The main aim of the master thesis is to compare of different methodologies of financial health models and bankruptcy prediction models and their cause to company classification. The work deals with the applicability of models on the sample of 45 prosperous companies and 45 companies that were initiating in insolvency process. Sample contain about 33 % companies from building industry, 33 % retail, 16,7 % manufacturing industry and 16,7 % of the other industries mainly services. The special kind of contingency table - the confusion matrix - is used in the methodology to calculate sensitivity, specificity, negative predictive, false positive rate, accuracy, error and other classification statistics. Overall model accuracy is obtained as a difference between accuracy and error. Dependencies of models are acquired based on Pearson´s correlation coefficient. The changes (removing of grey zone and testing new cut-off points) in models are tested in the sensitivity analysis. In practise part there are about 12 financial models calculated (Altman Z´, Altman Z´´, Index IN99, IN01 and IN05, Kralicek Quicktest, Zmijewski model, Taffler model and its modification, Index Creditworthiness, Grunwald Site Index, Doucha´s Analysis). Only two financial indicators (ROA and Sales / Assets) in results were important as crucial part for more than one model. Then are classifications of companies in models determined. It shows that the best models according to overall accuracy are Zmijewski and Altman´s Z´´. On the other hand the worst models are index IN99 and both versions of Taffler´s model. The classification is not caused excessively by extreme values, year of the model creation or country of the origin (hypothesis 1). Based on results it is suggested that the bankruptcy prediction is an accurate forecaster of failure up to three years prior to bankruptcy in most examined models (hypothesis 2). It is observed that the type of model and industry influence the classification of models. In the end, the changes based on sensitivity analysis in the worst companies are made. All of three changes have increased overall classification accuracy of models.

Este trabalho versa sobre a validação externa de um modelo para predição de pneumonias em pacientes submetidos a cirurgias cardíacas. Também apresenta uma revisão dos métodos e técnicas para análise crítica e avaliação de desempenho dos modelos preditivos em medicina e discorre sobre aplicações do nomograma. Método: Dados de uma série de 527 pacientes, consecutivamente submetidos a cirurgias cardíacas entre Junho de 2000 e Agosto de 2002, foram utilizados para desenvolver os modelos de prognósticos. Foram realizadas análise de regressão logística múltipla e árvore de classificação e regressão (CART) para identificar fatores preditivos para a ocorrência de pneumonia. Diversos fatores de risco simples e convencionais pré-operatórios foram avaliados. Os modelos foram validados internamente com um método de bootstrap Um nomograma foi desenvolvido para melhorar a aplicabilidade clínica. O desempenho do nomograma foi avaliado por meio de medidas de calibração, discriminação e indicadores globais. Em uma segunda etapa estudo em um hospital público foi realizado com 333 pacientes adultos submetidos a cirurgias cardíacas entre Outubro de 2006 e Maio de 2007. Modelos construídos previamente por meio de regressão logística (LRM) e árvore de classificação e regressão (CART) foram validados com dados externos. Resultados: Um modelo de nomograma simples foi desenvolvido e validado internamente, mostrando discriminação moderada e boa calibração (AUC 0,79; escore Brier 0,064, ângulo de discriminação 0,13; Hosmer-Lemeshow p = 0,27). Pneumonia ocorreu em 7,6% dos pacientes da amostra de validação externa. LRM apresentou melhor desempenho com baixa discriminação (R2 7,1%, Brier=0,06, AUC=0,694) e com calibração adequada (Hosmer-Lemeshow p=0,08). Conclusões: As probabilidades preditas mostraram concordância global com a freqüência observada de pneumonia após cirurgia cardíaca. O nomograma forneceu uma predição satisfatória da probabilidade de pneumonia. Sua aplicabilidade para o uso clínico pode facilitar a informação do paciente e do cirurgião antes da cirurgia cardíaca. Foi validado externamente um modelo capaz de identificar pacientes de alto risco para pneumonia submetidos à cirurgias cardíacas. CART apresentou um bom desempenho na derivação e maiores perdas do que LRM, quanto à discriminação e calibração, na amostra de validação. / This study concerns the external validation of a prediction model for pneumonias after cardiac surgery. It also presents a review of methods and techniques for critical appraisal and performance assessment of clinical predictive models and nomogram applications. Methods: A consecutive series of 527 patients who underwent cardiac surgeries between June 2000 and August 2002 was used to develop a prognostic model.. Multiple logistic regression analysis was performed to predict the occurrence of pneumonia. Diverse simple and conventional preoperative risk factors were evaluated. The model was internal validated with bootstrap. A nomogram was developed to enhance clinical applicability. The performance was evaluated by calibration, discrimination and global measures. Prospective study was done to validate models