Pesquisa de doutorado

Pesquisa doutoral na PUCPR

Doutorado em Engenharia de Produção e Sistemas

Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) — 2022 a 2027 (previsto). Orientador: Gilberto Reynoso-Meza.

Pesquisa em previsão econométrica e tomada de decisão multiobjetivo para portfólios de commodities agrícolas: combinação de modelos de previsão de séries temporais, modelagem de volatilidade bayesiana e com mudança de regime, e seleção de portfólios na fronteira de Pareto sob incerteza.

Séries Temporais Econometria Financeira & Bayesiana Otimização Multiobjetivo de Portfólios Eventos Extremos Previsão

Site do projeto PIBIC AgroFinance

Formação

Formação acadêmica

2022 – 2027 (previsto)

Doutorando em Engenharia de Produção e Sistemas

PUCPR – Curitiba, PR

Análise aplicada de séries temporais, econometria financeira e bayesiana, otimização multiobjetivo de portfólios e modelagem de eventos extremos. Orientador: Gilberto Reynoso-Meza.

2011

Mestrado em Desenvolvimento Econômico

UFPR – Curitiba, PR

Ênfase em big data, análise multivariada e econometria. Ler a dissertação

2007

Graduação em Ciências Econômicas

UFPR – Curitiba, PR

Monografia sobre a volatilidade do preço do petróleo (GARCH-M), laureada e continuada como projeto de pesquisa no Laboratório de Estatística e GeoInformação da UFPR. Ver o projeto

Publicações & apresentações

Produção acadêmica selecionada

Artigos em congressos

Ozon, R. H., Reynoso-Meza, G. (2024). Comparative Analysis of Fuzzy Regression Models and Multicriteria Decision-Making for Commodity Market Forecasting Scenarios. Anais do LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), Fortaleza anais

Previsão de preço de commodity costuma ser entregue como um número só, o que esconde o quanto ela é incerta. A regressão fuzzy carrega essa imprecisão de forma explícita em vez de descartá-la, e métodos de decisão multicritério passam a comparar cenários inteiros em vez de forçar uma resposta única.

Ozon, R. H., Reynoso-Meza, G. (2024). Predictive Maintenance Strategies in Agriculture Using Survival Analysis. XXV Congresso Brasileiro de Automática (CBA), Rio de Janeiro

Quando uma máquina está prestes a falhar, e quanto custa esperar? Análise de sobrevivência — a estatística de tempo até o evento, emprestada da medicina — aplicada a equipamento agrícola, para que a manutenção seja agendada por risco e não por calendário.

Ozon, R. H., Reynoso-Meza, G. (2024). Efficiency and Efficacy Comparison between NSGA-II and Differential Evolution in Multi-Objective Portfolio Optimization. ICPR Americas 2024 — Ohio University

Dois algoritmos evolutivos são usados rotineiramente para equilibrar risco e retorno em portfólios, e na prática escolhe-se um por hábito. Aqui os dois enfrentam o mesmo problema, medindo tanto a qualidade das soluções quanto o custo computacional de chegar até elas.

Ozon, R., de Lima, J. D., Dranka, G. (2024). Enhancing Grain Portfolio Risk Management with GAMLSS and MSGARCH. XXIV Encontro Brasileiro de Finanças (EBFIN) anais

Preço de grão não fica apenas mais ou menos volátil — a forma inteira da distribuição se move, incluindo assimetria e caudas pesadas. O GAMLSS acompanha esses momentos ao longo do tempo e o MSGARCH captura as trocas entre regimes calmos e turbulentos, ambos aplicados a risco de portfólio. Ver o estudo de caso

Apresentações & pôsteres

Ozon, R. H. (2024). PhD Finalist. XI ENPPEPRO — Encontro Nacional de Programas de Pós-Graduação em Engenharia de Produção

Pesquisa de doutorado selecionada como finalista no encontro nacional dos programas brasileiros de pós-graduação em engenharia de produção.

Ozon, R. H. (2024). Integrating GAMLSS and Bayesian MSGARCH Models for Enhanced Forecasting of Commodity Price Returns: A Novel Approach in Financial Econometrics. 1st SouthStat Meeting (UFPR) — pôster

A versão em pôster do trabalho de portfólio de grãos: combinar forma de distribuição variante no tempo com volatilidade bayesiana de mudança de regime para prever retornos de commodities. Ver o estudo de caso

Ozon, R. H. (2023). The Use of Time Series Disaggregation with the tempdisagg Package in Econometric Models. R Day (UFPR)

Séries econômicas chegam anuais quando a decisão precisa de números mensais. O trabalho mostra como a desagregação temporal em R reconstrói a série de frequência mais alta sem inventar movimento que o dado não sustenta.

Ozon, R. H., Reynoso-Meza, G. (2023). Portfolio Optimization with GARCH Models Using Multiple Time Windows for Pareto Frontiers. APREPRO / ConBRepro artigo

Uma fronteira risco–retorno estimada numa única janela pode ser artefato daquela janela. Construir fronteiras em várias janelas mostra quais trocas sobrevivem e quais foram acidente da amostra.

