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[en] STRUCTURES AND ALGORITHMS FOR MULTIUSER DETECTION AND INTERFERENCE SUPRESSION IN DS-CDMA SYSTEMS / [pt] ESTRUTURAS E ALGORITMOS PARA DETECÇÃO MULTIUSUÁRIO E SUPRESSÃO DE INTERFERÊNCIA EM SISTEMAS DS-CDMARODRIGO CAIADO DE LAMARE 26 January 2005 (has links)
[pt] Esta tese apresenta novas estruturas e algoritmos para
detecção multiusuário e supressão de interferência em
sistemas DS-CDMA. São investigadas estruturas baseadas em
redes neurais recorrentes para projeto de receptores com
decisão realimentada e desenvolvidos algoritmos adaptativos
para combater a interferência de múltiplo acesso e a
interferência entre símbolos. Novos algoritmos baseados na
minimização da taxa de erro de bits são examinados e
generalizados para esquemas de detecção com cancelamento de
interferência. Para situações onde uma seqüência de
treinamento não é disponibilizada, é considerado um novo
critério de projeto às cegas de receptores com restrições
lineares baseado na função custo módulo constante.
Algoritmos adaptativos às cegas baseados neste novo
critério são usados para estimar os parâmetros de um
receptor linear e do canal de
comunicações. São também desenvolvidos novos mecanismos às
cegas de ajuste do passo para algoritmos do tipo gradiente
estocástico em receptores lineares com base no critério de
mínima variância com restrições. Com base nos critérios de
mínima variância e módulo constante com restrições, são
desenvolvidos critérios de projeto às cegas para receptores
com decisão realimentada e propostos algoritmos adaptativos
para essas estruturas. Um novo esquema de cancelamento
sucessivo de interferência baseado no conceito de
arbitragem é proposto e incorporado a uma estrutura de
recepção com decisão realimentada para o enlace reverso. Em
seguida, o novo esquema de
cancelamento de interferência é combinado com uma estrutura
iterativa que
emprega múltiplos estágios, resultando em melhores
estimativas do receptor
e um desempenho uniforme para os usuários. Finalmente, são
apresentadas
novas estruturas de recepção com posto reduzido, baseadas
em filtros FIR
interpolados e interpoladores variantes no tempo, e
desenvolvidos algoritmos
adaptativos às cegas e supervisionados para o novo esquema. / [en] This thesis presents new structures and algorithms for
multiuser detection
and interference suppression in DS-CDMA systems. Structures
based on
recurrent neural networks are investigated for decision
feedback receivers
and adaptive algorithms are developed for combatting
multiple access
interference and intersymbol interference. New algorithms
based on the
minimization of the bit error rate are examined and
generalized for detection
schemes with interference cancellation. For situations
where a training
sequence is not available, a new blind criterion, based on
the constant
modulus cost function with linear constraints is
considered. Based on
this novel criterion, blind adaptive algorithms are used
for estimating
the parameters of linear receivers and the channel. New
blind adaptive
mechanisms for adjusting the step size of stochastic
gradient algorithms,
using the constrained minimum variance criterion, are also
presented for
estimating the parameters of linear receivers and the
channel. Based on
constrained minimum variance and constrained constant
modulus criteria,
the blind design of decision feedback structures is
considered and blind
adaptive algorithms are derived. A new successive
interference cancellation
scheme using the concept of arbitration is proposed and
incorporated
within a decision feedback structure for uplink scenarios.
Then, the new
interference cancellation scheme is combined with an
iterative structure
that employs multiple stages, resulting in improved
receiver estimates and
providing uniform performance over the users. Finally,
novel reduced-rank
receiver structures, based on interpolated FIR filters with
time-varying
interpolators, are presented and blind and supervised
adaptive algorithms
are developed for this new scheme.
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[en] THE LINEAR LOCAL-GLOBAL NEURAL NETWORK MODEL / [pt] O MODELO DE REDES NEURAIS GLOBAIS-LOCAISMAYTE SUAREZ FARINAS 02 July 2003 (has links)
[pt] Nesta tese apresenta-se o Modelo de Redes Neurais Globais-
Locais (RNGL) dentro do contexto de modelos de séries
temporais. Esta formulação abrange alguns modelos não-
lineares já existentes e admite também o enfoque de Mistura
de Especialistas. Dedica-se especial atenção ao caso de
especialistas lineares, e são discutidos extensivamente
aspectos teóricos do modelo: condições de estacionariedade,
identificabilidade do modelo, existência, consistência e
normalidade assintótica dos estimadores dos parâmetros.
