[pt] O presente trabalho visa generalizar a modelagem do tempo entre os negócios ocorridos no mercado financeiro, doravante chamado duração, e estudar os impactos destas duraçõoes sobre a volatilidade instântanea. O estudo foi realizado por meio do modelo linear ACD (autoregression conditional duration) proposto por Engel e Russel[3], os quais usaram a distribuição Exponencial e Weibull para as inovações, e o modelo GARCH-t para dados com alta freqüência para modelar a volatilidade instântanea, também usando a proposição de Engel e Russel[3]. A generalização faz uso da Gama Generalizada proposta em Zhang, Russel & Tsay[9] em um modelo de duração não linear conhecido como TACD (threshold autoregressive conditional duration). A justificativa para o estudo das durações com a Gama Generalizada é obter uma modelo mais flexível que o proposto por Engel e Russel[3]. Os resultados do modelo ACD com as inovações seguindo uma Gama Generalizada se mostrou mais adequado capturando a sub-dispersão dos dados. A seguir estimamos o modelo de volatilidade instantânea usando as durações estimadas como variáveis explicativas encontrando resultados compatíveis com a literatura. / [en] This work generalizes the duration model, the time elapsed between two consecutive transactions, such as financial transactions data; and explores the consequences of durations in the instantaneous volatility. The approach have been motivated by Engel and Russel[3], that proposed an autoregressive conditional duration (ACD) model to explain the variation of volatility, where the innovations proposes were Exponential andWeibull distributions. Besides they used the GARCH-t to modeling the instantaneous volatility in high frequency data. This work uses the Generalized Gamma to the innovations in order to generalize the ACD model, this distribution has been first suggested by Zhang, Russel and Tsay[9], in the threshold ACD (TACD) framework. We justify the generalized Gamma specification in order to allow for more flexibility than the ACD model of Engel and Russel[3]. We find evidences that the ACD model with this specification was better to captur the behavior such as sub- dispersion.

[pt] A necessidade de simular um ambiente de mercado competitivo para incentivar ganhos de eficiência fez a Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL) estipular metas para indicadores gerenciáveis, dentre eles o nível de perdas não técnicas (PNT’s) das distribuidoras de energia elétrica. Os prejuízos causados pelas perdas não técnicas de energia chegam à ordem de oito bilhões de reais anuais e impactam diretamente nos valores tarifários em exercício. É nesse contexto que a ANEEL, inspirada nas práticas de regulação por incentivo, estabeleceu um modelo econométrico que relaciona o nível aceitável de perdas não técnicas com a complexidade social das áreas de concessão das distribuidoras brasileiras. Entretanto, entidades do setor enxergam no modelo espaços para melhoria nos resultados e na robustez teórica do modelo, com isso, surge a idéia de propor uma abordagem de estimação diferenciada. É importante ressaltar que além da previsão, tem-se por objetivo testar novas variáveis potencialmente relevantes nesta análise, baseadas na recente literatura acerca do tema. O presente estudo demonstra que a variável de interesse, perdas não técnicas, não segue a distribuição normal, sendo assim, buscou-se a verdadeira distribuição dos dados e a modelagem se deu seguindo os arcabouços da abordagem linear generalizada. Os resultados corroboraram a aderência de uma distribuição que pertence a família exponencial (condição para a aplicação da abordagem linear generalizada). Além disso, o modelo proposto obteve boas estimativas, trazendo inclusive novas variáveis importantes para explicar as perdas não técnicas não utilizadas antes em outros estudos sobre estas perdas. O modelo proposto pode ser visto como uma alternativa viável ao modelo praticado pela ANEEL, sendo assim, sua discussão fundamental para o próximo ciclo de revisão tarifária. / [en] The need of simulating a competitive market environment in order to encourage efficiency gains made the National Electrical Energy Agency (ANEEL) fixes targets for manageable indicators, including the level of non-technical losses (NTL s) of electricity distributors. The financial damage caused by losses not techniques reach the order of eight billion reais per year and directly impacts on the electricity tariffs. In this context, ANEEL inspired by the practice of regulation by incentives, established an econometric model that relates the acceptable level non-technical losses to the social complexity in concession areas of each Brazilian distributor. However, entities in the sector find gaps in the model and improvement in the results and robustness of the model should be done, this brings idea of proposing a different approach to the estimation. It is important to emphasize that in addition to forecasting, there is the willing of testing new variables potentially relevant in this analysis, based on recent literature on the subject. This study proves that the variable of interest, nontechnical losses, does not follow the Gaussian distribution, thus, we sought the true distribution of data and modeling took place in the frameworks of general linear approach. The results confirm adherence to a distribution that belongs to the exponential family (condition for applying the generalized linear approach model), in addition, the proposed model obtained good estimates, including the use of new important variables to explain the non-technical losses not used in other studies. The proposed model can be seen as possible alternative to the model used by ANEEL, so, its discussion is really important to the next review cycle of electricity rates.