[pt] O objetivo principal desta tese introduzir um modelo estruturado por árvores que combina aspectos de duas metodologias: CART (Classification and Regression Tree) e STR (Smooth Transition Regression). O modelo aqui denominado STR-Tree. A idéia especificar um modelo não-linear paramétrico através da estrutura de uma árvore de decisão binária. O modelo resultante pode ser analisado como uma regressão com transição suave entre múltiplos regimes. As decisões sobre as divisões dos nós são inteiramente baseadas em testes do tipo Multiplicadores de Lagrange. Uma especificação alternativa baseada em validação cruzada também utilizada. Um experimento de Monte Carlo utilizado para avaliar o desempenho da metodologia proposta comparando-a com outras técnicas comumente utilizadas. Como resultado verifica-se que o modelo STR- Tree supera o tradicional CART quando seleciona a arquitetura de árvores simuladas. Além do mais, utilizar testes do tipo Multiplicadores de Lagrange gera resultados melhores do que procedimentos de validação cruzada. Quando foram utilizadas bases de dados reais, o modelo STR-Tree demonstrou habilidade preditiva superior ao CART. Através de uma aplicação, extende-se a metodologia para a análise de séries temporais. Neste caso, o modelo denominado STAR- Tree, sendo obtido através de uma árvore de decisão binária que ajusta modelos autoregressivos de primeira ordem nos regimes. A série de retornos da taxa de câmbio Euro/Dólar foi modelada e a capacidade preditiva e o desempenho financeiro do modelo foi comparado com metodologias padrões como previsões ingênuas e modelos ARMA. Como resultado obtido um modelo parcimonioso que apresenta desempenho estatístico equivalente às estratégias convencionais, porém obtendo resultados financeiros superiores. / [en] He main goal of this Thesis is to introduce a tree- structured model that combines aspects from two methodologies: CART (Classification and Regression Trees) and STR (Smooth Transition Regression). The model is called STR-Tree, The idea is to specify a nonlinear parametric model through the structure of a binary decision tree. The resulting modelo can be analyzed as a smooth transition regression model with multiple regimes. The decisions for splitting the nodes of the tree are entirely based on Lagrange Multipliers tests. An alternative specification that uses cross- validation is also tried. A Monte Carlo Experiment is used to evaluate the performance of the proposed methodology and to compare with other techniques that are commonly used. The results showed that the STRTree model outperformed the traditional CART when specifying the architecture of a simulated tree. Moreover, the use of Lagrange Multipliers tests gave better results than a cross-validation procedure. After applying the model to real datasets, it could be seen that STR-Tree showed superior predictive ability when compared to CART. The idea was extended to time series analysis through an application. In this situation, we call the model as STAR- Tree which is obtained through a binary decision tree that fits first-order autoregressive models for different regimes. The model was fitted to the returns of Euro/Dolar exchange rate time series and then evaluated statistically and financially. Comparing with the naive approach and ARMA methodology, the STAR-Tree was parsimonious and presented statistical performance equivalent to others. The financial results were better than the others.

[pt] Esta tese aborda o tema de Planejamento de Vendas e Operações, designado pelo acrônimo inglês de SeOP (Sales and Operations Planning). Trata-se de um campo recente em Gerência de Operações. SeOP é definido como um processo interfuncional e integrado de planejamento tático e como um conjunto coeso de práticas gerenciais que unificam diferentes planos de negócios (vendas, marketing, desenvolvimento de novos produtos, manufatura, compras e finanças) em um conjunto de planos integrados internamente e na cadeia de suprimentos, com a finalidade de criar valor e impacto no desempenho das empresas. Objetiva equilibrar oferta e demanda em nível de produtos e famílias de produtos, com um horizonte de planejamento que coincide com o ciclo de planejamento estratégico dos negócios. A eficiência do processo é medida e avaliada para melhoria continua. Compreende um conjunto coeso de práticas gerenciais, direcionado a incentivar o alinhamento horizontal (entre funções) e vertical (do plano de negócios a operações), na empresa e na cadeia de suprimentos. O objetivo da tese é duplo: proceder a uma revisão sistemática e abrangente da literatura em SeOP; avaliar o impacto dos processos e das práticas de SeOP no desempenho operacional da manufatura. A revisão bibliográfica sobre SeOP foi feita a partir das bases de dados eletrônicas EBSCO, Emerald e SCIENDIRECT. Ao todo 271 resumos e 55 textos completos foram revistos e classificados em um quadro conceitual de referência, que relaciona variáveis contextuais, de entrada (inputs), objetivos, estruturas e processos, resultados intermediários e resultados finais do SeOP. Foi constatada a ausência de sínteses anteriores da literatura sobre o tema e uma grande disparidade de conceitos e modelos de maturidade do SeOP, que impossibilitaram a análise estatística dos resultados publicados (meta-análise). Uma síntese sistematizada da literatura foi apresentada. Notou-se igualmente que existem poucos artigos científicos rigorosos que demonstrem o impacto das práticas de S&OP no desempenho das empresas. Ainda mais raros são os estudos empíricos baseados em teorias de gerência de operações. A verificação empírica do impacto das práticas de SeOP interno e de integração na cadeia de suprimentos com fornecedores e com clientes foi realizada com modelos de equações