Arrecadação da Previdência Complementar Aberta : uma análise de desempenho e casualidade
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Trabalho de conclusão de curso |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFS |
Texto Completo: | http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/8243 |
Resumo: | The capacity in terms of prediction to calculate the accumulation of monthly contributions made by open supplementary pension plans is something that, in the current competitive and globalized market, can be a key factor for insurers and other financial institutions to maintain or obtain their financial and actuarial balance. In this sense, the present study aims to compare time series and computational intelligence models through the randomness of the errors found in the forecast. Finally, the model of Box & Jenkins proved to be more accurate than the models of Artificial Neural Networks in terms of parsimony between performance and technical difficulty |
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Santa Rosa, Sandra SantosBarreto, Íkaro Daniel de Carvalho2018-05-22T14:23:15Z2018-05-22T14:23:15Z2014-09-17SANTA ROSA, Sandra Santos. Arrecadação da Previdência Complementar Aberta : uma análise de desempenho e casualidade. São Cristóvão, SE, 2015. Monografia (Bacharelado em Ciências Atuariais) - Departamento de Estatística e Ciências Atuarias, Centro de Ciências Exatas e Tecnologia, Universidade Federal de Sergipe, São Cristóvão, 2015http://ri.ufs.br/jspui/handle/riufs/8243The capacity in terms of prediction to calculate the accumulation of monthly contributions made by open supplementary pension plans is something that, in the current competitive and globalized market, can be a key factor for insurers and other financial institutions to maintain or obtain their financial and actuarial balance. In this sense, the present study aims to compare time series and computational intelligence models through the randomness of the errors found in the forecast. Finally, the model of Box & Jenkins proved to be more accurate than the models of Artificial Neural Networks in terms of parsimony between performance and technical difficultyA capacidade em termos de previsão para calcular o acúmulo de contribuições mensais obtidos pelos planos de previdência complementar aberta é algo que, no atual mercado competitivo e globalizado, pode ser um fator fundamental para que as seguradoras e demais instituições financeiras mantenham ou obtenham seu equilíbrio financeiro e atuarial. Neste sentido o presente estudo visa comparar modelos de séries temporais e modelos de inteligência computacional, através da casualidade dos erros encontrados na previsão. Ao final, o modelo de Box & Jenkins se mostrou mais acurado que os modelos de Redes Neurais Artificiais em termos de parcimônia entre desempenho e dificuldade técnica.São Cristóvão, SEporCiências atuariaisEnsino de ciências atuariaisPrevidênciaPrevidência ComplementarLegislação previdenciáriaRedes neurais artificiaisArtificial neural networksSupplementary pension plansOUTROS::CIENCIAS ATUARIAISArrecadação da Previdência Complementar Aberta : uma análise de desempenho e casualidadeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal de SergipeDECAT - Departamento de Estatística e Ciências Atuariais – Ciências Atuariais – São Cristóvão – Presencialreponame:Repositório Institucional da UFSinstname:Universidade Federal de Sergipe (UFS)instacron:UFSinfo:eu-repo/semantics/openAccessLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81475https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/8243/1/license.txt098cbbf65c2c15e1fb2e49c5d306a44cMD51ORIGINALSandra_Santos_Santa_Rosa.pdfSandra_Santos_Santa_Rosa.pdfapplication/pdf960137https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/8243/2/Sandra_Santos_Santa_Rosa.pdfbb36d568da234a2a4662d4deef407ee9MD52TEXTSandra_Santos_Santa_Rosa.pdf.txtSandra_Santos_Santa_Rosa.pdf.txtExtracted texttext/plain87531https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/8243/3/Sandra_Santos_Santa_Rosa.pdf.txtb41c93934c44d962af9e366f7298dc45MD53THUMBNAILSandra_Santos_Santa_Rosa.pdf.jpgSandra_Santos_Santa_Rosa.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1252https://ri.ufs.br/jspui/bitstream/riufs/8243/4/Sandra_Santos_Santa_Rosa.pdf.jpg72e3139ea2a04324737d9b5957a8edf8MD54riufs/82432018-05-22 11:23:15.929oai:ufs.br:riufs/8243TElDRU7Dh0EgREUgRElTVFJJQlVJw4fDg08gTsODTy1FWENMVVNJVkEKCkNvbSBhIGFwcmVzZW50YcOnw6NvIGRlc3RhIGxpY2Vuw6dhLCB2b2PDqiAobyBhdXRvcihlcykgb3UgbyB0aXR1bGFyIGRvcyBkaXJlaXRvcyBkZSBhdXRvcikgY29uY2VkZSDDoCBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBTZXJnaXBlIG8gZGlyZWl0byBuw6NvLWV4Y2x1c2l2byBkZSByZXByb2R1emlyIHNldSB0cmFiYWxobyBubyBmb3JtYXRvIGVsZXRyw7RuaWNvLCBpbmNsdWluZG8gb3MgZm9ybWF0b3Mgw6F1ZGlvIG91IHbDrWRlby4KClZvY8OqIGNvbmNvcmRhIHF1ZSBhIFVuaXZlcnNpZGFkZSBGZWRlcmFsIGRlIFNlcmdpcGUgcG9kZSwgc2VtIGFsdGVyYXIgbyBjb250ZcO6ZG8sIHRyYW5zcG9yIHNldSB0cmFiYWxobyBwYXJhIHF1YWxxdWVyIG1laW8gb3UgZm9ybWF0byBwYXJhIGZpbnMgZGUgcHJlc2VydmHDp8Ojby4KClZvY8OqIHRhbWLDqW0gY29uY29yZGEgcXVlIGEgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgU2VyZ2lwZSBwb2RlIG1hbnRlciBtYWlzIGRlIHVtYSBjw7NwaWEgZGUgc2V1IHRyYWJhbGhvIHBhcmEgZmlucyBkZSBzZWd1cmFuw6dhLCBiYWNrLXVwIGUgcHJlc2VydmHDp8Ojby4KClZvY8OqIGRlY2xhcmEgcXVlIHNldSB0cmFiYWxobyDDqSBvcmlnaW5hbCBlIHF1ZSB2b2PDqiB0ZW0gbyBwb2RlciBkZSBjb25jZWRlciBvcyBkaXJlaXRvcyBjb250aWRvcyBuZXN0YSBsaWNlbsOnYS4gVm9jw6ogdGFtYsOpbSBkZWNsYXJhIHF1ZSBvIGRlcMOzc2l0bywgcXVlIHNlamEgZGUgc2V1IGNvbmhlY2ltZW50bywgbsOjbyBpbmZyaW5nZSBkaXJlaXRvcyBhdXRvcmFpcyBkZSBuaW5ndcOpbS4KCkNhc28gbyB0cmFiYWxobyBjb250ZW5oYSBtYXRlcmlhbCBxdWUgdm9jw6ogbsOjbyBwb3NzdWkgYSB0aXR1bGFyaWRhZGUgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzLCB2b2PDqiBkZWNsYXJhIHF1ZSBvYnRldmUgYSBwZXJtaXNzw6NvIGlycmVzdHJpdGEgZG8gZGV0ZW50b3IgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIHBhcmEgY29uY2VkZXIgw6AgVW5pdmVyc2lkYWRlIEZlZGVyYWwgZGUgU2VyZ2lwZSBvcyBkaXJlaXRvcyBhcHJlc2VudGFkb3MgbmVzdGEgbGljZW7Dp2EsIGUgcXVlIGVzc2UgbWF0ZXJpYWwgZGUgcHJvcHJpZWRhZGUgZGUgdGVyY2Vpcm9zIGVzdMOhIGNsYXJhbWVudGUgaWRlbnRpZmljYWRvIGUgcmVjb25oZWNpZG8gbm8gdGV4dG8gb3Ugbm8gY29udGXDumRvLgoKQSBVbml2ZXJzaWRhZGUgRmVkZXJhbCBkZSBTZXJnaXBlIHNlIGNvbXByb21ldGUgYSBpZGVudGlmaWNhciBjbGFyYW1lbnRlIG8gc2V1IG5vbWUocykgb3UgbyhzKSBub21lKHMpIGRvKHMpIApkZXRlbnRvcihlcykgZG9zIGRpcmVpdG9zIGF1dG9yYWlzIGRvIHRyYWJhbGhvLCBlIG7Do28gZmFyw6EgcXVhbHF1ZXIgYWx0ZXJhw6fDo28sIGFsw6ltIGRhcXVlbGFzIGNvbmNlZGlkYXMgcG9yIGVzdGEgbGljZW7Dp2EuIAo=Repositório InstitucionalPUBhttps://ri.ufs.br/oai/requestrepositorio@academico.ufs.bropendoar:2018-05-22T14:23:15Repositório Institucional da UFS - Universidade Federal de Sergipe (UFS)false |
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