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[en] QUI-SQUARE CONTROL CHART WITH VARIABLE SAMPLE SIZE TO MONITOR LINEAR PROFILES / [pt] GRÁFICO DE CONTROLE QUI-QUADRADO COM TAMANHO DE AMOSTRA VARIÁVEL PARA MONITORAMENTO DE PERFIS LINEARESRODRIGO OTAVIO SANTOS VON DOELLINGER 03 April 2019 (has links)
[pt] O monitoramento de perfis é utilizado para verificar a estabilidade de uma relação funcional envolvendo uma variável resposta e uma ou mais variáveis explicativas ao longo do tempo. Kang e Albin (2000) fizeram uso do gráfico de controle qui-quadrado com parâmetros de projeto fixos para monitorar perfis lineares representados por um modelo de regressão linear simples. Nessa dissertação, com base nos estudos de Kang e Albin (2000), desenvolvemos o gráfico de controle qui-quadrado com tamanho de amostra variável para o monitoramento de um perfil linear. O gráfico proposto monitora o intercepto e o coeficiente de inclinação de um modelo de regressão linear simples, com o uso de amostras com dois tamanhos. O desempenho do gráfico proposto é comparado com o desenvolvido por Kang e Albin (2000). A medida de desempenho utilizada na comparação é o número médio de amostras até um sinal, obtida através de uma análise baseada em cadeias de Markov. Concluímos que é vantajoso utilizar o gráfico de controle qui-quadrado com tamanho de amostra variável. / [en] The monitoring of profiles is used to verify the stability of a functional relationship involving a response variable and one or more explanatory variables over time. Kang and Albin (2000) employed the chi-square control chart with fixed design parameters for monitoring linear profiles represented by a simple linear regression model. Based on the studies of Kang and Albin (2000), we developed the chi-square control chart with variable sample size for monitoring a linear profile. The proposed chart monitors the intercept and slope coefficient of a simple linear regression model, using two different sample sizes. The performance of the graph developed by Kang and Albin (2000) and the one presented here is compared. The average run length, obtained through a Markov chain, was used as performance measure to compare the two charts. We
conclude that it is advantageous to use the chi-square control chart with variable sample size.
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[en] DYNAMIC LINEAR MODEL OF HARRISON & STEVENS APPLIED TO STATISTICAL PROCESS CONTROL AUTOCORRELATED / [pt] MODELO LINEAR DINÂMICO DE HARRISON & STEVENS APLICADO AO CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOSADRIANO SIQUEIRA PYLKO 09 September 2008 (has links)
[pt] Um dos principais problemas em manufatura é como ajustar um
processo de produção que não está obtendo uma performance
desejada. O intuito é fazer com que o parâmetro do processo
volte a assumir um valor alvo requerido. As técnicas
de controle estatístico de processo (CEP) são amplamente
utilizadas na indústria para monitorar processos e,
conseqüentemente, para melhoria da qualidade. Os
gráficos de controle para variáveis mais freqüentemente
utilizados para monitorar a média e a variabilidade do
processo são os gráficos de Shewhart, os gráficos de
CUSUM e os gráficos de EWMA. Porém, as considerações
básicas para se utilizar um gráfico de Shewhart são que os
dados gerados pelo processo sejam independentes e
identicamente distribuídos (IID). Quando a hipótese de
independência dos dados não é satisfeita, tais gráficos não
funcionam bem, pois fornecerão resultados não confiáveis na
forma de excesso de alarme falsos, ou seja, conduz a
interpretações equivocadas acerca do processo e gera custos
adicionais de controle. Esta tese utiliza uma formulação
bayesiana, o Modelo Linear Dinâmico de Harrison & Stevens
(MLD-HS) para o monitoramento da média de processos cujas
observações podem ser modeladas como um processo
ARMA (1,1). O Fator de Bayes acumulado foi utilizado na
detecção de desvios na média de um dado processo.