Considera-se também uma estratégia de construção do modelo
e são discutidos os procedimentos numéricos de estimação,
apresentando uma solução para o cálculo de valores
iniciais. Finalmente, ilustra-se a metodologia apresentada
em duas séries temporais reais, amplamente utilizada na
literatura de modelos não lineares. / [en] In this thesis, the Local Global Neural Networks model is
proposed within the context of time series models. This
formulation encompasses some already existing nonlinear
models and also admits the Mixture of Experts approach. We
place emphasis on the linear expert case and extensively
discuss the theoretical aspects of the model: stationary
conditions, existence, consistency and asymptotic normality
of the parameter estimates, and model identifiability. A
model building strategy is also considered and the whole
procedure is illustrated with two real time-series.
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[en] ON MIMO COMMUNICATIONS SYSTEMS WITH 1-BIT QUANTIZATION AND COMPARATOR NETWORKS AT THE RECEIVER / [pt] SISTEMAS DE COMUNICAÇÃO MIMO COM QUANTIZAÇÃO DE 1-BIT E REDES COMPARADORAS NO RECEPTORANA BEATRIZ LOUREIRO B FERNANDES 09 August 2021 (has links)
[pt] Os sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO) empregam
um número crescente de antenas, o que leva a relevantes consumo de energia
e custo de hardware dos front-ends correspondentes. Nesse contexto,
o uso de conversores analógico-digitais (ADCs) de baixa resolução é promovido
como uma solução promissora para este problema. Neste estudo
consideramos um receptor MIMO de baixa resolução que implica que os
sinais recebidos são processados simultaneamente pelos 1-bit ADCs e pela
rede comparadora. Os sinais de entrada da rede comparadora podem vir
de antenas diferentes, de modo que a extensão da rede comparadora pode
ser interpretada como canais virtuais com saídas binárias. Com base nesses
receptores MIMO de baixa resolução, desenvolvemos um estimador de canal
e detector lineares de baixa resolução baseados no critério de mínimo erro
médio quadrático (LRA-LMMSE) de acordo com o teorema de Bussgang.
Duas redes de comparação são propostas, nomeadas, redes total e parcialmente
conectadas. Também desenvolvemos uma rede parcialmente conectada
baseada em busca gananciosa que usa muito menos comparadores para
obter um desempenho bem próximo ao da rede totalmente conectada. Os
resultados numéricos mostram que adicionar canais virtuais pode ser melhor
do que adicionar canais físicos extras que correspondem a antenas de
recepção adicionais em termos de taxa de erro de bit (BER). Além disso,
ao empregar o estimador de canal proposto e seu erro de estimativa correspondente,
construímos um limite inferior na taxa de soma ergódica para o
receptor LRA-MMSE. Os resultados de simulação mostram que os sistemas
com a proposta sistemas MIMO auxiliados por rede com quantização de
1-bit no receptor superam o convencional sistema MIMO de 1-bit em termos
de desempenho de BER e erro quadrático médio (MSE). Além disso,
as simulações numéricas confirmam uma vantagem significativa em termos
de taxa de soma para o sistema proposto. / [en] Multiple-input multiple-output (MIMO) systems employs an increasing
number of antennas, which leads to relevant energy consumption and hardware
cost of the corresponding front ends. In this context, the use of lowresolution
analog to digital converters (ADCs) is promoted as a promising
solution to this problem. In this study we consider a low-resolution MIMO
receiver which implies that the received signals simultaneously are processed
by the 1-bit ADCs and the comparator network. The input signals for the
comparator network can come from different antennas, such that the comparator
network extension can be interpreted as virtual channels with binary
outputs. Based on such low-resolution MIMO receivers, we develop
low-resolution aware linear minimum mean-squared error (LRA-LMMSE)
channel estimator and detector according to the Bussgang theorem. Two
comparator networks are proposed, namely, fully and partially connected
networks. We also devise a greedy search-based partially connected network
that can use much less comparators to approach the performance of the
fully connected network. Numerical results shows that adding virtual channels
can be better than adding extra physical channels which corresponds
to additional receive antennas in terms of bit error rate (BER). Furthermore,
by employing the proposed channel estimator and its corresponding
estimation error, we build up a lower bound on the ergodic sum rate for
the LRA-LMMSE receiver. Simulation results show that the systems with
the proposed network-aided MIMO systems with 1-bit quantization at the
receiver outperforms the conventional 1-bit MIMO system in terms of BER
and mean-square error (MSE) performances. Moreover, numerical simulations
confirm a significant advantage in terms of sum rate for the proposed
system.
