Introdução - É fundamental conhecer a visão de Georgescu sobre o que hoje se chama \"desenvolvimento sustentável\". Um economista que contribuiu muito para o mainstream durante grande parte de sua vida, e acabou propondo, a partir dos anos 1970, uma nova visão de sistema econômico, centrada na Termodinâmica. É visto como um dos seus principais inspiradores, senão o principal, pela corrente da \"Economia Ecológica\", que tem como propósito analisar o funcionamento do sistema econômico tendo em vista as condições do mundo biofísico sobre o qual este se realiza. Se ele antecipou questões que hoje preocupam a sociedade, no que diz respeito à sustentabilidade ambiental do desenvolvimento, por que suas idéias científicas não foram levadas a sério? Objetivo - A pesquisa tem por objeto resgatar as idéias de Georgescu, um pensador revolucionário, cuja obra é fonte valiosa para entender relações entre sociedade e meio ambiente. Fonte bibliográfica - O estudo se baseou na obra de Georgescu, nos autores que representam a visão por ele criticada, em artigos de economistas ecológicos, e em publicações de Agências internacionais relacionadas principalmente aos temas energia e aquecimento global. Aspectos Abordados - Abordou-se as rupturas de Georgescu com o pensamento econômico convencional, o debate sobre crescimento versus escassez, e os elementos que fazem dele um precursor da Economia Ecológica. Avaliou-se como seu pensamento ilumina o debate sobre o desenvolvimento sustentável, com ênfase na discussão sobre a transição energética. Conclusão - Tudo indica que a visão de Georgescu sobre o processo econômico representa a primeira revolução científica na Economia, por ter saído do paradigma que delimita as fronteiras do processo econômico onde a circulação de mercadorias pode ser observada. Suas idéias mais incômodas, como a de que um dia o desenvolvimento deverá ser compatível com o decréscimo do produto, contribuíram para o anátema. Nesse começo de século XXI, contudo, elas encontram um ambiente muito mais propício à aceitação, seja pela importância que tem sido atribuída às questões ambientais globais, seja pela percepção de que fenômenos complexos não podem ser entendidos com arcabouço científico reducionista, mecânico e estático. O processo de reabilitação do pensamento científico de Georgescu tem ocorrido principalmente na Economia Ecológica e na Economia \"fora-do-equilíbrio\". / Introduction - It is crucial to know Georgescu\'s view about what is now called \"Sustainable Development\". An economist that made many contributions to mainstream economics during most part of his life, and proposed in the 1970\'s a new view of the economic process, based in Thermodynamics. He is seen as one of the main precursors of Ecological Economics, if not the most important one. Ecological Economics studies the economic system regarding the biophysical conditions of it\'s interactions with the environment. If he really anticipated important questions about the environmental sustainability of the development process, why weren\'t his scientific ideas taken seriously? Scope - This research has the purpose to rescue Georgescu\'s ideas, a revolutionary thinker whose contribution is highly valuable to the understanding of society-nature relationships. Bibliography - This work was based in Georgescu\'s books and papers, in the works of authors who were criticized by him. It was also based in the reading of ecological economists\' papers, and in publications of international agencies, especially those related to energy and global warming. Aspects - The research approached Georgescu\'s revolution with respect to conventional economic reasoning, the growth versus scarcity debate, and the elements that make him a precursor of ecological economics. It was also assessed how his thoughts may illuminate the sustainable development debate, with special emphasis on the energy transition discussion. Conclusion - It seems that his vision about the economic process represents the first scientific revolution in Economics, because he rejected the paradigm that limits the frontiers of the economic process where commodity circulation can be observed. His most inconvenient ideas, like that of development being compatible with \'degrowth\' of the product in the long term future also contributed to his excision. In the beginning of the 21st century, however, they find a more propitious environment, be it because of the importance attributed to global environmental issues, be it because of the perception that complex phenomena cannot be understood with a reductionist, mechanic and static scientific framework. The rehabilitation process of his scientific work has happened especially in Ecological Economics and in the \'out-of-equilibrium\' economics.

