$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas |



Título: APPLICATION OF CLUSTERING ANALYSIS TO INTERNATIONAL PRIVATE INDEBTEDNESS
Autor: ANDRE MONTEIRO D ALMEIDA MONTEIRO
Instituição:  -
Colaborador(es):  CARLOS EDUARDO PEDREIRA - COAUTHOR
DIONISIO DIAS CARNEIRO NETO - COAUTHOR

Nº do Conteudo: 404
Catalogação:  09/01/2000 Liberação: 13/01/2000 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  PAPER
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=404@2

Resumo:
The main goal of this paper is to apply a combination of statistical and connectionist schemes to examine, via clustering analysis, private indebtedness in different countries. Thirty-nine such experiences are used. The relationship between private debts and some macroeconomic variables are discussed in some detail. The clustering performance is improved by taking advantage of specific properties and capacities of each method. The procedures are also applied to a controlled numerical example.

Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui