[pt] O objetivo da dissertação é analisar a influência de fatores de gestão da inovação, particularmente cooperação interorganizacional e uso de informação de diferentes fontes, sobre a percepção dos problemas e obstáculos enfrentados pelas pequenas e médias empresas (PMEs) inovadoras da indústria de transformação no Brasil, ao longo de suas atividades inovativas. Realizou-se esta análise segundo três níveis de intensidade tecnológica dos setores em que as PMEs atuam e duas faixas de pessoal alocado (pequenas e médias empresas). A pesquisa pode ser considerada descritiva e aplicada. A metodologia adotada compreendeu pesquisa bibliográfica sobre inovação; classificações tecnológicas, destacando-se a classificação de intensidade tecnológica proposta pela Organização para a Cooperação e Desenvolvimento Econômico (OCDE); análise comparada dos estudos empíricos internacionais e nacionais sobre problemas e obstáculos enfrentados por PMEs; pesquisa documental referente à Classificação CNAE e à Pesquisa Nacional de Inovação (Pintec), ambas as publicações do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE); análise de conteúdo para classificar as atividades econômicas das PMEs respondentes da Pintec 2014, segundo três níveis de intensidade tecnológica dos setores em que atuam e duas faixas de pessoal alocado; solicitação dos microdados ao IBGE; desenvolvimento de modelos de regressão logística para seis agrupamentos de PMEs, classificadas por intensidade tecnológica setorial e por faixa de pessoal ocupado; interpretação e discussão dos resultados. A partir dos resultados do estudo empírico, conclui-se que as PMEs podem ampliar de forma significativa seu entendimento sobre a criticidade dos problemas e obstáculos à inovação à medida que se envolvem em atividades de PDeI, especialmente em modelos de inovação aberta. / [en] The dissertation aims to analyze the influence of innovation management factors, particularly inter-organizational cooperation and the use of information from different sources, on the perception of the problems and obstacles to innovation faced by small and medium-sized enterprises (SMEs) of the manufacturing industry in Brazil. This analysis was performed according to three levels of technological intensity of SMEs and firm size (small and medium enterprises). The research can be considered descriptive and applied. The methodology adopted comprised bibliographic research on innovation; technological classifications, highlighting the classification proposed by the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD) for technological intensity of manufacturing sectors; comparative analysis of empirical studies on problems and obstacles faced by SMEs; documentary analysis focusing on the National Classification of Economic Activities (CNAE, acronym in Portuguese) and the National Innovation Survey (Pintec), both publications of the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE); content analysis to classify the economic activities of the respondent SMEs of Pintec 2014, according to three levels of technological intensity of the sectors in which they operate and two ranges of allocated personnel; request of microdata to IBGE; development of logistic regression models for six groups of SMEs; interpretation and discussion of the results innovation. From the results of the empirical study, the main conclusion is that SMEs can significantly broaden their understanding of the criticality of problems and obstacles to innovation as they engage in RandD activities, especially in open innovation models.

[pt] Esta dissertação teve como objetivo desenvolver um modelo de previsão de geração de energia elétrica por meio de esforço muscular de seres humanos, utilizando uma bicicleta geradora, conectada à rede elétrica comum. A motivação resultou da experiência do autor na área de geração distribuída, que identificou uma dificuldade em instalar sistemas de geração solar fotovoltaica em topo de edifícios. Como metodologia de pesquisa, o trabalho, utilizou a regressão linear múltipla, com o software IBM SPSS servindo como executor das tarefas. As regressões apresentaram resultados promissores, apresentando um R(2) ajustado elevado, respeitando todas as premissas de uma regressão linear múltipla, e confirmando algumas suspeitas. As simulações feitas com base no modelo criado mostram um potencial de geração de energia considerável para o Brasil. Como conclusão, apesar do modelo criado ser de boa capacidade preditiva, recomenda-se mais estudos antes de uma extrapolação populacional ou um investimento financeiro. / [en] This dissertation aimed to develop a model for predicting the generation of electrical energy through human muscular effort, using a generator bicycle, connected to the common electrical grid. The motivation resulted from the author s experience in distributed generation, which identified a difficulty in installing photovoltaic solar generation systems on top of buildings. As a research methodology, the work used multiple linear regression, with the IBM SPSS software serving as the executor of the tasks. The regressions showed promising results, presenting a high ajusted R(2), considering all the premises of a multiple linear regression, and confirming some suspicions. The simulations made based on the model created show a considerable energy generation potential for Brazil. In conclusion, despite the model created being of good predictive capacity, further studies are recommended before a population extrapolation or a financial investment.