estruturais e de regressão múltipla passo a passo. A base de dados da Pesquisa Internacional de Estratégia da Manufatura (IMSS-V), reagrupando 725 empresas de 34 países foi utilizada na análise. A formulação dos modelos baseou-se na teoria de contingência estrutural. O efeito do SeOP (medido pelo coeficiente de regressão) no desempenho operacional da manufatura foi positivo e consistente para as dimensões da qualidade, flexibilidade e entregas, situando-se no intervalo entre 0,26 e 0,36. Contatou-se igualmente que a integração com fornecedores e as tecnologias de processo na manufatura são moderadoras do impacto no desempenho em todas as dimensões de desempenho e que a tecnologia de produtos modera o desempenho em termos de qualidade. Conclui-se que há uma necessidade de aprofundar a agenda de pesquisas com estudos empíricos baseados em teorias de gerência de operações na manufatura em diferentes contextos e indústrias, de estender e aprofundar a análise do SeOP na cadeia de suprimento, assim como de conduzir estudos de casos. A principal implicação prática do estudo resulta dos fatores contingenciais do impacto do SeOP no desempenho. A indústria ganharia a conduzir processos e práticas de SeOP de forma concomitante com a integração com fornecedores na cadeia de suprimento e a adoção de tecnologias de processo e de produtos que sejam adequadas ao ambiente no qual atua. / [en] Sales and Operations Planning (SandOP) is a new and growing research field in Operations Management. The thesis intends to: (i) provide a comprehensive research synthesis of the extant literature on SandOP; and (ii) explore SandOP impact on manufacturing operational performance dimensions of quality, delivery and flexibility, informed by structural contingency theory. A synthesis framework was proposed. Due to disparate concepts and measurements, the field is not yet ripe for meta analysis. There is also a paucity of rigorous empirical research in the impact of SandOP on manufacturing operational performance, anchored in Operations Management theories. Data from 725 metal products and machinery manufacturers (ISIC 3.1, code 28-35) in 34 countries from the fifth round of the International Manufacturing Strategy Survey was used for hypotheses tests. Scales were validated with confirmatory factor analysis and analyzed with stepwise multiple regression. SandOP effect size on quality, delivery and flexibility was on the 0.26 - 0.36 range, after controlling for economic development, market dynamics and firm size. Supply Chain integration with suppliers and manufacturing process technology moderate SandOP impact on all three performance dimensions. Product technology moderates quality but not delivery or flexibility. Misfit of process technology, cross functional team work and product technology adversely affect performance. Practitioners should simultaneously pursue SandOP implementations, integration with suppliers and use of adequate technology to boost performance. Further research should focus on theory validation, case studies and survey research on SandOP.

[pt] O objetivo desta dissertação é desenvolver modelos matemáticos que permitam estimar o tempo médio dos banhos com a utilização de chuveiros elétricos e a curva de carga desses aparelhos, considerando as informações das Pesquisas de Posses e Hábitos de Consumo (PPH) e medições realizadas com o auxílio de medidores eletrônicos com memória de massa, em residências com chuveiros elétricos. A motivação do estudo advém de uma exigência da ANEEL que determina que as distribuidoras de energia elétrica realizem a cada 2 (dois) ciclos de revisão tarifária a PPH em suas unidades consumidoras. Os métodos empregados foram: estatística descritiva (para a obtenção do tempo médio de banho); aplicação da regressão linear e de redes neurais (para corrigir a curva de carga horária obtida com a PPH, com base nos dados das medições). Os resultados foram promissores, pois o tempo médio de banho se encontra próximo às estimativas do PROCEL (que são de 8 (oito) a 10 (dez) minutos) e a curva de carga estimada se encontra próxima à da medição, sendo esta última o consumo real. Conclui-se que a abordagem desta dissertação resultou em melhorias na estimativa dos coeficientes de ajustes e que o método de redes neurais foi relativamente melhor que o método de regressão linear simples. / [en] The aim of this dissertation is to develop mathematical models that would allow the estimation of the average time of baths using electric showers and the load shape curves for these devices, obtained from two sources: the information of Electrical Appliances Ownership Survey and measurements of electric shower usage in households carried out with electronic meters with storage capacity. The motivation stems from a requirement of ANEEL that determines that the electric energy distributors periodically should hold a PPH in their consumer units. Concerning the average time of shower baths, the last PPH survey conducted by PROCEL in 2005 estimated this time between 8 (eight) and 10 (ten) minutes. The methods employed in this work were: descriptive statistics (for obtaining the average bath time); application of linear regression and neural networks (to estimate the correction factors to approximate the load shape curves obtained by PPH to those obtained by measurements). The obtained results are rather promising due to the following reasons: the average time of bath is next to the estimates of PROCEL and the corrected load shape curve estimated is quite close to the measured curve, the latter being the actual consumption. This approach has resulted in improvements in the estimation of the coefficients of adjustments and the method of neural networks was relatively better than the simple linear regression method.