[pt] Aprendizado de estruturas consiste em aprender um mapeamento de variáveis de entrada para saídas estruturadas a partir de exemplos de pares entrada-saída. Vários problemas importantes podem ser modelados desta maneira. O processamento de linguagem natural provê diversas tarefas que podem ser formuladas e solucionadas através do aprendizado de estruturas. Por exemplo, parsing de dependência envolve o reconhecimento de uma árvore implícita em uma frase. Geração de atributos é uma sub-tarefa importante do aprendizado de estruturas. Geralmente, esta sub-tarefa é realizada por um especialista que constrói gabaritos de atributos complexos e discriminativos através da combinação dos atributos básicos disponíveis na entrada. Esta é uma forma limitada e cara para geração de atributos e é reconhecida como um gargalo de modelagem. Neste trabalho, propomos um método automático para geração de atributos para problemas de aprendizado de estruturas. Este método é guiado por entropia já que é baseado na entropia condicional de variáveis locais de saída dados os atributos básicos. Comparamos experimentalmente o método proposto com dois métodos alternativos para geração de atributos: geração manual e métodos de kernel polinomial. Nossos resultados mostram que o método de geração de atributos guiado por entropia é superior aos dois métodos alternativos em diferentes aspectos. Nosso método é muito mais barato do que o método manual e computacionalmente mais rápido que o método baseado em kernel. Adicionalmente, ele permite o controle do seu poder de generalização mais facilmente do que métodos de kernel. Nós avaliamos nosso método em nove datasets envolvendo cinco tarefas de linguística computacional e quatro idiomas. Os sistemas desenvolvidos apresentam resultados comparáveis aos melhores sistemas atualmente e, particularmente para etiquetagem morfossintática, identificação de sintagmas, extração de citações e resolução de coreferência, obtêm os melhores resultados conhecidos para diferentes idiomas como Árabe, Chinês, Inglês e Português. Adicionalmente, nosso sistema de resolução de coreferência obteve o primeiro lugar na competição Conference on Computational Natural Language Learning 2012 Shared Task. O sistema vencedor foi determinado pela média de desempenho em três idiomas: Árabe, Chinês e Inglês. Nosso sistema obteve o melhor desempenho nos três idiomas avaliados. Nosso método de geração de atributos estende naturalmente o framework de aprendizado de estruturas e não está restrito a tarefas de processamento de linguagem natural. / [en] Structure learning consists in learning a mapping from inputs to structured outputs by means of a sample of correct input-output pairs. Many important problems fit into this setting. Natural language processing provides several tasks that can be formulated and solved as structure learning problems. Dependency parsing, for instance, involves the prediction of a tree underlying a sentence. Feature generation is an important subtask of structure learning which, usually, is partially solved by a domain expert that builds complex discriminative feature templates by conjoining the available basic features. This is a limited and expensive way to generate features and is recognized as a modeling bottleneck. In this work, we propose an automatic feature generation method for structure learning problems. This method is entropy guided since it generates complex features based on the conditional entropy of local output variables given the available input features. We experimentally compare the proposed method with two important alternative feature generation methods, namely manual template generation and polynomial kernel methods. Our experimental findings indicate that the proposed method is more attractive than both alternatives. It is much cheaper than manual templates and computationally faster than kernel methods. Additionally, it is simpler to control its generalization performance than with kernel methods. We evaluate our method on nine datasets involving five natural language processing tasks and four languages. The resulting systems present state-of-the-art comparable performances and, particularly on part-of-speech tagging, text chunking, quotation extraction and coreference resolution, remarkably achieve the best known performances on different languages like Arabic, Chinese, English, and Portuguese. Furthermore, our coreference resolution systems achieve the very first place on the Conference on Computational Natural Language Learning 2012 Shared Task. The competing systems were ranked by the mean score over three languages: Arabic, Chinese and English. Our approach obtained the best performances among all competitors for all the three languages. Our feature generation method naturally extends the general structure learning framework and is not restricted to natural language processing tasks.

This thesis is focused on exploring the sources of entropy. It includes a description of random number generators and tests used to evaluate entropy quality. Random number generator for Windows and Linux OS was created together with software for entropy evaluation. Subsequently, measurement of entropy was performed on physical workstations and Cloud environments.

This master's thesis seeks to design, implement, and point out new techniques for obfuscation of ransomware activity using the entropy principles of data that do not fall within the detection capabilities of known anti-ransomware and anti-virus tools. The proposed techniques are aimed at changing the ransomware activity in the downgrading phase (encryption or obfuscation) of files on the infected system.

