Made available in DSpace on 2014-06-11T19:26:17Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2009-02-06Bitstream added on 2014-06-13T20:15:03Z : No. of bitstreams: 1 cichini_fal_me_bauru.pdf: 593852 bytes, checksum: 2abd66fc0f97dbce9ae57d7e25a54b4b (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / O mercado de ações no Brasil tem se popularizado de forma expressiva. A nova perspectiva que empresas e investidores brasileiros passaram a ter frente ao mercado de ações ocasionou uma grande difusão deste. Assim como em outros mercados, o investidor espera obter os retornos financeiros condizentes com sua expectativa na compra ou venda desses ativos financeiros. Para que os investidores possam tomar suas decisões quanto aos melhores momentos de compra ou venda de ações existem vários tipos de ferramentas que possibilitam a realização de uma estimação de valores futuros desse mercado. Essas ferramentas se baseiam em óticas distintas, porém com objetivo único que é efetuar uma estimação precisa. Algumas dessas técnicas de estimação são construídas valendo-se de ferramentas da inteligência computacional. Impulsionado por uma crescente demanda por esse tipo de ferramenta, aplicou-se um sistema baseado em Lógica Fuzzy com o objetivo de se estimar valores de ações da Bolsa de Valores de São Paulo e obter assim as melhores opções de investimento. Foi considerado um banco de dados contendo valores de 61 ações que participaram desse mercado em 860 dias de negociação no período de janeiro de 2004 a dezembro de 2007. Os resultados obtidos refletem a eficiência dos sistemas de inferência fuzzy em realizar estimações de séries temporais, bem como validam a metodologia destacada. Além disso, esses resultados motivam investigações futuras. Consolidando uma contribuição original desse trabalho, apresenta-se a forma pela qual as variáveis exógenas para a estimação podem ser escolhidas. / The stock market in Brazil has become popular in an expressive way. The new outlook that Brazilian companies and investors have started to have inside the stock market has caused a great diffusion of it. As in other markets, the investor expects to obtain financial returns which are consistent with theri expectations in the purchase or sale of financial assets. In order to make investors take their decisions about the best time to buy or sell shares, there are several types of tools that enable the execution of an estimation of future market values. These tools are based on different perspectives, but with only one goal, that is to make an accurate estimation. Some of these estimation techniques are built with the use of tools of computational intelligence. Driven by a growing demand for this type of tool, a system based on Fuzzy Logic with the purpose of estimating values of shares and thus getting the best investment choices of São Paulo Stock Exchange was applied. It was considered a database containing values of 61 shares that participated in that market at 860 days of trading from January 2004 to December 2007. The results reflect the effectiveness of fuzzy inference systems to carry out estimations of time series as well as validate the highlighted methodology. Additionally, these results motivate future investigations. Strengthening an original contribution of this work, we present the way through which exogenous variables to this estimation can be chosen.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma abordagem fuzzy focando na estimação de curto prazo da demanda de potência ativa de um alimentador de sistema de distribuição de energia elétrica. A motivação para este trabalho encontra-se na redução do erro de estimação para que o sistema de distribuição como um todo seja corretamente operado. O destaque da abordagem desenvolvida é a metodologia de seleção de entradas para o sistema de estimação, que o treina fornecendo-lhe informações não redundantes e não desnecessárias sobre o comportamento da série temporal. Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção. Conclui-se então que a metodologia foi funcional e eficiente para o caso estudado, o que faz com que este trabalho resulte em válidas contribuições nas áreas de sistemas inteligentes, de sistemas dinâmicos e inclusive na forma metodológica de especificação de modelos de estimação de séries temporais. / This work aims to develop a fuzzy approach focusing on the short-term active power demand forecast in a feeder of an electrical energy distribution system. This work motivation lies on the reduction of the forecast error so that the whole distribution system can be correctly operated. The highlight of the developed approach is the methodology to select the inputs for the estimation system, which trains it giving to it non-redundant and non-unnecessary information about the time series behavior. The results, obtained by training and testing a multilayer fuzzy inference system, show that the estimations made by following a criterion to select the inputs have smaller error than when there is no selection criterion at all. It is therefore concluded that the methodology was functional and efficient for the case under study, what makes this work result in valid contributions for the fields of intelligent systems, dynamic systems and in the methodological way to specify models to estimate time series.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver uma abordagem fuzzy focando na estimação de curto prazo da demanda de potência ativa de um alimentador de sistema de distribuição de energia elétrica. A motivação para este trabalho encontra-se na redução do erro de estimação para que o sistema de distribuição como um todo seja corretamente operado. O destaque da abordagem desenvolvida é a metodologia de seleção de entradas para o sistema de estimação, que o treina fornecendo-lhe informações não redundantes e não desnecessárias sobre o comportamento da série temporal. Os resultados, obtidos com treinamento e teste de um sistema de inferência fuzzy multicamadas, mostram que as estimações realizadas selecionando as entradas do sistema de forma criteriosa apresentam menor erro que quando não há critério de seleção. Conclui-se então que a metodologia foi funcional e eficiente para o caso estudado, o que faz com que este trabalho resulte em válidas contribuições nas áreas de sistemas inteligentes, de sistemas dinâmicos e inclusive na forma metodológica de especificação de modelos de estimação de séries temporais. / This work aims to develop a fuzzy approach focusing on the short-term active power demand forecast in a feeder of an electrical energy distribution system. This work motivation lies on the reduction of the forecast error so that the whole distribution system can be correctly operated. The highlight of the developed approach is the methodology to select the inputs for the estimation system, which trains it giving to it non-redundant and non-unnecessary information about the time series behavior. The results, obtained by training and testing a multilayer fuzzy inference system, show that the estimations made by following a criterion to select the inputs have smaller error than when there is no selection criterion at all. It is therefore concluded that the methodology was functional and efficient for the case under study, what makes this work result in valid contributions for the fields of intelligent systems, dynamic systems and in the methodological way to specify models to estimate time series.