradas para a avaliação do teor matéria seca (MS), gordura (GORD) e proteína bruta (PB). Dos 11 componentes principais, sete (63,6%) apresentaram variância menor que 0,7 (autovalor inferior a 0,7), sendo sugeridas para descarte, respectivamente, em ordem de menor importância, para explicar a variação total das seguintes variáveis: PCEVIS, PPEITO, PCOXA, CORA, FIG MOELA e GORD. Com base nos resultados, recomenda-se manter as seguintes variáveis em experimentos futuros: PVIVO, MS, PB e GA.
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Nowadays, where the market competition requires products with better quality and a constant search for cost savings and a better use of raw materials, the research for more efficient control strategies becomes vital. In Natural Gas Processin Units (NGPUs), as in the most chemical processes, the quality control is accomplished through their products composition. However, the chemical composition analysis has a long measurement time, even when performed by instruments such as gas chromatographs. This fact hinders the development of control strategies to provide a better process yield. The natural gas processing is one of the most important activities in the petroleum industry. The main economic product of a NGPU is the liquefied petroleum gas (LPG). The LPG is ideally composed by propane and butane, however, in practice, its composition has some contaminants, such as ethane and pentane. In this work is proposed an inferential system using neural networks to estimate the ethane and pentane mole fractions in LPG and the propane mole fraction in residual gas. The goal is to provide the values of these estimated variables in every minute using a single multilayer neural network, making it possibly to apply inferential control techniques in order to monitor the LPG quality and to reduce the propane loss in the process. To develop this work a NGPU was simulated in HYSYS R software, composed by two distillation collumns: deethanizer and debutanizer. The inference is performed through the process variables of the PID controllers present in the instrumentation of these columns. To reduce the complexity of the inferential neural network is used the statistical technique of principal component analysis to decrease the number of network inputs, thus forming a hybrid inferential system. It is also proposed in this work a simple strategy to correct the inferential system in real-time, based on measurements of the chromatographs which may exist in process under study
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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)