ISEP - DM - Matemática Aplicada à Engenharia e às Finanças
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Browsing ISEP - DM - Matemática Aplicada à Engenharia e às Finanças by advisor "Ramos, Sandra Cristina de Faria"
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- Desenvolvimento de um modelo para a gestão de stocks no grupo NorsPublication . Costa, Ricardo José Santos Gomes da; Ramos, Sandra Cristina de Faria; Cruz, Manuel Bravo de FariaHoje em dia, um dos grandes objetivos das empresas é conseguirem uma gestão eficiente. Em particular, empresas que lidam com grandes volumes de stocks têm a necessidade de otimizar as quantidades dos seus produtos armazenados, com o objetivo, de entre outros, reduzir os seus custos associados. O trabalho documentado descreve um novo modelo, desenvolvido para a gestão de encomendas de uma empresa líder em soluções de transporte. A eficiência do modelo foi alcançada com a utilização de vários métodos matemáticos de previsão. Salientam-se os métodos de Croston, Teunter e de Syntetos e Boylan adequados para artigos com procuras intermitentes e a utilização de métodos mais tradicionais, tais como médias móveis ou alisamento exponencial. Os conceitos de lead time, stock de segurança, ponto de encomenda e quantidade económica a encomendar foram explorados e serviram de suporte ao modelo desenvolvido. O stock de segurança recebeu especial atenção. Foi estabelecida uma nova fórmula de cálculo em conformidade com as necessidades reais da empresa. A eficiência do modelo foi testada com o acompanhamento da evolução do stock real. Para além de uma redução significativa do valor dos stocks armazenados, a viabilidade do modelo é reflectida pelo nível de serviço alcançado.
- Modelação do cancelamento de apólices de seguro automóvel, por parte do clientePublication . Cordeiro, Vasco André Mota Torres; Ramos, Sandra Cristina de FariaOs cancelamentos de apólices influenciam diretamente as operações comerciais diárias e têm impacto no risco assumido pelas companhias de seguros, o que torna evidente a necessidade de ter um papel ativo na definição de estratégias que levem à promoção da fidelidade do cliente e na garantia de meios que facilitem a monitorização dos riscos comerciais. Quis-se identificar, entre os clientes com seguro automóvel de uma companhia de seguros, características que distinguem aqueles que cancelam as suas apólices de seguro dos outros clientes, de modo que, conhecidas as características de um novo indivíduo, se possa prever a que grupo pertence. Ponto de partida: dois conjuntos de dados contendo informações relativas a apólices de seguro e a sinistros ocorridos. Os conjuntos de dados foram trabalhados e uni cados até um conjunto final, composto por 371252 apólices ativas no ano de 2015 e, para cada uma delas, dados relativos a vinte variáveis, sendo uma delas a variável resposta (anulação da apólice, por parte do cliente) a ser predita pelas dezanove restantes. Um modelo linear generalizado, em particular uma regressão logística, construído com o conjunto das quatro variáveis mais significativas (data inicial, bonificação, forma de pagamento e pack de coberturas 2 ), dada a sua parcimónia, foi preferido pela companhia de seguros. A curva ROC correspondente tem uma AUC de aproximadamente 66.6%, com IC95% = [65.8%, 67.3%]. Fixando o objetivo de 80% para a sensibilidade, tem-se uma especificidade de aproximadamente 42% e uma exatidão pouco superior a 47%. Como alternativa, apresenta-se um modelo, construído com recurso a 5 variáveis simples (data inicial, bonificação, forma de pagamento, pack de coberturas 1, prémio apólice) e a uma das interações entre um par dessas variáveis (data inicial / forma de pagamento). A este modelo corresponde uma curva ROC com AUC = 69.4%, IC95% = [68.7%, 70.1%] e, para o mesmo objetivo de cerca de 80% de sensibilidade, consegue 47% de especificidade e exatidão pouco acima de 51%. Tendo como meta para o modelo o objetivo do equilíbrio entre bom ajustamento, parcimónia e interpretação, verificou-se que apenas a qualidade de ajustamento deixa a desejar.