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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 LINEARES

RODRIGO 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 AUTOCORRELACIONADOS

ADRIANO 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 OBSERVADAS

SERGIO 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 MULTIVARIADOS

15 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 VARIÁVEIS

ITALO 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 REAL

ANDRESA 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 DUPLA

AURELIA 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 VARIÁVEL

FLAVIA 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 VETORIAL

ROBERTO 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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