[pt] A alocação de ativos é uma das mais importantes decisões financeiras para investidores. No entanto, as decisões humanas não são totalmente racionais. Sabemos que as pessoas cometem muitos erros sistemáticos como, excesso de confiança, aversão à perda irracional e mau uso da informação entre outros. Nesta tese desenvolvemos duas metodologias distintas para enfrentar esse problema. A primeira abordagem é qualitativa, utiliza o modelo de Black-Litterman e tenta mapear a visão que o investidor tem do mercado. Esse método tenta mitigar a irracionalidade na tomada de decisão tornando mais fácil para um investidor demonstrar suas preferências em relação aos ativos. Black e Litterman desenvolveram um método para otimização de carteiras com a proposta de melhorar o modelo Markowitz, utilizando a construção de visões para representar a opinião do investidor sobre o futuro. No entanto, a forma de construir essas visões é bastante confusa e exige que o investidor estime vários parâmetros que são subjetivos. Assim, propomos uma nova forma de criar essas visões, utilizando Análise Verbal de Decisão. A segunda pesquisa envolve métodos quantitativos para resolver o problema de alocação de ativos com múltiplos estágios com premissas mais realistas. Embora a Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE) seja uma técnica promissora para a solução de problemas de grande porte, não é adequada para o problema de alocação de ativos devido à dependência temporal associada aos retornos dos ativos. PDDE assume que o processo estocástico tem independência por estágio assegurando uma função única de custo futuro para cada estágio. No problema de alocação de ativos, a dependência do tempo é tipicamente não-linear e no lado esquerdo, o que torna PDDE tradicional não aplicável. Propomos uma variação do PDDE usando modelo oculto de Markov com estados discretos para resolver problemas reais de alocação de ativos com múltiplos períodos e dependência no tempo. Ambas as abordagens foram testadas em dados reais e empiricamente analisadas. As principais contribuições são as metodologia desenvolvidas para simplificar a construção de portfólios e para resolver o problema de alocação de ativos com múltiplos estágios. / [en] Asset allocation is one of the most important financial decisions made by investors. However, human decisions are not fully rational, and people make several systematic mistakes due to overconfidence, irrational loss aversion and misuse of information, among others. In this thesis, we developed two distinct methodologies to tackle this problem. The first approach has a more qualitative view, trying to map the investor s vision of the market. It tries to mitigate irrationality in decision-making by making it easier for an investor to demonstrate his/her preferences for specirfic assets. This first research uses the Black-Litterman model to construct portfolios. Black and Litterman developed a method for portfolio optimization as an improvement over the Markowitz model. They suggested the construction of views to represent an investor s opinion about future stocks returns. However, constructing these views has proven difficult, as it requires the investor to quantify several subjective parameters. This work investigates a new way of creating these views by using Verbal Decision Analysis. The second research focuses on quantitative methods to solve the multistage asset allocation problem. More specifically, it modifies the Stochastic Dynamic Dual Programming (SDDP) method to consider real asset allocation models. Although SDDP is a consolidated solution technique for large-scale problems, it is not suitable for asset allocation problems due to the temporal dependence of returns. Indeed, SDDP assumes a stagewise independence of the random process assuring a unique cost-to-go function for each time stage. For the asset allocation problem, time dependency is typically nonlinear and on the left-hand side, which makes traditional SDDP inapplicable. This thesis proposes an SDDP variation to solve real asset allocation problems for multiple periods, by modeling time dependence as a Hidden Markov Model with concealed discrete states. Both approaches were tested in real data and empirically analyzed. The contributions of this thesis are the methodology to simplify portfolio construction and the methods to solve real multistage stochastic asset allocation problems.

[pt] Cenários de falhas em plataformas offshore constituem riscos ambientais, sociais e econômicos significativos devido à amplitude dos danos que podem ser provocados. Portanto, neste contexto, a adoção de boas práticas de gestão de manutenção é necessária, permitindo a continuidade operacional, através da integridade de ativos. No entanto, há ainda uma necessidade de estudos com uma abordagem holística para uma avaliação multinível de ativos, através de abordagens modernas que mitiguem as limitações da análise de modos e efeitos de falha (FMEA) tradicional. Desse modo, esta pesquisa propõe um framework para a análise FMEA que considera a subjetividade e as importâncias relativas dos critérios de risco, através de uma abordagem integrada que utiliza sistemas hierárquicos de inferência e modelos multicritério, como o Best-Worst Method (BWM) e o fuzzy VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) para fornecer uma classificação estruturada de ativos, orientando o gestor na priorização de manutenção. Esse framework foi validado por meio de um estudo empírico em uma plataforma do tipo Floating Production Storage and Offloading (FPSO), que abordou a problemática da corrosão externa para gestão de manutenção, com base na coleta de dados triangulados. Portanto, a presente pesquisa traz contribuições teóricas ao preencher lacunas através da propositura e aplicação de metodologias integradas, e contribuições práticas ao fornecer aos gestores, responsáveis pela formulação de planos de manutenção, elementos objetivos para uma tomada de decisão mais eficaz, sob o paradigma da confiabilidade. Esse framework pode ser aplicado em outros domínios através do ajuste de critérios avaliativos. / [en] Failure scenarios in offshore platforms pose significant environmental, social, and economic risks due to the magnitude of potential damages they can cause. Therefore, in this context, the adoption of good maintenance management practices is necessary, enabling operational continuity through asset integrity. However, there is still a need for studies with a holistic approach for a multi-level assessment of assets, using modern approaches to mitigate the limitations of traditional Failure Mode and Effects Analysis (FMEA). Thus, this research proposes a framework for FMEA that considers the subjectivity and relative importance of risk criteria, through an integrated approach using hierarchical inference systems and multi-criteria models such as the Best-Worst Method (BWM) and fuzzy VIsekriterijumsko KOmpromisno Rangiranje (VIKOR) to provide a structured classification of assets, guiding managers in maintenance prioritization. This framework was validated through an empirical study on a Floating Production Storage and Offloading (FPSO) platform, addressing the issue of external corrosion for maintenance management, based on triangulated data collection. Therefore, this research brings theoretical contributions by filling gaps through the proposal and application of integrated methodologies, and practical contributions by providing managers responsible for formulating maintenance plans with objective elements for more effective decision-making under the reliability paradigm. This framework can be applied in other domains by adjusting evaluative criteria.