Posteriormente, os resultados obtidos pelo modelo proposto,
que foi nomeado como MLD-CEP, são comparados aos resultados
obtidos por Lu & Reynolds (2001). Os resultados obtidos
pelo MLD-CEP sugerem bom desempenho na detecção de
alterações na média em processos de baixo a moderadamente
alto nível de autocorrelação. / [en] Monitoring a manufacturing process is an important subject
in the industries currently. Statistical process control
techniques are widely used for process monitoring and
quality improvement. Control charts for variables more
often used to control both process mean and variance are
Shewhart control charts, CUSUM charts and EWMA charts.
However, the basic assumptions to use a Shewhart
chart are: independent and identically distributed
observations (IID); but,autocorrelation may be present in
many process, and may have a strong impact nthe properties
of control charts. This thesis used a bayesian formulation,
Dynamic Linear Model of Harrison & Stevens (MLD-HS), for
monitoring the process mean for the situation in which
observations from the process can be modeled as an
ARMA(1,1). The cumulative Bayes factor has been used for
detecting shifts on the process mean. After that, the
results obtained by MLD-CEP are compared with the results
obtained by Lu & Reynolds (2001). The MLD-CEP results
indicate a good performance in detecting shifts in the
process mean.
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[en] MONITORING THE SPREAD OF MULTIVARIATE PROCESSES USING PROJECTIONS OF THE OBSERVABLE VARIABLES VECTOR / [pt] MONITORAMENTO DA DISPERSÃO DE PROCESSOS MULTIVARIADOS POR PROJEÇÕES DO VETOR DE VARIÁVEIS OBSERVADASSERGIO FERREIRA BASTOS 01 December 2016 (has links)
[pt] Em processos multivariados, existem diversas variáveis observáveis para serem controladas. Pressupõe-se neste trabalho que os descontroles do processo se devem a causas especiais que atuam em fontes de variação independentes, cada uma destas podendo ser representada por uma variável aleatória não observável, ou latente. Alguma alteração na média de uma dessas variáveis ou um aumento na sua dispersão resultam, respectivamente, em deslocamento da média do vetor x de variáveis observáveis ao longo de uma direção atribuível específica, ou aumento da variabilidade do vetor x nessa direção. Propõe-se então controlar a dispersão de tais processos multivariados por gráficos de controle do desvio-padrão dos valores das projeções do vetor de variáveis observadas em direções específicas, associadas a variações nas variáveis latentes não observáveis do processo. Essas direções são denominadas de direções atribuíveis. Foram desenvolvidos, também, gráficos para média da norma quadrática de um vetor resíduo, a fim de permitir a sinalização da ocorrência de novas fontes de variação ainda desconhecidas ao processo, que levem a um aumento da variabilidade do vetor x em direções não contidas no subespaço das direções atribuíveis. O esquema proposto mostrou-se eficaz para o controle estatístico de causas especiais, atuando sobre as fontes de variação do processo, com a vantagem adicional de identificar automaticamente a variável latente afetada. / [en] In multivariate processes, there are several observable variables to be controlled. It is assumed in this work that loss of control is due to special causes acting in independent sources of variation, each of these being represented by an unobservable random variable, or latent. A change in average of these variables or an increase in dispersion results, respectively, in a displacement of the average of the vector x of the observable variables along a specific assignable direction or in an increase of vector x variability in that direction. It is proposed to control the dispersion of such multivariate processes by means of control charts of the vector projections values of observed variables in specific directions, associated with process changes in latent variables, not observable. We call these directions assignable directions. Graphs of average squared norm of a residual vector were developed to enable the signaling of the occurrence of new sources of variation, yet unknown to the process, that lead to increased vector x variability in directions not contained in the assignable directions subspace. The proposed scheme was shown to be an effective tool for statistical control of special causes acting on the process variation sources, with the added benefit of automatically identification of the affected latent variable.