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[en] SIGNAL PROCESSING TECHNIQUES FOR LARGE-SCALE MULTIPLE-ANTENNA SYSTEMS WITH 1-BIT ADCS / [pt] TÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE SINAIS PARA SISTEMAS DE MÚLTIPLAS ANTENAS DE LARGA ESCALA COM ADCS DE 1- BIT.ZHICHAO SHAO 21 August 2020 (has links)
[pt] Sistemas de múltiplas antenas de larga escala são técnicas fundamentais para sistemas de comunicação sem fio do futuro, que deverão servir dezenas de usuários por estação rádio-base. Neste contexto, um problema chave é o aumento do consumo de energia à medida que o número de antenas cresce. Recentemente, CADs de baixa resolução têm atraído grande interesse de pesquisa. Em particular, CADs de 1 bit são adequados para sistemas de larga escala devido ao seu baixo custo e consumo de energia. Nesta tese, CADs de 1 bit são usados em três diferentes abordagens de projeto, que operam a taxa de Nyquist e a taxas superiores a taxa de Nyquist com estratégias de amostragem uniforme e dinâmica. Nos sistemas operando a taxa de Nyquist, algoritmos de estimação de canal que exploram o conhecimento da baixa resolução e um novo esquema de detecção e decodificação iterativas são propostos, em que códigos low-density paritycheck de bloco curto são considerados para evitar alta latência. Nos sistemas operando a taxas superiores a taxa de Nyquist com sobreamostragem uniforme, algoritmos eficientes de estimação de canal e de detecção com janela deslizante com exploração da baixa resolução são propostos. Além disso, são deduzidas expressões analíticas associadas aos limitantes de Cramér-Rao para os sistemas com sobreamostragem. Resultados numéricos ilustram o desempenho dos algoritmos de estimação de canal propostos e existentes e os limitantes teóricos deduzidos. Nos sistemas operando com sobreamostragem dinâmica, duas abordagens de projeto são desenvolvidas: uma técnica baseada na maximização da soma das taxas e uma técnica baseada na minimização do erro médio quadrático. Em seguida, três algoritmos de redução de dimensão são apresentados e investigados. Resultados de simulações mostram que os sistemas com sobreamostragem dinâmica têm melhor desempenho do que os sistemas com sobreamostragem uniforme em termos de soma das taxas alcançáveis e de taxa de erro de símbolos, enquanto o custo computacional das técnicas examinadas é comparável. / [en] Large-scale multiple-antenna systems are a key technique for future wireless communications, which will serve tens of users per base station (BS). In this scenario, one problem faced is the large energy consumption as the number of receive antennas scales up. Recently, low-resolution analogto-digital converters (ADCs) have attracted much attention. Specifically, 1-bit ADCs in the front-end are suitable for such systems due to their low cost and low energy consumption. In this thesis, 1-bit ADCs are applied in three different system designs, which operate at the Nyquist rate and faster than Nyquist rates along with uniform and dynamic strategies. In the Nyquist-sampling system, low-resolution-aware channel estimation algorithms and a novel iterative detection and decoding scheme are proposed, where short block length low-density parity-check codes are considered for avoiding high latency. In the faster than Nyquist rates with uniform oversampling system, lowresolution-aware channel estimation and sliding window based detection algorithms are proposed due to their low computational cost and high detection accuracy. Particularly, analytical expressions associated with the Bayesian Cramér-Rao bounds for the oversampled systems are presented. Numerical results are provided to illustrate the performance of the proposed channel estimation algorithms and the derived theoretical bounds. In the dynamic-oversampling system, two different system designs are devised, namely, sum rate and mean square error based. Three different dimension reduction algorithms are presented and thoroughly investigated. Simulation results show that the systems with the proposed dynamic oversampling outperform the uniformly oversampled system in terms of the computational cost, achievable sum rate and symbol error rate performance.
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[en] ADVANCED ESTIMATION AND CONTROL APPLIED TO VEHICLE DYNAMIC SYSTEMS / [pt] ESTIMAÇÃO E CONTROLE AVANÇADOS APLICADOS A SISTEMAS DINÂMICOS VEICULARESELIAS DIAS ROSSI LOPES 26 April 2022 (has links)
[pt] A crescente demanda por sistemas de transporte autônomos e inteligentes
exige o desenvolvimento de técnicas avançadas de controle e estimativa, visando
garantir operações seguras e eficientes. Devido à natureza não linear da
dinâmica veicular e seus fenômenos característicos, os métodos clássicos de
estimativa e controle podem não alcançar resultados adequados, o que incentiva
a pesquisa de novos algoritmos. Por algumas contribuições, a primeira parte
deste trabalho trata de algoritmos de estimação, tanto para identificação
de parâmetros invariantes no tempo, quanto para estimação de estados e
parâmetros variantes no tempo. Especial destaque é dados aos algoritmos de
Estimação de Estados por Horizonte Móvel (MHSE), que se apresenta como
robusto e preciso, devido ao problema de otimização com restrição em que se
baseia. Este algoritmo é avaliado em dinâmica longitudinal de veículos, para
estimativa de deslizamento longitudinal e coeficiente de atrito pneu-estrada.
