910 resultados para Discrete time pricing model


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A computer-based sliding mode control (SMC) is analysed. The control law is accomplished using a computer and A/D and D/A converters. Two SMC designs are presented. The first one is a continuous-time conventional SMC design, with a variable structure law, which does not take into consideration the sampling period. The second one is a discrete-time SMC design, with a smooth sliding law, which does not have a structure variable and takes into consideration the sampling period. Both techniques are applied to control an inverted pendulum system. The performance of both the continuous-time and discrete-time controllers are compared. Simulations and experimental results are shown and the effectiveness of the proposed techniques is analysed.

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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)

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This paper presents two discrete sliding mode control (SMC) design. The first one is a discrete-time SMC design that doesn't take into account the time-delay. The second one is a discrete-time SMC design, which takes in consideration the time-delay. The proposed techniques aim at the accomplishment simplicity and robustness for an uncertainty class. Simulations results are shown and the effectiveness of the used techniques is analyzed. © 2006 IEEE.

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This paper is concerned with ℋ 2 and ℋ ∞ filter design for discrete-time Markov jump systems. The usual assumption of mode-dependent design, where the current Markov mode is available to the filter at every instant of time is substituted by the case where that availability is subject to another Markov chain. In other words, the mode is transmitted to the filter through a network with given transmission failure probabilities. The problem is solved by modeling a system with N modes as another with 2N modes and cluster availability. We also treat the case where the transition probabilities are not exactly known and demonstrate our conditions for calculating an ℋ ∞ norm bound are less conservative than the available results in the current literature. Numerical examples show the applicability of the proposed results. ©2010 IEEE.

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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

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In this paper, we consider the stochastic optimal control problem of discrete-time linear systems subject to Markov jumps and multiplicative noises under two criteria. The first one is an unconstrained mean-variance trade-off performance criterion along the time, and the second one is a minimum variance criterion along the time with constraints on the expected output. We present explicit conditions for the existence of an optimal control strategy for the problems, generalizing previous results in the literature. We conclude the paper by presenting a numerical example of a multi-period portfolio selection problem with regime switching in which it is desired to minimize the sum of the variances of the portfolio along the time under the restriction of keeping the expected value of the portfolio greater than some minimum values specified by the investor. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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This work is supported by Brazilian agencies Fapesp, CAPES and CNPq

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Electric power grids throughout the world suffer from serious inefficiencies associated with under-utilization due to demand patterns, engineering design and load following approaches in use today. These grids consume much of the world’s energy and represent a large carbon footprint. From material utilization perspectives significant hardware is manufactured and installed for this infrastructure often to be used at less than 20-40% of its operational capacity for most of its lifetime. These inefficiencies lead engineers to require additional grid support and conventional generation capacity additions when renewable technologies (such as solar and wind) and electric vehicles are to be added to the utility demand/supply mix. Using actual data from the PJM [PJM 2009] the work shows that consumer load management, real time price signals, sensors and intelligent demand/supply control offer a compelling path forward to increase the efficient utilization and carbon footprint reduction of the world’s grids. Underutilization factors from many distribution companies indicate that distribution feeders are often operated at only 70-80% of their peak capacity for a few hours per year, and on average are loaded to less than 30-40% of their capability. By creating strong societal connections between consumers and energy providers technology can radically change this situation. Intelligent deployment of smart sensors, smart electric vehicles, consumer-based load management technology very high saturations of intermittent renewable energy supplies can be effectively controlled and dispatched to increase the levels of utilization of existing utility distribution, substation, transmission, and generation equipment. The strengthening of these technology, society and consumer relationships requires rapid dissemination of knowledge (real time prices, costs & benefit sharing, demand response requirements) in order to incentivize behaviors that can increase the effective use of technological equipment that represents one of the largest capital assets modern society has created.

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In this paper, a simulation model of glucose-insulin metabolism for Type 1 diabetes patients is presented. The proposed system is based on the combination of Compartmental Models (CMs) and artificial Neural Networks (NNs). This model aims at the development of an accurate system, in order to assist Type 1 diabetes patients to handle their blood glucose profile and recognize dangerous metabolic states. Data from a Type 1 diabetes patient, stored in a database, have been used as input to the hybrid system. The data contain information about measured blood glucose levels, insulin intake, and description of food intake, along with the corresponding time. The data are passed to three separate CMs, which produce estimations about (i) the effect of Short Acting (SA) insulin intake on blood insulin concentration, (ii) the effect of Intermediate Acting (IA) insulin intake on blood insulin concentration, and (iii) the effect of carbohydrate intake on blood glucose absorption from the gut. The outputs of the three CMs are passed to a Recurrent NN (RNN) in order to predict subsequent blood glucose levels. The RNN is trained with the Real Time Recurrent Learning (RTRL) algorithm. The resulted blood glucose predictions are promising for the use of the proposed model for blood glucose level estimation for Type 1 diabetes patients.

