[pt] A previsão, aquisição e distribuição de sobressalentes de maneira otimizada é primordial para atender eficientemente qualquer sistema logístico de manutenção. Esta dissertação, por intermédio de um estudo de caso, trabalhou dados logísticos reais num espaço amostral extraído de uma proposta técnica e comercial para implantação de uma rede de comunicações em VHF para mostrar a comparação entre o modelo atualmente usado no Sistema de Controle do Espaço Aéreo Brasileiro e o modelo intitulado MULTI-ECHELON TECHNIQUE FOR RECOVERABLE ITEM CONTROL (METRIC), originariamente desenvolvido para o cálculo de estoques de sobressalentes para a Força Aérea Americana. A tônica principal desta comparação foi mostrar a diferença existente entre um modelo que trabalha a previsão e distribuição de estoque de itens sobressalentes unicamente enfocando a disponibilidade do item e o outro modelo que enfoca uma análise otimizada de disponibilidade sistêmica. Quando se usa as técnicas da modelagem do METRIC, o produto desta comparação demonstrou fatores de ganho apreciáveis na economia de recursos financeiros, na distribuição estratégica das quantidades de itens sobressalentes nos diversos escalões e na disponibilidade de itens no sistema. Por fim, observando os ganhos nos resultados calculados neste trabalho e considerando a difusão e aceitação do modelo METRIC por várias empresas e organizações governamentais ao redor do mundo, propõe-se que o Sistema Logístico do Controle do Espaço Aéreo passe a considerar o uso do modelo METRIC na implantação de novos sistemas e com isto podendo obter ganhos significativos na área operacional e logística. / [en] The needs, acquisition and distribution of spare parts in an optimized way is very important to support efficiently the logistic maintenance system. This job development, searching a case study that it had its scope in based real data existent on the technical and commercial Proposal for VHF communication Netware, has been worked this subject showing the comparison between the model now used in the Brazilian Air Space Control System and this entitled study model MULTI-ECHELON TECHNIQUE FOR RECOVERABLE ITEM CONTROL (METRIC) that it was developed to calculate of spare parts stocks level for the American Air Force. The main core for this comparison was to find the existent difference between the model what predicts the needs and replacement for the available stock levels of the item on hand against the another one that it works with an optimized analysis of the system availability. When it is used the techniques of the METRIC modeling, the product of this comparison demonstrated appreciable improvement of the logistics process and, mainly, for the budget resources, improving the strategic distribution of the spare quantity in the several echelons and in the availability of the items in system. Finally, observing the improvement by the calculated results of this job and considering the diffusion and acceptance of the METRIC model in the several companies and government organizations around the world. At the final, this job proposes that the logistics System of the Air Space Control becomes to consider the using of the tested model in the implementation for the new system and it may obtain significant winnings for the operational and logistics area.

[pt] O presente trabalho tem como objetivo principal investigar por meio de simulação Monte Carlo algumas propriedades estatísticas dos modelos GARMA (Generalized Autoregressive Moving Average) para séries temporais de dados de contagem. Os modelos GARMA são uma extensão dos Modelos Lineares Generalizados de McCullagh e Nelder para situações de dados dependentes, caracterizando-se pela adição de um termo extra ao preditor linear, o qual passa a incorporar termos autoregressivos (AR) e de médias móveis (MA). As propriedades estatísticas investigadas foram às condições de estacionariedade dos modelos GARMA e os critérios de identificação da ordem (p,q) dos polinômios AR e MA que definem o modelo. Os resultados encontrados indicam que os critérios AIC BIC e Hannan-Quin utilizados foram razoavelmente eficazes na identificação da ordem dos modelos e que as condições de estacionariedade estabelecidas empiricamente em termo de restrições no espaço paramétrico são bastante complexas exigindo um estudo mais detalhado. Como objetivo secundário testamos os modelo GARMA em séries reais, ajustando os modelos GARMA- Poissson e GARMA-Binomial Negativa ao número de caso de poliomielite nos EUA e ao número de infartos do miocárdio no município do Rio de Janeiro. Os resultados indicam que os modelos foram capazes de explicar, de forma econômica, a variação destas séries. / [en] The main objective of this dissertation is to investigate, using Monte Carlo simulations, some statistical properties of GARMA (Generalized Autoregressive Moving Average ) models for time series of count data. GARMA models are extensions of the Generalized Linear Models to dependent data, in which autoregressive (AR) and/or moving average (MA) terms are incorporated into the linear predictor. The statistical properties targeted in our investigation were the model stationarity conditions and the identification criteria for selection of model orders, the lag structure (p,q) associated with the AR and MA terms. Our results suggest that AIC, BIC and Hann-Quinn criteria worked relatively well in identifying the model order, and that the conditions for stationarity established empirically in terms of parameter space restrictions were not totally conclusive, requiring further investigation. As a secondary objective we tested the model against real data, by fitting both a GARMA-Poisson and a GARMA-Negative Binomial to the series of number of cases of poliomyelitis on the US and the number of heart-attacks in Rio de Janeiro city. The results we found indicate that these models were able to explain, in a parsimonious way, the variation of both series.