Apesar de sua eficiência, o alto custo computacional torna necessária a busca
por alternativas sub-ótimas, e o emprego de Redes Neurais que mapeiam
os resultados da otimização é uma solução promissora, que é tratada como
Estimação por Horizonte Móvel com Redes Neurais (NNMHE). O NNMHE é
avaliado em uma estimativa do estado de carga (SOC) de baterias para veículos
elétricos, demonstrando, através de dados experimentais, que o NNMHE emula
com precisão o problema de otimização e a literatura indica sua aplicação
efetiva em hardwares embarcados. Por fim, é apresentada uma contribuição
sobre o controle preditivo baseado em modelo não linear (NMPC). É proposto
e avaliado seu uso compondo uma nova estrutura de controle hierárquica para
veículos elétricos com motores independentes nas rodas, através do qual é
possível controlar adequadamente o veículo em tarefas de rastreamento de
velocidade e trajetória, com reduzido esforço computacional. O controle é
avaliado usando dados experimentais de pneus obtidos, que aproximam a
simulação de situações reais. / [en] The rising demand of autonomous and intelligent transportation systems
requires the development of advanced control and estimation techniques, aiming to ensure safety and efficient operations. Due to the nonlinear nature of
vehicle dynamics and its characteristic phenomena, classical estimation and
control methods may not achieve adequate results, which encourages the research of novel algorithms. By some contributions, the first part of this work deals
with estimation algorithms, both for identification of time invariant parameters
and for estimation of states and time varying parameters. Special emphasis is
given to Moving-Horizon State Estimation (MHSE), which is presented to be
robust and accurate, due to the constrained optimization problem on which
it is based. This algorithm is evaluated in vehicle longitudinal dynamics, for
slip and tire-road friction estimation. Despite its efficiency, the high computational cost makes it necessary to search for suboptimal alternatives, and the
employ of a Neural Networks that maps the optimization results is a promising solution, which is treated as Neural Networks Moving-Horizon Estimation
(NNMHE). The NNMHE is evaluated on a state-of-charge (SOC) estimation
of batteries for electric vehicles, demonstrating, through experimental data,
that the NNMHE emulates accurately the optimization problem, and the literature indicates its effectively application on embedded hardware. Finally,
a contribution about Nonlinear Model-based Predictive Control (NMPC) is
presented. It is proposed and evaluated its use compounding a novel hierarchical control framework for electric vehicles with independent in-wheel motors,
through which it is possible to adequately control the vehicle on velocity and
path tracking tasks, with reduced computational effort. The control is evaluated using experimental obtained tire data, which approaches the simulation
to real situations.
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[pt] ESTIMAÇÃO DA TENSÃO MECÂNICA USANDO ONDAS ULTRASSÔNICAS GUIADAS E MACHINE LEARNING / [en] MECHANICAL STRESS ESTIMATION USING GUIDED ULTRASONIC WAVES AND MACHINE LEARNINGCHRISTIAN DEYVI VILLARES HOLGUIN 11 July 2022 (has links)
[pt] Devido ao efeito acoustoelástico, as Ondas guiadas ultrassônicas (UGWs)
têm sido usadas para estimar a tensão mecânica com baixo custo de forma não
destrutiva. O Aprendizado de maquina (ML) tem sido aplicado para mapear
formas complexas de ondas para estimar a tensão mecânica, embora aspectos
importantes como precisão e consumo computacional não tenham sido explorados. Na literatura também não há muito trabalho sobre o uso do aprendizado
não supervisionado para a rotulagem automática de amostras com diferentes
estados de tensão. Portanto, esta tese apresenta duas abordagens: i) a abordagem supervisionada propõe uma metodologia de modelagem de dados que
otimiza a precisão e a implementação computacional, para a estimação da tensão baseada em UGWs em tempo real e ii) a abordagem não supervisionada
compara estruturas não supervisionadas para rotular um pequeno conjunto de
dados de acordo com o estado de tensão. Para o primeiro, foram avaliados
modelos de aprendizagem superficial e profunda com redução de dimensionalidade, estes modelos são criados e testados usando um procedimento de
hold-out Monte-Carlo para avaliar sua robustez. Os resultados mostram que,
utilizando modelos superficiais e Análise de componentes principais (PCA),
foi obtida uma melhoria de precisão e no consumo de hardware em comparação com o estado da arte com modelos de redes neurais profundas. Para o
segundo, métodos de redução de dimensionalidade: PCA e t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), são usados para extrair características
de sinais UGWs. As características são usadas para agrupar as amostras em
estados de baixa, média e alta tensão. Uma análise qualitativa e quantitativa
dos resultados foi realizada, considerando a análise de métricas para agrupamento, o PCA realizou o melhor agrupamento, qualitativamente, mostrando
