O CAN possui diversas características intrínsecas que o fazem mais apropriado para aplicações automotivas. Neste trabalho serão destacadas algumas dessas características aplicadas a sistemas que exigem um nível muito alto de confiabilidade, através de dois estudos de casos, um para analisar as características gerais do funcionamento da rede CAN, numa arquitetura eletrônica distribuída de um veículo em diversas configurações, cuja taxa de ocupação do barramento é alterado através da modificação do tempo de transmissão de algumas mensagens, e outro estudo para verificar o comportamento de um sistema de controle em malha fechada sobre a rede, focando no impacto do atraso temporal da rede. / The CAN has several inherent characteristics that are more appropriate for automotive applications. In this work will be highlighted some of those characteristics applied to systems that require a very high level of reliability. It is presented two case studies, one to analyze the general characteristics of operation of the CAN network in a electronic distributed architecture of a vehicle for various configurations, whose busload is amended by modifying the time of transmission of some messages, and another study to verify the behavior of a control system in closed loop on the network, focusing on the impact of the delay time in the network.

O CAN possui diversas características intrínsecas que o fazem mais apropriado para aplicações automotivas. Neste trabalho serão destacadas algumas dessas características aplicadas a sistemas que exigem um nível muito alto de confiabilidade, através de dois estudos de casos, um para analisar as características gerais do funcionamento da rede CAN, numa arquitetura eletrônica distribuída de um veículo em diversas configurações, cuja taxa de ocupação do barramento é alterado através da modificação do tempo de transmissão de algumas mensagens, e outro estudo para verificar o comportamento de um sistema de controle em malha fechada sobre a rede, focando no impacto do atraso temporal da rede. / The CAN has several inherent characteristics that are more appropriate for automotive applications. In this work will be highlighted some of those characteristics applied to systems that require a very high level of reliability. It is presented two case studies, one to analyze the general characteristics of operation of the CAN network in a electronic distributed architecture of a vehicle for various configurations, whose busload is amended by modifying the time of transmission of some messages, and another study to verify the behavior of a control system in closed loop on the network, focusing on the impact of the delay time in the network.

Commodities primárias, tais como metais, petróleo e agricultura, constituem matérias-primas fundamentais para a economia mundial. Dentre os metais, destaca-se o alumínio, usado em uma ampla gama de indústrias, e que detém o maior volume de contratos na London Metal Exchange (LME). Como o preço não está diretamente relacionado aos custos de produção, em momentos de volatilidade ou choques econômicos, o impacto financeiro na indústria global de alumínio é significativo. Previsão de preços do alumínio é fundamental, portanto, para definição de política industrial, bem como para produtores e consumidores. Este trabalho propõe um modelo ótimo de previsões para preços de alumínio, por meio de combinações de previsões e de seleção de modelos através do Model Confidence Set (MCS), capaz de aumentar o poder preditivo em relação a métodos tradicionais. A abordagem adotada preenche uma lacuna na literatura para previsão de preços de alumínio. Foram ajustados 5 modelos individuais: AR(1), como benchmarking, ARIMA, dois modelos ARIMAX e um modelo estrutural, utilizando a base de dados mensais de janeiro de 1999 a setembro de 2014. Para cada modelo individual, foram geradas 142 previsões fora da amostra, 12 meses à frente, por meio de uma janela móvel de 36 meses. Nove combinações de modelos foram desenvolvidas para cada ajuste dos modelos individuais, resultando em 60 previsões fora da amostra, 12 meses à frente. A avaliação de desempenho preditivo dos modelos foi realizada por meio do MCS para os últimos 60, 48 e 36 meses. Um total de 1.250 estimações foram realizadas e 1.140 variáveis independentes e suas transformadas foram avaliadas. A combinação de previsões usando ARIMA e um ARMAX foi o único modelo que permaneceu no conjunto de modelos com melhor acuracidade de previsão para 36, 48 e 60 meses a um nível descritivo do MCS de 0,10. Para os últimos 36 meses, o modelo combinado proposto apresentou resultados superiores em relação a todos os demais modelos. Duas co-variáveis identificadas no modelo ARMAX, preço futuro de três meses e estoques mundiais, aumentaram a acuracidade de previsão. A combinação ótima apresentou um intervalo de confiança pequeno, equivalente a 5% da média global da amostra completa analisada, fornecendo subsídio importante para tomada de decisão na indústria global de alumínio. iii / Primary commodities, including metals, oil and agricultural products are key raw materials for the global economy. Among metals, aluminum stands out for its large use in several industrial applications and for holding the largest contract volume on the London Metal Exchange (LME). As the price is not directly related to production costs, during volatility periods or economic shocks, the financial impact on the global aluminum industry is significant. Aluminum price forecasting, therefore, is critical for industrial policy as well as for producers and consumers. This work has proposed an optimal forecast model for aluminum