984 resultados para Métodos matemáticos


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Este trabalho revisa os principais métodos numencos utilizados para reproduzir o comportamento de um índice, implementa quatro desses modelos ao caso brasileiro (Índice Bovespa) e discute a aplicação e os pontos favoráveis e desfavoráveis de cada modelo. Em uma primeira etapa, a vantagem da. administração passiva e a potencialidade de uso de uma carteira espelho são descritas. Em seguida, os modelos de replicação existentes na literatura no tocante a suas respectivas hipóteses, suas derivações matemáticas e suas propriedades teóricas são apresentados. Após essa revisão, os modelos de replicação plena, de carteira de rrururna vanancia global, de Black e de minimização quadrática sem venda a descoberto são implementados. Os resultados são verificados sob os parâmetros de tracking errar, beta, R-quadrado e semelhança de série em relação à média e à variância. A conclusão é de que existem diferentes objetivos ao se replicar um índice e que, para cada um destes objetivos, diferentes abordagens ou ferramentas são adotadas. Por exemplo, o administrador que busca o retorno de um índice de mercado, deve conseguir os melhores resultados utilizando o modelo de replicação plena. Já para aquele que visa arbitragem de índice, através de ativos do mercado à vista, a recomendação é aplicar os modelos que utilizam a otimização quadrática para montar a carteira espelho.

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Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model

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This work has as main objective to find mathematical models based on linear parametric estimation techniques applied to the problem of calculating the grow of gas in oil wells. In particular we focus on achieving grow models applied to the case of wells that produce by plunger-lift technique on oil rigs, in which case, there are high peaks in the grow values that hinder their direct measurement by instruments. For this, we have developed estimators based on recursive least squares and make an analysis of statistical measures such as autocorrelation, cross-correlation, variogram and the cumulative periodogram, which are calculated recursively as data are obtained in real time from the plant in operation; the values obtained for these measures tell us how accurate the used model is and how it can be changed to better fit the measured values. The models have been tested in a pilot plant which emulates the process gas production in oil wells

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Pós-graduação em Educação Matemática - IGCE

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Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

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El Método de las Ecuaciones Integrales es una potente alternativa a los Métodos de Dominio tales como el Método de los Elementos Finitos. La idea ensencial es la combinación de la clásica relación de la reciprocidad con la filosofía de la discretización del F.E.M. La aplicación a algunos problemas reales ha demostrado que en ciertos casos el B.I.E.M. es preferiole al F.E.M. y ello es especialmente así cuando los problemas a tratar son tridimensionales y con geometría complicada. En esta ocasión se analizan comparativamente algunos aspectos matemáticos del procedimiento = Boundary integral equation method (B.I.E.M.)is a powerful alternative to the domain methods, as the well know Finite Element Method (F .E.M.) The esential idea, are the combination of the classical reciprocity re!ations with the discretization phylosophy of F.E.M. The reduction in dimension of the domain to be discretized, the easy treatment of infinite domains and the high accuracy of the results are the main adventages of B.I.E.M. Between the drawacks the nonsymetry and non sparseness of the matrices to be treated are worth remembering. Application to several real problems has shown that in certain cases B.I.E.M. is better than F.E.M. and this is specially true when tridimensional problems of complicated geometries have to be treated. Active research is in progress of its extensión to non linear and time dependent problems.

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Este documento es la primera parte de los apuntes del curso de doctorado "Métodos analíticos y análisis de señal" del Máster Universitario en Tecnologías y Sistemas de Comunicaciones de la ETSIT-UPM. El objetivo del curso es reforzar los recursos matemáticos de los ingenieros de telecomunicación para facilitar la realización de la tesis doctoral. En esta primera parte se intenta facilitar el uso del álgebra lineal como herramienta en esta rama de la ingeniería. Esta parte del curso se divide en tres partes: - En los primeros temas, básicamente de repaso y nivelación, se aprovecha para establecer conexiones entre conceptos de álgebra lineal y de teoría de la señal. - A continuación se estudian el análisis de componentes principales, la descomposición en valores singulares y varias versiones del problema de mínimos cuadrados, temas que probablemente constituyen las herramientas fundamentales para abordar problemas de análisis de señales en términos de subespacios y distancias euclídeas. Los fundamentos proporcionados permiten abordar de forma sencilla otros problemas como el análisis discriminante lineal y el escalado multidimensional. - En los últimos temas se estudian las cuestiones fundamentales relativas a la implementación de algoritmos matriciales, como son ciertas factorizaciones matriciales y los conceptos de condicionamiento y estabilidad.