predicting pneumonia after cardiac surgery with 333 adult patients who underwent cardiac surgery from October 2006 to May 2007. Previously constructed logistic regression (LRM) and classification and regression tree (CART) models were validated with external data. Results: a simple nomogram model was developed and showing low discrimination and good calibration (AUC 0.79, Brier score 0.064, discrimination slope 0.13, Hosmer-Lemeshow p=0.27). Pneumonia occurred in 7.5% of patients in the external validation set. LRM performed better with moderate discrimination (R2 7.1%, Brier=0.06, AROC=0.694) and calibration (Hosmer-Lemeshow P=0.08). Conclusions: Overall agreement between the predicted probabilities and observed frequencies was good in the development and the internal validation set. The nomogram predicts the probability of pneumonia for individual patients and may help in informing patients and surgeons before undergoing cardiac surgery. We validated a model that can identify which patients undergoing cardiac surgery are at high risk for pneumonia. CART performs well in derivation, and looses more discrimination and calibration than LRM in the validation set.

The magnitude and long duration of settlements in municipal solid waste landfills are a major problem in these structures. Several studies and surveys have been developed in recent years to estimate future settlements, based on theoretical or empirical methods. A large number of prediction models for settlements, presented in the literature are based on empirical procedures associated with adjustments to experimental data. Experimental data, in general, are obtained in field monitoring and, to a lesser extent, through studies of compressibility in laboratory large cells. This research aims to contribute with the study of the landfills compressibility through the prediction and monitoring of settlements at the Central de Resíduos do Recreio (CRR), Minas do Leão/RS, through the application of predictive models of existing settlements and verifying the prediction through the monitoring of the actual behavior. In order to achieve this goal it was necessary to apply predictive models of settlements and compare them to see which was best suited to the reality of the landfill. The models used in this research were: Yen and Scanlon Model (1975); Hyperbolic Model of Ling et al. (1998); Creep Model of Edil et al. (1990); Bjarngard and Edgers Model (1990) and Observational Method of Asaoka (1978). To study the compressibility of solid waste, topographic surveys of 6 control points with more significant settlements between 2007 and 2012 (1800 days) in Area 1 of Central de Resíduos do Recreio were used. The employment of the Yen and Scanlon Model (1975), as well as the use of simple logarithmic functions for estimating settlements showed unsatisfactory results. The models proposed by Ling et al. (1998) and Bjarngard and Edgers (1990) were those which presented better results with monitoring data. It is noteworthy that the method of Asaoka (1978) is very interesting for the monitoring of settlements and to verify the stabilization and prediction of the final settlement. / A magnitude e o longo tempo de duração dos recalques em aterros de resíduos sólidos urbanos são um dos problemas mais importantes nestes tipos de estrutura. Diversos estudos e pesquisas têm sido desenvolvidos nos últimos anos para estimar os recalques futuros, com base em métodos teóricos ou empíricos. Um grande número de modelos de previsão de recalques, apresentados na literatura, são baseados em procedimentos empíricos associados a ajustes de dados experimentais. Os dados experimentais, em geral, são obtidos em monitoramento de campo e, em menor quantidade, através de estudos de compressibilidade em células de grande dimensão em laboratório. O presente trabalho pretende contribuir para o estudo da compressibilidade dos maciços sanitários, por meio da previsão e monitoramento de recalques da Central de Resíduos do Recreio (CRR), em Minas do Leão/RS, por meio da aplicação de modelos de previsão de recalques já existentes e verificando a previsão de comportamento através do monitoramento do comportamento real. Para alcançar este objetivo foi necessário aplicar os modelos de previsão de recalques e compará-los, a fim de verificar qual estava mais adequado à realidade do aterro em questão. Os modelos utilizados nesta pesquisa foram: Modelo de Yen e Scanlon (1975); Modelo Hiperbólico de Ling et al. (1998); Modelo de Creep de Edil et al. (1990); Modelo de Bjarngard e Edgers (1990) e Método Observacional de Asaoka (1978). Para o estudo de compressibilidade dos resíduos sólidos foram utilizados os controles e levantamentos topográficos de 6 marcos superficiais com recalques mais significativos, entre 2007 e 2012 (1800 dias) na Área 1 Central de Resíduos do Recreio. A aplicação do Modelo de Yen e Scanlon (1975), assim como a utilização de funções logarítmicas simples para estimativas de recalques, apresentaram resultados insatisfatórios. Os modelos propostos por Ling et al. (1998) e Bjarngard e Edgers (1990) foram os que se apresentaram com melhor aderência com os dados de monitoramento. Destaca-se que o método de Asaoka (1978) é muito interessante para o acompanhamento de recalques e verificar a estabilização e previsão do recalque final.

