[pt] A apreciação ou crescimento de reservas de óleo e gás é importante para uma empresa petrolífera, pois ela indica quanto uma reserva provada crescerá desde o início da produção até um determinado ano. Cada campo apresenta uma apreciação própria que depende de diversos fatores que fazem com que as reservas que antes eram classificadas como prováveis e possíveis sejam reclassificadas agora como provadas. Esta dissertação propõe determinar a apreciação de reservas para óleo e gás com base em séries históricas de campos com características semelhantes, calculando a apreciação média e a elas associando as incertezas da previsão por meio de intervalo de confiança para cada ano após o início da produção, e assim, determinando curvas delimitadoras do intervalo. Dos modelos estudados que satisfazem à condição de monotonicidade não-crescente (a taxa de apreciação anual diminui com o tempo), têm-se o logarítmico e o hiperbólico, sendo que o logarítmico foi o que teve melhor ajuste aos dados observados. Entretanto não se deve descartar o modelo hiperbólico, pois ele tem um apelo teórico e pode ter melhor ajuste do que o modelo logarítmico dependendo dos dados. Esse estudo é de caráter teórico, pois não foi possível obter dados reais de reservas. / [en] Oil and gas reserve appreciation, or growth, is a phenomenon important to petroleum exploratory and producing companies. If well understood, the companies will improve their reserves projection into the future. Each field presents a particular appreciation that depends on various factors that move resources from an initial classification into proved reserve-classification. This thesis proposes a methodology for determining oil and gas reserves appreciation based on historical time series data from similar fields, calculating year to year average appreciation, and associating to each average a confidence interval. Two models were selected for adjustment (logarithmic and hyperbolic) both presenting monotonic non- increasing year to year growth. The logarithmic model presented better adjustment to a limited data-set but hyperbolic should not be discarded both because it has desirable features and may produce better future projections. The difficulties in obtaining adequate real historical data, and other kinds of information on reserves time series impeded further statistical analysis.