[pt] Essa tese é composta por dois capítulos. O primeiro deles refere-se ao problema de aprendizado sequencial, útil em diversos campos de pesquisa e aplicações práticas. Exemplos incluem problemas de apreçamento dinâmico, desenhos de leilões e de incentivos, além de programas e tratamentos sequenciais. Neste capítulo, propomos a extensão de uma das mais populares regras de aprendizado, epsilon-greedy, para contextos de alta-dimensão, levando em consideração uma diretriz conservadora. Em particular, nossa proposta consiste em alocar parte do tempo que a regra original utiliza na adoção de ações completamente novas em uma busca focada em um conjunto restrito de ações promissoras. A regra resultante pode ser útil para aplicações práticas nas quais existem restrições suaves à adoção de ações não-usuais, mas que eventualmente, valorize surpresas positivas, ainda que a uma taxa decrescente. Como parte dos resultados, encontramos limites plausíveis, com alta probabilidade, para o remorso cumulativo para a regra epsilon-greedy conservadora em alta-dimensão. Também, mostramos a existência de um limite inferior para a cardinalidade do conjunto de ações viáveis que implica em um limite superior menor para o remorso da regra conservadora, comparativamente a sua versão não-conservadora. Adicionalmente, usuários finais possuem suficiente flexibilidade em estabelecer o nível de segurança que desejam, uma vez que tal nível não impacta as propriedades teóricas da regra de aprendizado proposta. Ilustramos nossa proposta tanto por meio de simulação, quanto por meio de um exercício utilizando base de dados de um problema real de sistemas de classificação. Por sua vez, no segundo capítulo, investigamos efeitos de tratamento determinísticos quando a regra de aloção é complexa e desconhecida, talvez por razões éticas, ou para evitar manipulação ou competição desnecessária. Mais especificamente, com foco na metodologia de regressão discontínua sharp, superamos a falta de conhecimento de pontos de corte na alocação de unidades, pela implementação de uma floresta de árvores de classificação, que também utiliza aprendizado sequencial na sua construção, para garantir que, assintoticamente, as regras de alocação desconhecidas sejam identificadas corretamente. A estrutura de árvore também é útil nos casos em que a regra de alocação desconhecida é mais complexa que as tradicionais univariadas. Motivado por exemplos da vida prática, nós mostramos nesse capítulo que, com alta probabilidade e baseado em premissas razoáveis, é possível estimar consistentemente os efeitos de tratamento sob esse cenário. Propomos ainda um algoritmo útil para usuários finais que se mostrou robusto para diferentes especificações e que revela com relativa confiança a regra de alocação anteriormente desconhecida. Ainda, exemplificamos os benefícios da metodologia proposta pela sua aplicação em parte do P900, um programa governamental Chileno de suporte para escolas, que se mostrou adequado ao cenário aqui estudado. / [en] Sequential learning problems are common in several fields of research and practical applications. Examples include dynamic pricing and assortment, design of auctions and incentives and permeate a large number of sequential treatment experiments. In this essay, we extend one of the most popular learning solutions, the epsilon-greedy heuristics, to high-dimensional contexts considering a conservative directive. We do this by allocating part of the time the original rule uses to adopt completely new actions to a more focused search in a restrictive set of promising actions. The resulting rule might be useful for practical applications that still values surprises, although at a decreasing rate, while also has restrictions on the adoption of unusual actions. With high probability, we find reasonable bounds for the cumulative regret of a conservative high-dimensional decaying epsilon-greedy rule. Also, we provide a lower bound for the cardinality of the set of viable actions that implies in an improved regret bound for the conservative version when compared to its non-conservative counterpart. Additionally, we show that end-users have sufficient flexibility when establishing how much safety they want, since it can be tuned without impacting theoretical properties. We illustrate our proposal both in a simulation exercise and using a real dataset. The second essay studies deterministic treatment effects when the assignment rule is both more complex than traditional ones and unknown to the public perhaps, among many possible causes, due to ethical reasons, to avoid data manipulation or unnecessary competition. More specifically, sticking to the well-known sharp RDD methodology, we circumvent the lack of knowledge of true cutoffs by employing a forest of classification trees which also uses sequential learning, as in the last essay, to guarantee that, asymptotically, the true unknown assignment rule is correctly identified. The tree structure also turns out to be suitable if the program s rule is more sophisticated than traditional univariate ones. Motivated by real world examples, we show in this essay that, with high probability and based on reasonable assumptions, it is possible to consistently estimate treatment effects under this setup. For practical implementation we propose an algorithm that not only sheds light on the previously unknown assignment rule but also is capable to robustly estimate treatment effects regarding different specifications imputed by end-users. Moreover, we exemplify the benefits of our methodology by employing it on part of the Chilean P900 school assistance program, which proves to be suitable for our framework.