[pt] Os modelos lineares generalizados auto regressivos com médias móveis (do inglês GARMA), possibilitam a modelagem de séries temporais de dados de contagem com estrutura de correlação similares aos dos modelos ARMA. Neste trabalho é desenvolvida uma extensão multivariada do modelo GARMA, considerando a especificação de um modelo Poisson bivariado a partir da distribuição de Kocherlakota e Kocherlakota (1992), a qual será denominada de modelo Poisson BGARMA. O modelo proposto é adequado para séries de contagens estacionárias, sendo possível, através de funções de ligação apropriadas, introduzir deterministicamente o efeito de sazonalidade e de tendência. A investigação das propriedades usuais dos estimadores de máxima verossimilhança (viés, eficiência e distribuição) foi realizada através de simulações de Monte Carlo. Com o objetivo de comparar o desempenho e a aderência do modelo proposto, este foi aplicado a dois pares de séries reais bivariadas de dados de contagem. O primeiro par de séries apresenta as contagens mensais de óbitos neonatais para duas faixas de dias de vida. O segundo par de séries refere-se a contagens de acidentes de automóveis diários em dois períodos: vespertino e noturno. Os resultados do modelo proposto, quando comparados com aqueles obtidos através do ajuste de um modelo Gaussiano bivariado Vector Autoregressive (VAR), indicam que o modelo Poisson BGARMA é capaz de capturar de forma adequada as variações de pares de séries de dados de contagem e de realizar previsões com erros aceitáveis, além de produzir previsões probabilísticas para as séries. / [en] Generalized autoregressive linear models with moving average (GARMA) allow the modeling of discrete time series with correlation structure similar to those of ARMA’s models. In this work we developed an extension of a univariate Poisson GARMA model by considerating the specification of a bivariate Poisson model through the distribution presented on Kocherlakota and Kocherlakota (1992), which will be called Poisson BGARMA model. The proposed model not only is suitable for stationary discrete series, but also allows us to take into consideration the effect of seasonality and trend. The investigation of the usual properties of the maximum likelihood estimators (bias, efficiency and distribution) was performed using Monte Carlo simulations. Aiming to compare the performance and compliance of the proposed model, it was applied to two pairs of series of bivariate count data. The first pair is the monthly counts of neonatal deaths to two lanes of days. The second pair refers to counts of daily car accidents in two distinct periods: afternoon and evening. The results of our model when compared with those obtained by fitting a bivariate Vector Autoregressive Gaussian model (VAR) indicates that the Poisson BGARMA model is able to proper capture the variability of bivariate vectors of real time series of count data, producing forecasts with acceptable errors and allowing one to obtain probability forecasts.

