[pt] O transporte marítimo de petróleo e derivados é componente fundamental da cadeia de suprimento da indústria do petróleo, integrando fornecedores e clientes localizados em regiões geográficas distintas. Neste contexto, os valores de fretes praticados possuem grande impacto no comércio internacional destes bens. O objetivo deste trabalho é verificar o desempenho de modelos de Regressão Dinâmica em previsões de frete marítimo de curto prazo do mercado spot de uma rota de exportação de petróleo do oeste da África para a China, comparar a capacidade preditiva do modelo com métodos tradicionais, vastamente discutidos na literatura, como Amortecimento Exponencial e modelos ARIMA e projetar cenários para avaliar como as variáveis explicativas presentes no modelo de Regressão Dinâmica proposto neste estudo afetam o frete marítimo. O produto desenvolvido nesta dissertação mostrou a viabilidade de os modelos univariados e causais serem utilizados como ferramenta de previsão da taxa frete de navios petroleiros. Como forma de validação, os resultados foram comparados aos obtidos com a metodologia vigente em uma grande empresa de petróleo do Brasil. O protótipo de sistema de previsão proposto, via Regressão Dinâmica, apresentou resultados satisfatórios e desempenho superior ao obtido através da metodologia da empresa de petróleo. / [en] Crude oil and oil products seaborne transportation is a key component of the petroleum industry supply chain, integrating suppliers and customers located in different geographic regions. In this context, the freight rates practiced have a great impact on the international trade of these goods. This work aims to verify the performance of Dynamic Regression models in short-term maritime freight forecasts of the spot market of an oil export route from West Africa to China, to compare the predictive capacity of the model with traditional methods, widely discussed in the literature, such as Exponential Smoothing and ARIMA models and to design scenarios to evaluate how the explanatory variables present in the Dynamic Regression model proposed in this study affect freight rate. The product developed in this dissertation showed the viability of the univariate and causal models being used as a forecasting tool for the oil tankers freight rate. As a form of validation, the results were compared to those obtained with the methodology of a large Brazilian oil company. The proposed prediction system prototype, through Dynamic Regression model, presented satisfactory results and performance superior to that obtained through the methodology of the oil company.

[pt] Este trabalho visa analisar os modelos atuais de avaliação de risco de crédito aplicados a empresas não-financeiras e desenvolver um modelo estatístico com o emprego da ferramenta LOGIT - Regressão Logística com base nos clientes jurídicos de uma empresa do ramo industrial. Este modelo tem como objetivo principal determinar a probabilidade de um cliente ser considerado como adimplente ou inadimplente. Com esta ferramenta o analista de crédito pode definir até que ponto se torna interessante para a empresa efetuar uma venda a prazo para o cliente. / [en] This dissertation has the objective of analyzing the current models of credit risk in non financial companies and to develop a statistical model with Logistic Regression. The main purpose of this model is to determine the probability of a client (business company) being considered a good or bad risk. This model will allow the credit analyst to measure the credit risk involved with credit sales.

[pt] Esse trabalho investiga a existência de restrição à liquidez e informação assimétrica no mercado de cartões de crédito. Utilizando microdados de uma administradora de cartões, exploramos variações quase-experimentais nos limites de crédito com os quais os clientes se deparam para estimar a resposta de tomada de dívida e posterior repagamento frente a aumentos de liquidez. Observamos elevação imediata de dívidas no rotativo frente a aumentos de limite, sendo tal efeito ainda mais pronunciado para clientes com alta utilização do cartão, resultados consistentes com existência de restrição à liquidez. Encontramos também evidências robustas de que extensões de limite elevam probabilidade de default durante um longo período após aplicação da política, resultado que justifica a imposição de limites de crédito pelo emprestador. / [en] This work investigates the existence of liquidity constraints and information asymmetry in a credit card market. Using microdata from a credit card issuer, we exploit quasi-experimental variation on clients credit limits to estimate the effect of liquidity extensions on borrowing and later repayment. We document an immediate rise in revolving debt, especially for those clients close to their credit limit, a result consistent with binding liquidity constraints. We also find robust evidence that limit extensions increases default probability over a long time span, a result that justifies the imposition of credit limits.

