Adelpha - Repositório Digital

O Adelpha, Repositório Digital do IPM, tem como objetivos armazenar, preservar, divulgar e dar acesso à produção científica e intelectual, entre outros documentos de caráter histórico e de interesse do Instituto Presbiteriano Mackenzie, contribuindo desse modo para o aumento da sua visibilidade e impacto, garantindo a preservação da memória intelectual da Instituição.

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Análise de ações utilizando value at risk: paramétrico, histórico e simulação de Monte Carlo
(2022-06-16) Fagundes, Laryssa; Meloncini, Luiz Angelo Haro
O presente estudo tem como objetivo avaliar os riscos e possíveis distorções do mercado financeiro, a fim de analisar detalhadamente uma carteira de investimentos. Por meio de um estudo comparativo, foi utilizado o conceito estatístico Value at Risk (VaR) e suas aplicações: Paramétrico, histórico e simulação Monte Carlo. Os conceitos abordados neste trabalho foram fundamentados nos modelos de avaliação propostos por Giambiagi (2019). A base de dados utilizada foi extraída pela plataforma Economatica (2022), composta pelas cotações históricas de ações dos segmentos de Petróleo, Minerais Metálicos, Siderurgia, Petroquímicos, Químicos, Papel e Celulose, conforme a classificação oficial da Bolsa de Valores B3 (Bolsa de Valores Brasileira). A carteira de investimentos avaliada considerou um patrimônio disponível de R$100.000.000,00 para investimento em ações selecionadas. Para distribuir a alocação da carteira, foi utilizado o Índice Sharpe para hierarquização da proporção de investimento. Considerando o intervalo observado, de 4 anos, o estudo resultou em cenários voláteis para todos os ativos analisados; considerando um intervalo de confiança de 95%, o VaR histórico apresentou a maior perda possível, enquanto a simulação de Monte Carlo demonstrou a menor perda possível.
Aplicações da economia comportamental na saúde suplementar
(2026-02-11) Melo, Hilton Araujo de
O setor de saúde suplementar brasileiro, responsável pela cobertura de mais de 50 milhões de beneficiários, enfrenta crise de sustentabilidade caracterizada por custos assistenciais crescentes, transformações demográficas aceleradas e assimetrias informacionais que comprometem a qualidade dos serviços e a capacidade decisória dos consumidores. Este trabalho investiga a aplicação de conceitos da economia comportamental como ferramenta regulatória de baixo custo para aprimoramento da regulação exercida pela Agência Nacional de Saúde Suplementar (ANS), analisando criticamente dois instrumentos regulatórios centrais: o Índice de Desempenho da Saúde Suplementar (IDSS) e o Programa de Promoção da Saúde e Prevenção de Riscos e Doenças (Promoprev). A pesquisa parte da fundamentação teórica do law and economics tradicional, identificando seus limites ao desconsiderar falhas de mercado comportamentais decorrentes de desvios cognitivos sistemáticos dos agentes. Demonstra-se que o modelo teórico de racionalidade plena do homo economicus revela-se insuficiente para explicar padrões decisórios subótimos observados empiricamente na escolha de planos de saúde e na adesão a comportamentos preventivos. A análise empírica evidencia que o IDSS, concebido para reduzir assimetrias informacionais, apresenta deficiências relacionadas à baixa divulgação, complexidade de acesso e ausência de consequencialidade efetiva. O Promoprev, voltado ao cuidado preventivo, ainda não explora plenamente o potencial dos nudges e da arquitetura de escolhas para superar barreiras comportamentais como inércia, presenteísmo e otimismo irrealista. A contribuição central da dissertação reside em demonstrar que a regulação da saúde suplementar deve incorporar sistematicamente os fundamentos da economia comportamental como complemento essencial às abordagens tradicionais, oferecendo ferramentas de baixo custo com potencial para melhorar simultaneamente a qualidade decisória individual, a eficiência alocativa setorial e o bem-estar dos beneficiários.
Avaliação de dimensionamento de alocação de recursos de um portfólio de acordo com o perfil do Investidor
(2022-06-15) Engel, André Luis; Cotrim, Daniel Duarte
Este trabalho estuda o uso do modelo desenvolvido por Markowitz para otimização da distribuição de alocação em um portfólio de investimentos, aplicando-se as opções de alocação em seis classes de ativos diferentes, de fácil acesso aos investidores no Brasil e respeitando o perfil de investimentos definido por cada investidor individualmente (Suitability). O estudo propõe a limitação do modelo com base em concentrações máximas em cada uma das classes afim de respeitar a diversificação dos portfólios e otimização dos retornos no prazo analisado. Analisa-se uma distribuição otimizada com base nas restrições propostas para 3 perfis diferentes de investimentos e seus resultados de performance no período estudado.
Manutenção e instruções de montagens de sistemas em realidade virtual
(2024-12-05) Lara, Miguel Beteta
O presente trabalho tem como principal objetivo criar um ambiente integrado em realidade virtual para simulação de processos de manutenção, prototipação e montagem de conjuntos personalizados de automação industrial. Para isto, foi desenvolvida uma aplicação utilizando o software UNITY. O modelo foi testado e simulado para diversos tipos de montagens, utilizando elementos como cilindros pneumáticos, unidades de tratamento de ar comprimido e válvulas de automação de processo. Os resultados mostram que é possível criar uma nova maneira de ensinar operários e estudantes a se adequar a estes maquinários e equipamentos, concluindo uma maneira de otimizar futuramente processos de aprendizagem e instrução para facilitar a manutenção para componentes de uma empresa e didática de novos integrantes no mundo da automação industrial, além de contribuir com o avanço da tecnologia e desenvolvimento da indústria 4.0.
Redes neurais: transformando um smart campus através do monitoramento de pessoas com e sem mobilidade reduzida
(2024-12-05) Ferreira, Matheus Santana
O presente trabalho tem como objetivo desenvolver um sistema de monitoramento capaz de identificar pessoas com e sem mobilidade reduzida, gerando um mapa de calor que auxilia no entendimento do fluxo de pessoas dentro do campus da Universidade Presbiteriana Mackenzie. O modelo foi desenvolvido com a arquitetura de visão computacional YOLOv8 a partir de um dataset de imagens montado com imagens de licença CC 4.0. Toda a etapa de aprendizado foi executada em ambiente do google colab e posteriormente o processamento foi realizado por um Raspberry Pi 4 e uma câmera HD. Os resultados demonstraram que o modelo utilizado foi capaz de detectar todas as classes com grande fator de confiabilidade, gerando mapas de calor e enviando notificações caso pessoas com mobilidade reduzida necessitassem de auxílio para se locomover no campus, além de possibilitar uma análise de dados mais detalhada através de banco de dados.

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