menos sobreposição en grupos do que t-SNE. As duas abordagens utilizadas
nesta tese, conseguiram extrair características significativas que ajudam tanto
na estimativa quanto tanto na rotulagem de dados, contribuindo para a criação
de modelos de ML mais eficientes e no problema de interpretação de UGWs. / [en] Due to the acoustoelastic effect, Ultrasonic Guided Waves (UGWs)
have been used to estimate mechanical stress in a non-expensive and nondestructively fashion. Machine Learning (ML) has been applied to map complex waveforms to stress estimates, though important aspects, such as accuracy
and hardware consumption, have not been explored. Previously in the literature, there are also not many works on the use of unsupervised learning for
automatic labeling of samples with different stress states. Therefore, this thesis
presents two approaches, (i) the supervised approach aims to propose a data
modeling methodology that optimizes accuracy and computational implementation, for real-time ultrasonic based stress estimation and (ii) the unsupervised approach aims at comparing unsupervised frameworks to label a small
dataset according to the stress state. For the former, shallow and deep learning
models with dimensionality reduction were evaluated, these models are created
and tested using a Monte-Carlo holdout procedure to evaluate their robustness
under different stress conditions. The results show that, using shallow models and Principal Component Analysis (PCA), an accuracy improvement and
hardware consumption as compared to the state of the art reported with deep
neural network models were obtained. For the latter, dimensionality reduction
methods: PCA and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), are
used to extract features from UGWs signals with different stress levels. The
features are used to group the samples into low, medium and high stress states.
A qualitative and quantitative analysis of the results was performed. Considering the analysis of metrics for clustering, PCA performed the best clustering,
qualitatively, showing less overlapping of clusters than t-SNE. The two approaches used in this thesis, managed to extract meaningful features which
helped in both estimation and stress labeling, contributing to the creation of
more efficient ML models and in the problem of interpreting UGWs.
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[pt] ESTIMATIVA DE RISCOS EM REDES ELÉTRICAS CONSIDERANDO FONTES RENOVÁVEIS E CONTINGÊNCIAS DE GERAÇÃO E TRANSMISSÃO VIA FLUXO DE POTÊNCIA PROBABILÍSTICO / [en] RISK ASSESSMENT IN ELECTRIC NETWORKS CONSIDERING RENEWABLE SOURCES AND GENERATION AND TRANSMISSION CONTINGENCIES VIA PROBABILISTIC POWER FLOW24 November 2023 (has links)
[pt] A demanda global por soluções sustentáveis para geração de energia elétrica cresceu rapidamente nas últimas décadas, sendo impulsionada por incentivos fiscais dos governos e investimentos em pesquisa e desenvolvimento de tecnologias. Isso provocou uma crescente inserção de fontes renováveis nas redes elétricas ao redor do mundo, criando novos desafios críticos para as avaliações de desempenho dos sistemas que são potencializados pela intermitência desses recursos energéticos combinada às falhas dos equipamentos de rede. Motivado por esse cenário, esta dissertação aborda a estimativa de risco de inadequação de grandezas elétricas, como ocorrências de sobrecarga em ramos elétricos ou subtensão em barramentos, através do uso do fluxo de potência probabilístico, baseado na simulação Monte Carlo e no método de entropia cruzada. O objetivo é determinar o risco do sistema não atender a critérios operativos, de forma precisa e com eficiência computacional, considerando as incertezas de carga, geração e transmissão. O método é aplicado aos sistemas testes IEEE RTS 79 e IEEE 118 barras, considerando também versões modificadas com a inclusão de uma usina eólica, e os resultados são amplamente discutidos. / [en] The global demand for sustainable solutions for electricity generation has grown rapidly in recent decades, driven by government tax incentives and investments in technology research and development. This caused a growing insertion of renewable sources in power networks around the world, creating new critical challenges for systems performance assessments that are enhanced by the intermittency of these energy resources combined with the failures of network equipment. Motivated by this scenario, this dissertation addresses the estimation of risk of inadequacy of electrical quantities, such as overload occurrences in electrical branches or undervoltage in buses, through the use of probabilistic power flow, based on Monte Carlo simulation and the cross-entropy method. The objective is to determine the risk of the system not meeting operational criteria, precisely and with computational efficiency, considering load, generation and transmission uncertainties. The method is applied to IEEE RTS 79 and IEEE 118 bus test systems, also considering modified versions with the inclusion of a wind power plant, and the results are widely discussed.