[pt] O mercado de smartphones é muito sensível a preços devido à alta competitividade comercial e à constante evolução tecnológica. A elasticidade de preços e a elasticidade cruzada são fundamentais para ajustes de previsões de vendas para evitar rupturas e/ou altos volumes de estoques. Este trabalho apresenta uma proposta de modelagem para cálculo de elasticidade de preços e elasticidade cruzada utilizando variáveis causais abordando aspectos internos e externos de uma empresa operadora de serviços de telecomunicações com várias lojas próprias. A escolha das variáveis é resultante da parceria entre profissionais de Logística, Marketing e Vendas fornecendo apoio técnico aos Planejadores de Demanda. Para se calcular a elasticidade de preços, a modelagem baseada em Regressão Dinâmica indicou utilização das variáveis: preços de concorrentes internos (representando a canibalização), disponibilidade (para lançamento e phase-out de produtos), loja aberta (diferenciando dos dias de lojas fechadas com vendas nula) e fator diário (cadenciando as vendas diárias), proporcionando resultados satisfatórios e demonstrando aplicabilidade comercial do modelo proposto. / [en] The smartphone market is very price sensitive due to high commercial competitiveness and constant technological evolution. Price elasticity and cross-elasticity are critical for adjusting sales forecasts to avoid disruptions and / or high inventory volumes. This work presents a modeling proposal for calculation of price elasticity and cross elasticity using causal variables, addressing the internal and external aspects of a telecommunications service operator with several own stores. The variable s choice is the result of a partnership between professionals in Logistics, Marketing and Sales providing technical support to Demand Planners. In order to calculate price elasticity, modeling based on dynamic regression indicated the use of variables: internal competitors prices (typifying cannibalization), availability (for launching and phase-out of products), open store (differentiating from the days of closed stores with zero sales) and daily factor (daily sales rhythm), providing satisfactory results and demonstrating commercial applicability of the proposed model.

[pt] Este trabalho tem como objetivo principal adaptar o modelo STR-Tree, o qual é a combinação de um modelo Smooth Transition Regression com Classification and Regression Tree (CART), a fim de utilizá-lo em Classificação. Para isto algumas alterações foram realizadas em sua forma estrutural e na estimação. Devido ao fato de estarmos fazendo classificação de variáveis dependentes binárias, se faz necessária a utilização das técnicas empregadas em Regressão Logística, dessa forma a estimação dos parâmetros da parte linear passa a ser feita por Máxima Verossimilhança. Assim o modelo, que é paramétrico não-linear e estruturado por árvore de decisão, onde cada nó terminal representa um regime os quais têm seus parâmetros estimados da mesma forma que em uma Regressão Logística, é denominado Smooth Transition Logistic Regression-Tree (STLR-Tree). A inclusão dos regimes, determinada pela divisão dos nós da árvore, é feita baseada em testes do tipo Multiplicadores de Lagrange, que em sua forma para o caso Gaussiano utiliza a Soma dos Quadrados dos Resíduos em suas estatísticas de teste, aqui são substituídas pela Função Desvio (Deviance), que é equivalente para o caso dos modelos não Gaussianos, cuja distribuição da variável dependente pertença à família exponencial. Na aplicação a dados reais selecionou-se dois conjuntos das variáveis explicativas de cada uma das duas bases utilizadas, que resultaram nas melhores taxas de acerto, verificadas através de Tabelas de Classificação (Matrizes de Confusão). Esses conjuntos de variáveis foram usados com outros métodos de classificação existentes, são eles: Generalized Additive Models (GAM), Regressão Logística, Redes Neurais, Análise Discriminante, k-Nearest Neighbor (K-NN) e Classification and Regression Trees (CART). / [en] The main goal of this work is to adapt the STR-Tree model, which is the combination of a Smooth Transition with Regression model with Classi cation and Regression Tree (CART), in order to use it in Classification. Some changes were made in its structural form and in the estimation. Due to the fact we are doing binary dependent variables classification, is necessary to use the techniques employed in Logistic Regression, so the estimation of the linear part will be made by Maximum Likelihood. Thus the model, which is nonlinear parametric and structured by a decision tree, where each terminal node represents a regime that have their parameters estimated in the same way as in a Logistic Regression, is called Smooth Transition Logistic Regression Tree (STLR-Tree). The inclusion of the regimes, determined by the splitting of the tree's nodes, is based on Lagrange Multipliers tests, which for the Gaussian cases uses the Residual Sum-of-squares in their test statistic, here are replaced by the Deviance function, which is equivalent to the case of non-Gaussian models, that has the distribution of the dependent variable in the exponential family. After applying the model in two datasets chosen from the bibliography comparing with other methods of classi cation such as: Generalized Additive Models (GAM), Logistic Regression, Neural Networks, Discriminant Analyses, k-Nearest Neighbor (k-NN) and Classification and Regression Trees (CART). It can be seen, verifying in the Classification Tables (Confusion Matrices) that STLR-Tree showed the second best result for the overall rate of correct classification in three of the four applications shown, being in all of them, behind only from GAM.