[pt] Este trabalho consiste em um estudo da experiência musical em grupo e as repercussões sobre a dinâmica psíquica, bem como a capacidade de transformar o sofrimento decorrente de injustiças sociais. O estudo toma por base a assistência psicológica no projeto Ação Social pela Música do Brasil – núcleo Dona Marta, uma orquestra de cordas destinada a crianças e adolescentes de cinco favelas diferentes da zona sul do Rio de Janeiro. Tal projeto é vinculado ao Sistema Nacional de Orquestras Infanto-Juvenis do Estado da Venezuela, El Sistema venezuelano, cuja metodologia de ensino vem sendo reconhecida internacionalmente por suas ações integrativas em grupos considerados mais vulneráveis do ponto de vista social. Assim, este trabalho procura fazer dialogar alguns temas do campo da psicanálise, da musicologia e da sociologia, com especial ênfase para uma articulação possível entre o conceito de regressão talássica de Sàndor Ferenczi, de criatividade e fenômenos transicionais teorizados por Donald Winnicott, e as noções de tática, profanação, cooperação e comum, propostas respectivamente por Michel de Certeau, Giorgio Agamben, Richard Sennett e François Jullien. O espaço sonoro-sensorial ganha, nessa articulação, um entrelaçamento com o espaço potencial da cultura, e a música, em sua dimensão comum, passa a ser compreendida como recurso subjetivo e político, como astúcia ou ainda como uma arte de fazer diante do sofrimento social. / [en] This work is a study of the collective musical experience and its repercussions on the dynamics of the psyche as well as their ability to transform the suffering due to social injustice. The study is based on psychological assistance in the project Ação Social pela Música do Brasil - núcleo Dona Marta, a orchestra for children and teenagers from five different slums in the southern zone of Rio de Janeiro city. This project is associated to the National System of Children and Youth Orchestras of the State of Venezuela, El Sistema, whose teaching methodology has been internationally recognized for its integrative actions in groups considered most vulnerable socially. This work seeks to engage some subjects of psychoanalysis, musicology and sociology domains, with a focus on a possible link between the concept of Thalassic regression of Sàndor Ferenczi, creativity and transitional phenomena theorized by Donald Winnicott, and notions like tactics, profanation, cooperation and common, as proposed respectively by Michel de Certeau, Giorgio Agamben, Richard Sennett and François Jullien. In this articulation, the sound-sensory space receives an approximation with the potential space of culture and the music, in their common dimension, is understood as subjective and political resource, as astuteness or as arts of doing against suffering social.

