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[en] FORECASTING AMERICAN INDUSTRIAL PRODUCTION WITH HIGH DIMENSIONAL ENVIRONMENTS FROM FINANCIAL MARKETS, SENTIMENTS, EXPECTATIONS, AND ECONOMIC VARIABLES / [pt] PREVENDO A PRODUÇÃO INDUSTRIAL AMERICANA EM AMBIENTES DE ALTA DIMENSIONALIDADE, ATRAVÉS DE MERCADOS FINANCEIROS, SENTIMENTOS, EXPECTATIVAS E VARIÁVEIS ECONÔMICASEDUARDO OLIVEIRA MARINHO 20 February 2020 (has links)
[pt] O presente trabalho traz 6 diferentes técnicas de previsão para a variação mensal do Índice da Produção Industrial americana em 3 ambientes diferentes totalizando 18 modelos. No primeiro ambiente foram usados como variáveis explicativas a própria defasagem da variação mensal do Índice da produção industrial e outras 55 variáveis de mercado e de expectativa tais quais retornos setoriais, prêmio de risco de mercado, volatilidade implícita, prêmio de taxa de juros (corporate e longo prazo), sentimento do consumidor e índice de incerteza. No segundo ambiente foi usado à data base do FRED com 130 variáveis econômicas como variáveis explicativas. No terceiro ambiente foram usadas as variáveis mais relevantes
do ambiente 1 e do ambiente 2. Observa-se no trabalho uma melhora em prever o IP contra um modelo AR e algumas interpretações a respeito do comportamento da economia americana nos últimos 45 anos (importância de setores econômicos, períodos de incerteza, mudanças na resposta a prêmio de risco, volatilidade e taxa de juros). / [en] This thesis presents 6 different forecasting techniques for the monthly variation of the American Industrial Production Index in 3 different environments, totaling 18 models. In the first environment, the lags of the monthly variation of the industrial production index and other 55 market and expectation variables such as sector returns, market risk premium, implied volatility, and interest rate risk premiums (corporate premium and long term premium), consumer sentiment and uncertainty index. In the second environment was used the FRED data base with 130 economic variables as explanatory variables. In the third environment, the most relevant variables of environment 1 and environment 2 were used. It was observed an improvement in predicting IP against an AR model and some interpretations regarding the behavior of the American economy in the last 45 years (importance of sectors, uncertainty periods, and changes in response to risk premium, volatility and interest rate).
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[pt] DIMENSIONAMENTO DE UMA ESTOCAGEM DE GÁS NATURAL SOB INCERTEZA DE DEMANDA E PREÇO DE GNL / [en] SIZING OF A NATURAL GAS STORAGE UNDER DEMAND AND PRICE UNCERTAINTYLILIAN ALVES MARTINS 26 February 2019 (has links)
[pt] No Brasil, a demanda de gás natural possui um comportamento estocástico
devido ao consumo das usinas termelétricas, as quais operam em regime de
complementariedade ao sistema hidrelétrico. O suprimento de gás natural para
estas usinas depende em grande parte do fornecimento de Gás Natural Liquefeito
(GNL) spot, importado através de navios metaneiros. Em função do tempo de
trânsito dos navios, as compras de GNL devem ocorrer com antecedência em
relação ao despacho hidrotérmico. Este descasamento de tempo incentiva a
utilização de mecanismos de compatibilização da dinâmica do setor elétrico com a
dinâmica da cadeia do gás natural. Uma possibilidade de aumentar a sinergia entre
estes domínios é utilizar uma estocagem de gás natural para inserir flexibilidade
no sistema. A viabilidade da estocagem dependerá do preço do gás e da demanda
ao longo do horizonte de análise. O objetivo deste trabalho é a construção de um
modelo de programação linear para dimensionar a capacidade de uma estocagem
de gás natural sob incerteza de demanda e de preço de GNL. O modelo
apresentado é um híbrido de otimização estocástica, construído para considerar a
incerteza do consumo de gás, com otimização robusta, construído para levar em
conta a incerteza relacionada aos preços do GNL. O modelo caracteriza o perfil de
risco do supridor de gás natural pela utilização do Conditional Value-at-Risk
(CVaR) e utiliza um critério de segurança que reproduz um processo de
suprimento avesso a risco de déficit. Ao final do trabalho é apresentado um estudo
de caso hipotético, utilizando dados públicos do setor elétrico e de gás natural,
para avaliar a implantação da estocagem para 2.000 cenários de demanda e
patamares distintos de robustez à variação do preço do GNL. / [en] In Brazil, natural gas demand has stochastic behavior since gas-fired power
plants operate in conjunction with the hydroelectric system. Natural gas supply to
these plants relies upon Liquefied Natural Gas (LNG), imported through
cryogenic ships. LNG acquisitions must occur before the natural gas demand is
known because of the time of displacement of the ships. This lack of synchronism
stimulates the use of harmonizing mechanisms between the electric sector and the
natural gas sector. In this context, natural gas storage could be used to introduce
flexibility into the system and increase synergy between natural gas supply and
demand dynamics. However, the economic performance of the storage will
depend on actual gas prices and demand behavior during the period of analysis.
This study aims to construct a linear programming model to determine the size of
a natural gas storage under demand and LNG price uncertainty. The model is a
hybrid of a stochastic optimization algorithm – developed to consider gas demand
uncertainty – and a robust optimization algorithm – built to take into account
LNG price uncertainty. A convex combination between Conditional Value-at-Risk
(CVaR) and expected value is also used to indicate the supplier risk profile as well
as a security criterion, introduced to represent a deficit-averse supply process. At
the end, a hypothetic case is presented to evaluate the implementation of a natural
gas storage. The case presented uses public data from the Brazilian electric and
gas natural sectors and considers 2.000 demand scenarios and various levels of
robustness to LNG price variation.
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