This master thesis describes theoretical knowledge of biological sequences, principles entropy rate estimates and possibilities of compression of DNA sequences using the substitution methods. Thesis includes practical application of the compression algorithm and practical estimation of entropy.

Quando um sistema quântico é acoplado à diversos banhos térmicos de diferentes temperaturas, eventualmente um estado estacionário fora do equilíbrio (NESS), caracterizado por correntes internas de calor é atingido. Por um lado, essas correntes são responsáveis por causar decoerência e produzir entropia no sistema. Entretanto, sua existência também induz correlações entre diferentes partes do sistema. Neste trabalho, nós exploramos este duplo aspecto dos NESSs. Usando técnicas do espaço de fase nós calculamos a produção de entropia de Wigner em redes lineares harmônicas. Trabalhando no célebre limite de fraco acoplamento interno e dissipativo, nós obtivemos expressões simples e frechadas para a contribuição de cada corrente de quasi-probabilidade na entropia. Nossa análise também mostra que, a dinâmica interna (reversével) é exclusivamente responsável em manter a produção de entropia (irreversível) estacionária. Considerando um ponto de vista informacional, nós trabalhamos no problema de como quantificar a informação compartilhada entre partes desconexas de uma cadeia quântica em um estado estacionário fora do equilíbrio. Nós mostramos então que esta é mais precisamente caracterizada utilizando a informação mútua condicional (CMI), um quantificador mais geral de correlações tripartites do que a usual informação mútua. Como aplicação, nós utilizamos o paradigmático problema da transferência de energia em uma cadeia de osciladores sujeita a banhos internos auto-consistentes, que podem ser usados para mudar de um transporte balístico para difusivo. Nós encontramos que a produção de entropia escala com diferentes leis de potência nos regimes balístico e difusivo, permitindo então quantificar o \'\'custo entrópico da difusividade\'\'. Nós também computamos a CMI para cadeias de diversos tamanhos e assim encontramos leis de escala relacionando a informação compartilhada com a difusividade. Finalmente nós discutimos como esta nova perspectiva na caracterização de sistemas fora do equilíbrio pode ser aplicada para entender o problema de equilibração local em estados fora do equilíbrio. / When a quantum system is coupled to several heat baths at different temperatures, it eventually reaches a non-equilibrium steady state (NESS) featuring stationary internal heat currents. From one side, these currents are responsible to cause decorehence and produce entropy in the system. However, their existence also induce correlations between different parts of the system. In this work, we explore this two-folded aspect of NESSs. Using phase-space techniques we calculate the Wigner entropy production on general linear networks of harmonic nodes. Working in the ubiquitous limit of weak internal coupling and weak dissipation, we obtain simple closed-form expressions for the entropic contribution of each individual quasi-probability current. Our analysis also shows that, it is exclusively the (reversible) internal dynamics which maintain the stationary (irreversible) entropy production. From the informational point of view, we address how to quantify the amount of information that disconnected parts of a quantum chain share in a non-equilibrium steady-state. As we show, this is more precisely captured by the conditional mutual information (CMI), a more general quantifier of tripartite correlations than the usual mutual information. As an application, we apply our framework to the paradigmatic problem of energy transfer through a chain of oscillators subject to self-consistent internal baths that can be used to tune the transport from ballistic to diffusive. We find that the entropy production scales with different power law behaviors in the ballistic and diffusive regimes, hence allowing us to quantify what is the \'\'entropic cost of diffusivity\'\'. We also compute the CMI for arbitrary sizes and thus find the scaling rules connecting information sharing and diffusivity. Finally, we discuss how this new perspective in the characterization of non-equilibrium systems may be applied to understand the issue of local equilibration in non-equilibrium states.