prices by using forecast combination and the Model Confidence Set for model selection, resulting in superior performance compared to tradicional methods. The proposed approach was not found in the literature for aluminum price forecasting. Five individual models were developed: AR(1) for benchmarking, ARIMA, two ARIMAX models and a structural model, using monthly data from January 1999 to September 2014. For each individual model, 142 out-of-sample, 12 month ahead, forecasts were generated through a 36 month rolling window. Nine foreast combinations were deveoped for each individual model estimation, resulting in 60 out-of-sample, 12 month ahead forecasts. Model predictive performace was assessed through the Model Confidence Set for the latest 36, 48, and 60 months, through 12-month ahead out-of-sample forecasts. A total of 1,250 estimations were performed and 1,140 independent variables and their transformations were assessed. The forecast combination using ARMA and ARIMAX was the only model among the best set of models presenting equivalent performance at 0.10 MCS p-value in all three periods. For the latest 36 months, the proposed combination was the best model at 0.1 MCS p-value. Two co-variantes, identified for the ARMAX model, namely, 3-month forward price and global inventories increased forecast accuracy. The optimal forecast combination has generated a small confidence interval, equivalent to 5% of average aluminum price for the entire sample, proving relevant support for global industry decision makers.

Um dos principais cereais produzido e consumido no Brasil, o arroz se apresentou, principalmente a partir da década de 1990, como um dos produtos agrícolas mais importados pelo Brasil. A abertura econômica brasileira em 1990, o plano de estabilização monetária (Plano Real) em 1994, e a criação do Mercosul em 1995 possibilitaram uma maior importação de bens e mercadorias pelo Brasil. Não diferente, as importações de arroz do país saltaram a um patamar significativo ao longo da década de 1990, com o Uruguai e Argentina sendo os maiores ofertantes do produto no mercado brasileiro. Mesmo após sua desvalorização cambial em 1999, o Brasil manteve níveis consideráveis de importação do produto oriundo do Mercosul. De forma a compreender os fatores que contribuíram para um aumento da demanda do produto importado, o presente trabalho descreveu o cenário da orizicultura no Brasil, Argentina e Uruguai, desde 1989 a 2008, analisando suas cadeias produtivas, preços nos mercados domésticos, e participação no mercado internacional de arroz. Concomitante a isso, propôs-se um modelo econômico para analisar esta relação comercial no Mercosul, assumindo que as importações brasileiras de arroz são resultantes de um excesso de demanda doméstica pelo cereal. Utilizou-se um ferramental econométrico baseado em um Modelo Auto-regressivo Vetorial VAR estrutural, aplicando a análise às relações contemporâneas das quantidades de arroz importado do Mercosul pelo Brasil, do preço doméstico do arroz no Brasil, do preço de importação do arroz do Mercosul, da renda interna brasileira e da taxa de câmbio efetiva no Brasil. Os resultados são expressos a partir de uma matriz de relações contemporâneas, da decomposição da variância do erro de previsão e da função impulso-resposta das variáveis em relação a choques contemporâneos nas mesmas, através do processo de Bernanke. Os resultados alcançados mostraram uma forte relação entre o volume importado com o preço doméstico de arroz, além de uma relativa importância na taxa de câmbio brasileira na explicação do padrão de importação do arroz pelo país. Outro ponto importante é a significativa participação do preço de importação na explicação dos preços domésticos. A variável quantidade de importação de arroz se mostrou sensível em relação a um choque positivo de 1% simulado no preço doméstico, indicando um aumento imediato em aproximadamente 3% os volumes importados. Esta variável também se mostrou sensível a um choque no preço de importação, que apontou a uma redução pela metade (0,5%) no volume importado e, a um choque na taxa de câmbio, com redução de 2% no volume importado. Já os choques no preço doméstico e preço de importação do arroz indicaram uma relação de causalidade de um sobre o outro, sugerindo aumentos nos mesmos e indicando a existência de um mercado orizícola integrado entre o Brasil e o Mercosul. / The rice, one of the main cereals produced and consumed in Brazil, has been one of the most agricultural products imported by Brazil, mainly in the 1990s. The economic market opened in 1990, the monetary stabilization plan (Plano Real) in 1994 and the creation of Mercosur in 1995 allowed an increment in imports of goods and services in Brazil. Therefore, imports of rice in the country rose to a significant level throughout the 1990s. Uruguay and Argentina became the largest suppliers of the product for the Brazilian market. Even though, after the devaluation of the Brazilian currency (Real) in 1999, Brazil retained considerable levels of product imports from the Mercosur. In order to understand the factors that contributed to an increased demand of imported product, this thesis described the scenery of rice production in Brazil, Argentina and Uruguay, from 1989 to 2008. It analyses their production chains, prices in domestic markets, and participation in international rice´s market. Concomitant to this, it was proposed an economic model that examines the relationship in the Mercosur trade, assuming that Brazilian imports of rice are a result of excess domestic demand for this grain. Econometric model Vector Auto-regressive