[pt] Essa tese discute, basicamente, três importantes tópicos relacionados ao Setor Elétrico Brasileiro (SEB), a saber, a estocasticidade intrínseca ao setor, as peculiaridades metodológicas que norteiam o módulo de geração de energias afluentes, peça chave às atividades de planejamento da expansão, operação e precificação de curto prazo, e a atenção para a necessidade de um modelo Gama, mais adequado às características da série histórica de energia a ser modelada. Nesta tese é apresentado ao leitor uma visão diferente do Setor Elétrico Brasileiro, evidenciando-se a intrínseca relação entre a estocasticidade e as atividades executadas pelo SEB, um importante setor de infraestrutura do país. Percebe-se que as séries sintéticas de energia/vazão são cruciais para determinar qual é a melhor maneira de operar o setor, subsidiam decisões sobre quando se deve ou não expandi-lo, evitando-se assim custo e/ou perdas desnecessárias. E, ainda, são um fator preponderante na determinação do preço de curto prazo de energia elétrica, dado que a quantidade simulada/prevista de água nos reservatórios no futuro será um dos determinantes do preço da energia no curto prazo. Após este preâmbulo apresenta-se o Módulo de Geração de energias Afluentes, destacando-se como o mesmo está ligado ao Setor Elétrico Brasileiro e à Programação Dinâmica Dual Estocástica (PDDE), enfatizando quais as ressalvas que esta ligação estabelece. Ainda neste tópico, levantam-se algumas peculiaridades do módulo, como por exemplo, a questão das configurações intercorrelacionadas, característica não discutida até então, e pontos que levantam discussão com relação à teoria de Séries Temporais, como por exemplo, a definição da ordem do modelo, a questão da estacionariedade e a necessidade de tratar possíveis outliers. Ao unir as especificidades do SEB com a característica da série histórica de energia relacionada à distribuição Gama, aborda-se, seguindo as peculiaridades do SEB, uma nova metodologia que prescinde a normalidade e a possível geração de cenários negativos. Ao adotar tal metodologia, concluiu-se que a utilização dos modelos Gama, da forma que foram propostos por (Fernandez e Salas, 1986) não podem ser usados pelo SEB, pois os resultados da geração dos cenários mostraram-se não factíveis. Por fim, a importância desse trabalho vai além do que foi discutido em sua essência, ele abre um leque de possibilidades e discussões sobre como está sendo feito o planejamento da operação, o planejamento da expansão e a determinação do preço spot da energia elétrica. Nesse sentido a ideia desse trabalho é ter como resultado intangível a criação de uma agenda de pesquisa sobre a modelagem estocástica que envolve o SEB. / [en] This thesis discusses basically three important topics related to the Brazilian Electric Sector (BES), namely, the intrinsic stochasticity of the sector, the methodological peculiarities that guide the module of affluent energy, a key planning activities of the expansion, operation and pricing of short-term, and attention to the necessity for a Gamma model, more suitable to the characteristics of the time series of affluent energy. This thesis presents the reader with a different view of the Brazilian Electric Sector, revealing the intrinsic relationship between stochasticity and the activities performed by BES, a major infrastructure sector in the country. It can be seen that the synthetic series of energy/flow rates are crucial to determine which is the best way to operate the industry, subsidize decisions about when to expand it or not, thus avoiding the cost and/ or unnecessary losses. And yet, they are a major factor in determining the short-term price of electricity, since the amount simulated / predicted water reservoirs in the future will be one of the determinants of the price of energy in the short term. After this preamble presents the Module of Affluent energy, especially as it is linked to the Brazilian Electric Sector and Stochastic Dual Dynamic Programming (SDDE), which emphasizes the attentions that establishes this link. Although this topic, raises some peculiarities of the module, for example, the issue of intercorrelated settings, feature not discussed so far, and points that raise discussion about the theory of time series, such as the definition of the model order, the question of stationarity and the need to deal with possible outliers. By joining the especifications of BES with the characteristic energy of the time series related to the Gamma distribution is approached, following the peculiarities of BES, a new methodology that dispenses normality and possible generation of negative scenarios. By adopting this method, it was concluded that the use of Gamma models, which have been proposed in the form of (Fernandez and Salas, 1986) can not be used for SEB, as the results showed the generation of the scenarios is not feasible. Finally, the importance of this thesis goes beyond what was discussed in its essence, it opens up a range of possibilities and discussions on how it is being done the operation planning, expansion planning and determining the spot price of electricity. In this sense the idea of this thesis is to deliver intangible creating a research agenda on the stochastic modeling involving SEB.

[pt] Esta tese apresenta o estudo de um modelo de espaço de estados para dados positivos, onde o processo observado é condicionalmente independente, dado um processo latente Gama Markov. O processo observado condicionado ao processo latente tem distribuição Gama. O modelo possibilita a inclusão de covariáveis,tanto através do processo latente, como do processo observado.O modelo obtido é log-linear e a estimação dos parâmetros de regressão é feita através de funções de estimação de Kalman. Os parâmetros de dispersão são estimados via estimadores de Pearson ajustados. São desenvolvidos alguns estudos de simulação e uma aplicação aos dados da série de chuva de Fortaleza, Ceará, onde são incorporados fatos estilizados da série (tendência, sazonalidade ou ciclos), bem como o efeito de variáveis explicativas (temperatura do nível do mar, pressão atmosférica, manchas solares). / [en] This thesis presents a study of a state space model for positive data where the observed process is conditionally independent given a latent process gamma Markov process. The observed process conditioned to the latent process has gamma distribution. The model facilitates the inclusion of as many covariates through the latent process as of the observed process.The obtained model is log-linear and the estimate of the regression parameters is made through Kalman estimating functions. The dispersion parameters are obtained via the adjusted Pearson estimation. Some simulation studies and an application are developed to the data of the series of rainfall of Fortaleza, Ceará, where they are incorporate stylized facts of the series (tendency, sazonalidade or cycles) are include as well as the effect of explanatory variables (temperature of the level of the sea, pressure, sunspots).