Os avanços na pesquisa em biologia molecular e bioquímica permitiram o desenvolvimento de técnicas capazes de extrair informações moleculares de milhares de genes simultaneamente, como DNA Microarrays, SAGE e, mais recentemente RNA-Seq, gerando um volume massivo de dados biológicos. O mapeamento dos níveis de transcrição dos genes em larga escala é motivado pela proposição de que o estado funcional de um organismo é amplamente determinado pela expressão de seus genes. No entanto, o grande desafio enfrentado é o pequeno número de amostras (experimentos) com enorme dimensionalidade (genes). Dessa forma, se faz necessário o desenvolvimento de novas técnicas computacionais e estatísticas que reduzam o erro de estimação intrínseco cometido na presença de um pequeno número de amostras com enorme dimensionalidade. Neste contexto, um foco importante de pesquisa é a modelagem e identificação de redes de regulação gênica (GRNs) a partir desses dados de expressão. O objetivo central nesta pesquisa é inferir como os genes estão regulados, trazendo conhecimento sobre as interações moleculares e atividades metabólicas de um organismo. Tal conhecimento é fundamental para muitas aplicações, tais como o tratamento de doenças, estratégias de intervenção terapêutica e criação de novas drogas, bem como para o planejamento de novos experimentos. Nessa direção, este trabalho apresenta algumas contribuições: (1) software de seleção de características; (2) nova abordagem para a geração de Redes Gênicas Artificiais (AGNs); (3) função critério baseada na entropia de Tsallis; (4) estratégias alternativas de busca para a inferência de GRNs: SFFS-MR e SFFS-BA; (5) investigação biológica das redes gênicas envolvidas na biossíntese de tiamina, usando a Arabidopsis thaliana como planta modelo. O software de seleção de características consiste de um ambiente de código livre, gráfico e multiplataforma para problemas de bioinformática, que disponibiliza alguns algoritmos de seleção de características, funções critério e ferramentas de visualização gráfica. Em particular, implementa um método de inferência de GRNs baseado em seleção de características. Embora existam vários métodos propostos na literatura para a modelagem e identificação de GRNs, ainda há um problema muito importante em aberto: como validar as redes identificadas por esses métodos computacionais? Este trabalho apresenta uma nova abordagem para validação de tais algoritmos, considerando três aspectos principais: (a) Modelo para geração de Redes Gênicas Artificiais (AGNs), baseada em modelos teóricos de redes complexas, os quais são usados para simular perfis temporais de expressão gênica; (b) Método computacional para identificação de redes gênicas a partir de dados temporais de expressão; e (c) Validação das redes identificadas por meio do modelo AGN. O desenvolvimento do modelo AGN permitiu a análise e investigação das características de métodos de inferência de GRNs, levando ao desenvolvimento de um estudo comparativo entre quatro métodos disponíveis na literatura. A avaliação dos métodos de inferência levou ao desenvolvimento de novas metodologias para essa tarefa: (a) uma função critério, baseada na entropia de Tsallis, com objetivo de inferir os inter-relacionamentos gênicos com maior precisão; (b) uma estratégia alternativa de busca para a inferência de GRNs, chamada SFFS-MR, a qual tenta explorar uma característica local das interdependências regulatórias dos genes, conhecida como predição intrinsecamente multivariada; e (c) uma estratégia de busca, interativa e flutuante, que baseia-se na topologia de redes scale-free, como uma característica global das GRNs, considerada como uma informação a priori, com objetivo de oferecer um método mais adequado para essa classe de problemas e, com isso, obter resultados com maior precisão. Também é objetivo deste trabalho aplicar a metodologia desenvolvida em dados biológicos, em particular na identificação de GRNs relacionadas a funções específicas de Arabidopsis thaliana. Os resultados experimentais, obtidos a partir da aplicação das metodologias propostas, mostraram que os respectivos ganhos de desempenho foram significativos e adequados para os problemas a que foram propostos. / Thanks to recent advances in molecular biology and biochemistry, allied to an ever increasing amount of experimental data, the functional state of thousands of genes can now be extracted simultaneously by using methods such as DNA microarrays, SAGE, and more recently RNA-Seq, generating a massive volume of biological data. The mapping of gene transcription levels at large scale is motivated by the proposition that information of the functional state of an organism is broadly determined by its gene expression. However, the main limitation faced is the small number of samples (experiments) with huge dimensionalities (genes). Thus, it is necessary to develop new computational and statistics techniques to reduce the inherent estimation error committed in the presence of a small number of samples with large dimensionality. In this context, particularly important related investigations are the modeling and identification of gene regulatory networks from expression data sets. The main objective of this