[pt] Este trabalho propõe um novo modelo linear por partes para a extração de regras de conhecimento de banco de dados. O modelo é uma heurística baseada em análise de árvore de regressão, como introduzido por Friedman (1979) e discutido em detalhe por Breiman (1984). A motivação desta pesquisa é trazer uma nova abordagem combinando técnicas estatísticas de modelagem e um algoritmo de busca por quebras eficiente. A decisão de quebra usada no algoritmo de busca leva em consideração informações do ajuste de equações lineares e foi implementado tendo por inspiração o trabalho de Tsay (1989). Neste, ele sugere um procedimento para construção um modelo para a análise de séries temporais chamado TAR (threshold autoregressive model), introduzido por Tong (1978) e discutido em detalhes por Tong e Lim (1980) e Tong (1983). O modelo TAR é um modelo linear por partes cuja idéia central é alterar os parâmetros do modelo linear autoregressivo de acordo com o valor de uma variável observada, chamada de variável limiar. No trabalho de Tsay, a Identificação do número e localização do potencial limiar era baseada na analise de gráficos. A idéia foi então criar um novo algoritmo todo automatizado. Este processo é um algoritmo que preserva o método de regressão por mínimos quadrados recursivo (MQR) usado no trabalho de Tsay. Esta talvez seja uma das grandes vantagens da metodologia introduzida neste trabalho, visto que Cooper (1998) em seu trabalho de análise de múltiplos regimes afirma não ser possível testar cada quebra. Da combinação da árvore de decisão com a técnica de regressão (MQR), o modelo se tornou o TS-TARX (Tree Structured - Threshold AutoRegression with eXternal variables). O procedimento consiste numa busca em árvore binária calculando a estatística F para a seleção das variáveis e o critério de informação BIC para a seleção dos modelos. Ao final, o algoritmo gera como resposta uma árvore de decisão (por meio de regras) e as equações de regressão estimadas para cada regime da partição. A principal característica deste tipo de resposta é sua fácil interpretação. O trabalho conclui com algumas aplicações em bases de dados padrões encontradas na literatura e outras que auxiliarão o entendimento do processo implementado. / [en] This research work proposes a new piecewise linear model to extract knowledge rules from databases. The model is an heuristic based on analysis of regression trees, introduced by Friedman (1979) and discussed in detail by Breiman (1984). The motivation of this research is to come up with a new approach combining both statistical modeling techniques and an efficient split search algorithm. The split decision used in the split search algorithm counts on information from adjusted linear equation and was implemented inspired by the work of Tsay (1989). In his work, he suggests a model-building procedure for a nonlinear time series model called by TAR (threshold autoregressive model), first proposed by Tong (1978) and discussed in detail by Tong and Lim (1980) and Tong (1983). The TAR model is a piecewise linear model which main idea is to set the coefficients of a linear autoregressive process in accordance with a value of observed variable, called by threshold variable. Tsay`s identification of the number and location of the potential thresholds was based on supplementary graphic devices. The idea is to get the whole process automatic on a new model-building process. This process is an algorithm that preserves the method of regression by recursive least squares (RLS) used in Tsay`s work. This regression method allowed the test of all possibilities of data split. Perhaps that is the main advantage of the methodology introduced in this work, seeing that Cooper, S. (1998) said about the impossibility of testing each break.Thus, combining decision tree methodology with a regression technique (RLS), the model became the TS-TARX (Tree Structured - Threshold AutoRegression with eXternal variables). It searches on a binary tree calculating F statistics for variable selection and the information criteria BIC for model selection. In the end, the algorithm produces as result a decision tree and a regression equation adjusted to each regime of the partition defined by the decision tree. Its major advantage is easy interpretation.This research work concludes with some applications in benchmark databases from literature and others that helps the understanding of the algorithm process.