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Im folgenden Beitrag werden zeitdiskrete analytische Methoden vorgestellt, mit Hilfe derer Informations- und Materialflüsse in logistischen Systemen analysiert und bewertet werden können. Bestehende zeitdiskrete Verfahren sind jedoch auf die Bearbeitung und Weitergabe in immer gleichen Mengen („One Piece Flow“) beschränkt. Vor allem in Materialflusssystemen kommt es, bedingt durch die Zusammenfassung von Aufträgen, durch Transporte und durch Sortiervorgänge, zur Bildung von Batches. Daher wurden analytische Methoden entwickelt, die es ermöglichen, verschiedene Sammelprozesse, Batchankünfte an Ressourcen, Batchbearbeitung und Sortieren von Batches analytisch abzubilden und Leistungskenngrößen zu deren Bewertung zu bestimmen. Die im Rahmen der Entwicklungsarbeiten entstandene Software-Lösung „Logistic Analyzer“ ermöglicht eine einfache Modellierung und Analyse von praktischen Problemen. Der Beitrag schließt mit einem numerischen Beispiel.

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In process industries, make-and-pack production is used to produce food and beverages, chemicals, and metal products, among others. This type of production process allows the fabrication of a wide range of products in relatively small amounts using the same equipment. In this article, we consider a real-world production process (cf. Honkomp et al. 2000. The curse of reality – why process scheduling optimization problems are diffcult in practice. Computers & Chemical Engineering, 24, 323–328.) comprising sequence-dependent changeover times, multipurpose storage units with limited capacities, quarantine times, batch splitting, partial equipment connectivity, and transfer times. The planning problem consists of computing a production schedule such that a given demand of packed products is fulfilled, all technological constraints are satisfied, and the production makespan is minimised. None of the models in the literature covers all of the technological constraints that occur in such make-and-pack production processes. To close this gap, we develop an efficient mixed-integer linear programming model that is based on a continuous time domain and general-precedence variables. We propose novel types of symmetry-breaking constraints and a preprocessing procedure to improve the model performance. In an experimental analysis, we show that small- and moderate-sized instances can be solved to optimality within short CPU times.

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In this work is addressed the topic of estimation of velocity and acceleration from digital position data. It is presented a review of several classic methods and implemented with real position data from a low cost digital sensor of a hydraulic linear actuator. The results are analyzed and compared. It is shown that static methods have a limited bandwidth application, and that the performance of some methods may be enhanced by adapting its parameters according to the current state.

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To provide a more general method for comparing survival experience, we propose a model that independently scales both hazard and time dimensions. To test the curve shape similarity of two time-dependent hazards, h1(t) and h2(t), we apply the proposed hazard relationship, h12(tKt)/ h1(t) = Kh, to h1. This relationship doubly scales h1 by the constant hazard and time scale factors, Kh and Kt, producing a transformed hazard, h12, with the same underlying curve shape as h1. We optimize the match of h12 to h2 by adjusting Kh and Kt. The corresponding survival relationship S12(tKt) = [S1(t)]KtKh transforms S1 into a new curve S12 of the same underlying shape that can be matched to the original S2. We apply this model to the curves for regional and local breast cancer contained in the National Cancer Institute's End Results Registry (1950-1973). Scaling the original regional curves, h1 and S1 with Kt = 1.769 and Kh = 0.263 produces transformed curves h12 and S12 that display congruence with the respective local curves, h2 and S2. This similarity of curve shapes suggests the application of the more complete curve shapes for regional disease as templates to predict the long-term survival pattern for local disease. By extension, this similarity raises the possibility of scaling early data for clinical trial curves according to templates of registry or previous trial curves, projecting long-term outcomes and reducing costs. The proposed model includes as special cases the widely used proportional hazards (Kt = 1) and accelerated life (KtKh = 1) models.