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[en] CONTROL CHARTS ON TRANSFORMED VARIABLES FOR MONITORING MULTIVARIATE PROCESS / [pt] GRÁFICOS DE CONTROLE DE VARIÁVEIS TRANSFORMADAS PARA O MONITORAMENTO DE PROCESSOS MULTIVARIADOS15 August 2013 (has links)
[pt] A maioria dos trabalhos que propõem esquemas de Controle Estatístico de
Processos Multivariados (CEPM) e que analisam o desempenho desses esquemas
considera alterações nas variáveis observadas. Alguns autores mostraram que,
quando alterações no vetor de médias de um processo multivariado ocorrem
tipicamente em direções previsíveis, a estatística mais eficaz para o
monitoramento do processo é o valor da projeção do vetor de observações (ou de
sua média amostral) em cada uma dessas direções. Este trabalho propõe um
método para o monitoramento de processos multivariados nos quais alterações nos
parâmetros do processo são devidas a causas especiais que afetam variáveis não
observáveis e ocorrem em direções conhecidas (ortogonais), e compara seu
desempenho com o de gráficos de Shewhart nas variáveis observadas, nas
componentes principais, e com o de gráficos de T2 no vetor de variáveis
observadas. Além disso, é proposto um esquema complementar de monitoramento
para detectar alterações em novas direções fora do hiperplano formado pelas
direções conhecidas. Resultados obtidos por simulação mostram que o esquema
proposto, de gráficos de controle em variáveis transformadas (projeções do vetor
de variáveis observadas nas direções conhecidas), tem melhor desempenho na
maior parte dos casos analisados. A análise de desempenho é feita supondo
deslocamentos da média nas direções conhecidas (já que estes é que são as
alterações conhecidas, ocasionadas pelas causas especiais) e/ou aumentos da
variância nessas mesmas direções. A comparação é baseada nas probabilidades de
alarme falso e de alarme verdadeiro. / [en] Most of the works that propose schemes of Multivariate Statistical Process
Control (MSPC) and that analyze the performance of these schemes consider
changes in the observed variables. Previous authors have shown that when the
shifts in the mean vector of a multivariate process typically occur in predictable
directions, the most effective statistics for process monitoring are the values of the
projections of the vector of observations (or of the sample average vector) in each
of these directions. This paper proposes a method for the monitoring of
multivariate processes in which changes in the process parameters are due to
special causes that affect non-observable variables and occur in (orthogonal)
known directions, and compares its performance with that of Shewharts charts on
the observed variables, on the principal components, and with that of T2 charts on
the vector of observed variables. In addition, it is proposed a supplementary
scheme of monitoring to detect changes in new directions outside of the
hyperplane formed by known directions. Results obtained by simulation show that
the proposed scheme, consisting of control charts on the transformed variables
(projections of the vector of observed variables on the known directions), has
better performance in most of the cases analyzed. The analysis of performance is
done assuming shifts in the mean of the known directions (since these are the
known changes associated to special causes) and/or increases of the variance in
these same directions. The comparisons are based on the in-control and out-of-control
probabilities of signal.
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[en] STATISTICAL CONTROL OF A MULTIPLE-STREAM PROCESS WITH VARIABLE MEANS / [pt] CONTROLE ESTATÍSTICO DE UM PROCESSO MULTICANAL COM MÉDIAS VARIÁVEISITALO PARENTE DE BARROS 14 July 2008 (has links)
[pt] Este trabalho mostra a implantação de técnicas de Controle
Estatístico de Processo (CEP) em uma indústria de
cosméticos, em uma situação em que as técnicas
convencionais não são aplicáveis. O processo a ser
controlado é constituído de oito canais, que produzem em um
mesmo instante de tempo oito unidades de um mesmo
produto. Tal processo possui a peculiaridade de ter médias
variáveis no tempo, mesmo em estado de controle estatístico.
