31097 research outputs found
Sort by
Strategic change in resolving the efficiency-equity dilemma: A novel approach to portfolio selection
No full textThis paper introduces an innovative portfolio selection methodology that incorporates extended goal programming (EGP) to address the efficiency-equity tradeoff in international portfolio management. Unlike traditional methods, EGP integrates multiple-objective optimization, allowing for a balanced consideration of risk, return, and correlation simultaneously. This study not only advances the theoretical framework of portfolio management by extending the principles of Modern Portfolio Theory (MPT) but also provides empirical evidence of EGP's robustness across various market conditions, including financial crises. Utilizing data from five major global stock markets, which collectively represent over 70% of global market value, the results demonstrate that EGP-constructed portfolios outperform both global and market-specific benchmarks. The research contributes to the literature by offering a flexible, adaptable tool for decision-makers, enabling them to tailor portfolio strategies to diverse investor goals and volatile market environments. This study's findings have significant implications for both academics and practitioners, paving the way for more resilient and optimized portfolio management practices.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio
AI-driven participatory environmental management: Innovations, applications, and future prospects
Get PDFThe rapid advancement of Artificial Intelligence (AI) presents unprecedented opportunities for participatory environmental management. This paper explores the integration of AI technologies into participatory approaches, which engage diverse stakeholders in environmental decision-making processes. Using artificial intelligence, a corpus of 80 papers was compiled and subsequently analyzed with text mining tools. By identifying and systematizing academics’ contributions to knowledge about AI-driven tools, this study also discusses the challenges and ethical considerations inherent in AI deployment, emphasizing the need for transparent, equitable, and accountable AI systems. Looking ahead, we outline future prospects for AI in participatory environmental management, focusing on the potential for AI to foster adaptive management strategies, enhance stakeholder collaboration, and support sustainable development goals.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Exploring the role of sustainability reporting strategies in promoting sustainable development in social economy entities: The circular economy as a mediator
Get PDFThis study focused on the relationship between sustainability reporting (SR), the circular economy (CE), and the United Nations' Sustainable Development Goals (SDGs), including an examination of the mediator role of the CE in the SR–SDGs relationship. The SR concept refers to the ways in which companies communicate with their internal and external stakeholders about their sustainability initiatives. Researchers have confirmed that the CE contributes to the achievement of SDGs based on SR. However, the literature does not offer any comprehensive frameworks that integrate these three concepts, which constitutes an important research gap. More specifically, very few studies have explored how social economy entities (SEEs) report the ways they contribute to achieving the SDGs while implementing CE practices. This research thus sought to make a significant contribution to filling this lacuna. Statistical analyses were conducted to determine how SR influences SDGs and how SR promotes these goals through the CE. Variance-based structural equation modeling via partial least squares was applied to process data on a sample of 90 SEEs in Spain. The results show that entities that provide sufficient SR often communicate how they are implementing SDGs. CE practices have a significant effect on this SR–SDGs relationship. The findings thus make an important contribution to the literature by exploring the link between these three strategies (i.e., SR, the SDGs, and the CE) in organizational contexts and thus providing a foundation for new business models.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Local Whittle estimation in time-varying long memory series
Get PDFThe memory parameter is usually assumed to be constant in traditional long memory time series. We relax this restriction by considering the memory a time-varying function that depends on a finite number of parameters. A time-varying Local Whittle estimator of these parameters, and hence of the memory function, is proposed. Its consistency and asymptotic normality are shown for locally stationary and locally non-stationary long memory processes, where the spectral behaviour is restricted only at frequencies close to the origin. Its good finite sample performance is shown in a Monte Carlo exercise and in two empirical applications, highlighting its benefits over the fully parametric Whittle estimator proposed by Palma and Olea (2010). Standard inference techniques for the constancy of the memory are also proposed based on this estimator.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Intersectionality and birth in Latin America: A research protocol on maternal health of indigenous and afro-descendant women in La Guajira, Colombia
Get PDFThis article presents a research protocol focusing on the maternal health of Indigenous wayuu and Afro-descendant women in the region of La Guajira, Colombia. Following a decolonial approach and expecting the project to contribute to the field of sociology of birth, in this paper I propose to discuss the mobilized literature, methodologies, and ethical concerns critically and reflectively. This research aims to understand how the various paradigms of birth interact in contemporary times and how these interactions affect women’s experiences and expectations; to contribute to knowledge about birth and maternity among the Indigenous and Afro-descendant people of Colombia; and to evaluate existing maternal health indicators while proposing new ones that respond to the criteria and needs of the population under study. An ethnography and narrative interviews will be conducted with Indigenous wayuu and Afro-descendant women and health professionals in La Guajira, a department of Northern Colombia. Additionally, statistical birth analysis using data available from the National Statistical System of Colombia will be implemented. The results will be combined, co-created with study participants, and disseminated to a variety of audiences.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
Desenho de um sistema de informação para um clube desportivo amador: Um estudo de caso
No full textA gestão desportiva enfrenta desafios significativos, especialmente no que diz respeito aos clubes amadores, onde os recursos são limitados e emerge uma necessidade contínua de modernização. Os sistemas de informação possuem a capacidade de otimizar a eficácia organizacional, promovendo práticas de gestão mais aprimoradas e responsáveis. A presente dissertação aborda o desenho de um sistema de informação, com o objetivo de otimizar a comunicação interna e a gestão administrativa.