[pt] A análise de fluxo de água sob condição transiente não saturada requer o conhecimento das propriedades hidráulicas do solo. Essas relações constitutivas, denominadas curva característica e função de condutividade hidráulica, são descritas através de modelos empíricos que geralmente possuem vários parâmetros que devem ser calibrados com relação a dados coletados. Muitos dos parâmetros nos modelos constitutivos não podem ser medidos diretamente em campo ou laboratório, mas somente podem ser inferidos de forma significativa a partir de dados coletados e da modelagem inversa. Para obter os parâmetros do solo com a análise inversa, um algoritmo de otimização de busca local ou global pode ser aplicado. As otimizações globais são mais capazes de encontrar parâmetros ótimos, no entanto, a solução direta, por meio da modelagem numérica é computacionalmente custosa. Portanto, soluções analíticas (modelo substituto) podem superar essa falha acelerando o processo de otimização. Nesta dissertação, apresentamos a Regressão Polinomial Evolucionária (EPR) como uma ferramenta para desenvolver modelos substitutos do fluxo não saturado. Um rico conjunto de dados de parâmetros hidráulicos do solo é usado para calibrar o nosso modelo, e dados do mundo real são utilizados para validar nossa metodologia. Nossos resultados demonstram que o modelo da EPR prevê com precisão os dados de carga de pressão. As simulações do modelo se mostram concordantes com as simulações do programa Hydrus. / [en] Water flow analyses under transient soil hydraulic conditions require knowledge of the soil hydraulic properties. These constitutive relationships, named soil-water characteristic curve (SWCC) and hydraulic conductivity function (HCF) are described through empirical models which generally have several parameters that must be calibrated against collected data. Many of the parameters in SWCC and HCF models cannot be directly measured in field or laboratory but can only be meaningfully inferred from collected data and inverse modeling. In order to obtain the soil parameters with the inverse process, a local or global optimization algorithm may be applied. Global optimizations are more capable of fiding optimum parameters, however the direct solution through numerical modeling are time consuming. Therefore, analytical solutions (surrogate models) may overcome this shortcomming by accelerating the optimization process. In this work we introduce Evolutionary Polynomial Regression (EPR) as a tool to develop surrogate models of the physically-based unsaturated flow. A rich dataset of soil hydraulic parameters is used to calibrate our surrogate model, and real-world data are then utilized to validate our methodology. Our results demonstrate that the EPR model predicts accurately the observed pressure head data. The model simulations are shown to be in good agreement with the Hydrus software package.

[pt] Neste estudo, tentamos estimar o impacto da medida intervencionista mais recente e amplamente adotada pelo Banco Central do Brasil no mercado de câmbio sobre a Curva de Cupom Cambial: a emissão de Swaps Cambiais. O objetivo do BCB com essa intervenção era prover o setor privado de proteção contra a volatilidade cambial à época. O trabalho foca no efeito dessas medidas na curva de Cupom Cambial por conta da importância do funcionamento dessa curva para a correta precificação do mercado de dólar futuro, já que, no Brasil, a formação da taxa de câmbio se dá no preço futuro de dólar e não no preço à vista, como é comum nos outros países. Através de Análise de Componentes Principais sobre a Curva de Cupom Cambial, encontramos seus três primeiros componentes (nível, inclinação e curvatura) e os utilizamos para regredi-los em variáveis independentes que representam a série de emissões de Swap por parte do BC. Os resultados indicam que os Swaps Cambiais geram mudanças significativas no nível geral da Curva de Cupom Cambial. Já os Swaps Reversos não apresentam impacto estatisticamente significante no nível, mas sim na inclinação da curva. / [en] In this study, we try to estimate the impact of the most recent currency intervention measure widely adopted by the Central Bank of Brazil and how it affects the Cupom Cambial Curve: the issue of Foreign Exchange Swaps. The BCB s objective with this intervention was to provide the private sector with hedge against exchange rate volatility. This paper focus on the effect of these measures on the Cupom Curve due to the importance of the comprehension of this curve for the correct pricing of the future dollar market, given that, in Brazil, the formation of the foreign exchange rate occurs with the future dollar price and not in the spot price, as is more common in other countries. Through Principal Component Analysis on the Foreign Exchange Coupon Curve, we find its three components (level, slope and curvature) and use it as an explained variable to regress it with independent variables that represent the series of Swap issued by the Central Bank. The results indicate that the Foreign Exchange Swaps generate significant changes in the overall level of the Cupom Cambial Curve. Otherwise, Reverse Swaps don t represent a statistically significant impact on the level but do impact the slope of the curve.