[pt] Esta Pesquisa tem por objetivo utilizar a Regressão Simbólica por Programação Genética para encontrar uma equação analítica para a fronteira de exercício ótima (ou curva de gatilho) de uma opção sobre um ativo do qual o preço tem um comportamento simulado pelo processo estocástico conhecido como processo de reversão à média (PRM). Para o cálculo do valor de uma opção desde de sua aquisição até sua maturação, normalmente faz-se o uso do cálculo da fronteira de exercício ótimo. Esta curva separa ao longo do tempo a decisão de exercer ou não a opção. Sabendo-se que já existem soluções analíticas para calcular a fronteira de exercício ótimo quando o preço do ativo segue um Movimento Geométrico Browniano, e que tal solução genérica ainda não foi encontrada para o PRM, neste trabalho, foi proposto o uso da Programação Genética (PG) para encontrar tal solução analítica. A Programação Genética utilizou um conjunto de amostras de curvas de exercício ótimo parametrizadas segundo a variação da volatilidade e da taxa de juros livre de risco, para encontrar uma função analítica para a fronteira de exercício ótima, obtendo-se resultados satisfatórios. / [en] This research intends on to use the Symbolic Regression by Genetic Programming to find an analytical equation that represents an Optimal Exercise Boundary for an option of an asset having its price behavior simulated by a stochastic process known as Mean Reversion Process (MRP). To calculate an option value since its acquisition until its maturity, normally is used to calculate the Optimal Exercise Boundary. This frontier separates along the time the decision to exercise the option or not. Knowing there already are analytical solutions used to calculate the Optimal Exercise Boundary when the asset price follows the Geometric Brownian Motion, and such general solution was not found yet to MRP, in this work, it was proposed the use of Genetic Programming to find such analytical solution. The Genetic Programming used an amount of samples from optimal exercise curves parameterized according the change in the volatility and risk free interest rate, to find an analytical function that represents Optimal Exercise Boundary, achieving satisfactory results.

[pt] Nesta dissertação, estratégias de modelagem são apresentadas envolvendo modelos de séries temporais lineares e não lineares para modelar a série do preço spot no mercado elétrico brasileiro. Foram usados, dentre os lineares, os modelos ARIMA(p,d,q) proposto por Box, Jenkins e Reinsel (1994) e os modelos de regressão dinâmica. Dentre os não lineares, o modelo escolhido foi o STAR desenvolvido, inicialmente, por Chan e Tong (1986) e, posteriormente, por Teräsvista (1994). Para este modelo, testes do tipo Multiplicador de Lagrange foram usados para testar linearidade, bem como para avaliar os modelos estimados. Além disso, foi também utilizada uma proposta para os valores iniciais do algoritmo de otimização, desenvolvido por Franses e Dijk (2000). Estimativas do filtro de Kalman suavizado foram usadas para substituir os valores da série de preço durante o racionamento de energia ocorrido no Brasil. / [en] In this dissertation, modeling strategies are presented involving linear and non-linear time series models to model the spot price of Brazil s electrical energy market. It has been used, among the linear models, the modeling approach of Box, Jenkins and Reinsel (1994) i.e., ARIMA(p,d,q) models, and dynamic regression. Among the non-linear ones, the chosen model was the STAR developed, initially, by Chan and Tong (1986) and, later, by Teräsvirta (1994). For this model, the Lagrange Multipliers test, to measure the degree of non linearity of the series , as well as to evaluate the estimated model was used. Moreover, it was also used a proposal for the initial values of the optimization algorithm, developed by Franses and Dijk (2000). The smoothed Kalman filter estimates were used in order to provide values for the spot price series during the energy shortage period.

