Defesas & Seminários

CONVITE PARA DEFESA DE DISSERTAÇÃO - CARLA LILIANE GUEDES FONSECA

Qui, 09 de Fevereiro de 2017 17:52

CONVITE PARA DEFESA DE DISSERTAÇÃO

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional tem o prazer de convidar a comunidade científica para a 235ª sessão pública de apresentação e defesa da dissertação de Mestrado:

CANDIDATA: CARLA LILIANE GUEDES FONSECA

TÍTULO:

Modelo para Dinâmica de Mercado Financeiro baseado no Modelo SIR

BANCA EXAMINADORA

TITULARES:

 

Prof. Dr. Arthur Rodrigo Bosco de Magalhães (Orientador)

CEFET-MG

Prof. Dr. Adélcio Carlos de Oliveira

UFSJ

Prof. Dr. Allbens Atman Picardi Faria

CEFET-MG

Prof. Dr. José Luiz Acebal Fernandes

CEFET-MG

LOCAL:

Auditório 101 do Prédio 17 - DECOM, Campus II,   CEFET-MG

Av. Amazonas, 7675 - Nova Gameleira

DIA:

21 de fevereiro de 2017 - Terça-feira

HORA:

14:00 horas

RESUMO: Neste trabalho, busca-se modelar e compreender a dinâmica de preços de ativos, através de equações diferenciais tendo como referência um modelo epidêmico que visa contribuir para a modelagem de sistemas financeiros, considerados complexos, através de sistemas determinísticos simples que agregam características estocásticas. Em analogia ao modelo SIR (Suscetíveis - Infectados - Recuperados), foi construído um modelo de mercado composto de quatro populações, infectados de compra, infectados de venda, suscetíveis de compra e suscetíveis de venda, que resultou em um sistema de quatro equações diferenciais não lineares. Em paralelo às equações inspiradas no modelo SIR, foi formulada a equação do preço. O modelo foi investigado por meio da análise dos autovalores de sua matriz jacobiana nos pontos críticos, e dele foram extraídas diversas dinâmicas, todas simuladas em um programa específico, construído através do software MATLAB. Num segundo momento, foi inserida aleatoriedade no modelo para novas análises, o que, aparentemente, tornou as curvas de preço por ele produzidas mais parecidas com as curvas encontradas em séries reais. Dois tipos de aleatoriedade foram considerados, uma em que a liquidez no mercado não muda e outra em que tal liquidez varia. Para efeito de validação do modelo, foram realizadas investigações estatísticas através da ferramenta expoente de Hurst e por meio do cálculo da curtose de séries por ele produzidas. As curvas sintéticas extraídas do modelo foram comparadas estatisticamente a curvas reais advindas de ativos do Índice Bovespa. Ao mesmo tempo foram analisadas estatísticas relativas a um caminhante aleatório, para servirem de referência. Todas as estatísticas foram calculadas para candles completos, oriundos de séries empíricas ou construídos a partir de séries sintéticas. Os resultados mais interessantes encontrados foram diferenças consistentes nos expoentes de Hurst e nas curtoses quando calculadas sobre preços de abertura e fechamento, em relação aos valores relativos a máximo e mínimo. Até onde sabemos, tais resultados não estão ainda presentes na literatura.

Palavras-chave: Econofísica, Modelo SIR, Mercado Financeiro, Equações Diferenciais, Aleatoriedade, Expoentes Característicos, Curtose.

 

Belo Horizonte, 07 de fevereiro de 2017.

 

CONVITE PARA DEFESA DE DISSERTAÇÃO - RAFAEL AVELAR PACHECO

Qui, 02 de Fevereiro de 2017 18:16

CONVITE PARA DEFESA DE DISSERTAÇÃO

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional tem o prazer de convidar a comunidade científica para a 232ª sessão pública de apresentação e defesa da dissertação de Mestrado:

CANDIDATO: RAFAEL AVELAR PACHECO

TÍTULO:

D-Optimas: Um Sistema de Otimização Multiagentes Distribuído Baseado no Modelo de Atores

BANCA EXAMINADORA

TITULARES:

 

Prof. Dr. Henrique Elias Borges (Orientador)

CEFET-MG

Prof. Dr. Rogério Martins Gomes (Coorientador)

CEFET-MG

Profª. Drª. Anolan Yamilé Milanés Barrientos

CEFET-MG

Prof. Dr. Rodrigo Tomás Nogueira Cardoso

CEFET-MG

LOCAL:

Auditório 101 do Prédio 17 - DECOM, Campus II,   CEFET-MG

Av. Amazonas, 7675 - Nova Gameleira

DIA:

17 de fevereiro de 2017 - Sexta-feira

HORA:

9:30 horas

RESUMO: Vários problemas em otimização são denominados NP-completos (ou NP-difíceis) devido a dificuldade para solucioná-los, através de programação matemática, em um tempo razoável. Apesar disso, nos últimos anos, vários trabalhos tem apresentado mecanismos capazes de produzir soluções rápidas, e aceitáveis, para estes problemas. Um destes mecanismos é conhecido como sistemas multi agentes, ou MAS - Multi-Agent System. Este trabalho apresenta o D-OPTIMAS - Distributed Optimization Multi-agent System, um sistema multi agentes, distribuído e flexível para resolução de problemas de otimização de diferentes classes. O D-OPTIMAS usa o modelo de atores, um modelo de programação concorrente e assíncrono, que possibilita a execução de uma grande quantidade de agentes através de processos distribuídos. Neste sistema, cada agente é incapsulado por um ator e executa uma meta-heurística específica, de forma reativa e isolada, interagindo com os demais exclusivamente por troca de mensagens, ou seja, toda informação trocada entre os agentes segue um protocolo de comunicação assíncrono definido. Foram realizadas simulações, utilizando o D-OPTIMAS, para resolução de problemas de diferentes classes, como a minimização das funções EggHolder e XinSheYang - usualmente utilizadas como benchmarck de algoritmos de otimização contínua, e o problema de otimização combinatória PPN - Problema da Partição de Números. Os resultados obtidos mostram que o D-OPTIMAS é capaz de produzir soluções iguais, ou muito próximas, dos ótimos globais destes problemas. Além disso, o modelo de atores se mostrou uma poderosa ferramenta para construção de sistemas multi agentes escaláveis, possibilitando a criação de uma quantidade de agentes duas ordens de grandeza superior aquela produzidas por sistemas anteriores, baseados em concorrência por compartilhamento de estado em memória.

Palavras-chave: Sistema Multiagentes Distribuído. Modelo de Atores. Otimização cooperativa baseada em agentes.

 

Belo Horizonte, 31 de janeiro de 2017.

 

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