structural VAR was applied to analyze the contemporary relations of the quantities of rice imported by Brazil in Mercosur, the domestic price of rice in Brazil, the import price of rice in Mercosur, the Brazilian domestic income and the effective exchange rate in Brazil. Results are expressed from an array of contemporary relations, from decomposition variance of the prediction error and from the impulse-response function of the variables on contemporary shocks. The results showed a strong relationship between rice imports with the domestic rice price, and relative importance with Brazilian exchange rate in explaining the pattern of importing rice. Another point is the significant participation of the imports price in explaining domestic price. The variable quantity of rice imports was sensitive for a positive shock of 1% in the domestic price, indicating an immediate increment close to 3% in the quantity imported. This variable was also sensitive to a shock in the imported price, which showed a reduction by half (0.5%) in the quantity imported. A shock in the exchange rate reduces by 2% in the quantity imported. The shocks in the domestic and import price of rice indicated a causality relationship to one over the other, suggesting increases on both, indicating an existence of integrated rice market between Brazil and Mercosur.

Um dos principais cereais produzido e consumido no Brasil, o arroz se apresentou, principalmente a partir da década de 1990, como um dos produtos agrícolas mais importados pelo Brasil. A abertura econômica brasileira em 1990, o plano de estabilização monetária (Plano Real) em 1994, e a criação do Mercosul em 1995 possibilitaram uma maior importação de bens e mercadorias pelo Brasil. Não diferente, as importações de arroz do país saltaram a um patamar significativo ao longo da década de 1990, com o Uruguai e Argentina sendo os maiores ofertantes do produto no mercado brasileiro. Mesmo após sua desvalorização cambial em 1999, o Brasil manteve níveis consideráveis de importação do produto oriundo do Mercosul. De forma a compreender os fatores que contribuíram para um aumento da demanda do produto importado, o presente trabalho descreveu o cenário da orizicultura no Brasil, Argentina e Uruguai, desde 1989 a 2008, analisando suas cadeias produtivas, preços nos mercados domésticos, e participação no mercado internacional de arroz. Concomitante a isso, propôs-se um modelo econômico para analisar esta relação comercial no Mercosul, assumindo que as importações brasileiras de arroz são resultantes de um excesso de demanda doméstica pelo cereal. Utilizou-se um ferramental econométrico baseado em um Modelo Auto-regressivo Vetorial VAR estrutural, aplicando a análise às relações contemporâneas das quantidades de arroz importado do Mercosul pelo Brasil, do preço doméstico do arroz no Brasil, do preço de importação do arroz do Mercosul, da renda interna brasileira e da taxa de câmbio efetiva no Brasil. Os resultados são expressos a partir de uma matriz de relações contemporâneas, da decomposição da variância do erro de previsão e da função impulso-resposta das variáveis em relação a choques contemporâneos nas mesmas, através do processo de Bernanke. Os resultados alcançados mostraram uma forte relação entre o volume importado com o preço doméstico de arroz, além de uma relativa importância na taxa de câmbio brasileira na explicação do padrão de importação do arroz pelo país. Outro ponto importante é a significativa participação do preço de importação na explicação dos preços domésticos. A variável quantidade de importação de arroz se mostrou sensível em relação a um choque positivo de 1% simulado no preço doméstico, indicando um aumento imediato em aproximadamente 3% os volumes importados. Esta variável também se mostrou sensível a um choque no preço de importação, que apontou a uma redução pela metade (0,5%) no volume importado e, a um choque na taxa de câmbio, com redução de 2% no volume importado. Já os choques no preço doméstico e preço de importação do arroz indicaram uma relação de causalidade de um sobre o outro, sugerindo aumentos nos mesmos e indicando a existência de um mercado orizícola integrado entre o Brasil e o Mercosul. / The rice, one of the main cereals produced and consumed in Brazil, has been one of the most agricultural products imported by Brazil, mainly in the 1990s. The economic market opened in 1990, the monetary stabilization plan (Plano Real) in 1994 and the creation of Mercosur in 1995 allowed an increment in imports of goods and services in Brazil. Therefore, imports of rice in the country rose to a significant level throughout the 1990s. Uruguay and Argentina became the largest suppliers of the product for the Brazilian market. Even though, after the devaluation of the Brazilian currency (Real) in 1999, Brazil retained considerable levels of product imports from the Mercosur. In order to understand the factors that contributed to an increased demand of imported product, this thesis described the scenery of rice production in Brazil, Argentina and Uruguay, from 1989 to 2008. It analyses their production chains, prices in domestic markets, and participation in international rice´s market. Concomitant to this, it was proposed an economic model that examines the relationship in the Mercosur trade, assuming that Brazilian imports of rice are a result of excess domestic demand for this grain. Econometric model Vector Auto-regressive structural VAR was applied to analyze the contemporary relations of the quantities of rice imported by Brazil in Mercosur, the domestic price of rice in Brazil, the import price of rice in