Publicação
Otimização de Cenários de Combate ao Branqueamento de Capitais e ao Financiamento do Terrorismo
| datacite.subject.fos | Departamento de Estatística e Investigação Operacional | pt_PT |
| dc.contributor.advisor | Fonseca, Raquel João | |
| dc.contributor.advisor | Alpoim, Teresa, 1958- | |
| dc.contributor.author | Ferreira, Mariana Pinheiro | |
| dc.date.accessioned | 2022-02-16T10:50:30Z | |
| dc.date.available | 2022-02-16T10:50:30Z | |
| dc.date.issued | 2021 | |
| dc.date.submitted | 2021 | |
| dc.description | Trabalho de projeto de mestrado, Matemática Aplicada à Economia e Gestão, Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2021 | pt_PT |
| dc.description.abstract | Através de um estágio realizado na área de Compliance Office do Banco A, este projeto foi elaborado no âmbito do mestrado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão, na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Um dos objetivos deste trabalho passa por fornecer uma visão mais específica das noções de Branqueamento de Capitais e Financiamento do Terrorismo, assim como dos mecanismos de deteção de atividades suspeitas. Estes mecanismos têm como foco central a prevenção e o combate destas práticas e consistem na monitorização das transações dos Clientes, através de um sistema AML (Anti-Money Laundering), o SAS AML. Este sistema permite a criação de algoritmos que têm como objetivo a deteção de diferentes atividades suspeitas, através da geração de alertas. A estes algoritmos dá-se o nome de cenários. A finalidade deste projeto consiste na criação de um modelo tendo em vista a otimização de um desses cenários de combate ao Branqueamento de Capitais (BC) e Financiamento do Terrorismo (FT). Previamente a esta otimização foram estudados os conceitos de BC e FT, bem como da função Compliance, uma vez que é importante ter uma noção da área na qual este trabalho foi desenvolvido. Para ajudar a entender no que consistem os referidos cenários, foi dada uma explicação de como funciona o SAS AML, assim como um exemplo prático do cenário em estudo. No decorrer do presente projeto foram analisadas as variáveis em estudo, isto é, todas as variáveis consideradas candidatas a fazer parte do modelo final. O software utilizado para a elaboração do modelo foi o SAS Enterprise Miner, pois este permite a criação de vários modelos e indica qual deverá ser o modelo escolhido, tendo por base diversos critérios estatísticos. Por fim, foram retiradas as principais conclusões sobre os modelos obtidos e qual o critério para a escolha do modelo. | pt_PT |
| dc.description.abstract | This project was developed under the Master’s Degree in Mathematics Applied to Economics and Management, at the Faculty of Sciences of the University of Lisbon, through an internship carried out in the Compliance Office area of Bank A. One of the aims of this work is to provide a more specific view of the notions of Money Laundering and Terrorism Financing, as well as mechanisms for detecting suspicious activities. These mechanisms have as their central focus the prevention and combat of these practices and consist of monitoring costumers’ transactions of Bank A, through an AML (Anti-Money Laundering) system, the SAS AML. This system allows the creation of several algorithms that detect different suspicious activities, through alerts generation. These algorithms are called scenarios. The purpose of this project is to create a model in order to optimize one of these scenarios to combat Money Laundering (ML) and Terrorism Financing (TF). Prior to this optimization, the concepts of ML and TF were studied, as well as the Compliance function, since it’s important to have a notion of the area in which this work was developed. To help understand better what these scenarios consist of, a detailed explanation of how SAS AML works was given, as well as a practical example of the scenario under study. During this project, the variables under study were analyzed which means that all the variables that were considered candidates to be part of the final model. The software used for the elaboration of the model was the SAS Enterprise Miner, as this allows the creation of several models and in the end it indicates which model should be chosen based on several statistical criteria. Finally, the main conclusions about the models and the criteria for choosing the model were obtained. | pt_PT |
| dc.identifier.tid | 202933539 | |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10451/51332 | |
| dc.language.iso | por | pt_PT |
| dc.subject | Branqueamento de Capitais | pt_PT |
| dc.subject | Cenário | pt_PT |
| dc.subject | Regressão Logística | pt_PT |
| dc.subject | SAS AML | pt_PT |
| dc.subject | Trabalhos de projeto de mestrado - 2021 | pt_PT |
| dc.title | Otimização de Cenários de Combate ao Branqueamento de Capitais e ao Financiamento do Terrorismo | pt_PT |
| dc.type | master thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| rcaap.rights | openAccess | pt_PT |
| rcaap.type | masterThesis | pt_PT |
| thesis.degree.name | Trabalho de projeto de mestrado em Matemática Aplicada à Economia e Gestão | pt_PT |
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