[pt] Este trabalho apresenta um modelo linear por partes chamado de modelo ARN. Trata-se de uma estrutura híbrida que envolve modelos autoregressivos e redes neurais. Este modelo é comparado com o modelo AR de coeficientes fixos e com a rede neural estática aplicada à previsão. Os resultados mostram que o ARN consegue identificar a estrutura não-linear dos dados simulados e que na maioria dos casos ele possui melhor habilidade preditiva do que os modelos supracitados. / [en] In this thesis we develop a piece-wise linear model named ARN model. Our model has a hybrid structure which combines autoregressive models and neural networks. We compare our model to the fixed-coefficient AR model and to the prediction static neural network. Our results show that ARN is able to find the non-linear structure of simulated data and in most cases it performs better than the methods mentioned above.

[pt] Neste trabalho fazemos uma revisita à causalidade no sentido de Granger aplicada às Séries Temporais bivariadas no domínio do tempo e da freqüência. Um programa computacional foi escrito usando a linguagem Pascal para, testando casos reais e simulados, construir modelos de causalidade/feedback, que são então analisados no ambiente espectral, com ênfase maior à discussão da coerência e da fase de causalidade. / [en] In this work causality in the sense defined by Granger is revisited. Applications to bivariante temporal systems in time domain and frequency-domain were analysed, using a computer program written in Pascal. After this, spectral methods were developed, with special emphasis on phase and causality-coerence.

[pt] O objetivo primordial desta tese é descrever e discutir um método para previsão de séries temporais que apresentam descontinuidades bruscas - o chamado Método Bayesiano de Crescimento Linear de Estados Múltiplos (MCL-EM), desenvolvido por Harrison e Stevens. Na primeira parte é feito um rápido apanhado dos métodos existentes para previsão de séries temporais e seu relacionamento com métodos bayesianos mais gerais. A seguir é apresentado o MCL-EM e comparado com os principais métodos clássicos de crescimento linear. Finalmente são apresentadas algumas aplicações a séries reais e simuladas e analisadas suas vantagens e desvantagens em relação aos demais métodos em geral. / [en] The main objective of this dissertation is to describe and discuss a forecasting method for time series subject to sudden discontinuities - the so called multi-state linear Growth Bayesian Method (MLG for short), developped by Harrison and Stevens. The first part consists of a brief revision of the existing time series forecasting methods and their relationships with the more general bayesian methods. It is followed by a description of the MLG and its comparison with the classical linear growth methods. Finally, some applications to real and simulated time series are presented and its advantages and drawbaks are thoroughly discussed.

[pt] Esta dissertação apresenta um modelo não linear auto-regressivo com variáveis exógenas (ARX), para análise e previsão de séries temporais. Os coeficientes do modelo são estimados pela saída de uma rede neural feed-forward, treinada por um algoritmo híbrido de otimização. Os resultados obtidos são comparados tanto com modelos lineares, quanto com não lineares. / [en] This thesis presents a non linear autoregressive model with exogeneous variables (ARX), for time series analysis and forecasting. The coefficients of the model are given by the output of a feed-forward neural network. The results are compared with both linear and non linear models.