research is to infer how genes are regulated, bringing knowledge about the molecular interactions and metabolic activities of an organism. Such a knowledge is fundamental for many applications, such as disease treatment, therapeutic intervention strategies and drugs design, as well as for planning high-throughput new experiments. In this direction, this work presents some contributions: (1) feature selection software; (2) new approach for the generation of artificial gene networks (AGN); (3) criterion function based on Tsallis entropy; (4) alternative search strategies for GRNs inference: SFFS-MR and SFFS-BA; (5) biological investigation of GRNs involved in the thiamine biosynthesis by adopting the Arabidopsis thaliana as a model plant. The feature selection software is an open-source multiplataform graphical environment for bioinformatics problems, which supports many feature selection algorithms, criterion functions and graphic visualization tools. In particular, a feature selection method for GRNs inference is also implemented in the software. Although there are several methods proposed in the literature for the modeling and identification of GRNs, an important open problem regards: how to validate such methods and its results? This work presents a new approach for validation of such algorithms by considering three main aspects: (a) Artificial Gene Networks (AGNs) model generation through theoretical models of complex networks, which is used to simulate temporal expression data; (b) computational method for GRNs identification from temporal expression data; and (c) Validation of the identified AGN-based network through comparison with the original network. Through the development of the AGN model was possible the analysis and investigation of the characteristics of GRNs inference methods, leading to the development of a comparative study of four inference methods available in literature. The evaluation of inference methods led to the development of new methodologies for this task: (a) a new criterion function based on Tsallis entropy, in order to infer the genetic inter-relationships with better precision; (b) an alternative search strategy for the GRNs inference, called SFFS-MR, which tries to exploit a local property of the regulatory gene interdependencies, which is known as intrinsically multivariate prediction; and (c) a search strategy, interactive and floating, which is based on scale-free network topology, as a global property of the GRNs, which is considered as a priori information, in order to provide a more appropriate method for this class of problems and thereby achieve results with better precision. It is also an objective of this work, to apply the developed methodology in biological data, particularly in identifying GRNs related to specific functions of the Arabidopsis thaliana. The experimental results, obtained from the application of the proposed methodologies, indicate that the respective performances of each methodology were significant and adequate to the problems that have been proposed.

Essa dissertação apresenta o desenvolvimento métodos para caracterização da conectividade entre séries temporais neurofisiológicas. Utilizam-se metodologias provenientes da Teoria da Informação Entropias Aproximada e Amostral para representar a complexidade da série no tempo, o que permite inferir como sua variabilidade se transfere a outras sequências, através do uso da coerência parcial direcionada. Para cada sistema analisado: (1) Faz-se uma transformação em outro, relacionando-o às medidas de entropia, (2) Estima-se a conectividade pela coerência parcial direcionada e (3) Avalia-se a robustez do procedimento via simulações de Monte Carlo e análise de sensibilidade. Para os exemplos simulados, a técnica proposta é capaz de oferecer resultados plausíveis, através da correta inferência da direção de conectividade em casos de acoplamento não-linear (quadrático), com número reduzido de amostras temporais dos sinais, em que outras abordagens falham. Embora de simples implementação, conclui-se que o processo mostra-se como uma extensão da causalidade de Granger para o caso não-linear. / The purpose of this work is to present the development of methods for characterizing the connectivity between nonlinear neurophysiological time series. Methodologies from Information Theory Approximate and Sample Entropies are used to represent the complexity of the series in a period of time, which allows inferring on how its variability is transferred to other sequences, using partial directed coherence. Methods: For each system under consideration, (1) It is done a transformation in another, relating it to measures of entropy, (2) The connectivity is estimated by the use of partial directed coherence and (3) The robustness of the procedure is analyzed via Monte Carlo simulations and sensitivity analysis. Results: For the simulated examples, the proposed technique is able to offer plausible results, through the correct inference of the connectivity direction, in cases of nonlinear coupling (quadratic), with a reduced number of signals samples, where other approaches fail. Conclusion: The process proves to be an extension of the Granger causality to the nonlinear case.

