953 resultados para Credit Ratings
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Mestrado em Auditoria
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Mestrado em Contabilidade e Gestão das Instituições Financeiras
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A quantidade e variedade de conteúdos multimédia actualmente disponíveis cons- tituem um desafio para os utilizadores dado que o espaço de procura e escolha de fontes e conteúdos excede o tempo e a capacidade de processamento dos utilizado- res. Este problema da selecção, em função do perfil do utilizador, de informação em grandes conjuntos heterogéneos de dados é complexo e requer ferramentas específicas. Os Sistemas de Recomendação surgem neste contexto e são capazes de sugerir ao utilizador itens que se coadunam com os seus gostos, interesses ou necessidades, i.e., o seu perfil, recorrendo a metodologias de inteligência artificial. O principal objectivo desta tese é demonstrar que é possível recomendar em tempo útil conteúdos multimédia a partir do perfil pessoal e social do utilizador, recorrendo exclusivamente a fontes públicas e heterogéneas de dados. Neste sen- tido, concebeu-se e desenvolveu-se um Sistema de Recomendação de conteúdos multimédia baseado no conteúdo, i.e., nas características dos itens, no historial e preferências pessoais e nas interacções sociais do utilizador. Os conteúdos mul- timédia recomendados, i.e., os itens sugeridos ao utilizador, são provenientes da estação televisiva britânica, British Broadcasting Corporation (BBC), e estão classificados de acordo com as categorias dos programas da BBC. O perfil do utilizador é construído levando em conta o historial, o contexto, as preferências pessoais e as actividades sociais. O YouTube é a fonte do histo- rial pessoal utilizada, permitindo simular a principal fonte deste tipo de dados - a Set-Top Box (STB). O historial do utilizador é constituído pelo conjunto de vídeos YouTube e programas da BBC vistos pelo utilizador. O conteúdo dos vídeos do YouTube está classificado segundo as categorias de vídeo do próprio YouTube, sendo efectuado o mapeamento para as categorias dos programas da BBC. A informação social, que é proveniente das redes sociais Facebook e Twit- ter, é recolhida através da plataforma Beancounter. As actividades sociais do utilizador obtidas são filtradas para extrair os filmes e séries que são, por sua vez, enriquecidos semanticamente através do recurso a repositórios abertos de dados interligados. Neste caso, os filmes e séries são classificados através dos géneros da IMDb e, posteriormente, mapeados para as categorias de programas da BBC. Por último, a informação do contexto e das preferências explícitas, através da classificação dos itens recomendados, do utilizador são também contempladas. O sistema desenvolvido efectua recomendações em tempo real baseado nas actividades das redes sociais Facebook e Twitter, no historial de vídeos Youtube e de programas da BBC vistos e preferências explícitas. Foram realizados testes com cinco utilizadores e o tempo médio de resposta do sistema para criar o conjunto inicial de recomendações foi 30 s. As recomendações personalizadas são geradas e actualizadas mediante pedido expresso do utilizador.
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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Empreendedorismo e Internacionalização, sob orientação de Celsa Maria Carvalho Machado e Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira
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Current engineering education challenges require approaches that promote scientific, technical, design and complementary skills while fostering autonomy, innovation and responsibility. The European Project Semester (EPS) at Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP) (EPS@ISEP) is a one semester project-based learning programme (30 European Credit Transfer Units (ECTU)) for engineering students from diverse scientific backgrounds and nationalities that intends to address these goals. The students, organised in multidisciplinary and multicultural teams, are challenged to solve real multidisciplinary problems during one semester. The EPS package, although on project development (20 ECTU), includes a series of complementary seminars aimed at fostering soft, project-related and engineering transversal skills (10 ECTU). Hence, the students enrolled in this programme improve their transversal skills and learn, together and with the team of supervisors, subjects distinct from their core training. This paper presents the structure, implementation and results of the EPS@ISEP that was created in 2011 to apply the best engineering practices and promote internationalisation and engineering education innovation at ISEP.
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Trabalho de Projeto apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Auditoria, sob orientação de Doutora Alcina Dias
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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças, sob orientação do Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira.
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Dissertação de Mestrado apresentado ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Auditoria sob orientação do Mestre Carlos Mota
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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto Superior de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do Grau de Mestre em Auditoria, sob a orientação de Mestre Adalmiro Álvaro Malheiro de Castro Andrade Pereira
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Dissertação de Mestrado apresentada ao Instituto de Contabilidade e Administração do Porto para a obtenção do grau de Mestre em Contabilidade e Finanças sob orientação de: Amélia Ferreira da Silva “Esta versão contém as críticas e sugestões dos elementos do júri”
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Dissertação de Mestrado em Solicitadoria
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Dissertação de Mestrado em Solicitadoria
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Matemática e Aplicações - Actuariado, Estatística e Investigação Operacional
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O âmbito deste trabalho é o da prevenção e mitigação do risco de uma carteira de crédito de um Banco de retalho, com uma quota significativa no mercado Português. A antecipação de potencial incumprimento é crítica para a atuação atempada do Banco junto dos clientes. Pretendeu-se analisar o poder preditivo de uma base de informação exógena (a Central) que inclui as responsabilidades creditícias dos clientes do Banco no Sistema Financeiro Português. As principais fases deste trabalho consistiram na análise e estruturação da informação da Central, de modo a integrá-la com a do Banco, compreensão das condicionantes desta informação, nomeadamente o desfasamento temporal, e finalmente, no desenvolvimento de um modelo de scoring, compatível com os sistemas e tecnologias do Banco, e de modo a alavancar o processo existente.
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Durante as últimas décadas observou-se o crescimento da importância das avaliações fornecidas pelas agências de rating, sendo este um fator decisivo na tomada de decisão dos investidores. Também os emitentes de dívida são largamente afetados pelas alterações das classificações atribuídas por estas agências. Esta investigação pretende, por um lado, compreender se estas agências têm poder para conseguirem influenciar a evolução da dívida pública e qual o seu papel no mercado financeiro. Por outro, pretende compreender quais os fatores determinantes da dívida pública portuguesa, bem como a realização de uma análise por percentis com o objetivo de lhe atribuir um rating. Para a análise dos fatores que poderão influenciar a dívida pública, a metodologia utilizada é uma regressão linear múltipla estimada através do Método dos Mínimos Quadrados (Ordinary Least Squares – OLS), em que num cenário inicial era composta por onze variáveis independentes, sendo a dívida pública a variável dependente, para um período compreendido entre 1996 e 2013. Foram realizados vários testes ao modelo inicial, com o objetivo de encontrar um modelo que fosse o mais explicativo possível. Conseguimos ainda identificar uma relação inversa entre o rating atribuído por estas agências e a evolução da dívida pública, no sentido em que para períodos em que o rating desce, o crescimento da dívida é mais acentuado. Não nos foi, no entanto, possível atribuir um rating à dívida pública através de uma análise de percentis.