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O crescimento económico de um país depende dos fundos disponíveis, quer para o financiamento da formação de capital quer para a sua reposição. Fundos obtidos pelas empresas e organismos públicos através de diversas formas, entre as quais, se destaca a emissão de valores mobiliários. Os aforradores, detentores de recursos, ao comprarem valores mobiliários, aliam uma alta rentabilidade a uma elevada liquidez na remuneração dos seus investimentos. As bolsas de valores são o meio onde as empresas, os organismos públicos e os aforradores, têm a possibilidade de verem esses interesses conciliados de uma maneira eficiente, eficaz e transparente, garantindo assim, uma maior liquidez aos títulos financeiros transaccionados em bolsa de valores. As empresas possuem várias alternativas de financiamento, o mercado de capitais é considerado pelos gestores, a fonte onde o rendimento ou o retorno obtido pode ser maior, perante a contrapartida de se incorrer um maior risco. Este mercado surge como alternativa aos empréstimos bancários, as empresas podem, dessa forma, adquirir financiamento de terceiros, os quais se tornarão accionistas dessa empresa. Podem emitir novas acções no mercado accionista de forma a atrair investidores externos que garantam a sustentabilidade do negócio. As acções possuem diversas caracteristicas e modalidades e fazem com que o capital da empresa seja partilhado por todos os seus accionistas, tendo em conta a proporção por eles adquirida individualmente. Esta dissertação investiga a dinâmica de compra e de venda das acções no mercado bolsista, os factores que determinam o seu preço, assim como os modelos que permitem a avaliação das mesmas e a inferência da taxa de retorno esperada por um investidor. A avaliação das acções é o tema de maior importância para esta análise, mais concretamente, a determinação e previsão do preço, e não apenas o preço propriamente dito, pois este é facultado diáriamente por vários jornais e também na internet. Perante o estudo da determinação de preços de uma acção num horizonte temporal, um investidor pode inferir se as suas acções estão a ser avaliadas sob um preço justo, e mais importante, pode apurar a sua previsão consoante dados e análises de factores. Outro ponto importante abordado nesta investigação tem que ver com a possibilidade das empresas em conhecer o modo como o mercado faz a sua avaliação a fim de tomar decisões certas acerca do orçamento de capital. Apenas se deve julgar a atractividade de um negócio se se souber como são avaliadas as acções. Nos mercados financeiros existe a tendência, por parte dos agentes económicos, de relacionarem o preço com o valor dos títulos financeiros. As decisões para a transacção de títulos financeiros são tomadas segundo a sua comparação. O preço ou cotação de mercado é formado em mercados organizados, pelo que depende das regras de funcionamento do mercado, tais como, os mínimos para transacção ou a variação máxima e mínima permitida. Estão associados a uma transação dependendo assim da procura e oferta dos títulos e incorporam ainda os custos de transacção. A ideia subjacente ao modelo Capital Asset Pricing Model é a de que, os investidores esperam uma recompensa pela preocupação dos investimentos realizados com risco ou com um retorno incerto. Quando se investe em títulos com risco, espera-se um retorno extra (comparando com os Bilhetes do Tesouro sem risco, recebe-se apenas os juros) ou um prémio de risco pela preocupação. A incerteza no retorno dos títulos provem de duas fontes, nomeadamente os factores macroeconómicos, pode-se chamar também, um factor comum, e os factores específicos inerentes à actividade da empresa. O facto comum é assumido como tendo um valor esperado zero pois é medido por nova informação respeitante à macroeconomia. O modelo assume duas ideias fundamentais: em primeiro lugar, existe consenso em relação ao facto dos investidores exigirem um retorno adicional por correrem riscos, e em segundo lugar, os investidores preocupam-se geralmente com o risco de mercado geral que não pode ser eliminado através de diversificação da carteira de investimentos. Este modelo pode ser bastante eficaz pois apenas considera um único factor para o cálculo da rendibilidade esperada de um título financeiro, que é a volatilidade do mercado no geral, a qual pode ser estudada. Ao contrário dos modelos multifactoriais, que incluem vários factores macroeconómicos tornando o objectivo da análise pouco intuitivo e complexo. Existem vários modelos para avaliação dos títulos de uma empresa cotada em bolsa de valores, geralmente estes modelos utilizam taxas de juro sem risco para equilibrar carteiras diversificadas, embora seja necessário analisar o retorno de um título ou carteira sob a influência de diversas variáveis macroeconómicas. Por exemplo outro modelo aplicado neste dissertação é o modelo Arbitrage Pricing Theory que perante o seu resultado comparado com o primeiro modelo, se pode definir qual dos modelos tem uma aplicação mais conclusiva para o mercado accionista português. Este modelo de avaliação por arbitragem estabelece uma relação linear entre o excedente do retorno esperado dos activos face à taxa de juro certa (sem risco) e um conjunto de variáveis. Pressupõe que a taxa de rentabilidade de um activo com risco é uma função linear de um conjunto de factores comuns a todos os activos financeiros. Tem como ideia subjacente, a constituição de uma carteira de não arbitragem, ou seja, uma carteira que não envolve qualquer risco (sistemático ou específico) e não requer investimento inicial pois a venda de certos activos gera fundos para adquirir novos. A metodologia implementada abrange o mercado financeiro e modelos possíveis para esta questão. Para responder às hipóteses de investigação efectuou-se a aplicação efectiva do modelo CAPM e do modelo APT, com a captação de dados oficiais em instituições financeiras e na Bolsa de Valores NYSE Euronext Lisbon. Considerou-se um período temporal num passado próximo de forma a poder obter-se conclusões concretas e indicadores precisos para a sua implementação e desenvolvimento no futuro. A principal conclusão desta dissertação relaciona-se com o facto de não se verificar a total validação da aplicação dos modelos, contudo o modelo CAPM é mais conclusivo do que o modelo APT, pois pode-se afirmar que tem aplicação prática em empresas que se conheça à priori a sua capitalização bolsista e beta anual. Por exemplo, aos títulos financeiros de empresas com capitalizações bolsistas inferiores a cinco mil milhões de euros e com um beta anual inferior a 1 poderá aplicar-se o modelo, assim como a títulos de empresas com capitalizações bolsistas superiores a dez mil milhões de euros e beta anual superior 1,5. Os sectores da Banca e do Papel também poderão ter potencial de aplicação do modelo.