Como os métodos de controle propostos na literatura para
processos com múltiplos canais têm como premissa médias
constantes ao longo do tempo e os canais terem médias e
variâncias semelhantes, tais métodos não são aplicáveis ao
processo em questão. Para o CEP do processo, então, foi
desenvolvida uma metodologia adaptada à realidade da
empresa, que conjuga os princípios de group charts e de
gráficos de controle de aceitação. Foi ainda realizada uma
revisão bibliográfica de algumas técnicas de controle
estatístico de processos com múltiplos canais, contemplando
métodos tradicionais e não tradicionais. / [en] This study shows the implantation of techniques of
Statistical Process Control (SPC) in a cosmetics industry,
in a situation in which conventional techniques are not
applicable. The process to be controlled is composed of
eight streams, which produce eight units of the product at a
time. The process has the peculiarity that the means of the
streams change in time, even in a condition of statistical
control. The control schemes proposed in the literature
hitherto for multiple-stream processes assume constant
means, and streams with similar means and variance, and are
therefore not applicable to this process. A new scheme was
then developed for the statistical control of the process,
which blends the principles of the group charts and of
acceptance control charts. A review was also presented of
some techniques of statistical control of multiple-stream
processes, including traditional and more recent methods.
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[en] STATISTICAL CONTROL OF MULTI-CHANNEL AUTOCORRELATED PROCESSES, WITH A REAL CASE APPLICATION / [pt] CONTROLE ESTATÍSTICO DE PROCESSOS AUTOCORRELACIONADOS COM MÚLTIPLOS CANAIS, COM UMA APLICAÇÃO A UM CASO REALANDRESA DE GUSMAO SOUTO PASSOS 27 June 2005 (has links)
[pt] Esta dissertação trata do controle estatístico de
processos (CEP) multi-canal,
assunto pouco tratado na literatura especializada. As
técnicas encontradas na
literatura pressupõem condições de validade nem sempre
verificadas na prática, a
saber: medidas sucessivas efetuadas em cada canal
independentes e identicamente
distribuídas; todos os canais ajustados, com mesma média e
desvio-padrão; e (na
maioria dos trabalhos) canais independentes, sem
correlação cruzada. O estudo foi
motivado por um caso real, em que nenhuma dessas condições
se verifica. Este
trabalho propõe adaptações e extensões de técnicas
existentes para lidar com
processos nessa situação; detalha como aplicá-las; ilustra
sua aplicação no caso
prático analisado; discute limitações e propõe
alternativas, e inicia uma discussão
sobre as diferentes condições (características das
situações práticas) em que cada
uma das alternativas é mais apropriada. O trabalho iniciou-
se com uma análise
exploratória dos processos da empresa, de modo a permitir
um diagnóstico do
CEP que vinha sendo realizado, e fundamentar a proposta de
um novo esquema de
controle, mais adequado. O esquema proposto, aplicado aos
dados, sinalizou
problemas com os processos que as técnicas empregadas não
sinalizavam.
Embora, em virtude dos prazos para finalização da
dissertação e da programação
da produção da empresa, que teve interrupções, não tenha
sido possível incluir
nesta análise a investigação de causas especiais, com
revisão dos limites de
controle e utilização dos gráficos assim revistos no
monitoramento on line, para
fins de acompanhamento do desempenho do esquema proposto,
mesmo assim a
aplicação desse esquema aos dados disponíveis demonstrou
ser ele mais sensível a
causas especiais que os gráficos que vinham sendo
utilizados, e levantou algumas
questões, não abordadas na literatura, que são indicadas
para pesquisa futura. / [en] This dissertation tackles the problem of statistical
control of multi-channel
processes, which has been scarcely dealt with in the
specialized literature. The
techniques found in the literature assume validity
conditions which are not always
verified in practice, namely: successive measurements
taken in each channel
should be independent an identically distributed; all the
channels should be
adjusted, with same mean and standard deviation; and most
works assume the
channels to be independent, with no cross correlation. The
study was motivated by
a real case, in which no one of these conditions holds.
This work proposes
adaptations and extensions of existing techniques in order
to deal with this and
similar real situations; details the application of the
adapted/extended techniques;
illustrates their application in the case under analysis;
discusses limitations and
proposes alternatives, and initiates a discussion about
the different conditions
(practical situations´ characteristics) in which each
alternative is most appropriate.