[pt] Desde a década de 1930, a tentativa de previsão de falência de empresas chama a atenção dos acadêmicos, e diversas técnicas já foram empregadas para o desenvolvimento de modelos preditivos compostos por variáveis financeiras, tais como análise estatística, modelos teóricos e de inteligência artificial. Posto isso, o referido estudo compõe um modelo de regressão logística para a previsão de falência de empresas de capital aberto no Brasil com um ano de antecedência. Para tal, apresenta uma revisão literária com as principais técnicas usadas na área, para fundamentar a escolha metodológica e as variáveis integrantes do estudo. Ademais, o modelo é testado com uma nova amostra; comparado com resultados obtidos através de outras técnicas e executado com dados anteriores a um ano do momento de falência - de tal forma que sua capacidade preditiva seja atestada. / [en] Since the thirties, academicians try to forecast bankruptcy and have been applying several techniques, such as: statistical, artificial intelligence and theoretical using financial ratios to do so. Therefore, this study presents a logistic regression model to forecast public companies bankruptcy in Brazil one year before failure. Hence, it presents a literature review with the main models used so far in order to support its methodological choice and financial ratios applied. In addition, the model is tested with a new sample, compared with another techniques results and executed with data older than one year before failure, so its predictive capacity is attested.

[pt] Este trabalho utiliza três metodologias para modelagem de sinistros IBNR apresentados no formato do triângulo de runoff com cauda, e verifica, por meio de quatro exercícios empíricos com dados reais, se existe uma abordagem estatisticamente mais eficaz. A primeira metodologia se baseia no método do chain ladder clássico, com uma extensão de cálculo de reserva para ano de calendário. A segunda metodologia baseia-se em modelos de regressão linear com heterocedasticidade, sob o arranjo usual do triângulo via duplo-índice. A terceira insere-se no arcabouço dos modelos de espaço de estado lineares e do filtro de Kalman, considerando, desta vez, a ordenação por linhas do triângulo de Atherino et al. (2010). Para todas as abordagens, efetivam-se derivações teóricas e implementações computacionais tanto dos cálculos de reservas IBNR totais e parciais, resultantes dos modelos estimados, quanto dos correspondentes erros médios quadráticos teóricos. Como conclusões desta Dissertação, citam-se: (i) apesar de superiores ao chain ladder, nenhuma das outras duas abordagens se destaca sistematicamente em relação à outra; (ii) a adoção do efeito cauda se mostrou computacional e tecnicamente viável; e (iii) há fatos estilizados nos dados, modelados sob as três abordagens, que possibilitariam a confecção de softwares de estimação de reserva. / [en] This work makes use of three methodologies for modeling IBNR data arranged in the runoff triangle with a tail effect, and evaluates their performances in four empirical examples. The first methodology is the traditional chain ladder, duly extended to calculate a reserve corresponding to the calendar year. The second methodology remains on linear regression models with heteroscedastic errors, under the well-established double index notation of the triangle. The third methodology uses the linear state space modeling and the theory of the Kalman filter, adopting, this time, the row-wise ordering proposed by Atherino et al. (2010). For each approach, theoretical results and numerical implementations are obtained, where both the punctual IBNR reserve estimators and their corresponding theoretical mean square errors are considered. The main conclusions from this Dissertation are: (i) even thought proving to be superior to the chain ladder, none of the remaining two approaches seems to outperform the other; (ii) the adding of a tail effect does not entail major theoretical and/or computational problems; and (iii) the approaches have uncovered stylized facts that would enable the planning of softwares for IBNR reserve estimation.

[pt] Nesta dissertação é apresentada uma síntese das técnicas estatísticas necessárias ao planejamento e análise de experimentos com mistura e mistura-processo, e é apresentada uma metodologia original indicada para a seleção de modelos, especialmente para aqueles com forte colinearidade entre os níveis dos componentes da mistura, utilizando um critério baseado na Teoria da Informação. A metodologia é ilustrada com dois exemplos da literatura. Aplicando esta metodologia aos dois estudos de caso, tem-se como objetivo a seleção de modelos melhores dos que os apresentados inicialmente nos dois exemplos. Com os modelos definidos, foram determinadas as proporções ótimas dos componentes de mistura e os níveis ótimos das variáveis de processo para cada um dos exemplos. A metodologia desenvolvida para seleção de modelos, consistindo de duas etapas, provou ser eficiente nos dois casos estudados. / [en] This dissertation presents a summary of the statistical techniques necessary for planning and analysis of mixture and mixture-process experiments and presented an original methodology is indicated for the selection of models, especially for those with high collinearity between the components levels of the mixture, using a criterion based on information theory. The methodology is illustrated with two examples from the literature. Applying this methodology to two case studies has as its objective the selection of the best models than presented in the originally two examples. With the models defined, were determined optimal proportions of the mix components and the optimal levels of the process variables for each two examples. The methodology developed for model selection, which consists of two steps, proved to be efficient in both studied cases.

