Integrating decision analytical techniques in geographic information systems (GIS) can help remove the two primary obstacles in spatial decision making: inaccessibility to required geographic data and difficulties in synthesizing various criteria. I developed a GIS model to assist people seeking optimal residential locations. Fuzzy set theory was used to codify criteria for each factor used in evaluating residential locations, and weighted linear combination (WLC) was employed to simulate users' preferences in decision making. Three examples were used to demonstrate the applications in the study area. The results from the examples were analyzed. The model and the ArcGIS Extension can be used in other geographic areas for residential location selection, or in other applications of spatial decision making.

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Made available in DSpace on 2016-06-02T19:26:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 SUMIDA_Simone_Sayuri_2013.pdf: 1095632 bytes, checksum: 44723f2f9f3d3c463660010f25ea0e0d (MD5) Previous issue date: 2013-11-08 / Fragmentation, degradation of habitats, overexploitaton of species and introduction of exotic species are some of the main threats to biodiversity, as a consequence of the human consumption and expansion needs. The local preservation or preservation in situ , through the establishment of legally protected areas is one way to mitigate the expansion of these activities. Piedade municipality presents a set of favorable conditions to establish protected areas: the urbanization is relatively low, native forest remnants occupy approximately 25% of the municipal area, and there are two relevant protected areas with portions within its boundaries: the Environmental Protection Area of Itupararanga, in the northeastern part, and, the State Park of Jurupará, in the southeastern portion. The protected areas in general occupy extensive areas, with different patches, forming a landscape mosaic, and can be studied by Geospatial Technologies, specially through one of its main techniques, the Geographic Information System (GIS), which allows the aggregation of factors through different approaches. Multicriteria evaluation (MCE) is one of those approaches, which transforms and combines different factors, considering their relevance and their respective levels of influence on the production of solutions / alternatives for decision making. In this context, the purpose of this study was to define priority areas for protection, in the Piedade municipality, through the Multicriteria evaluation (MCE). The specific objective was to identify the importance and influence of the selected factors on the decision support process and to evaluate which methods of MCE is appropriated to this study: Weighted Linear Combination (WLC) or Ordered Weighted Averaging (OWA). We defined the criteria and theirs weights using the Participatory Technique. The result was one map of priority areas through WLC and two maps through OWA, with similar degrees of tradeoffs and different degrees of risk to the decision support. The methods (WLC and OWA) enable the definition of priority areas for protection, although the WLC proposes a less detailed solution, which can result in uncertainties in landscape planning. The OWA offers different solutions, considering the risk-taking and factors tradeoffs, providing a greater number of possible answers to the question of interest. The map with low risk-taking was the more appropriated to define priority areas for protection in the Piedade municipality, SP. / Fragmentação, degradação de habitats, superexploração de espécies, introdução de espécies exóticas são algumas das principais ameaças à biodiversidade, devido às necessidades de consumo e expansão humana. Uma das formas de mitigar a expansão dessas atividades e proteger a diversidade biológica, em longo prazo, é a preservação local, ou in situ, por meio do estabelecimento de áreas legalmente protegidas. O município de Piedade apresenta um conjunto de condições favoráveis à consolidação de áreas protegidas, como a urbanização relativamente baixa, a presença de valiosos remanescentes florestais que ocupam aproximadamente 25% da área do município e a existência de duas relevantes Unidades de Conservação com porções dentro de seus limites: a Área de Proteção Ambiental (APA) de Itupararanga na região nordeste do município e o Parque Estadual (PE) do Jurupará, na região sudeste. As áreas protegidas são, em geral, extensas e compostas por diferentes elementos na paisagem e podem ser estudadas por meio do Geoprocessamento, em especial, por uma de suas principais técnicas, o Sistema de Informação Geográfica (SIG), o qual permite a agregação de fatores por meio de diferentes abordagens. A Avaliação Multicriterial (AMC) é uma dessas abordagens, a qual transforma e combina diferentes fatores considerando a relevância dos mesmos e os seus respectivos níveis de influência, produzindo soluções/alternativas para a tomada de decisão. Nesse contexto, o presente trabalho teve por objetivo geral identificar áreas prioritárias à proteção, no município de Piedade, por meio da Avaliação Multicriterial (AMC). Os objetivos específicos foram identificar os fatores, e seus pesos, importantes à definição dessas áreas prioritárias, para as condições da área de estudo e avaliar qual método de AMC, se a Combinação Linear Ponderada (CLP) ou se a Média Ponderada Ordenada (MPO), é o mais apropriado ao objetivo do presente estudo. Por meio da Técnica Participatória, definiu-se os critérios e seus respectivos pesos. Obteve-se um mapa de áreas prioritárias por meio de CLP e outros dois mapas, com valores de compensação semelhantes e diferentes graus de risco para a tomada de decisão. Tanto a CLP quanto a MPO possibilitam a identificação de áreas propensas a se tornarem protegidas, porém a CLP forneceu soluções mais gerais e menos detalhadas que, se não forem bem avaliadas, podem acarretar em incertezas no planejamento da paisagem. A MPO permitiu obter distintas soluções para o processo decisório, por considerar os riscos e as compensações entre os fatores, fornecendo uma maior quantidade de possíveis respostas à questão de interesse. O mapa obtido por meio da MPO, com risco baixo de tomada de decisão, foi considerado o mais adequado para a definição de áreas prioritárias à proteção no município de Piedade, SP.

Robust portfolio optimization models attempt to address the standard optimization method's high sensitivity to noise in the parameter estimates, by taking an investor's uncertainty about the estimates into account when finding an optimal portfolio. In this thesis, we study robust variations of an extension of the mean-variance problem, where an additional term penalizing the portfolio's correlation with an exogenous return sequence is included in the objective. Using a normalized risk factor model of the asset returns, estimations are done using EMA filtering as well as exponentially weighted linear regression. We show that portfolio performance can significantly improve with respect to a range of metrics, such as Sharpe ratio, expected shortfall and skewness, when using appropriate robust models and hyperparameters. We further show that extending the optimization problem with a correlation penalty can notably reduce portfolio correlation with an arbitrary return sequence, with only a small impact on other performance metrics. / Robust portföljoptimering är en metod för att reducera vanliga portföljmodellers höga känslighet för brus i parameterskattningar, genom att ta en investerares osäkerhet kring skattningarna i åtanke när en optimal portfölj tas fram. I denna rapport studeras robusta varianter av ett utökat mean-variance-problem, där en straffterm för portföljens korrelation med en exogen avkastningsserie lagts till. Skattningarna bygger på en riskfaktor-modell för avkastningarna, och använder EMA-filter kombinerat med exponentiellt viktad linjär regression. Vi visar att en portföljs prestanda kan förbättras avsevärt med avseende på ett flertal prestandamått, till exempel Sharpe-kvot, expected shortfall och skevhet, vid användning av lämpliga robusta modeller och hyperparametrar. Vi visar också att inkludering av ett korrelationsstraff i optimeringsproblemet kan ge noterbara reduceringar i portföljens korrelation med en godtycklig avkastningsserie, med liten effekt på andra prestandamått.