The work began with an exploratory data analysis of the
enterprise´s production
processes, so as to enable a diagnosis of the statistical
process control procedures
that were in use, and serve as a basis for the proposal of
a new, more adequate,
control scheme. The proposed scheme, when applied to the
data, signalled
problems with the processes which the techniques in use
did not signal. Due to the
deadlines for ending this dissertation and to programmed
interruptions in the
production, it has not been possible to include in the
analysis the search for special
causes with corresponding revisions of the charts´ control
limits and the use of the
revised charts in on-line monitoring, for the purposes of
feedback on the proposed
scheme´s performance. Its application to the available
data has nevertheless
shown it more sensitive to special causes than the charts
that were in use, and
raised some issues not approached in the literature, which
are left as indications
for future research.
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[en] DOUBLE-SAMPLING CONTROL CHARTS FOR ATTRIBUTES / [pt] GRÁFICOS DE CONTROLE POR ATRIBUTOS COM AMOSTRAGEM DUPLAAURELIA APARECIDA DE ARAUJO 25 August 2005 (has links)
[pt] Nesta tese é proposta a incorporação da estratégia de
amostragem dupla, já
utilizada em inspeção de lotes, ao gráfico de controle de
np (número de
defeituosos), com o objetivo de aumentar a sua eficiência,
ou seja, reduzir o
número médio de amostras até a detecção de um descontrole
(NMA1), sem
aumentar o tamanho médio de amostra (TMA) nem reduzir o
número médio de
amostras até um alarme falso (NMA0). Alternativamente,
este esquema pode ser
usado para reduzir o custo de amostragem do gráfico de np,
uma vez que para
obter o mesmo NMA1 que um gráfico de np com amostragem
simples, o gráfico
com amostragem dupla requererá menor tamanho médio de
amostra. Para vários
valores de p0 (fração defeituosa do processo em controle)
e p1 (fração defeituosa
do processo fora de controle), foi obtido o projeto ótimo
do gráfico, ou seja,
aquele que minimiza NMA1, tendo como restrições um valor
máximo para TMA e
valor mínimo para NMA0. O projeto ótimo foi obtido para
vários valores dessas
restrições. O projeto consiste na definição dos dois
tamanhos de amostra, para o
primeiro e o segundo estágios, e de um conjunto de limites
para o gráfico. Para
cada projeto ótimo foi também calculado o valor de NMA1
para uma faixa de
valores de p1, além daquele para o qual o projeto foi
otimizado. Foi feita uma
comparação de desempenho entre o esquema desenvolvido e
outros esquemas de
monitoramento do número de defeituosos na amostra: o
clássico gráfico de np
(com amostragem simples), o esquema CuSum, o gráfico de
controle de EWMA e
o gráfico np VSS (gráfico adaptativo, com tamanho de
amostra variável). Para a
comparação, foram obtidos os projetos ótimos de cada um
desses esquemas, sob
as mesmas restrições e para os mesmos valores de p0 e p1.
Assim, uma
contribuição adicional dessa tese é a análise e otimização
do desempenho dos
esquemas CuSum, EWMA e VSS para np. O resultado final foi
a indicação de
qual é o esquema de controle de processo mais eficiente
para cada situação. O
gráfico de np com amostragem dupla aqui proposto e
desenvolvido mostrou ser
em geral o esquema mais eficiente para a detecção de
aumentos grandes e
moderados na fração defeituosa do processo, perdendo
apenas para o gráfico VSS,
nos casos em que p0, o tamanho (médio) de amostra e o
aumento em p0 (razão
p1/p0) são todos pequenos. / [en] In this thesis, it is proposed the incorporation of the
double-sampling
strategy, used in lot inspection, to the np control chart
(control chart for the
number nonconforming), with the purpose of improving its
efficiency, that is,
reducing the out-of-control average run length (ARL1),
without increasing the
average sample size (ASS) or the in-control average run
length (ARL0).
Alternatively, this scheme can be used to reduce the np
chart sampling costs, since
that in order to get the same ARL1 of the single-sampling
np chart, the doublesampling
chart will require smaller average sample size. For a
number of values
of p0 (in-control defective rate of the process) and p1
(out-of-control defective rate
of the process), the optimal chart designs were obtained,
namely the designs that
minimize ARL1, subject to maximum ASS and minimum ARL0
constraints.