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[pt] ENSAIOS EM GESTÃO DE CARTEIRAS E PREVISÃO DE RETORNOS DE AÇÕES / [en] ESSAYS IN PORTFOLIO MANAGEMENT AND STOCKS RETURN FORECASTINGARTUR MANOEL PASSOS 29 November 2021 (has links)
[pt] A dissertação é composta por três ensaios empíricos que usam dados
históricos de ações americanas. O primeiro avalia o desempenho de uma abordagem
de otimização de carteiras baseada na otimização de Markowitz. Os
resultados mostram valor econômico positivo do portfólio resultante, mesmo
na presença de custos de transação. O segundo artigo visa comparar e combinar
a técnica desenvolvida no artigo anterior à abordagem paramétrica e avalia
o desempenho da combinação das técnicas. Os resultados mostram que o desempenho
da técnica paramétrica é inferior à técnica de Markowitz modificada
e pouco melhor do que o mercado agregado. Isto sugere que o valor econômico
de explorar a estrutura de covariância entre as ações é superior a aumentar
pesos em ações cujas características oferecem relações risco-retorno maiores
até o período. O terceiro ensaio avalia modelos de previsão da variação de retornos
entre ações. As estatísticas utilizadas apontam que os modelos padrão
não possuem poder preditivo superior a modelos que supõem que não há variação ou que usam a média histórica. Por meio do uso tanto de combinações
de modelos lineares quanto estimação restrita de modelos com muitos fatores,
mostro que é possível obter resultados ligeiramente superiores. / [en] The dissertation consists of three empirical essays which use historical data of stocks listed in NYSE. The first essay evaluates a portfolio selection approach based on the Markowitz optimization. Results show the portfolios have positive economic value, even after including transaction costs. The second essay compares the technique proposed in the first essay to the parametric approach. Results show the parametric approach performs worse than the modified Markowitz approach and shlightly better than the aggregated market. This suggests that exploring the covariance structure of stocks provides better results than overweighting stocks with characteristics associated to better riskreturn ratios in the past. The third essay evaluates models that forecast the cross-sectional variation in stock returns. Given the statistics used, benchmark models do not show greater forecasting power than skeptical or naive models. By using linear model combination or lasso technique on a model with several factors, I show it is possible to obtain slightly better results.
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[en] PROPOSALS FOR THE USE OF REANALYSIS BASES FOR WIND ENERGY MODELING IN BRAZIL / [pt] PROPOSTAS DO USO DE BASES DE REANÁLISE PARA MODELAGEM DE ENERGIA EÓLICA NO BRASILSAULO CUSTODIO DE AQUINO FERREIRA 13 August 2024 (has links)
[pt] O Brasil sempre foi um país que teve sua matriz elétrica pautada majoritariamente
em fontes renováveis, mais especificamente na hídrica. Com passar dos anos, esta tem se
diversificado e demonstrado uma maior participação da fonte eólica. Para melhor explorála, pesquisas visando modelar seu comportamento são essenciais. Entretanto, não é sempre que se tem dados de velocidade do vento e de geração eólica disponíveis em
quantidade e nas localidades de interesse. Esses dados são primordiais para identificar
potenciais locais de instalação de parques eólicos, melhorar o desempenho dos existentes
e estimular pesquisas de previsão e simulação da geração eólica que são entradas para
auxiliar na melhor performance do planejamento e da operação do setor elétrico
brasileiro. Na carência de dados de velocidade do vento, uma alternativa é o uso de dados
vindos de base de reanálises. Elas disponibilizam longos históricos de dados de variáveis
climáticas e atmosféricas para diversos pontos do globo terrestre e de forma gratuita.
Desta forma, a primeira contribuição deste trabalho teve como foco a verificação da
representatividade dos dados de velocidade do vento, disponibilizados pelo MERRA-2,
no território brasileiro. Seguindo as recomendações da literatura, utilizou-se técnicas de
interpolação, extrapolação e correção de viés para melhorar a adequação as velocidades
fornecidas pela base de reanalise as que acontecem na altura dos rotores das turbinas dos
parques eólicos. Em uma segunda contribuição combinou-se os dados do MERRA-2 com
os de potência medidas em parques eólicos brasileiros para modelar de modo estocástico
e não paramétrico a relação existente entre a velocidade e potência nas turbinas eólicas.
