Modelos matemáticos no planejamento de transportes urbanos: uma abordagem crítica

Apresentação do modelo de uso do solo e transportes MUT seus três grandes sistemas: sistema de informação,sistema de simulação e sistema de avaliação. Conceituação básica e formulação matemática do Modelo de Uso do Solo e do Modelo de Transportes, que constituem o Sistema de Simulação. Abordagem crítica do "MUT", através de seus dois com potentes básicos: o modelo lowry e o modelo gravitacional.

Falsidade ideológica em compras com cartão não presente e comparação entre modelos de prevenção

Em compras realizadas pela internet ou televendas com cartões de crédito, em muitos países como Brasil e EUA, não há apresentação física do cartão em nenhum momento da compra ou entrega da mercadoria ou serviço, tampouco são populares mecanismos como senhas que assegurem a autenticidade do cartão e seu portador. Ao mesmo tempo, a responsabilidade por assumir os custos nessas transações é dos lojistas. Em todos os estudos anteriores presentes na literatura, a detecção de fraudes com cartões de crédito não abrangia somente esses canais nem focava a detecção nos principais interessados nela, os lojistas. Este trabalho apresenta os resultados da utilização de cinco das técnicas de modelagem mais citadas na literatura e analisa o poder do compartilhamento de dados ao comparar os resultados dos modelos quando processados apenas sobre a base da loja ou com ela compartilhando dados com outros lojistas.

O fundamento dos aplicativos e os modelos de desenvolvimento de sistemas

Trata da postura de equipes de desenvolvimento de sistemas, no ambiente de planejamento organizacional onde o objetivo a ser seguido é definido pelo negócio em si, independente das diversas variáveis de influência.

Previsão de volatilidade no Brasil: RiskMetrics, GARCH, volatilidade implícita ou uma combinação desses modelos?: um estudo empírico

O trabalho testa o poder de previsão da volatilidade futura, de cinco modelos : um modelo ingênuo, do tipo martingale, o modelo sugerido pelo JPMorgan em seu RiskMetrics™, o modelo GARCH-Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity, o modelo da volatilidade implícita e combinações de Risk:MetricsTM com volatilidade implícita e de GARCH com volatilidade implícita. A série estudada é a volatilidade para vinte e cinco dias, dos retornos diários do contrato futuro de Ibovespa, negociado na BM&F - Bolsa de Mercadorias e Futuros. Particularidades brasileiras são introduzidas na. estimação dos parâmetros do modelo GARCH. O poder de previsão é testado com medidas estatísticas, envolvendo equações de perdas (loss functions) simétricas e assimétricas, e com uma medida econômica, dada pelo lucro obtido a partir da simulação da realização de operações hedgeadas, sugeridas pelas previsões de volatilidade. Tanto com base nas medidas estatísticas como na medida econômica, o modelo GARCH emerge como o de melhor desempenho. Com base nas medidas estatísticas, esse modelo é particularmente melhor em período de mais alta volatilidade. Com base na medida econômica, contudo, o lucro obtido não é estatisticamente diferente de zero, indicando eficiência do mercado de opções de compra do contrato futuro de Ibovespa, negociado na mesmaBM&F.