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Este documento es la segunda parte de los apuntes del curso de doctorado "Métodos analíticos y análisis de señal" del Máster Universitario en Tecnologías y Sistemas de Comunicaciones de la ETSIT-UPM. El objetivo del curso es reforzar los recursos matemáticos de los ingenieros de telecomunicación para facilitar la realización de la tesis doctoral. En esta segunda parte se abordan algunos problemas que se formulan en espacios vectoriales de dimensión infinita. Por ello se comienza llamando la atención sobre las diferencias entre estos espacios y los de dimensión finita y proporcionando una introducción a los espacios de Hilbert separables, que son los espacios de dimensión infinita con propiedades más similares a las de los espacios de dimensión finita. Después se aborde el análisis de señales mediante ondículas, principalmente a través del concepto de análisis multirresolución, pero con referencia también a la transformada ondicular continua. Finalmente se proporciona una introducción al método de elementos finitos para la resolución numérica de ecuaciones en derivadas parciales.

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Las valoraciones automatizadas (AVM según sus siglas en inglés) son modelos matemáticos de valoración que permiten estimar el valor de un inmueble o una cartera de inmuebles mediante la utilización de información de mercado previamente recogida y analizada. Las principales ventajas de los modelos AVM respecto a las valoraciones tradicionales son su objetividad, rapidez y economía. Existe regulación al respecto y estándares profesionales en otros países, no obstante en España los criterios de valoración mediante modelos AVM siguen siendo excesivamente básicos, al no establecer procesos concretos ni distinguir entre los diversos métodos estadísticos existentes y la aplicación adecuada de los mismos. Por otra parte, desde la publicación de la Circular 3/2008 del Banco de España se ha extendido el uso de este tipo de valoraciones en España para la actualización de valor de inmuebles en garantía de préstamos hipotecarios. La actual desregularización en nuestro país en cuanto a normativa de valoraciones automatizadas nos permite plantear propuestas y metodologías con el fin de aportar un punto de vista nuevo desde la investigación, la experiencia en otros países y la práctica empresarial más reciente. Este trabajo de investigación trata de sentar las bases de una futura regulación en España en materia de valoraciones masivas adaptadas al marco hipotecario español. ABSTRACT The Automated Valuation Models (AVM) are mathematically based valuation models that allow to estimate the value of a property or portfolio of properties by using market information previously collected and analyzed. The main advantages of the AVMs in comparison to traditional valuations are the objectivity, speed and economy. In other countries there is regulation and standards regarding the use of AVMs. However, in Spain the norms that apply to AVM valuations are still too basic, since these norms do not define specific processes and do not distinguish between the different statistical approaches available and their correct use. On the other hand, following the ratification of the 3/2008 Bank of Spain Circular the use of AVM models in Spain for the value update of mortgaged properties has increased. The current deregulation in Spain regarding Automated Valuation Models allows to provide propositions and methodologies in order to offer a new point of view based on the research, experience in other countries and the most recent professional practice. The present research thesis aims to provide basic principles and criteria for a future Spanish regulation on massive valuation in the context of the Spanish mortgage framework.

