980 resultados para Fundos de hedge


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Thesis (Ph.D.)--University of Washington, 2013

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Tese de doutoramento, Geografia (Geografia Física), Universidade de Lisboa, Instituto de Geografia e Ordenamento do Território, 2015

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Dissertação apresentada ao ISCAP para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria Orientada por: Prof. Doutora Alcina Dias

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Relatório de Estágio apresentado ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Assessoria de Administração Orientadora: Doutora Isabel Ardions

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Short-term risk management is highly dependent on long-term contractual decisions previously established; risk aversion factor of the agent and short-term price forecast accuracy. Trying to give answers to that problem, this paper provides a different approach for short-term risk management on electricity markets. Based on long-term contractual decisions and making use of a price range forecast method developed by the authors, the short-term risk management tool presented here has as main concern to find the optimal spot market strategies that a producer should have for a specific day in function of his risk aversion factor, with the objective to maximize the profits and simultaneously to practice the hedge against price market volatility. Due to the complexity of the optimization problem, the authors make use of Particle Swarm Optimization (PSO) to find the optimal solution. Results from realistic data, namely from OMEL electricity market, are presented and discussed in detail.

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This paper addresses the optimal involvement in derivatives electricity markets of a power producer to hedge against the pool price volatility. To achieve this aim, a swarm intelligence meta-heuristic optimization technique for long-term risk management tool is proposed. This tool investigates the long-term opportunities for risk hedging available for electric power producers through the use of contracts with physical (spot and forward contracts) and financial (options contracts) settlement. The producer risk preference is formulated as a utility function (U) expressing the trade-off between the expectation and the variance of the return. Variance of return and the expectation are based on a forecasted scenario interval determined by a long-term price range forecasting model. This model also makes use of particle swarm optimization (PSO) to find the best parameters allow to achieve better forecasting results. On the other hand, the price estimation depends on load forecasting. This work also presents a regressive long-term load forecast model that make use of PSO to find the best parameters as well as in price estimation. The PSO technique performance has been evaluated by comparison with a Genetic Algorithm (GA) based approach. A case study is presented and the results are discussed taking into account the real price and load historical data from mainland Spanish electricity market demonstrating the effectiveness of the methodology handling this type of problems. Finally, conclusions are dully drawn.

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Dissertação de Mestrado Apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação de Mestre José Carlos Pedro

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Alterações nas taxas de juro podem afectar o resultado e a situação líquida das instituições financeiras. O resultado destas empresas é sensível a alterações se o custo dos fundos é mais (ou menos) sensível que os proveitos obtidos. A situação líquida é sensível a alterações se o valor dos activos é mais (ou menos) sensível que o valor dos passivos. Este risco da taxa de juro resultante das alterações das taxas pode ser controlado através de diversos modelos. Os modelos mais usuais baseiam-se nos diferenciais de fundos (GAP), diferenciais de duração e valor em risco (VaR) que são apresentados de forma sequencial neste trabalho.

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Dissertação de Mestrado em Gestão e Conservação da Natureza.

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Relatório de Estágio para obtenção de grau de Mestre em Engenharia Civil Perfil de Edificações

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Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrónica e Telecomunicações

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Este trabalho é uma análise dos efeitos da implementação das últimas recomendações do Basel Committee on Banking Supervision (BCBS) também conhecidas como o Basel III de 2010 que deverão ser faseadamente implementadas desde 1 de Janeiro de 2013 até 1 de Janeiro de 2019, no capital próprio dos bancos Portugueses. Neste trabalho assume-se que os ativos pesados pelo risco de 2012 mantêm-se constantes e o capital terá de ser aumentado segundo as recomendações ano após ano até ao fim de 2018. Com esta análise, pretende-se entender o nível de robustez do capital próprio dos bancos Portugueses e se os mesmos têm capital e reservas suficientes para satisfazer as recomendações de capital mínimo sugeridas pelo BCBS ou caso contrário, se necessitarão de novas injeções de capital ou terão de reduzir a sua atividade económica. O Basel III ainda não foi implementado em Portugal, pois a União Europeia está no processo de desenvolvimento e implementação do Credit Requirement Directive IV (CRD IV) que é uma recomendação que todos os bancos centrais dos países da zona Euro deverão impor aos respetivos bancos. Esta diretiva da União Europeia é baseada totalmente nas recomendações do Basel III e deverá ser implementada em 2014 ou nos anos seguintes. Até agora, os bancos Portugueses seguem um sistema com base no aviso 6/2010 do Banco de Portugal que recomenda o cálculo dos rácios core tier 1, tier 1 e tier 2 usando o método notações internas (IRB) de avaliação da exposição do banco aos riscos de crédito, operacional, etc. e onde os ativos ponderados pelo risco são calculados como 12,5 vezes o valor dos requisitos totais de fundos calculados pelo banco. Este método é baseado nas recomendações do Basel II que serão substituídas pelo Basel III. Dado que um dos principais motivos para a crise económica e financeira que assolou o mundo em 2007 foi a acumulação de alavancagem excessiva e gradual erosão da qualidade da base do capital próprio dos bancos, é importante analisar a posição dos bancos Portugueses, que embora não sejam muito grandes a nível global, controlam a economia do país. Espera-se que com a implementação das recomendações do Basel III não haja no futuro uma repetição dos choques sistémicos de 2007. Os resultados deste estudo usando o método padrão recomendado pelo BCBS mostram que de catorze bancos Portugueses incluídos neste estudo, apenas seis (BES, Montepio, Finantia, BIG, Invest e BIC) conseguem enquadrar nas recomendações mínimas do Basel III até 1-1- 2019 e alguns outros estão marginalmente abaixo dos rácios mínimos (CGD, Itaú e Crédito Agrícola).

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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Auditoria, sob orientação da Professora Doutora Alcina Portugal Dias

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Relatório de Estágio apresentado ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria Orientador: Professor Coordenador Rodrigo Mário Oliveira Carvalho

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Background: Little is known about the risk of progression to hazardous alcohol use in people currently drinking at safe limits. We aimed to develop a prediction model (predictAL) for the development of hazardous drinking in safe drinkers. Methods: A prospective cohort study of adult general practice attendees in six European countries and Chile followed up over 6 months. We recruited 10,045 attendees between April 2003 to February 2005. 6193 European and 2462 Chilean attendees recorded AUDIT scores below 8 in men and 5 in women at recruitment and were used in modelling risk. 38 risk factors were measured to construct a risk model for the development of hazardous drinking using stepwise logistic regression. The model was corrected for over fitting and tested in an external population. The main outcome was hazardous drinking defined by an AUDIT score >= 8 in men and >= 5 in women. Results: 69.0% of attendees were recruited, of whom 89.5% participated again after six months. The risk factors in the final predictAL model were sex, age, country, baseline AUDIT score, panic syndrome and lifetime alcohol problem. The predictAL model's average c-index across all six European countries was 0.839 (95% CI 0.805, 0.873). The Hedge's g effect size for the difference in log odds of predicted probability between safe drinkers in Europe who subsequently developed hazardous alcohol use and those who did not was 1.38 (95% CI 1.25, 1.51). External validation of the algorithm in Chilean safe drinkers resulted in a c-index of 0.781 (95% CI 0.717, 0.846) and Hedge's g of 0.68 (95% CI 0.57, 0.78). Conclusions: The predictAL risk model for development of hazardous consumption in safe drinkers compares favourably with risk algorithms for disorders in other medical settings and can be a useful first step in prevention of alcohol misuse.