A questão central que orientou a investigação foi: "Como desenhar um sistema de informação para otimizar a eficiência organizacional de um clube desportivo amador?" Para responder a esta questão, foi realizado um estudo exploratório, tendo por base métodos qualitativos e um estudo de caso realizado no Clube Infante de Sagres, no Porto. A metodologia empregue ao longo desta pesquisa visou assim identificar os principais requisitos funcionais e não funcionais para o desenho do sistema de informação.
Os resultados obtidos indicam que a adoção de um sistema de informação proporciona benefícios consideráveis para a gestão do clube. A automatização de processos administrativos, tais como inscrições e pagamentos, e a centralização da comunicação interna foram identificadas como áreas fundamentais para a melhoria do desempenho. Para além do referido, a análise demonstrou que a resistência inicial à mudança pode ser mitigada através da formação adequada e da implementação faseada. Evidencia-se, assim, o papel da tecnologia como instrumento de modernização na gestão desportiva, fornecendo um modelo adaptado ao desenho de um sistema de informação eficaz e adaptado às necessidades do Clube Infante de Sagres.Sports management faces significant challenges, especially with regard to amateur clubs, where resources are limited and there is a continuous need for modernization. Information systems have the capacity to optimize organizational effectiveness by promoting more refined and responsible management practices. This dissertation addresses the design of an information system with the aim of optimizing internal communication and administrative management.
The central question that guided the research was ‘How to design an information system to optimize the organizational efficiency of an amateur sports club?’ To answer this question, an exploratory study was conducted, based on qualitative methods, and a case study carried out at Clube Infante de Sagres, in Porto. The methodology employed in this study thus aimed to identify the main functional and non-functional requirements for the design of the information system.
The results obtained indicate that the adoption of an information system provides considerable benefits for the management of the club. The automation of administrative processes, such as registrations and payments, and the centralization of internal communication were identified as key areas for performance improvement. In addition, the analysis showed that initial resistance to change can be mitigated through adequate training and phased implementation. The importance of technology in sports management is evident, providing a solid foundation for the design of an effective information system tailored to the needs of Clube Infante de Sagres
Measuring and managing the Value-at-Risk of a stocks and bonds portfolio
No full textThis thesis examines the use of multiple models to estimate Value at Risk (VaR) and assess the financial risk associated with a diversified investment portfolio. VaR is a key risk management tool commonly used by portfolio managers and financial institutions to estimate the potential maxi-mum loss over a given time frame and confidence level. The analysis focuses on four distinct mod-els: the Parametric (Variance-Covariance) approach, Historical Simulation, the Skewed General-ized Student-t (SGSt) distribution, and Quantile Regression VaR. Each model reflects different as-sumptions about return behaviour and risk factor sensitivity, offering a well-rounded comparison of risk estimates.
For this research, I used daily data from both stocks and government bonds, covering the period between 2007 and 2024. This stretch of time includes key market events like the 2008 financial crisis and the COVID-19 pandemic, which gives a good chance to see how the models hold up under different types of market stress. To get a fuller picture of the risks involved, I also included other important factors like interest rate changes and currency fluctuations.
To better manage potential losses, the research introduces hedging strategies aimed at reducing exposure without heavily altering the portfolio structure. The contribution of individual risk sources is examined using marginal VaR decomposition to provide a more complete picture of portfolio risk, the study also considers other key drivers such as interest rate movements and for-eign exchange volatility.
To evaluate the reliability of the risk models, Backtesting is conducted using statistical tools such as Kupiec’s Proportion of Failures (POF) test and Christoffersen’s Conditional Coverage test, both of which help determine whether the models consistently identify tail risks.