[pt] Este trabalho apresenta um estudo comparativo de três técnicas de melhoria das taxas de reconhecimento de voz em ambiente adverso, a saber: Normalização da Média Cepestral (CMN), Subtração Espectral e Regressão Linear no Sentido da Máxima Verossimilhança (MLLR), aplicadas isoladamente e em concomitância, duas a duas. Os testes são realizados usando um sistema simples: reconhecimento de palavras isoladas (dígitos de zero a nove, e meia), modo dependente do locutor, modelos ocultos de Markov do tipo contínuo, e vetores de atributos com doze coeficientes cepestrais derivados da análise de predição linear. São adotados três tipos de ruído (gaussiano branco, falatório e de fábrica) em nove razões sinal-ruído diferentes. Os resultados experimentais demonstram que o emprego isolado das técnicas de reconhecimento robusto é, em geral, vantajoso, pois nas diversas razões sinal-ruído para as quais os testes são efetuados, quando as taxas de reconhecimento não sofrem um acréscimo, mantém-se as mesmas obtidas quando não se aplica nenhum método de aumento da robustez. Analisando-se comparativamente as implementações isoladas e simultânea das técnicas, constata-se que a simultânea nem sempre é atraente, dependendo da dupla empregada. Apresentam-se, ainda, os resultados decorrentes do uso de modelos ruidosos, observando-se que, embora sejam inegavelmente melhores, sua utilização é inviável na prática. Das técnicas implementadas, a que representa resultados mais próximos ao emprego de modelos ruidosos é a MLLR, seguida pela CMN, e por último pela Subtração Espectral. Estas últimas, embora percam em desempenho para a primeira, apresentam como vantagem a simplicidade e a generalidade. No que concerne as técnicas usadas concomitantemente, a dupla Subtração Espectral e MLLR é a considerada de melhor performance, pois mostra-se conveniente em relação ao emprego isolado de ambos os métodos, o que nem sempre ocorre com o uso de outras combinações das técnicas individuais. / [en] This work presents a comparative study of three techniques for improving the speech recognition rates in adverse environment, namely: Cepstral Mean Normalization (CMN), Spectral Subtraction and Maximum Likelihood Linear Regression (MLLR). They are implemented in two ways: separately and in pairs. The tests are carried out on a simple system: recognition of isolated words (digits from zero to nine, and the word half), speaker-dependent mode, continuous hidden Markov models, and speech feature vectors with twelve cepstral coefficients derived from linear predictive analysis. Three types of noise are considered (the white one, voice babble and from factory) at nine different signal-to-noise ratios. Experimental result demonstrate that it is worth using separately the techniques of robust recognition. This is because for all signal-to-noise conditions when the recognition accuracy is not improved it is the same one obtained when no method for increasing the robustness is applied. Analyzing comparatively the isolated and simultaneous applications of the techniques, it is verified that the later is not always more attractive than the former one. This depends on the pair of techniques. The use of noisy models is also considered. Although it presents better results, it is not feasible to implement in pratical situations. Among the implemented techniques, MLLR presents closer results to the ones obtaneid with noisy models, followed by CMN, and, at last, by Spectral Subtraction. Although the two later ones are beaten by the first, in terms of recognition accuracy, their advantages are the simplicity and the generality. The use of simultaneous techniques reveals that the pair Spectral Subtraction and MLLR is the one with the best performance because it is superior in comparison with the individual use of both methods. This does not happen with other combination of techniques. / [es] Este trabajo presenta un estudio comparativo de tres técnicas de mejoría de las tasas de reconocimiento de voz en ambiente adverso, a saber: Normalización de la Media Cepextral (CMN), Substracción Espectral y Regresión Lineal en el Sentido de la Máxima Verosimilitud (MLLR), aplicadas separada y conjuntamente, dos a dos. Las pruebas son realizados usando un sistema simple: reconocimiento de palabras aisladas (dígitos de cero al nueve, y media), de modo dependiente del locutor, modelos ocultos de Markov de tipo contínuo, y vectores de atributos con doce coeficientes cepextrales derivados del análisis de predicción lineal. Se adoptan tres tipos de ruido (gausiano blanco, parlatorio y de fábrica) en nueve razones señal- ruido diferentes. Los resultados experimentales demuestran que el empleo aislado de las técnicas de reconocimiento robusto es, en general, ventajoso, pues