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Os métodos de ondas superficiais com ênfase nas ondas Rayleigh foram utilizados como o núcleo desse trabalho de Doutorado. Inicialmente, as ondas Rayleigh foram modeladas permitindo o estudo de sensibilidade de suas curvas de dispersão sob diferentes configurações de parâmetros físicos representando diversos modelos de camadas, em que pôde ser observado parâmetros com maior e menor sensibilidade e também alguns efeitos provocados por baixas razões de Poisson. Além disso, na fase de inversão dos dados a modelagem das ondas Rayleigh foi utilizada para a construção da função objeto, que agregada ao método de mínimos quadrados, a partir do método de Levenberg-Marquardt, permitiu a implementação de um algoritmo de busca local responsável pela inversão de dados das ondas superficiais. Por se tratar de um procedimento de busca local, o algoritmo de inversão foi complementado por uma etapa de pré-inversão com a geração de um modelo inicial para que o procedimento de inversão fosse mais rápido e eficiente. Visando uma eficiência ainda maior do procedimento de inversão, principalmente em modelos de camadas com inversão de velocidades, foi implementado um algoritmo de pós-inversão baseado em um procedimento de tentativa e erro minimizando os valores relativos da raiz quadrada do erro quadrático médio (REQMr) da inversão dos dados. Mais de 50 modelos de camadas foram utilizados para testar a modelagem, a pré-inversão, inversão e pós-inversão dos dados permitindo o ajuste preciso de parâmetros matemáticos e físicos presentes nos diversos scripts implementados em Matlab. Antes de inverter os dados adquiridos em campo, os mesmos precisaram ser tratados na etapa de processamento de dados, cujo objetivo principal é a extração da curva de dispersão originada devido às ondas superficiais. Para isso, foram implementadas, também em Matlab, três metodologias de processamento com abordagens matemáticas distintas. Essas metodologias foram testadas e avaliadas com dados sintéticos e reais em que foi possível constatar as virtudes e deficiências de cada metodologia estudada, bem como as limitações provocadas pela discretização dos dados de campo. Por último, as etapas de processamento, pré-inversão, inversão e pós-inversão dos dados foram unificadas para formar um programa de tratamento de dados de ondas superficiais (Rayleigh). Ele foi utilizado em dados reais originados pelo estudo de um problema geológico na Bacia de Taubaté em que foi possível mapear os contatos geológicos ao longo dos pontos de aquisição sísmica e compará-los a um modelo inicial existente baseado em observações geomorfológicas da área de estudos, mapa geológico da região e informações geológicas globais e locais dos movimentos tectônicos na região. As informações geofísicas associadas às geológicas permitiram a geração de um perfil analítico da região de estudos com duas interpretações geológicas confirmando a suspeita de neotectônica na região em que os contatos geológicos entre os depósitos Terciários e Quaternários foram identificados e se encaixaram no modelo inicial de hemi-graben com mergulho para Sudeste.

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Forecast is the basis for making strategic, tactical and operational business decisions. In financial economics, several techniques have been used to predict the behavior of assets over the past decades.Thus, there are several methods to assist in the task of time series forecasting, however, conventional modeling techniques such as statistical models and those based on theoretical mathematical models have produced unsatisfactory predictions, increasing the number of studies in more advanced methods of prediction. Among these, the Artificial Neural Networks (ANN) are a relatively new and promising method for predicting business that shows a technique that has caused much interest in the financial environment and has been used successfully in a wide variety of financial modeling systems applications, in many cases proving its superiority over the statistical models ARIMA-GARCH. In this context, this study aimed to examine whether the ANNs are a more appropriate method for predicting the behavior of Indices in Capital Markets than the traditional methods of time series analysis. For this purpose we developed an quantitative study, from financial economic indices, and developed two models of RNA-type feedfoward supervised learning, whose structures consisted of 20 data in the input layer, 90 neurons in one hidden layer and one given as the output layer (Ibovespa). These models used backpropagation, an input activation function based on the tangent sigmoid and a linear output function. Since the aim of analyzing the adherence of the Method of Artificial Neural Networks to carry out predictions of the Ibovespa, we chose to perform this analysis by comparing results between this and Time Series Predictive Model GARCH, developing a GARCH model (1.1).Once applied both methods (ANN and GARCH) we conducted the results' analysis by comparing the results of the forecast with the historical data and by studying the forecast errors by the MSE, RMSE, MAE, Standard Deviation, the Theil's U and forecasting encompassing tests. It was found that the models developed by means of ANNs had lower MSE, RMSE and MAE than the GARCH (1,1) model and Theil U test indicated that the three models have smaller errors than those of a naïve forecast. Although the ANN based on returns have lower precision indicator values than those of ANN based on prices, the forecast encompassing test rejected the hypothesis that this model is better than that, indicating that the ANN models have a similar level of accuracy . It was concluded that for the data series studied the ANN models show a more appropriate Ibovespa forecasting than the traditional models of time series, represented by the GARCH model