Mercosur, the Brazilian domestic income and the effective exchange rate in Brazil. Results are expressed from an array of contemporary relations, from decomposition variance of the prediction error and from the impulse-response function of the variables on contemporary shocks. The results showed a strong relationship between rice imports with the domestic rice price, and relative importance with Brazilian exchange rate in explaining the pattern of importing rice. Another point is the significant participation of the imports price in explaining domestic price. The variable quantity of rice imports was sensitive for a positive shock of 1% in the domestic price, indicating an immediate increment close to 3% in the quantity imported. This variable was also sensitive to a shock in the imported price, which showed a reduction by half (0.5%) in the quantity imported. A shock in the exchange rate reduces by 2% in the quantity imported. The shocks in the domestic and import price of rice indicated a causality relationship to one over the other, suggesting increases on both, indicating an existence of integrated rice market between Brazil and Mercosur.

Commodities primárias, tais como metais, petróleo e agricultura, constituem matérias-primas fundamentais para a economia mundial. Dentre os metais, destaca-se o alumínio, usado em uma ampla gama de indústrias, e que detém o maior volume de contratos na London Metal Exchange (LME). Como o preço não está diretamente relacionado aos custos de produção, em momentos de volatilidade ou choques econômicos, o impacto financeiro na indústria global de alumínio é significativo. Previsão de preços do alumínio é fundamental, portanto, para definição de política industrial, bem como para produtores e consumidores. Este trabalho propõe um modelo ótimo de previsões para preços de alumínio, por meio de combinações de previsões e de seleção de modelos através do Model Confidence Set (MCS), capaz de aumentar o poder preditivo em relação a métodos tradicionais. A abordagem adotada preenche uma lacuna na literatura para previsão de preços de alumínio. Foram ajustados 5 modelos individuais: AR(1), como benchmarking, ARIMA, dois modelos ARIMAX e um modelo estrutural, utilizando a base de dados mensais de janeiro de 1999 a setembro de 2014. Para cada modelo individual, foram geradas 142 previsões fora da amostra, 12 meses à frente, por meio de uma janela móvel de 36 meses. Nove combinações de modelos foram desenvolvidas para cada ajuste dos modelos individuais, resultando em 60 previsões fora da amostra, 12 meses à frente. A avaliação de desempenho preditivo dos modelos foi realizada por meio do MCS para os últimos 60, 48 e 36 meses. Um total de 1.250 estimações foram realizadas e 1.140 variáveis independentes e suas transformadas foram avaliadas. A combinação de previsões usando ARIMA e um ARMAX foi o único modelo que permaneceu no conjunto de modelos com melhor acuracidade de previsão para 36, 48 e 60 meses a um nível descritivo do MCS de 0,10. Para os últimos 36 meses, o modelo combinado proposto apresentou resultados superiores em relação a todos os demais modelos. Duas co-variáveis identificadas no modelo ARMAX, preço futuro de três meses e estoques mundiais, aumentaram a acuracidade de previsão. A combinação ótima apresentou um intervalo de confiança pequeno, equivalente a 5% da média global da amostra completa analisada, fornecendo subsídio importante para tomada de decisão na indústria global de alumínio. iii / Primary commodities, including metals, oil and agricultural products are key raw materials for the global economy. Among metals, aluminum stands out for its large use in several industrial applications and for holding the largest contract volume on the London Metal Exchange (LME). As the price is not directly related to production costs, during volatility periods or economic shocks, the financial impact on the global aluminum industry is significant. Aluminum price forecasting, therefore, is critical for industrial policy as well as for producers and consumers. This work has proposed an optimal forecast model for aluminum prices by using forecast combination and the Model Confidence Set for model selection, resulting in superior performance compared to tradicional methods. The proposed approach was not found in the literature for aluminum price forecasting. Five individual models were developed: AR(1) for benchmarking, ARIMA, two ARIMAX models and a structural model, using monthly data from January 1999 to September 2014. For each individual model, 142 out-of-sample, 12 month ahead, forecasts were generated through a 36 month rolling window. Nine foreast combinations were deveoped for each individual model estimation, resulting in 60 out-of-sample, 12 month ahead forecasts. Model predictive performace was assessed through the Model Confidence Set for the latest 36, 48, and 60 months, through 12-month ahead out-of-sample forecasts. A total of 1,250 estimations were performed and 1,140 independent variables and their transformations were assessed. The forecast combination using ARMA and ARIMAX was the only model among the best set of models presenting equivalent performance at 0.10 MCS p-value in all three periods. For the latest 36 months, the proposed combination was the best model at 0.1 MCS p-value. Two co-variantes, identified for the ARMAX model, namely, 3-month forward price and global inventories increased forecast accuracy. The optimal forecast combination has generated a small confidence interval, equivalent to 5% of average aluminum price for the entire sample, proving relevant support for global industry decision makers.