Este trabalho versa sobre a validação externa de um modelo para predição de pneumonias em pacientes submetidos a cirurgias cardíacas. Também apresenta uma revisão dos métodos e técnicas para análise crítica e avaliação de desempenho dos modelos preditivos em medicina e discorre sobre aplicações do nomograma. Método: Dados de uma série de 527 pacientes, consecutivamente submetidos a cirurgias cardíacas entre Junho de 2000 e Agosto de 2002, foram utilizados para desenvolver os modelos de prognósticos. Foram realizadas análise de regressão logística múltipla e árvore de classificação e regressão (CART) para identificar fatores preditivos para a ocorrência de pneumonia. Diversos fatores de risco simples e convencionais pré-operatórios foram avaliados. Os modelos foram validados internamente com um método de bootstrap Um nomograma foi desenvolvido para melhorar a aplicabilidade clínica. O desempenho do nomograma foi avaliado por meio de medidas de calibração, discriminação e indicadores globais. Em uma segunda etapa estudo em um hospital público foi realizado com 333 pacientes adultos submetidos a cirurgias cardíacas entre Outubro de 2006 e Maio de 2007. Modelos construídos previamente por meio de regressão logística (LRM) e árvore de classificação e regressão (CART) foram validados com dados externos. Resultados: Um modelo de nomograma simples foi desenvolvido e validado internamente, mostrando discriminação moderada e boa calibração (AUC 0,79; escore Brier 0,064, ângulo de discriminação 0,13; Hosmer-Lemeshow p = 0,27). Pneumonia ocorreu em 7,6% dos pacientes da amostra de validação externa. LRM apresentou melhor desempenho com baixa discriminação (R2 7,1%, Brier=0,06, AUC=0,694) e com calibração adequada (Hosmer-Lemeshow p=0,08). Conclusões: As probabilidades preditas mostraram concordância global com a freqüência observada de pneumonia após cirurgia cardíaca. O nomograma forneceu uma predição satisfatória da probabilidade de pneumonia. Sua aplicabilidade para o uso clínico pode facilitar a informação do paciente e do cirurgião antes da cirurgia cardíaca. Foi validado externamente um modelo capaz de identificar pacientes de alto risco para pneumonia submetidos à cirurgias cardíacas. CART apresentou um bom desempenho na derivação e maiores perdas do que LRM, quanto à discriminação e calibração, na amostra de validação. / This study concerns the external validation of a prediction model for pneumonias after cardiac surgery. It also presents a review of methods and techniques for critical appraisal and performance assessment of clinical predictive models and nomogram applications. Methods: A consecutive series of 527 patients who underwent cardiac surgeries between June 2000 and August 2002 was used to develop a prognostic model.. Multiple logistic regression analysis was performed to predict the occurrence of pneumonia. Diverse simple and conventional preoperative risk factors were evaluated. The model was internal validated with bootstrap. A nomogram was developed to enhance clinical applicability. The performance was evaluated by calibration, discrimination and global measures. Prospective study was done to validate models predicting pneumonia after cardiac surgery with 333 adult patients who underwent cardiac surgery from October 2006 to May 2007. Previously constructed logistic regression (LRM) and classification and regression tree (CART) models were validated with external data. Results: a simple nomogram model was developed and showing low discrimination and good calibration (AUC 0.79, Brier score 0.064, discrimination slope 0.13, Hosmer-Lemeshow p=0.27). Pneumonia occurred in 7.5% of patients in the external validation set. LRM performed better with moderate discrimination (R2 7.1%, Brier=0.06, AROC=0.694) and calibration (Hosmer-Lemeshow P=0.08). Conclusions: Overall agreement between the predicted probabilities and observed frequencies was good in the development and the internal validation set. The nomogram predicts the probability of pneumonia for individual patients and may help in informing patients and surgeons before undergoing cardiac surgery. We validated a model that can identify which patients undergoing cardiac surgery are at high risk for pneumonia. CART performs well in derivation, and looses more discrimination and calibration than LRM in the validation set.

