[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.

[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.

[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.

[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.

[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.

[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.

[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.

[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.

[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.

[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.