Optimal designs were obtained for several values of these
constraints. The design
consists of two sample sizes, for the first and second
stages, and a set of limits for
the chart. For each optimal design the value of ARL1 was
also computed for a
range of p1 values besides the one for which the design
ARL1 was minimized. A
performance comparison was carried out between the
proposed scheme and the
classical (single-sampling) np chart, the CuSum np scheme,
the EWMA np
control chart and the VSS np chart (the variable sample
size control chart). For
comparison, optimal designs for each scheme were
considered, under same
constraints and values of p0 and p1. An additional
contribution of this thesis is the
performance analysis and optimization of the np CuSum,
EWMA and VSS
schemes. The final result is the indication of the most
efficient process control
scheme for each situation. The double-sampling np control
chart here proposed
and developed has proved to be in general the most
efficient scheme for the
detection of large and moderate increases in the process
fraction defective, being
only surpassed by the VSS chart in the cases in which p0,
the (average) sample
size and the increase in p0 (p1/p0 ratio) are all small.
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[en] EWMA CONTROL CHART FOR NONCONFORMITIES WITH VARIABLE SAMPLING INTERVAL / [pt] GRÁFICO DE CONTROLE EWMA PARA NÃO-CONFORMIDADES COM INTERVALO DE TEMPO ENTRE AMOSTRAS VARIÁVELFLAVIA CESAR TEIXEIRA MENDES 21 July 2004 (has links)
[pt] Os gráficos de controle de processo criados por Shewhart na
década de 20 e em uso até hoje são eficientes para
sinalizar alterações de grande magnitude na característica
de qualidade de um processo (por exemplo, desvios da ordem
de mais de 2 desvios-padrão, no caso do gráfico de médias);
já para alterações de menos magnitude, ele são mais lentos.
Para estas últimas, são sabidamente mais eficientes os
esquemas CUSUM e EWMA, bem como os gráficos adaptativos, de
desenvolvimento bem mais recente, também chamados de
gráficos de parâmentros variáveis, porque alguns ou todos
os seus parâmetros (tamanho de amostra, intervalo de tempo
entre amostras, e limites de controle) passam a variar
durante a operação, em função da informação fornecida pela
última amostra. Nesta pesquisa, é prposta a incorporação da
estratégia de gráficos adaptativos (usando um intervalo de
tempo entre amostras variável) ao esquema EWMA na busca de
melhorias no desempenho de gráficos de controle por
atributos. O esquema proposto é aplicado a gráficos de c
para detecção de alterações de pequena magnitude no número
médio de não-conformidades em um processo de produção. É
desenvolvido o modelo matemático para cálculo das medidas
de desempenho do gráfico, e é realizada a análise de
desempenho do esquema para diversos valores de c0 e c1
(número médio em controle e fora de controle de não-
conformidades), com comparação com outros gráficos de
controle por atributos. Resultados mostram, na maioria das
situações analisadas, a vantagem do esquema proposto, em
termos de uma maior rapidez de detecção de alterações de
diversas magnitudes. / [en] The process control charts created by Shewhart in the 20 s
and still in use today are efficient in signaling large
shifts in the quality characteristics of a process (e.g.
shifts greater than two standard deviations, in the case of
the chart for means); they are however slower in the case
of small and moderate shifts, in which case CUSUM and EWMA
schemes are known to be more efficient, as are the recently
developed adaptive charts, also called variable parameter
charts because some or all of their design parameters
(sample size, sampling interval and control limits) are
allowed to vary during the operation, according to the
information of the latest sample. In this thesis, looking
for an enhancement in the performance of control charts for
attributes, the strategy of adaptive charts (using a
variable sampling interval) is incorporated to the EWMA
scheme. The proposed scheme is applied to c charts for
detecting small shifts in the number of nonconformities in
a production process. A mathematical model is developed for
calculation of the performance measures of the chart, and a
performance analysis is carried out for several values of
c0 and c1 (in- and out-of-control number of
nonconformities), together with a comparison with other
control charts for nonconformities. The results show the
advantage of the proposed scheme in the majority of the
analyzed situations, through faster detection of a range of
shifts.