[pt] Esta tese apresenta uma modelagem para séries temporais que possuem uma estrutura de autocorrelação que depende não somente do intervalo de tempo entre as observações, mas também do período observado. Esta modelagem consiste na combinação entre as metodologias de encolhimento wavelets e modelos auto-regressivos periódicos – PAR(p). As wavelets vêm sendo utilizadas na literatura de séries temporais como um procedimento auxiliar de préprocessamento da série em análise; e o modelo PAR(p) tem sua importância reconhecida devido ao seu emprego em séries hidrológicas mensais. Especificamente, no setor elétrico brasileiro, pode-se observar a predominância da energia de origem hidrelétrica. Uma das principais características das matrizes de energia com esta composição é a forte dependência do padrão de precipitação e das condições hidrológicas futuras, o que torna a série de vazão muito irregular e difícil de ser modelada. Portanto, a geração hidrelétrica pode ser considerada uma variável estocástica e pequenos avanços na modelagem estocástica de vazões permitem um melhor planejamento da operação do sistema. Assim, esta tese teve como objetivos obter melhores previsões e geração de cenários a partir do modelo PAR(p) e avançar na modelagem estocástica de vazões. Os principais resultados obtidos indicaram que a combinação das metodologias obteve melhor desempenho do que apenas a modelagem PAR (p), tanto em casos simulados, quanto no emprego a séries reais. / [en] This thesis presents an approach to modeling time series that have an autocorrelation structure that depends not only on the time interval between the observations, but the observed period. This approach consists of a combination between wavelet shrinkage and periodic autoregressive models – PAR(p). Wavelets have been used in the literature of time series as an auxiliary procedure for preprocessing the series under analysis, and the PAR(p) model has its importance recognized due to its use in hydrological series monthly. Specifically, in the Brazilian electricity sector, it is possible to observe the predominance of hydroelectric energy. One of the main characteristics of energy matrices with this composition is the strong dependence on rainfall patterns and future hydrological conditions, which turn the streamflow series very irregular and difficult to be modeled. Therefore, hydroelectric generation can be considered a stochastic variable and small advances in stochastic modeling of streamflows allow for better planning of the system´s operation. Thus, this thesis aimed to improve forecasting and scenario generation with the PAR(p) model and to contribute to stochastic modeling of flow. The main results indicated that the combination of methodologies achieves better results than only the PAR(p) modeling, both in simulated cases and in real time series.

[pt] A presente pesquisa de mestrado se desenvolve no contexto de um amplo programa estimulado pelo organismo regulador do setor elétrico brasileiro no âmbito do qual concessionárias brasileiras distribuidoras de energia elétrica desenvolvem seus projetos eficiência energética. Mais especificamente, o trabalho tem por objetivo analisar os impactos que resultam da introdução de inovação tecnológica (troca de medidores eletromecânicos por medidores eletrônicos) no setor jurídico dessas empresas tendo em vista que a tecnologia de medição possui influência no faturamento dos clientes e na sua relação com a concessionária. O impacto estudado refere-se (i) à quantidade de entrada de processos (no contencioso de massa do departamento jurídico da concessionária) e (ii) aos custos adicionais que passam a ser gerados pela introdução dessa alternativa tecnológica na medição de energia elétrica. Fazendo uso da metodologia por séries temporais, modelos de previsão univariados, amortecimento exponencial, e modelos de regressão dinâmica, o trabalho inclui um estudo de caso de uma empresa distribuidora de energia. Como resultado, o trabalho mostra que os modelos de regressão dinâmica mostram-se mais eficazes. A partir dos modelos gerados, foi possível comprovar e quantificar o impacto da mudança da tecnologia de medição na quantidade de entrada de processos de reclamação sobre fatura no contencioso geral de massa. / [en] This Master dissertation is developed in the context of a broader program stimulated by the regulatory body of the Brazilian electrical sector under which Brazilian electricity distributors develop their energy efficiency projects. More specifically, the study aims to analyze the impacts that result from the introduction of technological innovation (replacement of electromechanical meters by electronic meters) in the legal departments of these companies with a view that measuring technology does have influence on customer billing and on its relationship with the electricity utility. The impact study refers (i) to the amount of input processes (mass litigation in the legal department of the utility) and (ii) to the additional costs generated by the introduction of this alternative technology in electricity metering. Making use of the time series methodology, forecasting univariate models, exponential smoothing, and dynamic regression models, the work includes a case study of an energy company. As a result, the work shows that the dynamic regression models are even more effective. From the generated models, it was possible to demonstrate and quantify the impact of the change in the measurement technology on the amount of input processes named invoice complaint on mass general litigation.