Artigos em elaboração (2025–2026)

Pipeline de pesquisa do doutorado: dezesseis manuscritos em preparação e submissão. Títulos sujeitos a alteração; drafts disponíveis mediante solicitação.

Otimização de portfólio e tomada de decisão

An Integration Framework for Multi-Objective Commodity Portfolio Decision-Making síntese da tese — artigo principal

A síntese da tese: como previsão, modelagem de risco e otimização multiobjetivo se encaixam num único processo de decisão, em vez de três etapas desconexas.

A Many-Objective Evolutionary Benchmark for Multi-Period Commodity Portfolios

Decisão real de portfólio pesa mais de dois objetivos ao mesmo tempo. Um benchmark para algoritmos que lidam com muitos objetivos ao longo de vários períodos.

Many-Objective Optimization of Technical Trading Strategies com R. Vianna

Regras de negociação costumam ser calibradas só para retorno. Aqui elas são otimizadas contra vários critérios concorrentes de uma vez.

Regime-Conditional Dynamic Programming for Portfolio Refinement

Um portfólio montado para mercado calmo é o portfólio errado para mercado turbulento. Este trabalho condiciona a decisão ao regime em que o mercado de fato está.

Distribution-Free Robust Control of Commodity Portfolios Under Regime Uncertainty

Métodos que pressupõem uma distribuição de probabilidade específica falham quando a premissa quebra. A pergunta aqui é o que ainda dá para garantir sem fazer essa premissa.

Capacity Constraints and Multi-Asset Generalisation of Commodity Portfolio Strategies

Uma estratégia que funciona no papel pode ser impossível de executar em escala. Aqui entram limites reais de capacidade, e a abordagem se estende a vários ativos.

Pareto-Optimal Reinforcement Learning Portfolios for Commodity Trading

Aprendizado por reforço normalmente otimiza uma recompensa só. Aqui pede-se que ele mantenha o trade-off risco–retorno em aberto, em vez de colapsá-lo num único escore.

Forecasting e modelagem de volatilidade

MSGARCH Against Competing Models for Commodity Price Returns

Volatilidade com mudança de regime realmente supera as alternativas mais simples em preço de grão, ou apenas parece mais sofisticada? Uma comparação direta. Ver o estudo de caso

Time-Varying Higher Moments in Agricultural Commodities via GAMLSS

Assimetria e curtose em preços agrícolas não são constantes, mas a maioria dos modelos as trata como se fossem. O GAMLSS deixa que se movam com o tempo.

Chaos and Complexity in Economic and Financial Time Series

Parte do que parece ruído aleatório em dado econômico é estrutura determinística. O trabalho examina o que é o quê, e o que decorre disso para previsão.

Estrutura de mercado, quebras e alertas antecipados

Causal Inference for Structural Breaks in Time Series

Uma série muda de rumo — mas foi causada pelo evento que todos culpam, ou apenas coincidiu com ele? Métodos causais aplicados à detecção de quebras.

Commodity Price Breaks: Detection versus Prediction

Identificar uma quebra depois que ela ocorreu é problema diferente de antecipá-la. O trabalho separa os dois e pergunta quanto do segundo é alcançável.

Price Transmission in Four Brazilian Agricultural Commodities

Quando um preço internacional se move, quanto disso chega ao produtor brasileiro, e em quanto tempo? Medido em quatro commodities.

Regime-Aware Hybrid Anomaly Detection for Early Warnings in Food Security

Um sistema de alerta que confunde oscilação sazonal normal com crise é pior que nenhum. Aqui a detecção de anomalia passa a considerar o regime, para alertas de segurança alimentar.

Fundamentos e aplicações

AI and Econometric Methods for Commodity Portfolio Optimization: A Systematic Literature Review

Revisão sistemática mapeando o que aprendizado de máquina e econometria clássica contribuíram cada um para portfólio de commodities, e onde ainda não se encontraram.

Real Options Valuation via Bayesian MCMC

O valor de poder esperar, expandir ou abandonar um investimento, estimado com métodos bayesianos que carregam a incerteza adiante em vez de escondê-la numa estimativa pontual.

Orientações

Ozon, R. H. (2024–2025). Orientação de Iniciação Científica (PIBIC / PIBIC Jr., PUCPR) — concluída. Projeto de pesquisa: "Innovations in Financial Modeling: AI and Econometrics Approaches for Agricultural Commodities Portfolio Optimization" site do projeto · declaração de orientador
Ozon, R. H. (2024). Declaração de Avaliação para o SEMIC/SEMITI. XXXI Seminário de Iniciação Científica da PUCPR declaração
Atividades editoriais

Revisão por pares & comitês

Revisor — Applied Soft Computing

Revisor por pares do periódico Applied Soft Computing (Elsevier), 2024 – presente. Certificado de revisor

Revisor — PRINCIPIA

Revisor por pares do periódico PRINCIPIA (UFJF, Juiz de Fora), 2024 – presente. Site do periódico

Comitê Científico Consultivo

Membro do Comitê Científico Consultivo da PUCPR (2023; 2024–2025), apoiando a avaliação de programas de pesquisa e de iniciação científica.

Google Scholar Currículo Lattes ORCID

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