Considerando os conceitos de predição, ocorrência e monitoramento de movimento de maciços rochosos e terrosos submetidos a escavações subterrâneas, enfatiza-se que a tese está voltada para o aspecto do monitoramento fundamentalmente. Estabelece-se uma metodologia técnica para a análise e interpretação de dados históricos gerados pelas medidas de instrumentação geotécnica, fundamentada em critérios geomecânicos e da estatística clássica. Analisam-se diferentes variáveis que participam ou definem o mecanismo: movimento de maciços rochosos e terrosos submetidos a escavações subterrâneas. Como resultado de toda esta análise determinam-se correlações entre as variáveis pesquisadas e a partir dai se estabelecem modelos funcionais entre elas, que definem o comportamento do movimento do maciço na construção da escavação subterrânea. A metodologia proposta é validada usando trabalhos realizados em três túneis de características diferentes. Os resultados desta tese de doutorado são extrapolados para sua aplicação à mineração subterrânea, como também a outros ramos da indústria extrativa, considerando que estes resultados foram obtidos a partir da construção de túneis urbanos de grande porte. / This thesis studies prediction, occurrence and monitoring of movements in rock and soil masses in underground excavations, it is emphasized that the study bases fundamentally on monitoring. A technical methodology is proposed for analysis and interpretation of time series from geotechnical instrumentation measurements, based on geomechanical criteria and classic statistics. The most important variables that define the mechanism are analyzed: movements in underground excavations in rock and soil masses. The results of the analysis are correlations between variables and functional models of variables that characterize rock or soil mass movement in underground excavations construction. The proposed methodology is validated with data from three tunnels with different characteristics. The results of this study are applied to underground mining and to other areas of the extractive industry, since these results came from construction of large urbane tunnels.

Considerando os conceitos de predição, ocorrência e monitoramento de movimento de maciços rochosos e terrosos submetidos a escavações subterrâneas, enfatiza-se que a tese está voltada para o aspecto do monitoramento fundamentalmente. Estabelece-se uma metodologia técnica para a análise e interpretação de dados históricos gerados pelas medidas de instrumentação geotécnica, fundamentada em critérios geomecânicos e da estatística clássica. Analisam-se diferentes variáveis que participam ou definem o mecanismo: movimento de maciços rochosos e terrosos submetidos a escavações subterrâneas. Como resultado de toda esta análise determinam-se correlações entre as variáveis pesquisadas e a partir dai se estabelecem modelos funcionais entre elas, que definem o comportamento do movimento do maciço na construção da escavação subterrânea. A metodologia proposta é validada usando trabalhos realizados em três túneis de características diferentes. Os resultados desta tese de doutorado são extrapolados para sua aplicação à mineração subterrânea, como também a outros ramos da indústria extrativa, considerando que estes resultados foram obtidos a partir da construção de túneis urbanos de grande porte. / This thesis studies prediction, occurrence and monitoring of movements in rock and soil masses in underground excavations, it is emphasized that the study bases fundamentally on monitoring. A technical methodology is proposed for analysis and interpretation of time series from geotechnical instrumentation measurements, based on geomechanical criteria and classic statistics. The most important variables that define the mechanism are analyzed: movements in underground excavations in rock and soil masses. The results of the analysis are correlations between variables and functional models of variables that characterize rock or soil mass movement in underground excavations construction. The proposed methodology is validated with data from three tunnels with different characteristics. The results of this study are applied to underground mining and to other areas of the extractive industry, since these results came from construction of large urbane tunnels.