Essa dissertação apresenta o desenvolvimento métodos para caracterização da conectividade entre séries temporais neurofisiológicas. Utilizam-se metodologias provenientes da Teoria da Informação Entropias Aproximada e Amostral para representar a complexidade da série no tempo, o que permite inferir como sua variabilidade se transfere a outras sequências, através do uso da coerência parcial direcionada. Para cada sistema analisado: (1) Faz-se uma transformação em outro, relacionando-o às medidas de entropia, (2) Estima-se a conectividade pela coerência parcial direcionada e (3) Avalia-se a robustez do procedimento via simulações de Monte Carlo e análise de sensibilidade. Para os exemplos simulados, a técnica proposta é capaz de oferecer resultados plausíveis, através da correta inferência da direção de conectividade em casos de acoplamento não-linear (quadrático), com número reduzido de amostras temporais dos sinais, em que outras abordagens falham. Embora de simples implementação, conclui-se que o processo mostra-se como uma extensão da causalidade de Granger para o caso não-linear. / The purpose of this work is to present the development of methods for characterizing the connectivity between nonlinear neurophysiological time series. Methodologies from Information Theory Approximate and Sample Entropies are used to represent the complexity of the series in a period of time, which allows inferring on how its variability is transferred to other sequences, using partial directed coherence. Methods: For each system under consideration, (1) It is done a transformation in another, relating it to measures of entropy, (2) The connectivity is estimated by the use of partial directed coherence and (3) The robustness of the procedure is analyzed via Monte Carlo simulations and sensitivity analysis. Results: For the simulated examples, the proposed technique is able to offer plausible results, through the correct inference of the connectivity direction, in cases of nonlinear coupling (quadratic), with a reduced number of signals samples, where other approaches fail. Conclusion: The process proves to be an extension of the Granger causality to the nonlinear case.

Submitted by Guilherme Atem (guiatem@gmail.com) on 2013-03-19T16:02:06Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Atem.pdf: 2045602 bytes, checksum: 3d2427a0fdd1376baf5c274252a390a2 (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2013-03-19T16:04:40Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Atem.pdf: 2045602 bytes, checksum: 3d2427a0fdd1376baf5c274252a390a2 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-03-19T16:24:11Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Guilherme Atem.pdf: 2045602 bytes, checksum: 3d2427a0fdd1376baf5c274252a390a2 (MD5) Previous issue date: 2013-02-05 / Neste trabalho, comparamos algumas aplicações obtidas ao se utilizar os conhecimentos subjetivos do investidor para a obtenção de alocações de portfólio ótimas, de acordo com o modelo bayesiano de Black-Litterman e sua generalização feita por Pezier e Meucci. Utilizamos como medida de satisfação do investidor as funções utilidade correspondentes a um investidor disciplinado, isto é, que é puramente averso a risco, e outro que procura risco quando os resultados são favoráveis. Aplicamos o modelo a duas carteiras de ações que compõem o índice Ibovespa, uma que replica a composição do índice e outra composta por pares de posições long&short de ações ordinárias e preferenciais. Para efeito de validação, utilizamos uma análise com dados fora da amostra, dividindo os dados em períodos iguais e revezando o conjunto de treinamento. Como resultado, foi possível concluir que: i) o modelo de Black-Litterman não é suficiente para contornar as soluções de canto quando o investidor não é disciplinado, ao menos para o modelo utilizado; ii) para um investidor disciplinado, o P&L médio obtido pelos modelos de média-variância e de Black-Litterman é consideravelmente superior ao do benchmark para as duas carteiras; iii) o modelo de Black Litterman somente foi superior ao de média-variância quando a visão do investidor previu bem os resultados do mercado. / On this work, we compare results obtained when the investor chooses to use his subjective views on the market to calculate the allocation optimization of a given portfolio, according to the bayesian model of Black-Litterman (BLACK; LITTERMAN, 1992) and the generelization provided by Pezier (PEZIER, 2007) and Meucci (MEUCCI, 2008). As a measure of satisfaction of the investor, we use utility functions describing an investor with discipline that is always risk-averse and other function for an investor who seeks risk when the results are favourable. The model is applied to two portfolios consisting of stock from the Ibovespa index: one of them consists of all stocks from the index, with time horizon of half an year, and the other presents four long short positions betwen ordinary and preferential stocks and time horizon of one month. The results are validated with out of sample data, according to a 10-fold cross validation. As a result, we conclude that: i) the Black-Litterman model may not be enougth to avoid corner solutions when the investor has no discipline, according to our model; ii) both the Black-Litterman and the Mean-Variance models perform better then the benchmarks; iii) but the winner model depends on the forecast power of the investor views.