[pt] Nessa dissertação um novo método para previsão da Estrutura a Termo da Taxa de Juros Brasileira - ETTJ brasileira - conhecido como Máquina de Suporte Vetorial para Regressão é investigado, comparando-o com os métodos tradicionais, tais como modelos VAR (Vetor Auto- regressivo) e ECM (Modelos de Correção de Erros). Utiliza-se além dos retornos de títulos de renda fixa, algumas variáveis macro-econômicas, que conforme sugerido no artigo de Evans e Marshall (1998) e verificado para economia brasileira no artigo de Fukuda, Vereda e Lopes (2006) melhoram a previsão dos retornos de títulos de renda fixa no longo prazo. O experimento mostra uma melhora considerável do SVR sobre os modelos tradicionais mencionados no longo prazo, atuando ainda como ótimo indicador da direção das taxas em praticamente todos os horizontes de previsão. Para tal avaliação, foram utilizados os critérios de raiz do erro quadrado médio, erro absoluto médio, simetria direcional e simetria direcional ponderada, correta tendência para cima e correta tendência para baixo além do teste U de Theil, que faz uso da raiz do erro quadrado médio para verificar se ocorre uma melhora significativa de um modelo sobre outro. Uma vez que não existe uma maneira estruturada para escolha dos parâmetros livres do SVR, a escolha dos mesmos foi feita através de uma função do software R, que faz uma pesquisa em um domínio retangular fornecido pelo usuário. A análise dos resultados mostra que SVR é uma técnica promissora para previsão dos retornos de títulos de renda fixa, sugerindo-se ainda melhorar as escolhas dos parâmetros livres do SVR uma vez que os mesmos são meios poderosos de regularização e adaptação do ruído aos dados. / [en] In this dissertation a new method for the prediction of the Brazilian Term Structure of Interest Rates - Brazilian ETTJ - known as Support Vector Regression is investigated. This is compared with the traditional methods used in this set up, such as VAR models (Vector Autoregressive) and ECM (Error Correction Models). Besides the interest rates, some macroeconomic variables are also used, as it was suggested in a work from Evans and Marshall(1998) and verified for brazilian economy in a work from Fukuda, Vereda and Lopes (2006), the inclusion of macroeconomic variables can improve the prediction of the interest rates in long term forecasts. The experiment show some improvements in using SVR in the long term in relation to the traditional methods mentioned, acting like a realy good predictor of the direction of the interest rates along the short and long term forecasts. To make these assertions, we make use of some tests like the root mean squared error, mean absolute error, directional symmetry and weighted directional symmetry, Correct Up trend and Corret Down trend besides Theil U test, which uses the root mean squared error to verify if there is some significant improvement between two models. As there is not a structured way to choose the free parameters of SVR, a function in the R software was used in order to make a grid search over a supplied parameter ranges. The analysis of the results demonstrate that SVR is a promising technique to prediction of interest rates, suggestions are also made in order to get better the choices of the free SVR parameters once they are powerful means of regularization and adaptation to the noise in the data.

[pt] Neste trabalho um novo modelo de mistura de distribuições é proposto, onde a estrutura da mistura é determinada por uma árvore de decisão com transição suave. Modelos baseados em mistura de distribuições são úteis para aproximar distribuições condicionais desconhecidas de dados multivariados. A estrutura em árvore leva a um modelo que é mais simples, e em alguns casos mais interpretável, do que os propostos anteriormente na literatura. Baseando-se no algoritmo de Esperança- Maximização (EM), foi derivado um estimador de quasi- máxima verossimilhança. Além disso, suas propriedades assintóticas são derivadas sob condições de regularidades. Uma estratégia de crescimento da árvore, do especifico para o geral, é também proposta para evitar possíveis problemas de identificação. Tanto a estimação quanto a estratégia de crescimento são avaliados em um experimento Monte Carlo, mostrando que a teoria ainda funciona para pequenas amostras. A habilidade de aproximação universal é ainda analisada em experimentos de simulação. Para concluir, duas aplicações com bases de dados reais são apresentadas. / [en] In this work a new model of mixture of distributions is proposed, where the mixing structure is determined by a smooth transition tree architecture. Models based on mixture of distributions are useful in order to approximate unknown conditional distributions of multivariate data. The tree structure yields a model that is simpler, and in some cases more interpretable, than previous proposals in the literature. Based on the Expectation-Maximization (EM) algorithm a quasi-maximum likelihood estimator is derived and its asymptotic properties are derived under mild regularity conditions. In addition, a specific-to-general model building strategy is proposed in order to avoid possible identification problems. Both the estimation procedure and the model building strategy are evaluated in a Monte Carlo experiment, which give strong support for the theorydeveloped in small samples. The approximation capabilities of the model is also analyzed in a simulation experiment. Finally, two applications with real datasets are considered.