[pt] O objetivo deste trabalho é contribuir para o debate sobre políticas de accountability educacional através da avaliação do programa cearense Prêmio Escola Nota Dez. Para tal, partimos do referencial da teoria democrática e da administração pública sob o prisma dos fundamentos de teoria social de Coleman visando construir uma abordagem analítica capaz de considerar não apenas os objetivos e resultados da política, mas seu contexto e tipos de incentivos, em um modelo de ação que leve em conta os agentes, recursos que dispõem e ações que empreenderam ao nível micro e que se agregam para modificar a realidade ao nível macro. Sendo um de dois sistemas de incentivos do PAIC - Programa Alfabetização na Idade Certa, o prêmio busca incrementar o desempenho do sistema escolar promovendo competição entre escolas por uma premiação dada às 150 primeiras de acordo com um ranking. Para moderar possíveis danos desta competição à equidade do sistema, o programa provê também um apoio, como forma de compensação, ás 150 escolas pior posicionadas. Além disso, tenta integrar as escolas beneficiadas em relações de cooperação, na qual as premiadas devem ajudar as apoiadas a cumprir suas metas. Utilizando-se de dados da Prova Brasil e do SPAECE, realizamos um estudo de série temporal com objetivo de avaliar os impactos líquidos do prêmio em relação à outras ações no âmbito do PAIC. Embora preliminares, os resultados indicam impactos em língua portuguesa no SPAECE, mas que não se reproduzem em matemática ou na Prova Brasil. No que diz respeito à equidade, observou-se que a estabilização dos indicadores de equidade da rede coincidiu com a introdução do prêmio. Mensuramos também os impactos dos incentivos pagos às escolas por meio de análise de regressão descontinua e observamos que os ganhos das escolas premiadas se concentraram na avaliação de disputa do prêmio, enquanto que os das escolas apoiadas se concentraram na avaliação de cumprimento de metas. No que diz respeito à equidade, os ganhos das escolas premiadas no SPAECE foram alcançados com aumento do percentual de alunos em nível adequado, porém com aumento da desigualdade interna, enquanto que os ganhos das escolas apoiadas indicam melhoria da equidade e aumento do percentual de alunos no nível adequado. Enquanto os efeitos positivos para as escolas apoiadas continuam a ocorrer ao longo do ciclo do prêmio, os ganhos das escolas premiadas parecem ser conjunturais e restritos à avaliação em que ocorre a competição. Por fim, concluímos que a maior lição que nos mostra o Estado do Ceará é que não basta um programa de bonificação ou distribuição de recursos: uma visão integrada que busque coordenar as ações entre agentes em diversos níveis institucionais e entes federativos pode ser um dos fatores decisivos para o sucesso das políticas cearenses. / [en] The objective of this is to contribute to the discussion about educational accountability policies through the evaluation of the program Prêmio Escola Nota Dez in the Brazilian state of Ceará. Therefore, our references como from Democratic Theory and Public Management, in the perspective of Coleman s Social Theory. Our aim is building an analytical approach able to consider the policies objectives and results, as well as its context and types of bonus, focusing on an action model that considers the agents, the resources they have and the actions they implement in a micro perspective that turns into a macro social change. There are two rewarding systems in the program Alfabetização na Idade Certa (PAIC in portuguese), and Escola Nota Dez Award is oneof them. It aims on increasing the performance of the school system by promoting competition among schools for an award given to the first 150 ones according to ranking. In order to control possible damages coming from this competition that could affect system equity, the program also provides a support, as a way of compensation, to the 150 worst-off schools in the ranking. Therefore, it tries to integrate the benefited schools into cooperative relations, in which the awarded schools must help the supported ones to fulfill their goals. Using dta from Prova Brasil and from the Basic Education Permanent Evaluation System of Ceará State (SPAECE in portuguese), we have conducted a time series analysis focusing on the impacts of this award in relation to other actions of PAIC. Even preliminary, the results indicate impacts on portuguese outcomes in SPAECE, but they do not show up in mathematics or on Prova Brasil. It was also observed that the stabilization of equity indicators of the educational system coincided with the time when the award was established. We have also measured the impacts of the prize paid to schools through the analysis of regression discontinuity, and we have observed that the benefits for the awarded schools focused on the evaluation of the competition for the prize, while the supported schools focused on assessing the goals achievement. Concerning equity, the achiavements of the awarded schools in SPAECE were accomplished in inequality inside the schools, while the achievements of the supported schools indicate an improvement in equity and an increase in the percentage of students at the satisfactory level. The positive effects for the supported schools continue to occur throughout the period of the award, while the benefits for the awarded schools seem to be temporary and restricted to the time of the competition. Finally, we conclud that the greatest lesson that Ceará state shows us is that a program of bonuses or resources distribution is not enough - an integrated vision that focuses on coordinating action among agents at different institutional levels and federative entities may be one of decisive factors for the succes of Ceará s policies.

