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[en] THE PERFORMANCE OF THE PENSION FUNDS: A COMPARATIVE ANALYSIS WITH / [pt] A PERFORMANCE DOS FUNDOS DE PENSÃO: UMA ANÁLISE COMPARATIVA COM OS PGBLSRAPHAEL DE MENEZES SANTORO 04 November 2002 (has links)
[pt] O presente trabalho pretende analisar a performance dos
fundos de pensão brasileiros em comparação com os planos
geradores de benefícios livres (PGBLs). Para tal, é preciso
identificar e descrever suas características e as
metodologias de avaliação de sua performance. No
referencial teórico, descreve-se a evolução dos fundos de
pensão no Brasil e seu cenário atual, destacando-se a
legislação sobre seus investimentos. A pesquisa avalia a
performance a partir da análise dos retornos, utilizando o
teste não paramétrico de Kruskal-Wallis, e dos retornos
ajustados ao risco, através da comparação de fundos pelos
seus índices de Sharpe amostrais. Por fim, é analisada a
persistência dos retornos ajustados ao risco para duas
janelas de tempo a partir do coeficiente de correlação de
Spearman. Com este estudo, pretende-se identificar se os
resultados apresentados pelos fundos de pensão ao longo do
tempo tem sido persistentes e se estes são diferentes dos
apresentados pelos PGBLs. / [en] The present work intends to analyze Brazilian pension funds
in comparison with free benefits generating plans (PGBLs).
To do so, it is necessary to identify and describe their
characteristics and their performance evaluation
methodologies. In the theoretical framework, it is
described pension funds evolution and their present
scenario, highlighting their investment legislation. The
research evaluates performance from the return analysis,
using Kruskal-Wallis non-parametric test, and risk-adjusted
return analysis, using a comparison of funds Sharpes index.
Finally, persistence of risk-adjusted return is analyzed
for two time periods, using Spearmans correlation
coefficient. This study intends to identify if the results
obtained by pension funds analysis have been persistent
through time and if they are different from the PGBLs
results.
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[pt] DESENVOLVIMENTO DE MODELOS PARA PREVISÃO DE QUALIDADE DE SISTEMAS DE RECONHECIMENTO DE VOZ / [en] DEVELOPMENT OF PREDICTION MODELS FOR THE QUALITY OF SPOKEN DIALOGUE SYSTEMSBERNARDO LINS DE ALBUQUERQUE COMPAGNONI 12 November 2021 (has links)
[pt] Spoken Dialogue Systems (SDS s) são sistemas baseados em computadores desenvolvidos para fornecerem informações e realizar tarefas utilizando o diálogo como forma de interação. Eles são capazes de reconhecimento de voz, interpretação, gerenciamento de diálogo e são capazes de ter uma voz como saída de dados, tentando reproduzir uma interação natural falada entre um usuário humano e um sistema. SDS s provém diferentes serviços, todos através de linguagem falada com um sistema. Mesmo com todo o
desenvolvimento nesta área, há escassez de informações sobre como avaliar a qualidade de tais sistemas com o propósito de otimização do mesmo. Com dois destes sistemas, BoRIS e INSPIRE, usados para reservas de restaurantes e gerenciamento de casas inteligentes, diversos experimentos foram conduzidos
no passado, onde tais sistemas foram utilizados para resolver tarefas específicas. Os participantes avaliaram a qualidade do sistema em uma série de questões. Além disso, todas as interações foram gravadas e anotadas por um especialista.O desenvolvimento de métodos para avaliação de performance é um tópico aberto de pesquisa na área de SDS s. Seguindo a idéia do modelo PARADISE (PARAdigm
for DIalogue System Evaluation – desenvolvido pro Walker e colaboradores na AT&T em 1998), diversos experimentos foram conduzidos para desenvolver modelos de previsão de performance de sistemas de reconhecimento de voz e linguagem falada. O objetivo desta dissertação de mestrado é desenvolver
modelos que permitam a previsão de dimensões de qualidade percebidas por um usuário humano, baseado em parâmetros instrumentalmente mensuráveis utilizando dados coletados nos experimentos realizados com os sistemas BoRIS e INSPIRE , dois sistemas de reconhecimento de voz (o primeiro para busca de
restaurantes e o segundo para Smart Homes). Diferentes algoritmos serão utilizados para análise (Regressão linear, Árvores de Regressão, Árvores de Classificação e Redes Neurais) e para cada um dos algoritmos, uma ferramenta diferente será programada em MATLAB, para poder servir de base para análise de experimentos futuros, sendo facilmente modificado para sistemas e parâmetros novos em estudos subsequentes.A idéia principal é desenvolver ferramentas que possam ajudar na otimização de um SDS sem o envolvimento direto de um usuário humano ou servir de ferramenta para estudos futuros na área. / [en] Spoken Dialogue Systems (SDS s) are computer-based systems developed to provide information and carry out tasks using speech as the interaction mode. They are capable of speech recognition, interpretation, management of dialogue and have speech output capabilities, trying to reproduce a more or less natural
spoken interaction between a human user and the system. SDS s provide several different services, all through spoken language. Even with all this development, there is scarcity of information on ways to assess and evaluate the quality of such systems with the purpose of optimization. With two of these SDS s ,BoRIS and INSPIRE, (used for Restaurant Booking Services and Smart Home Systems), extensive experiments were conducted in the past, where the systems were used to resolve specific tasks. The evaluators rated the quality of the system on a multitude of scales. In addition to that, the interactions were recorded and annotated by an expert. The development of methods for performance evaluation
is an open research issue in this area of SDS s. Following the idea of the PARADISE model (PARAdigm for DIalogue System Evaluation model, the most well-known model for this purpose (developed by Walker and co-workers at AT&T in 1998), several experiments were conducted to develop predictive
models of spoken dialogue performance. The objective of this dissertation is to develop and assess models which allow the prediction of quality dimensions as perceived by the human user, based on instrumentally measurable variables using all the collected data from the BoRIS and INSPIRE systems. Different types of
algorithms will be compared to their prediction performance and to how generic they are. Four different approaches will be used for these analyses: Linear regression, Regression Trees, Classification Trees and Neural Networks. For each of these methods, a different tool will be programmed using MATLAB, that can
carry out all experiments from this work and be easily modified for new experiments with data from new systems or new variables on future studies. All the used MATLAB programs will be made available on the attached CD with an operation manual for future users as well as a guide to modify the existing
programs to work on new data. The main idea is to develop tools that would help on the optimization of a spoken dialogue system without a direct involvement of the human user or serve as tools for future studies in this area.
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