[pt] Os métodos de regressão baseados em árvores são modelos não lineares e não paramétricos, estudados desde a década de 80, quando houve a criação do algoritmo CART. Até hoje há muita pesquisa nessa área e cada vez mais novos métodos são apresentados com o objetivo de aperfeiçoar os modelos já existentes. Esse trabalho propõe um novo método chamado de Regressão Construtiva em Regiões Implícitas (RCRI). Sua principal diferença, com relação aos demais métodos baseados em árvores, está na forma como o domínio é particionado. Até o momento essa partição era formada por retângulos com arestas paralelas aos eixos, porém o algoritmo RCRI permitiu que as partições fossem formadas por regiões mais flexíveis definidas implicitamente. Além disso, o trabalho também propõe uma extensão intervalar para o modelo. Duas diferentes aplicações desse novo método também são sugeridas. A primeira em atuária, que busca melhorar a estimativa da reserva IBNR fornecida pelo já usual modelo Chain Ladder. A segunda em geologia, que utiliza as informações existentes nos poços para realizar inferências sobre dados faltantes. / [en] Tree-based methods are playing an important role in non-linear and non- parametric regression. They have been studied since the 80 s, when the CART algorithm was proposed. Nowadays there is a lot of research in this area and new methods are being created, aiming at improving existing models. This work proposes a new tree-based method called Constructive Regression on Implicit Regions. Its main difference, with respect to other tree-based methods, is how the domain is partitioned. The proposed algorithm allow s partitions formed by flexible regions whose borders are implicitly defined. Moreover, the work also proposes an interval extension to the model. Two different applications of this new method are also proposed. The first one is in actuary , which look s for improvements in the estimation of IBNR reserves, already provided by the usual Chain Ladder model. The second one is in geology , which uses the well data to perform inferences about the missing data in the well itself.

[pt] Nesse trabalho, são estudados os fundos atuariais brasileiros do tipo IGP-M, com histórico de quotas disponível de janeiro de 2004 a agosto de 2008, mediante análises dinâmicas de estilo. O objetivo central é o de gerar informações para que empresas seguradoras possam melhor diversificar seus investimentos para hedge de seus passivos atuariais. A plataforma metodológica baseia-se: (1) na construção e justificativa de índices de classes de ativos apropriados para os fundos em análise; e (2) na abordagem de espaço de estado linear com restrições e sob a implementação do filtro de Kalman com inicialização exata. As principais conclusões advindas dos resultados empíricos são: (1) o uso de inicializações exatas do filtro de Kalman promove maior estabilidade numérica; (2) estruturas muito parcimoniosas são suficientes para descrever o estilo dinâmico dos fundos atuariais brasileiros; e (3) os gestores dos fundos analisados optaram, no período estudado, por alocar seus recursos principalmente em títulos indexados ao IGP-M e títulos pré e pós-fixados, sempre sob influência do desempenho do mercado financeiro e das expectativas futuras do cenário econômico, principalmente quanto à magnitude da taxa básica de juros brasileira. / [en] This work studies Brazilian inflation indexed actuarial funds in the period ranging from January 2004 to August 2008. The focus is towards a dynamic style analysis framework, which aims at generating relevant information that would be helpful to insurance companies in deciding how better to make hedge strategies for their actuarial liabilities. The methodology is based: (1) on the construction and justification of appropriate asset class indexes for the aforementioned type of fund; and (2) on the linear state space modeling under restrictions, under the Kalman filtering techniques with exact initializations. The main conclusions taken from the empirical results are: (1) the use of exact initializations of the the Kalman recursions proves to be numerically more stable; (2) quite parsimonious models are sufficient to describe the dynamic styles of Brazilian actuarial funds; and (3) the managers of the analyzed funds have chosen, in the considered period, to allocate their assets mainly in conventional, interest-rate and inflation-indexed bonds, but adjusting their exposures to macroeconomic and financial developments, in general, and to monetary policy decisions, in particular.