[pt] Existe consenso entre os pesquisadores de que o modelo de séries temporais não é adequado para previsão de peças de reposição. Entretanto, a maioria das ferramentas de previsão existentes no mercado emprega o modelo de séries temporais. Este trabalho apresenta a distribuição de Poisson como alternativa para a previsão de estoque de peças eletrônicas de reposição. A partir de noções básicas de gestão de estoques utilizando séries temporais e dos conceitos de confiabilidade, disponibilidade e do Processo de Poisson é proposto um modelo alternativo. Com o uso de exemplos reais são apresentados os resultados da aplicação do modelo proposto e a comparação com o modelo SAGA, que utiliza séries temporais. A principal característica do modelo proposto é o uso da distribuição de Poisson e a Taxa de Falhas real como principais parâmetros de cálculo. A análise dos resultados mostrou que é possível reduzir os erros de previsão, o custo de estoque e o número de pedidos não atendidos, com conseqüente aumento da Disponibilidade Operacional. / [en] There is a consensus that time series model is not appropriate in forecasting replacement parts. However most of market used forecasting tools are time series models. This work presents Poisson distribution as an alternative to forecast replacement parts on electronic equipments. From basic stock management notions, using time series and trust concepts of reliability, availability, and Poisson Process, an alternative model is proposed. Using real examples, the result from proposed model and its comparison to SAGA model, which is based on time series, is presented. The major characteristic of the proposed model is the application of Poisson distribution, and the real faults rate as the main calculus parameters. The analyses results have shown that is possible to reduce forecasting errors, therefore the stock cost, and the reduction of back orders amount, increasing the Operational availability.

[pt] O objetivo primário do presente trabalho é a captura do efeito informacional na taxa de juros de curto prazo (taxa Selic) por meio de saltos de Poisson. Os principais pilares de sustentação do tema são os testes realizados por Johannes (2004) e Das (2002), os quais evidenciam significância de tal estrutura para anúncios do FOMC1. Nos artigos motivadores desse interesse, os autores demonstram que grande parte da volatilidade de curto prazo no mercado de renda fixa é capturada com a introdução de saltos no processo estocástico da taxa de curto prazo. O mercado de renda fixa no Brasil, apesar do gradual (alongamento) do perfil, ainda está fortemente direcionado para títulos de curto prazo, como as Letras do Tesouro Nacional (LTN). Há, porém, poucos trabalhos focados em estimar o efeito informacional na taxa de juros de curto prazo no Brasil, como Margueron (2006), e que propõem abordagens simplificadas do problema2. A captura desse efeito por modelagem com processo estocástico pode gerar avanços não só na compreensão do efeito per se, mas também na explicação de movimentos bruscos na ponta curta da estrutura a termo da taxa de juros. Como em modelos afins da estrutura a termo da taxa de juros toda a curva pode ser descrita em função da taxa curta, assim temos, então, uma melhor abordagem para a curva como um todo. A formalização dessa estrutura desbrava, portanto, uma linha de potenciais avanços no apreçamento de instrumentos financeiros de renda fixa e gestão de riscos. / [en] The main goal of the present work is to capture the informational effect in the Brazilian short-term interest rate (Selic rate) using Poisson jumps. This structure is sustained by tests realized by Johannes (2004) and Das (2002), which provide strong evidence of this kind of modeling for FOMC3 announcements. In the above-mentioned articles, the authors show that a big part of the short-term volatility observed in fixed income markets is captured with the introduction of jumps in the stochastic process of the interest rate. The fixed income markets in Brazil, despite of the progressive investment profile changes (in direction of longer maturities), remains highly oriented for short term government bonds, like LTN’s. There are, nevertheless, few academic works estimating the informational effects in the Brazilian short-term interest rate, such as Margueron (2006) and with simplified approaches for this issue4. The capture of the informational effect with stochastic processes might generate improvements not only in understanding the effect per se, but also in explaining the abrupt movements in shorter maturities of the yield curve. As affine models for the yield curve, they are based in the idea of the whole curve as a function of the short-term interest rate, so it is possible to extend this approach, improving the yield curve modeling as a whole. Formalizing this structure potentially generates advances in pricing fixed income instruments and risk management.