en las diversas relaciones señal ruido para las cuales las pruebas son efetuadas, cuando la tasa de reconocimiento no aumenta, manteniendo las mismas tasas cuando no se aplica ningún método de aumento de robustez. Analizando comparativamente las implementaciones aisladas y simultáneas de las técnicas, se constata que no siempre la simultánea resulta atractiva, dependiendo de la dupla utilizada. Se presentan además los resultados al utilizar modelos ruidosos, observando que, aunque resultan mejores, su utilización em la práctica resulta inviable. De las técnicas implementadas, la que presenta resultados más próximos al empleo de modelos ruidosos es la MLLR, seguida por la CMN, y por último por la Substracción Espectral. Estas últimas, aunque tienen desempeño peor que la primera, tienen como ventaja la simplicidad y la generalidad. En lo que se refiere a las técnicas usadas concomitantemente, la dupla Substracción Espectral y MLLR es la de mejor performance, pues se muestra conveniente en relación al empleo aislado de ambos métodos, lo que no siempre ocurre con el uso de otras combinaciones de las técnicas individuales.

[pt] Dado o surgimento de uma nova ordem econômica, as empresas em todo o mundo perceberam que precisam estar comprometidas com a sustentabilidade. As pressões externas vão desde o governo, com a criação de regulamentações socioambientais, até os empregados e a sociedade - mídia, ONGs e clientes - que estão cada vez mais conectados, atentos e exigentes a essas questões. Empresas sustentáveis devem satisfazer as necessidades do presente (gerar lucro) sem comprometer o futuro (respeitando o meio ambiente e os preceitos de responsabilidade social). A indústria de manufatura, foco dessa dissertação, tem muito a contribuir para a sustentabilidade, pois impacta socio-economico-ambientalmente os locais onde opera, de forma significativa. Geração de gases de efeito estufa e de resíduos tóxicos estão entre os grandes vilões, mas não se limitando a eles. No âmbito interno, as empresas necessitam absorver o conceito de sustentabilidade no seu processo de produção, a partir de práticas de gestão ambiental relacionadas, por exemplo, à otimização do uso dos recursos ambientais (ex. reuso de água e utilização de energias alternativas), à redução de gases poluentes e às alternativas para descarte de resíduos; assim como às práticas de gestão social tais como medidas para aumentar saúde e segurança no ambiente de trabalho e criação de programas ligados ao bem estar dos funcionários. As ações, porém, devem ser ampliadas para toda a cadeia do processo e devem ser adotadas medidas colaborativas com os fornecedores para que sejam comprometidos e também responsáveis. No entanto, para a empresa se tornar sustentável, investimentos adicionais e aumento de custos são necessários para incluir em sua estrutura pessoal e processos responsáveis pelo incremento da sustentabilidade, seja ela econômica, social ou relacionada ao meio ambiente, o chamado triple bottom line, em inglês. / [en] Companies worldwide realized that being committed to sustainability is becoming a source to competitive advantage. Empirical evidence exists in the literature validating a positive link of sustainable manufacturing practices with organizational performance. However, there is a lack of rigorous empirical studies directly examining the impact of both environmental and social practices on operational manufacturing performance, especially in four main competitive operational capabilities: cost delivery, quality, and flexibility. This study analyses these relationships with literature review and the backdrop of the resource-based view and of the natural resource-based view of the firm. For this purpose, structural equation modeling (SEM) is used to build the measurement model and hierarchical stepwise multiple regression is used to test the research hypotheses. The data used were obtained from the sixth round of the International Manufacturing Strategy Survey (IMSS-VI) which includes responses from 931 manufacturing plants within the assembly industry in 22 countries. Our findings suggest that internal and external sustainability management practices are complementary. Manufacturing plants can increase their quality and flexibility performance, by implementing internal sustainable practices, such as water and energy consumption reduction, environmental and social certifications, work/life balance policies and sustainability communication, and can increase their cost efficiency and delivery performance by promoting supplier s sustainability management. Overall, this study contributes to the investigation of strategies for sustainable management, highlighting important implications for both practice and future research.

