A pesquisa “Ensaios em matemática aplicada: estimação e trajetórias bootstrap de oferta de sangue e estudo de desempenho de extensões do algoritmo de Programação Dinâmica Dual Estocástica” foi a vencedora do Prêmio de Pós-graduação da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC), na categoria Mestrado. O trabalho, realizado pela aluna Michelle Bandarra, sob orientação do professor da Escola de Matemática Aplicada (FGV EMAp), Vincent Gérard Guigues, analisa a estimação e geração de trajetórias futuras de séries de oferta de sangue e estuda as diferentes extensões do algoritmo de Programação Dual Dinâmica Estocástica (Stochastic Dual Dynamic Programming – SDDP).
Na dissertação foram calibrados modelos de Vetores Auto Regressivos (VAR) para gerar trajetórias de ofertas de bolsas de sangue do Hemorio usando duas técnicas distintas de bootstrap que consideram a não-normalidade dos erros do modelo. O estudo concluiu que ambas as técnicas são adequadas e abordagens possíveis para melhorar a previsibilidade das séries de oferta de sangue. Já para o segundo tópico do trabalho foram comparados, sob a ótica de modelos de seleção de carteira, os desempenhos computacionais de dois algoritmos. O primeiro é uma modificação do SDDP que calcula múltiplos cortes por iteração, Multicut Decomposition Algorithm (MuDA). O segundo introduz estratégias de seleção de corte ao MuDA, denominado no trabalho de Cut Selection Multicut Decomposition Algorithm, CuSMuDA, algo inédito na literatura acadêmica.
A concessão do prêmio de pós-graduação da SBMAC foi iniciada no XXV CNMAC, realizado em 2002. Este prêmio, nas categorias de Doutorado e Mestrado, passou então a ser concedido anualmente à melhor tese de Doutorado e à melhor dissertação de Mestrado submetidas à Comissão Julgadora.
A dissertação de mestrado premiada está disponível na Biblioteca Digital da FGV.