Atualmente o maior impacto ambiental do concreto como material de construção origina-se das emissões de CO2 durante a produção do cimento. Uma das alternativas atualmente utilizadas para minimizar este impacto, é a utilização de adições minerais como substituição ao cimento. Entre as diferentes adições utilizadas, o uso de fíler calcário parece ser uma alternativa interessante para melhorar a sustentabilidade do uso do concreto na construção. Consequentemente, o presente estudo foca a análise do impacto da substituição do cimento por fílers de origem calcária (dolomita) no comportamento do concreto em estado fresco e endurecido, especialmente focando-se numa avaliação reológica e na retração por secagem do material. Para tal fim, foram formulados três microconcretos com teores de fíler calcário de 80%, 60% e 20% em relação ao peso dos finos totais (cimento mais fíler calcário). O teor de finos totais e de água foram mantidos constantes para todas as formulações resultando em misturas com similar volume de pasta. O comportamento reológico das misturas foi avaliado num reômetro de movimento planetário. Foram moldados corpos de prova para caracterização mecânica e acompanhamento da retração por secagem. A porosidade das pastas também foi avaliada usando a porosimetria por intrusão de mercúrio. As propriedades reológicas como a tensão de escoamento e a viscosidade foram influenciadas pelo teor de substituição de cimento por fílers. Maiores volumes de fílers na pasta produziram menores tensões de escoamento e, por consequência, maiores valores de abatimento foram obtidos. No entanto, a viscosidade plástica aumentou com teor de fílers. No estado endurecido, a maior substituição de cimento por fílers diminui a intensidade da retração por secagem devido ao menor teor de cimento na pasta e a modificações na estrutura porosa do material. Os resultados experimentais da retração foram comparados com os valores obtidos pelos modelos de previsão da retração: ACI 209, CEB-FIP, B3 e GL2000. Observou-se que os modelos superestimam os valores da retração conforme aumenta a substituição de cimento por fílers na pasta. Portanto, esses modelos devem ser calibrados considerando outros fatores, tais como: a quantidade de fíler utilizado em substituição de cimento. Esta consideração poderia otimizar o uso dos modelos em fase de projeto para verificar se os valores da retração esperados estão dentro dos limites normalmente aceitos. / Currently the biggest environmental impact of concrete as a building material originates in CO2 emissions during the production of cement. For this reason, one of the alternatives currently used to reduce these emissions is the use of mineral additions as cement replacement. Among the different additions used, the use of limestone fillers to replace cement appears to be an interesting alternative for improve the sustainability of the concrete used in construction. Consequently, this study focuses on the analysis of the impact of the replacement of cement by limestone fillers in fresh and hardened concrete, especially focusing on rheological behavior and shrinkage of the material. To this end, three microconcretos were formulated with fillers limestone content of 80%, 60% and 20% by weight relative to the total fine (limestone fillers and cement). The total content of fine and water were held constant for all formulations resulted in mixtures with similar volume of paste. The rheological behavior of the mixes was evaluated in a planetary motion rheometer. For mechanical characterization and measurement of shrinkage, specimens were molded. The porosity of the pastes was also evaluated using mercury intrusion porosimetry. The rheological properties such as yield stress and viscosity were influenced by the amount of cement that was replaced by fillers. Further filers volumes in the pulp produced smaller flow stress and, consequently, higher allowance values were obtained. Larger volumes of filler in the paste produced lower yield stresses and, consequently, higher slump values were obtained. However, the plastic viscosity increased with filers content. In the hardened condition, the largest cement replacement by limestone fillers reduced the intensity of shrinkage due to the lower content of cement paste and changes in the porous structure of the material. The experimental results of shrinkage were compared with the values obtained by shrinkage prediction models: ACI 209, CEB-FIP, B3 and GL2000. It was observed that the models overestimate the shrinkage values with increasing cement replacement by limestone fillers. Therefore, these models must be calibrated considering other factors such as the amount of fillers used as cement replacement This consideration would optimize the use of these models in the design phase to verify that the values of the expected shrinkage are within the limits normally accepted.

Em um ambiente de computação em nuvem, as empresas têm a capacidade de alocar recursos de acordo com a demanda. No entanto, há um atraso que pode levar alguns minutos entre o pedido de um novo recurso e o mesmo estar pronto para uso. Por esse motivo, as técnicas reativas, que solicitam um novo recurso apenas quando o sistema atinge um determinado limiar de carga, não são adequadas para o processo de alocação de recursos. Para resolver esse problema, é necessário prever as requisições que chegam ao sistema, no próximo período de tempo, para alocar os recursos necessários antes que o sistema fique sobrecarregado. Existem vários modelos de previsão de séries temporais para calcular as previsões de carga de trabalho com base no histórico de dados de monitoramento. No entanto, é difícil saber qual é o melhor modelo de previsão a ser utilizado em cada caso. A tarefa se torna ainda mais complicada quando o usuário não tem muitos dados históricos a serem analisados. A maioria dos trabalhos relacionados, considera apenas modelos de previsão isolados para avaliar os resultados. Outros trabalhos propõem uma abordagem que seleciona modelos de previsão adequados para um determinado contexto. Mas, neste caso, é necessário ter uma quantidade significativa de dados para treinar o classificador. Além disso, a melhor solução pode não ser um modelo específico, mas sim uma combinação de modelos. Neste trabalho propomos um método de previsão adaptativo, usando técnicas de otimização multiobjetivo, para combinar modelos de previsão de séries temporais. O nosso método não requer uma fase prévia de treinamento, uma vez que se adapta constantemente a medida em que os dados chegam ao sistema. Para avaliar a nossa proposta usamos quatro logs extraídos de servidores reais. Os resultados mostram que a nossa proposta frequentemente converge para o melhor resultado, e é suficientemente genérica para se adaptar a diferentes tipos de séries temporais. / In a cloud computing environment, companies have the ability to allocate resources according to demand. However, there is a delay that may take minutes between the request for a new resource and it is ready for using. The reactive techniques, which request a new resource only when the system reaches a certain load threshold, are not suitable for the resource allocation process. To address this problem, it is necessary to predict requests that arrive at the system in the next period of time to allocate the necessary resources, before the system becomes overloaded. There are several time-series forecasting models to calculate the workload predictions based on history of monitoring data. However, it is difficult to know which is the best time series forecasting model to be used in each case. The work becomes even more complicated when the user does not have much historical data to be analyzed. Most related work considers only single methods to evaluate the results of the forecast. Other work propose an approach that selects suitable forecasting methods for a given context. But in this case, it is necessary to have a significant amount of data to train the classifier. Moreover, the best solution may not be a specific model, but rather a combination of models. In this work we propose an adaptive prediction method using multi-objective optimization techniques to combine time-series forecasting models. Our method does not require a previous phase of training, because it constantly adapts the extent to which the data is coming. To evaluate our proposal we use four logs extracted from real servers. The results show that our proposal often brings the best result, and is generic enough to adapt to various types of time series.

