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You searched for +publisher:"University of São Paulo" +contributor:("Artes, Rinaldo"). Showing records 1 – 2 of 2 total matches.

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1. Pretto, Karina. Modelando o efeito da omissão de atributos em um estudo de análise de preferência conjunta.

Degree: Mestrado, Estatística, 2007, University of São Paulo

A Análise de Preferência Conjunta (APC) é uma metodologia estatística bastante utilizada em estudos de comportamento do consumidor e do mercado em geral. Ela possibilita a realização de estudos sobre julgamentos individuais, tais como a aceita-bilidade e preferência por um determinado produto no momento da sua aquisição (ver Artes, 1991 e Friedmann, 1998). Em um estudo de preferência conjunta, são apresentadas configurações hipotéticas de um mesmo produto, que devem ser avaliadas segundo a preferência do respondente. O julgamento de um estímulo é denominado de valor de preferência que nada mais é do que a quantificação da preferência do indivíduo por um estímulo. Quanto maior o número de atributos e níveis utilizados na caracterização de um produto, mais real será sua descrição. No entanto, a complexidade dos estímulos e o número de configurações possíveis aumenta exponencialmente a cada novo atributo ou nível acrescentado, podendo comprometer a qualidade dos resultados de uma pesquisa. Este problema é contornado através da utilização de estímulos gerados através de planejamentos fracionários combinado na omissão de um ou mais atributos nos diferentes estímulos, conhecidos como perfis incompletos. Neste trabalho, pretende-se testar o efeito da ausência de atributos na classificação de estímulos e diferentes formas de imputação da informação faltante em uma aplicação sobre o efeito de características do emprego na satisfação do funcionário.

Conjoint Analysis is a statistic technique used in many behavior studies, product management and marketing researches. The conjoint method involves presenting customers with a test set of hypothetical products profiles and collecting their preferences. It\'s task is to identify some within a set of attributes those ones that are the most important for the research participants. Conjoint Analysis works better when the test set of profiles is small and the number of attributes is not so large. When a large number of attributes are considered in a conjoint study, the final number of possible profiles increase a lot. In this cases, fractional designs and incomplete profiles can be used to solve this problem. In this study will be tested the missing information efect in a conjoint study and will be compared some diferent imputations methods.

Advisors/Committee Members: Artes, Rinaldo.

Subjects/Keywords: Análise de Preferência; conjoint analysis; incomplete profiles; missing information; omissão de atributos; perfis incompletos

Record DetailsSimilar RecordsGoogle PlusoneFacebookTwitterCiteULikeMendeleyreddit

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APA (6th Edition):

Pretto, K. (2007). Modelando o efeito da omissão de atributos em um estudo de análise de preferência conjunta. (Masters Thesis). University of São Paulo. Retrieved from http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-17062007-165021/ ;

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Pretto, Karina. “Modelando o efeito da omissão de atributos em um estudo de análise de preferência conjunta.” 2007. Masters Thesis, University of São Paulo. Accessed August 14, 2020. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-17062007-165021/ ;.

MLA Handbook (7th Edition):

Pretto, Karina. “Modelando o efeito da omissão de atributos em um estudo de análise de preferência conjunta.” 2007. Web. 14 Aug 2020.

Vancouver:

Pretto K. Modelando o efeito da omissão de atributos em um estudo de análise de preferência conjunta. [Internet] [Masters thesis]. University of São Paulo; 2007. [cited 2020 Aug 14]. Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-17062007-165021/ ;.

Council of Science Editors:

Pretto K. Modelando o efeito da omissão de atributos em um estudo de análise de preferência conjunta. [Masters Thesis]. University of São Paulo; 2007. Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-17062007-165021/ ;

2. Pereira, Gustavo Henrique de Araujo. "Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais".

Degree: Mestrado, Estatística, 2004, University of São Paulo

Modelos de customer scoring são utilizados para mensurar o risco de crédito de clientes de instituições financeiras. Neste trabalho, são apresentadas três estratégias que podem ser utilizadas para o desenvolvimento desses modelos. São discutidas as vantagens de cada uma dessas estratégias, bem como os modelos e a teoria estatística associada a elas. Algumas medidas de performance usualmente utilizadas na comparação de modelos de risco de crédito são descritas. Modelos para cada uma das estratégias são ajustados utilizando-se dados reais obtidos de uma instituição financeira. A performance das estratégias para esse conjunto de dados é comparada a partir de medidas usualmente utilizadas na avaliação de modelos de risco de crédito. Uma simulação também é desenvolvida com o propósito de comparar o desempenho das estratégias em condições controladas.

Customer scoring models are used to measure the credit risk of financial institution´s customers. In this work, we present three strategies that can be used to develop these models. We discuss the advantages of each of the strategies, as well as the models and statistical theory related with them. We fit models for each of these strategies using real data of a financial institution. We compare the strategies´s performance through some measures that are usually used to validate credit risk models. We still develop a simulation to study the strategies under controlled conditions.

Advisors/Committee Members: Artes, Rinaldo.

Subjects/Keywords: credit risk; credit scoring; credit scoring; customer scoring; customer scoring; estimating functions; funções de estimação; risco de crédito

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APA (6th Edition):

Pereira, G. H. d. A. (2004). "Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais". (Masters Thesis). University of São Paulo. Retrieved from http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28122004-224257/ ;

Chicago Manual of Style (16th Edition):

Pereira, Gustavo Henrique de Araujo. “"Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais".” 2004. Masters Thesis, University of São Paulo. Accessed August 14, 2020. http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28122004-224257/ ;.

MLA Handbook (7th Edition):

Pereira, Gustavo Henrique de Araujo. “"Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais".” 2004. Web. 14 Aug 2020.

Vancouver:

Pereira GHdA. "Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais". [Internet] [Masters thesis]. University of São Paulo; 2004. [cited 2020 Aug 14]. Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28122004-224257/ ;.

Council of Science Editors:

Pereira GHdA. "Modelos de risco de crédito de clientes: Uma aplicação a dados reais". [Masters Thesis]. University of São Paulo; 2004. Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/45/45133/tde-28122004-224257/ ;

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