The overall results show that both the choice of model and how assets are allocated across the portfolio have a significant influence on risk outcomes especially during periods of elevated un-certainty in the financial markets.Esta dissertação analisa a aplicação de diferentes modelos para estimar o Value at Risk (VaR) e avaliar o risco financeiro associado a um portfólio de investimentos diversificado. O VaR é uma ferramenta fundamental de gestão de risco utilizada por instituições financeiras para estimar a perda máxima potencial dentro de um determinado horizonte temporal e nível de confiança. São comparados quatro modelos distintos: o modelo paramétrico (variância-covariância), a simulação histórica, a distribuição Skewed Generalized Student-t (SGSt) e o VaR com regressão quantílica.
Utiliza-se uma base de dados diária de ações e obrigações do governo, cobrindo o período de 2007 a 2024, que inclui eventos significativos como a crise financeira de 2008 e a pandemia da COVID-19. O estudo também considera fatores adicionais, como variações nas taxas de juro e flutuações cambiais.
Como estratégia complementar, são aplicadas técnicas de cobertura (hedging) para reduzir a ex-posição ao risco sem alterar significativamente a composição do portfólio. A decomposição mar-ginal do VaR permite identificar as principais fontes de risco.
Para testar a precisão dos modelos, são utilizados testes estatísticos como o Proportion of Failures (Kupiec) e o Conditional Coverage (Christoffersen), avaliando a capacidade dos modelos de prever perdas extremas.
Os resultados demonstram que tanto a escolha do modelo como a alocação dos ativos têm im-pacto relevante na medição do risco, especialmente em períodos de elevada incerteza no mer-cado
The potential role of cryptocurrencies as safe-haven assets: A worldwide empirical analysis
No full textThe role of cryptocurrencies in the contemporary financial landscape remains ambiguous and vastly debated in the literature. While some authors consider cryptocurrencies, such as Bitcoin, to be a form of “digital gold”, others contend that their decentralized nature categorizes them as speculative assets with no intrinsic value. This study intends to contribute to this discussion by investigating the role of cryptocurrencies, specifically Bitcoin and Tether, in functioning as safe-haven assets across various regions and asset classes, including stock indices and commodities. To accomplish this, a Dynamic Conditional Correlation GARCH model was utilized to estimate the time-varying conditional correlations, focusing on the most extreme levels of negative returns, between the selected cryptocurrencies and five regional indices: the S&P 500, STOXX 600, MSCI Asia Ex Japan, MSCI Pacific, and MSCI World, in addition to two commodities: gold and oil.
The correlation values obtained led to the conclusion that both Bitcoin and Tether can function as safe-haven assets under certain market conditions. Bitcoin proved particularly effective as a protective asset during the most extreme instances of negative market returns, while Tether demonstrated a more pronounced safe-haven role during moderate market downturns. Regarding commodities, Tether exhibited both hedging and safe-haven capabilities, whereas Bitcoin played a more limited protective role. Although both cryptocurrencies displayed varying degrees of safe-haven behavior across different asset classes, their effectiveness was found to be asset-specific and dependent on market conditions.O papel das criptomoedas no panorama financeiro contemporâneo continua a ser um tema ambíguo e amplamente debatido na literatura. Enquanto alguns autores consideram criptomoedas, como a Bitcoin, uma forma de “ouro digital”, outros defendem que a sua natureza descentralizada as caracteriza como meros ativos especulativos sem valor intrínseco. Este estudo visa contribuir para esta discussão ao investigar o papel das criptomoedas, especificamente a Bitcoin e a Tether, como ativos de refúgio para várias regiões e classes de ativos, incluindo índices acionistas e commodities. Para tal, foi utilizado um modelo GARCH de Correlação Condicional Dinâmica de modo a estimar as correlações condicionais variáveis ao longo do tempo, especificamente nos níveis mais extremos de retornos negativos, entre as criptomoedas selecionadas e cinco índices regionais: S&P 500, STOXX 600, MSCI Asia Ex Japan, MSCI Pacific e MSCI World, além de duas commodities: Ouro e Petróleo.
Os valores de correlação obtidos levaram à conclusão de que tanto a Bitcoin quanto a Tether podem funcionar como ativos de refúgio em certas condições de mercado. A Bitcoin revelou-se particularmente eficaz como ativo de proteção durante os momentos mais extremos de retornos negativos, enquanto a Tether desempenhou um papel mais pronunciado de refúgio durante quedas moderadas do mercado. Em relação às commodities, a Tether exibiu capacidades tanto de proteção como de refúgio, enquanto o Bitcoin teve um papel de proteção mais limitado. Embora ambas as criptomoedas tenham mostrado comportamentos de refúgio, a sua eficácia revelou-se específica a cada ativo e dependente das condições de mercado
Knowledge-based machine learning approach to indirect prospecting methodologies for monument identification
No full textExperts use domain knowledge and experience to identify and analyze archaeological monuments from satellite images. However, traditional object detection methods often rely solely on image data and operate as “black boxes,” which frequently result in false positives, especially when detecting small archaeological sites.