Orientador: Edison Bittencourt / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-01T10:14:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Trochmann_JoseLuizLino_M.pdf: 3861994 bytes, checksum: 5b3f668441856f2e55953e941160192b (MD5) Previous issue date: 2000 / Resumo: Existem fortes demandas por novos materiais poliméricos para lentes oftálmicas, com melhores propriedades físicas e menores custos. As resinas de policarbonatos são de longe as mais utilizadas comercialmente, porém apresentam baixo índice de refração, resistência ao calor e ao impacto. Alternativas aos policarbonatos são necessárias. A compatibílização das especificações de resistência ao calor e de resistência ao impacto é um dos maiores desafios na obtenção destas resinas. Neste trabalho investigou-se o uso de modelos de predição de propriedades físicas, como ferramenta no desenvolvimento de resinas ópticas. Foram estudadas as copolimerizações altemada e em bloco do estireno com di - metacrilatos do etileno glicol. Fazendo uso de modelos e com as especificações de: massa específica P I índice de refração n20o, temperatura de transição vítrea Tg, módulo de cisalhamento G, resistência ao calor e ao impacto foram selecionados os agentes de reticulação, que atendiam a todas especificações ao mesmo tempo. Foram estimadas as frações de alimentação dos agentes de reticulação da mistura reacional. O processo de cura escolhido foi o fotoquímico, por ser mais rápido e de menor custo que os processos de cura termoquímica convencionais. Diversos tipos e concentrações de fotoiniciadores foram testados. Os índices de refração foram medidos em refratômetro de Abbe e comparados com os valores previstos pelo modelo de Lorentz Lorenz. As temperaturas de transição vítrea foram medidas por análise termo e foto calorimétrica, DPC / Abstract: There is a large demand form new polymeric material for use in ophthalmic lens with improved physical properties and lower costs. The polycarbonates resins are by far the most used in the industry. To meet the heat and strength resistance specífications at the same time is one of the most challenges in the development of those resins. There is a large demand form new polymeric material for use in ophthalmic lens with improved physical properties and lower costs. The polycarbonates resins are by far the most used in the industry. To meet the heat and strength resistance specífications at the same time is one of the most challenges in the development of those resins. The photochemical process was elected due to the simplicity and general lower costs compared with the conventional thermochemical processo Several different photoinitiators and concentrations were tested. The refractive index of comonomers separately, cured and uncured resins were measured in an Abbe's refratometer and compared with the data trom the Lorentz - Lorenz prediction model. The glass transition temperature of cured resins were measured using the thermo - calorimetric techniques analyses, DSC-DPC, and compared with data from the van Krevelen's prediction model, for addictive contribution groups. The shear moduli of cured resins were measured with DMA and compared with data trom Treloar - Smith's prediction model, for the respective crosslinking density and length. The formulations selected by using the models, were casting and UV - irradiated with several different UV-light and dark period ratios at constant temperature. Samples were take at predefined curing times for analysis of: conversion, Shore "D" hardness, refractive index, glass transition temperature, shear modulus, softening temperature, strength resistance, heat resistance and visual inspection for defects. The deviation between lhe predicted density data and measured values was about + 1.5%. lhat can be considered a good approximation; for the refractive indexdeviation was about +0,4% Ihat is an excellent approximation; . the glass transition temperature deviations were around +5%. Ihat is also excellent approximation considering the nature of Ihis physical property and finally for lhe shear modulus deviation were between + 1 O a 20% for the less rich in di- melhaaylates, 0.33 til! 0.5. Above those values the model showed a much larger deviation due to lhe entropy elasticity associated to the thennal movements of the bridged segments of the crosslinking agents in the network / Mestrado / Ciencia e Tecnologia de Materiais / Mestre em Engenharia Química