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[en] PORTFOLIO SELECTION USING ROBUST OPTIMIZATION AND SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) / [pt] SELEÇÃO DE PORTFÓLIO USANDO OTIMIZAÇÃO ROBUSTA E MÁQUINAS DE SUPORTE VETORIALROBERTO PEREIRA GARCIA JUNIOR 26 October 2021 (has links)
[pt] A dificuldade de se prever movimento de ativos financeiros é objeto
de estudo de diversos autores. A fim de se obter ganhos, se faz necessário
estimar a direção (subida ou descida) e a magnitude do retorno do ativo
no qual pretende-se comprar ou vender. A proposta desse trabalho consiste
em desenvolver um modelo de otimização matemática com variáveis
binárias capaz de prever movimentos de subidas e descidas de ativos financeiros
e utilizar um modelo de otimização de portfólio para avaliar os
resultados obtidos. O modelo de previsão será baseado no Support Vector
Machine (SVM), no qual faremos modificações na regularização do modelo
tradicional. Para o gerenciamento de portfólio será utilizada otimização robusta.
As técnicas de otimização estão sendo cada vez mais aplicadas no
gerenciamento de portfólio, pois são capazes de lidar com os problemas das
incertezas introduzidas na estimativa dos parâmetros. Vale ressaltar que o
modelo desenvolvido é data-driven, i.e, as previsões são feitas utilizando sinais
não-lineares baseados em dados de retorno/preço histórico passado sem
ter nenhum tipo de intervenção humana.
Como os preços dependem de muitos fatores é de se esperar que um
conjunto de parâmetros só consiga descrever a dinâmica dos preços dos
ativos financeiros por um pequeno intervalo de dias. Para capturar de forma
mais precisa essa mudança na dinâmica, a estimação dos parâmetros dos
modelos é feita em janela móvel.
Para testar a acurácia dos modelos e os ganhos obtidos foi feito um estudo de
caso utilizando 6 ativos financeiros das classes de moedas, renda fixa, renda
variável e commodities. Os dados abrangem o período de 01/01/2004 até
30/05/2018 totalizando um total de 3623 cotações diárias. Considerando
os custos de transações e os resultados out-of-sample obtidos no período
analisado percebe-se que a carteira de investimentos desenvolvida neste
trabalho exibe resultados superiores aos dos índices tradicionais com risco
limitado. / [en] The difficulty of predicting the movement of financial assets is the
subject of study by several authors. In order to obtain gains, it is necessary
to estimate the direction (rise or fall) and the magnitude of the return on
the asset in which it is intended to be bought or sold. The purpose of this
work is to develop a mathematical optimization model with binary variables
capable of predicting up and down movements of financial assets and using
a portfolio optimization model to evaluate the results obtained. The prediction
model will be based on the textit Support Vector Machine (SVM),
in which we will make modifications in the regularization of the traditional
model. For the portfolio management will be used robust optimization. The
robust optimization techniques are being increasingly applied in portfolio
management, since they are able to deal with the problems of the uncertainties
introduced in the estimation of the parameters. It is noteworthy that
the developed model is data-driven, i.e., the predictions are made using
nonlinear signals based on past historical price / return data without any
human intervention. As prices depend on many factors it is to be expected that a set of
parameters can only describe the dynamics of the prices of financial assets
for a small interval of days. In order to more accurately capture this change
in dynamics, the estimation of model parameters is done in a moving window
To test the accuracy of the models and the gains obtained, a case study
was made using 6 financial assets of the currencies, fixed income, variable
income and commodities classes. The data cover the period from 01/01/2004
until 05/30/2018 totaling a total of 3623 daily quotations. Considering the
transaction costs and out-of-sample results obtained in the analyzed period,
it can be seen that the investment portfolio developed in this work shows
higher results than the traditional indexes with limited risk.
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