For machines to effectively leverage domain knowledge, it must be organized in an interoperable format, addressing the challenge posed by scattered and fragmented data, particularly across multiple disciplines. This study tackles this issue by converting domain knowledge from diverse and multidisciplinary sources into a machine-readable format to reduce false positives in automatic object detection.
The study links information about archaeological sites and their landscapes by implementing a Knowledge Graph (KG) based on CIDOC-CRM, its CRMgeo extension, and GeoSPARQL ontologies. This KG integrates textual data from semantic records with spatial data from vector topographic maps, encompassing (i) metadata definitions, (ii) general and specific concepts, and (iii) the geometry of each represented entity. This representation can provide insights into elements within a scene that may not be visible in images.
Subsequently, the output from an object detection approach was integrated with the KG to train a Knowledge Graph–Machine Learning (KG-ML) model. This model identifies areas of interest (AOIs) where dolmens in Pavia and Mora (Portugal) are likely to be found, using contextual knowledge to exclude images with a low probability of accurate detections. The KG-ML approach effectively reduced false positives, provided contextual information that clarified recognition decisions, and enhanced the understanding of detected sites.Para o reconhecimento de monumentos arqueológicos em imagens de satélite, os especialistas utilizam conhecimento de domínio e sua experiência. No entanto, métodos automatizados de detecção de objetos, em geral, dependem apenas das imagens, funcionando como “caixas-pretas”. Essa técnica também tende a retornar uma alta taxa de falsos positivos, especialmente no caso de monumentos de pequenas dimensões.
Para que as máquinas possam utilizar o conhecimento de domínio, é necessário torná-lo interoperável. Para isso, é preciso superar o desafio imposto pela dispersão e fragmentação dos dados. Este estudo aborda essa questão ao converter conhecimento de domínio de fontes diversas e multidisciplinares em um formato legível por máquina e, assim, contribuir para reduzir os falsos positivos na detecção de objetos.
A implementação de um Knowledge Graph (KG), usando como modelo estrutural o CIDOC-CRM, sua extensão CRMgeo e GeoSPARQL, permitiu a integração de informações sobre sítios arqueológicos e a geografia onde estes estão localizados. Combinando dados textuais com dados espaciais, o KG fornece insights sobre elementos de uma cena que podem não ser diretamente visíveis nas imagens.
Posteriormente, os resultados de uma abordagem de detecção de objetos usando técnicas de Visão Computacional foram integrados ao KG para treinar um modelo híbrido KG–Machine Learning (KG-ML), com o objetivo de identificar áreas de interesse (AOIs) onde seria mais provável encontrar dolmens. O modelo utiliza o conhecimento contextual da área para excluir imagens com baixa probabilidade e melhorar a precisão da detecção
Informação para o desenvolvimento sustentável: Construir um entendimento coletivo
No full textEste capítulo explora a interseção crítica entre informação, desinformação e desenvolvimento sustentável, dando ênfase ao papel da comunicação eficaz na realização dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). Numa era marcada pela rápida disseminação da desinformação digital, a integridade da informação deve promover um entendimento coletivo e ações que direcionem para as prioridades globais, como a erradicação da pobreza, a mitigação das mudanças climáticas, a justiça social, entre outras. A promoção da literacia da informação permite capacitar os indivíduos a discernir informações confiáveis e a envolverem-se de modo significativo no discurso em redor dos ODS e destaca ainda, a necessidade de se fazerem abordagens colaborativas que envolvam governos,
organizações internacionais, sociedade civil e instituições do setor privado para a promoção do combate à desinformação e fomentar a transparência. Ao dar prioridade a iniciativas educativas que fomentem a literacia digital e o pensamento crítico, as sociedades podem construir resiliência contra a desinformação e garantir que os ODS permaneçam no centro das estratégias de desenvolvimento global. Este documento apela a um esforço conjunto com o objetivo de transformar a luta contra a desinformação num elemento de destaque da agenda para o desenvolvimento sustentável, assegurando que as gerações futuras herdem um mundo mais saudável, mais justo e sustentável. A metodologia usada para o desenvolvimento deste trabalho foi a análise crítica de artigos cientÌficos focados nas matérias da (des)informação e desenvolvimento sustentável.info:eu-repo/semantics/publishedVersio