[pt] Após o choque de racionamento de energia elétrica, decorrente do desequilíbrio entre oferta e demanda, os vários setores da sociedade brasileira constataram a real e iminente necessidade de diversificação das fontes de geração de energia elétrica e de seu uso racional. Busca-se hoje novas fontes, entre as quais a energia eólica, uma alternativa nova e promissora. A energia eólica está aumentando no mundo todo e o Brasil tem um enorme potencial devido a sua localização geográfica e o governo tem investido neste tipo de energia. O principal objetivo desta dissertação é estudar e desenvolver modelos de previsão de velocidade de vento, de curto prazo da velocidade do vento. Os métodos de amortecimento exponencial, em particular o método de Holt-Winters e suas variações, são apropriados para este contexto devido à sua alta adaptabilidade e robustez. Para aplicação da metodologia considerou-se o município de São João do Cariri (Estado de Paraíba), onde está localizada uma das estações de referência do projeto SONDA (Sistema Nacional de Dados Ambientais para o setor de energia). Será utilizado o método de Holt-Winters, que será comparado com os modelos: de persistência, neuro-fuzzy (ANFIS) e estatísticos. / [en] After the shock of electricity rationing, due to the imbalance between supply and demand, the various sectors of the Brazilian society found a real and imminent need to diversify sources of electricity generation and its rational use. New sources are searched today, including wind power, a promising new alternative. Wind energy has been increasing worldwide and Brazil has huge potential due to its geographical location and the government has invested in this type of energy. The main objective of this thesis is to study and develop forecasting models, of short-term wind speed. The methods of exponential smoothing, in particular the method Holt-Winters and its variations, are suitable in this context because of its high adaptability and robustness. The city of São João do Cariri (State of Paraíba), where it is located one of the reference stations of project SONDA (National Environmental Data for the energy sector) was chosen in order to apply the methodology. The method that will be used is Holt-Winters, who will be compared with the models: persistence, neuro-fuzzy (ANFIS) and statistics.

[pt] O objetivo primário do presente trabalho é a captura do efeito informacional na taxa de juros de curto prazo (taxa Selic) por meio de saltos de Poisson. Os principais pilares de sustentação do tema são os testes realizados por Johannes (2004) e Das (2002), os quais evidenciam significância de tal estrutura para anúncios do FOMC1. Nos artigos motivadores desse interesse, os autores demonstram que grande parte da volatilidade de curto prazo no mercado de renda fixa é capturada com a introdução de saltos no processo estocástico da taxa de curto prazo. O mercado de renda fixa no Brasil, apesar do gradual (alongamento) do perfil, ainda está fortemente direcionado para títulos de curto prazo, como as Letras do Tesouro Nacional (LTN). Há, porém, poucos trabalhos focados em estimar o efeito informacional na taxa de juros de curto prazo no Brasil, como Margueron (2006), e que propõem abordagens simplificadas do problema2. A captura desse efeito por modelagem com processo estocástico pode gerar avanços não só na compreensão do efeito per se, mas também na explicação de movimentos bruscos na ponta curta da estrutura a termo da taxa de juros. Como em modelos afins da estrutura a termo da taxa de juros toda a curva pode ser descrita em função da taxa curta, assim temos, então, uma melhor abordagem para a curva como um todo. A formalização dessa estrutura desbrava, portanto, uma linha de potenciais avanços no apreçamento de instrumentos financeiros de renda fixa e gestão de riscos. / [en] The main goal of the present work is to capture the informational effect in the Brazilian short-term interest rate (Selic rate) using Poisson jumps. This structure is sustained by tests realized by Johannes (2004) and Das (2002), which provide strong evidence of this kind of modeling for FOMC3 announcements. In the above-mentioned articles, the authors show that a big part of the short-term volatility observed in fixed income markets is captured with the introduction of jumps in the stochastic process of the interest rate. The fixed income markets in Brazil, despite of the progressive investment profile changes (in direction of longer maturities), remains highly oriented for short term government bonds, like LTN’s. There are, nevertheless, few academic works estimating the informational effects in the Brazilian short-term interest rate, such as Margueron (2006) and with simplified approaches for this issue4. The capture of the informational effect with stochastic processes might generate improvements not only in understanding the effect per se, but also in explaining the abrupt movements in shorter maturities of the yield curve. As affine models for the yield curve, they are based in the idea of the whole curve as a function of the short-term interest rate, so it is possible to extend this approach, improving the yield curve modeling as a whole. Formalizing this structure potentially generates advances in pricing fixed income instruments and risk management.

[pt] Uma mudança de paradigma no mundo todo foi ocasionada pelo aumento da preocupação quanto ao uso de combustíveis fósseis usados como principal fonte de geração elétrica, a correspondente mudança climática e os danos ambientais crescentes. Nos últimos anos, a energia eólica apresentou um crescimento incessante como alternativa sustentável para a produção de eletricidade, o que pode ser observado a partir do crescimento de sua capacidade instalada mundialmente. O Brasil está entre os dez países que tem as maiores capacidades instaladas, e apresentou 9,42 por cento de geração de energia elétrica advinda da fonte eólica em 2019. No entanto, a aleatoriedade e a intermitência do vento são os maiores desafios na integração dessa fonte no sistema de energia. Diante deste contexto, esta pesquisa propõe a aplicação da técnica Singular Spectrum Analysis (SSA) como método de previsão para uma série de velocidade eólica no Brasil, fazendo uma análise comparativa de modelos SSA considerando diferentes horizontes de previsão e conjunto de treinamento para diferentes dias de previsão, com diferentes tamanhos de série temporal. Deste modo, é comparada a série temporal do ano todo com somente o último mês desta série para prever os últimos sete dias do mês de dezembro. Os resultados dessa aplicação mostram que para a maioria dos dias a utilização do ano todo como conjunto de treinamento obteve melhor desempenho, indicando que o uso da técnica SSA pode ser uma alternativa para séries temporais com uma grande quantidade de dados. / [en] A paradigm shift around the world was caused by increased concern about the use of fossil fuels used as the main source of electricity generation, the corresponding climate change and increasing environmental damage. In recent years, wind energy has shown steady growth as a sustainable alternative for electricity production, which can be seen from the growth of its installed capacity worldwide. Brazil is among the ten countries that have the largest installed capacities, and presented 9.42 percent of electricity generation from the wind source in the last year. However, wind randomness and intermittency are the biggest challenges in integrating this source into the energy system. In this context, this research proposes the application of the Singular Spectrum Analysis (SSA) technique as a forecast method for a series of wind speed in Brazil, making a comparative analysis of SSA models considering different forecast horizons and training set for different days forecast, with different time series sizes. In this way, the time series of the whole year is compared with only the last month of this series to forecast the last seven days of the month of December. The results of this application show that for most days the use of the whole year as a training set obtained better performance, indicating that the use of the SSA technique can be an alternative for time series with a large amount of data.