Para isto utilizou-se as técnicas de clusterização, estimação das curvas de densidade e
simulação. Por fim, em uma terceira contribuição, desenvolveu-se um aplicativo, no
ambiente shiny, para disponibilizar as metodologias desenvolvidas nas duas primeiras
contribuições. / [en] Brazil s energy landscape has historically relied heavily on renewable sources,
notably hydropower, with wind energy emerging as a significant contributor in recent
years. Understanding and harnessing the potential of wind energy necessitates robust
modeling of its behavior. However, obtaining comprehensive wind speed and generation
data, particularly in specific locations of interest, remains a challenge. In the absence of
wind speed data, an alternative is to use data from a reanalysis database. They provide
long histories of data on climatic and atmospheric variables for different parts of the world,
free of charge. Therefore, the first contribution of this work focused on verifying the
representativeness of wind speed data made available by MERRA-2 in Brazilian territory.
Following literature recommendations, interpolation, extrapolation, and bias correction
techniques were used to improve the adequacy of the speeds provided by the reanalysis
based on those that occur at the height of the wind farm turbine rotors. In a second
contribution, MERRA-2 data was combined with power measured in Brazilian wind farms
to model in a stochastic and non-parametric way the relationship between speed and power
in wind turbines. For this purpose, clustering, density curve estimation, and simulation
techniques were used. Finally, the research culminates in the development of an
application within the Shiny environment, offering a user-friendly platform to access and
apply the methodologies devised in the preceding analyses. By making these
methodologies readily accessible, the application facilitates broader engagement and
utilization within the research community and industry practitioners alike.
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[en] THE IMPACT OF STRATEGIC ALLIANCES AND INTERNAL KNOWLEDGE SOURCES ON THE MANUFACTURING FIRMS INNOVATION AND ON THEIR FINANCIAL PERFORMANCE: A COMPARISON BETWEEN BRAZIL AND EUROPE / [pt] O IMPACTO DAS ALIANÇAS ESTRATÉGICAS E DAS FONTES DE CONHECIMENTO INTERNAS NA INOVAÇÃO E NO DESEMPENHO FINANCEIRO DAS FIRMAS DE MANUFATURA: UMA COMPARAÇÃO ENTRE BRASIL E EUROPAFABIO DE OLIVEIRA PAULA 11 December 2017 (has links)
[pt] O fenômeno da inovação e a forma como ele contribui para o desempenho das firmas depende de várias variáveis, como as características da firma, as suas estratégias, a indústria e o ambiente. O Brasil não é reconhecido como tendo um ambiente amigável para a inovação, ao contrário da maioria dos países europeus, e isto pode ser uma das razões pelas quais o país está travado em seu desenvolvimento econômico. Considerando o que foi mencionado acima, esta tese tem como objetivo contribuir explorando a relação entre P e D interno e externo, desempenho de inovação e desempenho financeiro nas firmas de manufatura brasileiras e de alguns países europeus e comparar as duas realidades para tirar lições sobre como as firmas brasileiras podem evoluir no seu desempenho de inovação e no seu desempenho financeiro. A estratégia para atingir esse objetivo foi propor um modelo teórico e algumas hipóteses baseadas em uma extensa revisão bibliográfica dos campos de gestão de inovação e estratégia e testá-los
através de modelagem de equações estruturais (SEM), utilizando a estimativa bayesiana. Para testar o modelo no contexto brasileiro, utilizou-se uma amostra de 2.810 firmas de manufatura que realizaram atividades de inovação entre 2009 e 2011 da pesquisa de inovação brasileira PINTEC 2011. Para o contexto europeu, tomou-se uma amostra de 2.745 firmas de manufatura de 14 países (Bulgária, República Checa, Chipre, Espanha, Croácia, Portugal, Hungria, Eslovênia, Noruega, Lituânia, Romênia, Itália, Eslováquia e Estônia) da Pesquisa de Inovação da Comunidade (CIS) 2010, que considerou os anos de 2008 a 2010. No caso do Brasil, uma relação positiva direta entre alianças estratégicas e desempenho de inovação foi detectada. O P e D interno, por outro lado, não influenciou diretamente o desempenho da inovação, no entanto, moderou positivazmente a relação entre alianças estratégicas e inovação, o que é consistente com a teoria da capacidade absortiva. Ao contrário da teoria, o desempenho de inovação teve uma influência negativa no desempenho financeiro futuro. Esta relação negativa pode ter sido causada pelo atraso de dois anos entre as proxies desses dois construtos do modelo, que não permitiu identificar um aumento nas receitas obtidas pelos novos produtos e serviços, mas permitiu capturar o efeito negativo do redirecionamento de recursos do marketing e vendas para atividades de inovação, como P e D interno, e dos custos gerenciais das alianças estratégicas. Para os países europeus, a análise empírica detectou uma