Les systèmes d’élevage allaitants peuvent être diversifiés par leurs pratiques d’élevage (type d’animaux, races, nature des rations, durées de pâturage, etc.) pour produire des carcasses et de la viande répondant à la demande des différents marchés et satisfaire les consommateurs. Les pratiques d’élevage sont définies comme étant la combinaison de plusieurs facteurs d’élevage ayant une variabilité propre. Cette diversité de pratiques d’élevage appliquées tout au long de la vie de l’animal est l’une des causes de la variabilité observée au niveau des caractéristiques de la carcasse et de la viande. L’objectif de ce travail a été d’étudier plus précisément l’influence des pratiques d’élevage sur les caractéristiques de la carcasse et de la viande, et d’envisager un pilotage conjoint de ces caractéristiques à partir des pratiques d’élevage. Pour réaliser cela, deux sources de données complémentaires ont été utilisées : les bases de données expérimentales et les enquêtes en élevage. Ce travail a montré qu’il était possible d’expliquer et de prédire les caractéristiques de la carcasse (poids, rendement, conformation et état d’engraissement) et les propriétés de la viande (descripteurs sensoriels et force de cisaillement) à partir de la combinaison de plusieurs facteurs d’élevage. Il a été également montré que différentes pratiques d’élevage permettaient d’atteindre des caractéristiques similaires de carcasse ou de viande mais que celles-ci devaient être adaptées selon le type de l’animal ou de la race. En effet, lors de la prédiction des caractéristiques de la carcasse ou de la viande, des facteurs d’élevage peuvent être spécifiques à un type de l’animal (jeunes bovins vs vaches de réforme) ou d’un type de race (viande vs rustique) et un même facteur d’élevage peut également avoir des effets différents selon le type de l’animal ou la race considéré. Les modèles établis à partir de la période de finition sont robustes mais ils sont plus précis pour prédire les paramètres individuels caractérisant la carcasse par rapport à ceux de la viande. La qualité de prédiction des propriétés de la viande a été améliorée en prédisant des classes de qualité. De plus, que ce soit pour les propriétés de la carcasse ou de la viande, la qualité de prédiction des classes de qualité a été améliorée en considérant la période de pré-sevrage en plus de la période de finition. En revanche, les facteurs d’élevage ne permettent pas une prédiction satisfaisante de l’abondance des biomarqueurs de la tendreté ou de l’adiposité. Enfin, l’ensemble des résultats de ce travail a montré que, bien que cela nécessite des compromis, il est possible de piloter conjointement les caractéristiques de la carcasse et de la viande. / The beef rearing system could be diversified by their rearing practices (animal categories, breeds, diet composition, grazing duration, etc.) to produce carcasses and beef meat reaching the different market expectations and to satisfy the consumers. The rearing practices were defined as the combinations of many rearing factors, each with its own variability. This diversity of applied rearing practices during the whole life of the animal was one of the causes of the carcass and beef variability observed. The aim of this work was to more precisely study the rearing practices impacts on the carcass and the beef characteristics, and to consider a joint management of these characteristics from the rearing practices. To achieve this, two complementary data sources were used: experimental data set and rearing surveys. This work displayed that it was possible to explain and to predict the carcass characteristics (weight, dressing, conformation and fat scores) and the meat properties (sensorial descriptors and shear force) from the combination of many rearing factors. It was also observed that different rearing practices allowed to reach similar carcass or meat characteristics but those must be adapted according to the animal category and the breed. Indeed, for the prediction of the carcass or meat characteristics, rearing factors can be specific to an animal category (young bulls vs cull cows) or a breed type (beef vs hardy), and a same rearing factor may also had different impacts according to the animal category or the breed considered. The established models from the fattening period were robust but prediction was more precise for individual parameters characterizing the carcass compared to those of the meat. The clustering of meat quality improved the prediction quality of the meat properties. Furthermore, for the carcass or the meat properties, by considering the pre-weaning period in addition to the fattening period the prediction quality of the quality clusters was improved. However, the rearing factors did not allowed a satisfactory prediction of the tenderness or adiposity biomarkers abundances. Finally, all results of this work displayed, although it requires trade-off, it was possible to jointly manage the carcass and meat characteristics.

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This thesis concentrates on The Financial Analysis of Company XYZ. The thesis can be divided into two parts - theoretical and practical. The theoretical part is conncened with usually used financial analysis methods. Practical part focuses on the practical use of the methods on the company XYZ between years 2004 and 2009. In this thesis you can find recommendations for company XYZ and graphic presentation of the results realised financial analysis.