[pt] Esta dissertação apresenta uma abordagem baseada em dados para o problema de predição de desastres recorrentes em países em desenvolvimento. Métodos de aprendizado de máquina supervisionado são usados para treinar classificadores que visam prever se uma família seria afetada por ameaças climáticas recorrentes (um classificador é treinado para cada perigo natural). A abordagem desenvolvida é válida para perigos naturais recorrentes que afetam um país e permite que os gerentes de risco de desastres direcionem suas operações com mais conhecimento. Além disso, a avaliação preditiva permite que os gerentes entendam os impulsionadores dessas previsões, levando à formulação proativa de políticas e planejamento de operações para mitigar riscos e preparar comunidades para desastres recorrentes. A metodologia proposta foi aplicada ao estudo de caso do Peru, onde foram treinados classificadores para ondas de frio, inundações e deslizamentos de terra. No caso das ondas de frio, o classificador tem 73,82% de precisão. A pesquisa descobriu que famílias pobres em áreas rurais são vulneráveis a desastres relacionados a ondas de frio e precisam de intervenção humanitária proativa. Famílias vulneráveis têm infraestrutura urbana precária, incluindo trilhas, caminhos, postes de iluminação e redes de água e drenagem. O papel do seguro saúde, estado de saúde e educação é menor. Domicílios com membros doentes levam a maiores probabilidades de serem afetados por ondas de frio. Maior realização educacional do chefe da família está associada a uma menor probabilidade de ser afetado por ondas de frio. No caso das inundações, o classificador tem 82.57% de precisão. Certas condições urbanas podem tornar as famílias rurais mais suscetíveis a inundações, como acesso à água potável, postes de iluminação e redes de drenagem. Possuir um computador ou laptop diminui a probabilidade de ser afetado por inundações, enquanto possuir uma bicicleta e ser chefiado por indivíduos casados aumenta. Inundações são mais comuns em assentamentos urbanos menos desenvolvidos do que em famílias rurais isoladas. No caso dos deslizamentos de terra, o classificador tem 88.85% de precisão, e é segue uma lógica diferente do das inundações. A importância na previsão é mais uniformemente distribuída entre as características consideradas no aprendizado do classificador. Assim, o impacto de um recurso individual na previsão é pequeno. A riqueza a longo prazo parece ser mais crítica: a probabilidade de ser afetado por um deslizamento é menor para famílias com certos aparelhos e materiais domésticos de construção. Comunidades rurais são mais afetadas por deslizamentos, especialmente aquelas localizadas em altitudes mais elevadas e maiores distâncias das cidades e mercados. O impacto marginal médio da altitude é não linear. Os classificadores fornecem um método inteligente baseado em dados que economiza recursos garantindo precisão. Além disso, a pesquisa fornece diretrizes para abordar a eficiência na distribuição da ajuda, como formulações de localização da instalação e roteamento de veículos. Os resultados da pesquisa têm várias implicações gerenciais, então os autores convocam à ação gestores de risco de desastres e outros interessados relevantes. Desastres recorrentes desafiam toda a humanidade. / [en] This dissertation presents a data-driven approach to the problem of predicting recurrent disasters in developing countries. Supervised machine learning methods are used to train classifiers that aim to predict whether a household would be affected by recurrent climate threats (one classifier is trained for each natural hazard). The approach developed is valid for recurrent natural hazards affecting a country and allows disaster risk managers to target their operations with more knowledge. In addition, predictive assessment allows managers to understand the drivers of these predictions, leading to proactive policy formulation and operations planning to mitigate risks and prepare communities for recurring disasters. The proposed methodology was applied to the case study of Peru, where classifiers were trained for cold waves, floods, and landslides. In the case of cold waves, the classifier was 73.82% accurate. The research found that low-income families in rural areas are vulnerable to cold wave related disasters and need proactive humanitarian intervention. Vulnerable families have poor urban infrastructure, including footpaths, roads, lampposts, and water and drainage networks. The role of health insurance, health status, and education is minor. Households with sick members are more likely to be affected by cold waves. Higher educational attainment of the head of the household is associated with a lower probability of being affected by cold snaps.In the case of flooding, the classifier is 82.57% accurate. Certain urban conditions, such as access to drinking water, lampposts, and drainage networks, can make rural households more susceptible to flooding. Owning a computer or laptop decreases the likelihood of being affected by flooding while owning a bicycle and being headed by married individuals increases it. Flooding is more common in less developed urban settlements than isolated rural families.In the case of landslides, the classifier is 88.85% accurate and follows a different logic than that of floods. The importance of the prediction is more evenly distributed among the features considered when learning the classifier. Thus, the impact of an individual feature on the prediction is small. Long-term wealth is more critical: the probability of being affected by a landslide is lower for families with specific appliances and household building materials. Rural communities are more affected by landslides, especially those located at higher altitudes and greater distances from cities and markets. The average marginal impact of altitude is non-linear.The classifiers provide an intelligent data-driven method that saves resources by ensuring accuracy. In addition, the research provides guidelines for addressing efficiency in aid distribution, such as facility location formulations and vehicle routing.The research results have several managerial implications, so the authors call for action from disaster risk managers and other relevant stakeholders. Recurrent disasters challenge all of humanity.