relação positiva entre o P e D interno e externo (de alianças estratégicas) e o desempenho de inovação separadamente. Contrariamente às expectativas, não se encontrou uma moderação do P e D interno na relação entre as alianças estratégicas e o desempenho de inovação. Isso provavelmente foi provocado pela baixa capacidade absortiva das firmas nos países europeus estudados em comparação com os países mais inovadores da Europa e mundialmente. O desempenho de inovação não influenciou o desempenho financeiro. Isso pode ter sido causado pela ausência de um intervalo de tempo entre a medida das proxies desses dois construtos, o que não permitiu identificar um aumento nas receitas de novos produtos e serviços, que leva algum tempo para ser percebido. Os resultados de ambos os modelos sugeriram que, se o principal objetivo é uma melhoria imediata nos níveis de desempenho da inovação, as firmas de
manufatura devem se concentrar em P e D interno ou externo. No entanto, se o objetivo principal é o longo prazo, começar por fortalecer o P e D interno é mais efetivo para melhorar a capacidade absortiva das firmas e ao mesmo tempo alcançar um desempenho de inovação satisfatório. Esta estratégia permitirá que
elas adotem estratégias mais complexas, equilibrando o P e D interno e externo, de forma efetiva no futuro, quando o nível de capacidade absortiva se tornar alto. / [en] The innovation phenomenon and how it contributes to the firms performance is contingent on several variables, such as the firm s characteristics, its strategies, the industry and the environment. Brazil is not recognized as having a friendly environment for innovation, in contrast with most of the European
countries, and this issue may be one of the reasons why the country is stuck in its economic development. Considering all mentioned above, this dissertation aims to contribute by exploring the relationships among internal and external R and D, innovation performance and financial performance in the Brazilian and in some European countries manufacturing firms and compare both realities to learn lessons about how Brazilian firms may evolve in their innovation and financial performance. The strategy to achieve this goal was to propose a theoretical model and some hypotheses based on an extensive literature review of the innovation management and strategy fields and test them through structural equation modeling (SEM), using Bayesian estimation. In order to test the model in the Brazilian context, a sample of 2,810 manufacturing firms that conducted innovation activities from 2009 to 2011 of the Brazilian innovation survey PINTEC 2011 was used. For the European context, the sample had 2,745 manufacturing firms of 14 countries (Bulgaria, Czech Republic, Cyprus, Spain, Croatia, Portugal, Hungary, Slovenia, Norway, Lithuania, Romania, Italy, Slovakia and Estonia) of the Community Innovation Survey (CIS) 2010, which
considered the years of 2008 to 2010. In the case of Brazil, a positive direct relationship between strategic alliances and innovation performance was detected. Internal R and D, on the other hand, did not influence innovation performance directly, however, it positively moderated the relationship between strategic
alliances and innovation, which is consistent with the absorptive capacity theory. Contrary to the theory, innovation performance had a negative influence on the future financial performance. This negative relationship may have been caused by the two-years lag between the proxies of the two constructs of the model, that did not identify an increasing in revenues achieved by the new products and services,
but captured the negative effect of the redirection of resources from marketing and sales to innovation activities, such as internal R and D, and of the managerial costs of the strategic alliances. For the selected European countries, the empirical analysis detected a positive relationship between internal and external R and D (from strategic alliances) and innovation performance separately. Contrary to the expectations, it
did not find a moderation of internal R and D on the relationship between strategic alliances and innovation performance. This was probably caused by the low absorptive capacity of the firms in the European countries studied compared to the most innovative countries in Europe and in the world. Innovation performance did not influence financial performance. This may have been caused by the absence of
a time-lag between the measurement of the proxies of these two constructs, which did not to allow to identify an increasing in revenues from new products and services, that takes some time to be perceived. All the results of both models suggested that, if the main goal is an immediate improvement in the innovation performance levels, manufacturing firms should focus on either internal or external R and D. However, if the main goal is the long-term, beginning to strengthen their internal R and D is effective to improve the firms absorptive capacity while achieving a satisfactory innovation outcome. This strategy will
allow them to adopt more complex strategies, balancing internal and external R and D, effectively in the future, when the absorptive capacity level becomes high.
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