[pt] O mercado cambial doméstico, bem como o de outros países são objeto de estudo de vários e diversificados trabalhos. Neste estudo, utiliza-se a regressão quantílica e algumas de suas novas formulações para analisar a relação dos retornos cambiais com os retornos no mercado de bolsa, a volatilidade cambial e os efeitos das intervenções governamentais no nível e na volatilidade da taxa de câmbio. Encontrou-se que o mercado de câmbio é mais sensível a variações na bolsa,na presença de maiores desvalorizações cambiais. O método CAViaR, que aplica funções autorregressivas à regressão quantílica para estimar a volatilidade, mostrou-se eficaz quando comparado a outros métodos. Por fim, as reações do mercado cambial às intervenções governamentais foram analisadas com o ferramental da regressão quantílica com variáveis instrumentais, o que permite tratar o problema de endogeneidade existente. Não há conhecimento por parte da autora de aplicação desse método para o caso das intervenções cambiais. Os resultados abrem uma nova forma de análise para dados que não possuem o comportamento completamente aleatório e que se mostraram, ainda, com diferentes impactos (coeficientes angulares) ao longo da distribuição da taxa de câmbio, seja seu retorno ou sua volatilidade. / [en] Not only the Brazilian Exchange Market, but also those of other countries are studied in a great number of works. In this study, we use the regression quantile and some of its new formulas to analyze the relationship of currency returns with the returns in the stock market, exchange rate volatility and the effects of government intervention in the level and volatility of the exchange rate. It was found that the currency market is more sensitive to variations in the bag in the presence of major devaluations. Caviar method, that applies autoregressive functions in quantile regression to estimate volatility, was effective when compared to other methods. Finally, the reactions of the forex market to government interventions were analyzed using quantile regression with instrumental variables, which can deal with the existing endogeneity problem. The findings open up a new way of analysis to data that do not have the completely random behavior and also showed different impacts (slope coefficients) over the distribution of the exchange rate, either its return or volatility.

[pt] Esta dissertação tem por objetivo comparar o desempenho de modelos não lineares de previsão de retornos em 10 ativos do mercado acionário brasileiro. Entre os modelos escolhidos, pode-se citar o STAR-Tree, que combina conceitos da metodologia STAR (Smooth Transition AutoRegression) e do algoritmo CART (Classification And Regression Trees), tendo como resultado final uma regressão com transição suave entre múltiplos regimes. A especificação do modelo é feita através de testes de hipótese do tipo Multiplicador de Lagrange que indicam o nó a ser dividido e a variável explicativa correspondente. A estimação dos parâmetros é feita pelo método de Mínimos Quadrados Não Lineares para determinar o valor dos parâmetros lineares e não lineares. Redes Neurais, modelos ARMAX (estes lineares) e ainda o método Naive também foram incluídos na análise. Os resultados das previsões foram avaliados a partir de medidas estatísticas e financeiras e se basearam em um negociador automático que informa o instante correto de assumir uma posição comprada ou vendida em cada ativo. Os melhores desempenhos foram alcançados pelas Redes Neurais, pelos modelos ARMAX e pela forma de previsão ARC (Adaptative Regime Combination) derivada da metodologia STAR-Tree, sendo ambos ainda superiores ao retorno das ações durante o período de teste / [en] The goal of this dissertation is to compare the performance of non linear models to forecast return on 10 equities in the Brazilian Stock Market. Among the chosen ones, it can be cited the STAR-Tree, which matches concepts from the STAR (Smooth Transition AutoRegression) methodology and the CART (Classification And Regression Trees) algorithm, having as the resultant structure a regression with smooth transition among multiple regimes. The model specification is done by Lagrange Multiplier hypothesis tests that indicate the node to be splitted and the corresponding explanatory variable. The parameter estimation is done by the Non Linear Least Squares method that determine the linear and non linear parameters. Neural Netwoks, ARMAX models (these ones linear) and the Naive method were also included in the analysis. The forecasting results were calculated using statistical and financial measures and were based on an automatic negociator that signaled the right instant to take a short or a long position in each stock. The best results were reached by the Neural Networks, ARMAX models and ARC (Adaptative Regime Combination ) forecasting method derived from STAR-Tree, with all of them performing better then the equity return during the test period.