[pt] Spoken Dialogue Systems (SDS s) são sistemas baseados em computadores desenvolvidos para fornecerem informações e realizar tarefas utilizando o diálogo como forma de interação. Eles são capazes de reconhecimento de voz, interpretação, gerenciamento de diálogo e são capazes de ter uma voz como saída de dados, tentando reproduzir uma interação natural falada entre um usuário humano e um sistema. SDS s provém diferentes serviços, todos através de linguagem falada com um sistema. Mesmo com todo o desenvolvimento nesta área, há escassez de informações sobre como avaliar a qualidade de tais sistemas com o propósito de otimização do mesmo. Com dois destes sistemas, BoRIS e INSPIRE, usados para reservas de restaurantes e gerenciamento de casas inteligentes, diversos experimentos foram conduzidos no passado, onde tais sistemas foram utilizados para resolver tarefas específicas. Os participantes avaliaram a qualidade do sistema em uma série de questões. Além disso, todas as interações foram gravadas e anotadas por um especialista.O desenvolvimento de métodos para avaliação de performance é um tópico aberto de pesquisa na área de SDS s. Seguindo a idéia do modelo PARADISE (PARAdigm for DIalogue System Evaluation – desenvolvido pro Walker e colaboradores na AT&T em 1998), diversos experimentos foram conduzidos para desenvolver modelos de previsão de performance de sistemas de reconhecimento de voz e linguagem falada. O objetivo desta dissertação de mestrado é desenvolver modelos que permitam a previsão de dimensões de qualidade percebidas por um usuário humano, baseado em parâmetros instrumentalmente mensuráveis utilizando dados coletados nos experimentos realizados com os sistemas BoRIS e INSPIRE , dois sistemas de reconhecimento de voz (o primeiro para busca de restaurantes e o segundo para Smart Homes). Diferentes algoritmos serão utilizados para análise (Regressão linear, Árvores de Regressão, Árvores de Classificação e Redes Neurais) e para cada um dos algoritmos, uma ferramenta diferente será programada em MATLAB, para poder servir de base para análise de experimentos futuros, sendo facilmente modificado para sistemas e parâmetros novos em estudos subsequentes.A idéia principal é desenvolver ferramentas que possam ajudar na otimização de um SDS sem o envolvimento direto de um usuário humano ou servir de ferramenta para estudos futuros na área. / [en] Spoken Dialogue Systems (SDS s) are computer-based systems developed to provide information and carry out tasks using speech as the interaction mode. They are capable of speech recognition, interpretation, management of dialogue and have speech output capabilities, trying to reproduce a more or less natural spoken interaction between a human user and the system. SDS s provide several different services, all through spoken language. Even with all this development, there is scarcity of information on ways to assess and evaluate the quality of such systems with the purpose of optimization. With two of these SDS s ,BoRIS and INSPIRE, (used for Restaurant Booking Services and Smart Home Systems), extensive experiments were conducted in the past, where the systems were used to resolve specific tasks. The evaluators rated the quality of the system on a multitude of scales. In addition to that, the interactions were recorded and annotated by an expert. The development of methods for performance evaluation is an open research issue in this area of SDS s. Following the idea of the PARADISE model (PARAdigm for DIalogue System Evaluation model, the most well-known model for this purpose (developed by Walker and co-workers at AT&T in 1998), several experiments were conducted to develop predictive models of spoken dialogue performance. The objective of this dissertation is to develop and assess models which allow the prediction of quality dimensions as perceived by the human user, based on instrumentally measurable variables using all the collected data from the BoRIS and INSPIRE systems. Different types of algorithms will be compared to their prediction performance and to how generic they are. Four different approaches will be used for these analyses: Linear regression, Regression Trees, Classification Trees and Neural Networks. For each of these methods, a different tool will be programmed using MATLAB, that can carry out all experiments from this work and be easily modified for new experiments with data from new systems or new variables on future studies. All the used MATLAB programs will be made available on the attached CD with an operation manual for future users as well as a guide to modify the existing programs to work on new data. The main idea is to develop tools that would help on the optimization of a spoken dialogue system without a direct involvement of the human user or serve as tools for future studies in this area.