[pt] O mercado de Derivativos Climáticos no Brasil ainda é incipiente. Uma das barreiras que atrapalham o aumento da liquidez no mercado é certamente a incerteza que está por traz da precificação e a falta de conhecimento por vários setores dos campos de aplicação potenciais desses derivativos. Com o objetivo de reduzir esta incerteza, este estudo revê abordagens para modelar e estabelecer previsões por modelos de séries temporais para a temperatura na cidade do Rio de Janeiro, e consequentemente para o índice de Cooling Degree Days (CDD) desta localidade. Três modelos são propostos para a previsão da média diária de temperatura, dois benchmark (Holt-Winters e Box & Jenkins) e um pela Transformação de Fourier combinado com o processo GARCH para a variância. Os resultados sugerem que o modelo baseado na transformação de Fourier consegue melhor performance na previsão que os demais. / [en] The Weather Derivative market in Brazil quite inexist. One of the barriers to enhance liquidity in this market is the uncertainty in pricing derivatives. With the aim of reducing this uncertainty, this study reviews approaches of time series to model and forecast the temperature in Rio de Janeiro, and consequentely forecast the Cooling Degree Days (CDD) index of this location. Tree models are proposed to forecast the average daily temperature, two benchmark (Holt-Winters and Box & Jenkins) and one with Fourier Transfom with variance modeled with GARCH process. The results suggest that, overall, the model based on Fourier Transform have the best performance to forecast the serie.

[pt] O sistema de geração de energia elétrica do Brasil é hidrotérmico e de grande porte, com predominância de usinas hidrelétricas. O seu tamanho e características peculiares permitem considerá-lo único em todo o mundo. Conseqüentemente a coordenação de todo esse sistema é uma tarefa de extrema complexidade e, portanto, há a necessidade de um correto planejamento e operação para evitar ou amenizar problemas relacionados a segurança de suprimento. Neste contexto, esta dissertação estuda as condições que resultaram no racionamento de energia elétrica no ano de 2001 e no início de 2002, além dos seus efeitos no curto e médio prazo e posteriormente infere sobre um possível novo racionamento. Para isto foram realizadas previsões do consumo de energia, durante o período de crise e foi desenvolvida uma modelagem computacional para simular os seus efeitos. Para obter os indicativos do racionamento passado e inferir sobre um novo, foram realizadas simulações no Modelo Computacional de Otimização Hidrotérmica de Médio Prazo - NEWAVE, desenvolvido pelo CEPEL. / [en] The Brazilian electric energy generation system is a hydrothermal system of great size, with predominance hydroelectric plants. Its peculiar size and characteristics is the only one in the world. Consequently, its coordination is very complex and, therefore, it´s necessary the correct planning and operation to prevent or reduce problems related to supplement security. In this context, this work studies the conditions that resulted in the rationing of electric energy in 2001 and in the beginning of 2002, as well as the effect in the short term and the medium term and infers on a new rationing possible. For this, energy consumption estimations were done, during the period of crisis and was developed a computational modeling to simulate its effect. To get the indicative of the last rationing and to infer on a new one was done simulations in the Computational Model NEWAVE, developed by CEPEL.