[pt] O setor de saneamento desempenha um papel fundamental à vida humana. A gestão eficiente dos recursos hídricos é de grande relevância à sociedade devido à sua importância econômica e produtiva para o desenvolvimento de outros bens e serviços. O presente estudo apresenta uma análise de benchmarking com o objetivo de avaliar a eficiência dos custos operacionais das empresas de saneamento do Brasil. Este abordou 3 metodologias de benchmarking, sendo elas a Análise Envoltória de Dados (DEA), Mínimos Quadrados Ordinários Corrigidos (MQOC) e Análise de Indicadores de Desempenho. Inicialmente foi estimada uma eficiência média a partir do DEA e MQOC, em seguida foi realizado o ajuste desta eficiência através de variáveis não gerenciáveis pelas empresas, por meio da regressão TOBIT. Por fim, foi feita uma análise complementar através de 15 indicadores de desempenho que abarcavam características de custos médios, produtividade e perdas de água no setor de saneamento. Os dados utilizados para este estudo foram disponibilizados pelo Sistema Nacional de Informações sobre Saneamento (SNIS). Para a estimação da eficiência foi considerado como variável de insumo o custo operacional das empresas (OPEX) Para produto, as variáveis de quantidade de ligações ativas e volume faturado de água e esgoto. Observou-se que o impacto das variáveis não gerenciáveis beneficiou o desempenho das empresas, mas não gerou mudanças significativas quanto à posição no ranking de eficiência. O resultado da eficiência média estimada pelas metodologias DEA e MQOC indicou a SANEPAR como benchmark relativamente aos seus custos operacionais, bem como a análise de indicadores de desempenho, para o ano de 2012. / [en] The sanitation sector plays a key role in human life. Efficient management of water resources is completely revelant to society because of their economic and productive importance for the development of other goods and services. This study presents a benchmarking analysis in order to evaluate the efficiency of the operating costs of sanitation companies in Brazil. Three benchmarking methodologies were used, Data Envelopment Analysis (DEA), Corrected Ordinary Least Square (COLS) and Performance Indicators Analysis. Initially an average efficiency was estimated from the DEA and COLS. Later, through TOBIT regression, an adjustment of this efficiency was made through this uncontrollable variables by companies. Finally, an additional analysis was performed using 15 performance indicators that spanned average cost characteristics, productivity and water losses in the sanitation sector. The data used for this study were provided by the Brazilian Sanitation Information System (SNIS). To estimate the efficiency was considered as an input variable operating costs of companies (OPEX).Regards to product, the amount of variable active links and volume of billed water and sewage were considered. It was observed the impact of uncontrollable variables benefited performance of the companies, but did not cause significant changes on the position in the ranking of efficiency. The result of the average efficiency estimated by the DEA and COLS methodologies indicated SANEPAR as a benchmark due to its operating costs, as well as the performance indicator analysis for the year 2012.