O turismo entrou em um período de forte expansão após a Segunda Guerra Mundial que perdura até os dias atuais. O aumento da circulação de turistas repercute na geração de renda e empregos para os países visitados, além do enriquecimento adquirido através das trocas culturais. Este crescimento tem despertado o interesse da comunidade científica, bem como profissional, com o intuito de explorar as metodologias para a modelagem e previsão da demanda turística. Estimativas acuradas da demanda servem de apoio para corretas tomadas de decisão por parte dos gestores quanto ao dimensionamento adequado de recursos financeiros, especialmente frente à realização de um evento de grandes proporções. Neste sentido, este trabalho tem por objetivos verificar quais são as técnicas atualmente mais utilizadas para previsão de demandas turísticas através de revisão da literatura, desde 2005 até 2015; utilizar dois métodos de modelagem (ARIMA e RNA) para modelar e prever a demanda turística de duas sedes olímpicas recentes; comparar essas previsões com as previsões obtidas por cinco métodos de combinação de previsões (médias aritmética, harmônica e geométrica, variância mínima e regressão linear) e; aplicar o método mais acurado para prever a demanda turística do Brasil. Os resultados foram avaliados através de três medidas de acurácia. Em virtude da realização dos Jogos Olímpicos em 2016, a demanda brasileira para este período foi modelada e prevista e a previsão foi ajustada segundo um ajuste matemático sazonal, objetivando ganho de acurácia. Foi observado ganho de acurácia quando as previsões foram combinadas e, na série brasileira, o ajuste adotado indicou um acréscimo de 175% na demanda original para agosto de 2016. / Tourism has experienced a strong increase since the end of World War II. The increase in tourist circulation results in income and employment expansion, besides the cultural enrichment involved in such experiences. This growth has attracted attention from the scientific community as well as professional, with the objective of exploring the methodologies for tourism demand modelling and forecasts. Accurate demand estimates serve as support for correct decision making by managers especially considering financial resource scaling for major events. In this sense, this study aims to verify which techniques are more currently used for forecasting tourism demand through review of the literature from 2005 to 2015; using two modeling methods (ARIMA and ANN) to make models and forecasting the tourism demand of two recent Olympic hosts; comparing these forecasts with the forecasts obtained for five methods of combining forecasts (arithmetic, harmonic and geometric means, minimum variance and linear regression) and; applying the most accurated method to forecast the tourism demand in Brazil. The results were evaluated using three different accuracy measurements. By virtue of the 2016 Olympic Games, the Brazilian tourism demand was modeled and the forecast was adjusted by a seasonal mathematical adjustment, designed for better precision. A gain in preciseness was observed when forecasts were combined and, for the Brazilian series, the adopted adjustment indicated an increase of 175% when compared with the original demand for August 2016.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / This paper presents a method for generating estimates of temporal changes in the surrounding area of a highway located in the Amazon, using the technique Cellular Automata and explanatory variables, only attributes of the land. The proposed model uses vector images (obtained from the National Institute for Space Research in Brazil), which are converted to grid type files â raster image, representing a series of spatial changes in the region of study. With this proposition, it is expected to assist decision makers in order to meet the requests of CONAMA Resolution 01, relating to environmental impacts, more specifically, as regards the construction of models which consider scenarios with and without the project, and that the process of construction / rehabilitation of roads can be made in view of the legal norms in order to minimize potential environmental and social impacts. The model generated from the CAs showed promise in generating future estimates of deforestation and a good quantitative and qualitative indicators to support the decision making process to consider future deforestation being caused by construction and / or paving of road in the Amazon. / Este trabalho apresenta um mÃtodo para a estimativa de mudanÃas espaÃo temporais no entorno de uma rodovia localizada na AmazÃnia, utilizando para tanto a tÃcnica AutÃmatos Celulares adaptada em ambiente SIG, onde as variÃveis explicativas do modelo serÃo somente os atributos do terreno. O modelo proposto usa imagens vetoriais (obtidas junto ao Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) que posteriormente sÃo convertidas para arquivos tipo grid â em formato raster, com a sÃrie histÃrica das mudanÃas espaciais na regiÃo objeto de estudo. Espera-se auxiliar os tomadores de decisÃo no atendimento das solicitaÃÃes da resoluÃÃo CONAMA 01/86 relativas à concepÃÃo de modelos que considerem cenÃrios com e sem o empreendimento, e que os processos de construÃÃo/recuperaÃÃo de rodovias possam ser realizados atendendo Ãs normas legais, visando minimizar os potenciais impactos sÃcio ambientais. O modelo gerado a partir dos ACs mostrou-se promissor na geraÃÃo de estimativas futuras de desmatamento e um bom indicador quantitativo e qualitativo para suporte no processo de tomada de decisÃo que pondere o desmatamento futuro a ser causado pela construÃÃo e/ou pavimentaÃÃo de uma rodovia na AmazÃnia.

Na trajetória da economia mundial, destaca-se a importância do agronegócio, que exerce um papel essencial no desenvolvimento econômico e social dos países, devido principalmente à sua capacidade de geração de renda e empregos. Entretanto, o agronegócio possui um obstáculo para a sua sustentabilidade, que é sua natureza cíclica, sofrendo influências de vários fatores de mercado e apresentando elevada volatilidade nos preços das commodities. Nesse sentido, vê-se a necessidade de explorar o aspecto cíclico dos preços das commodities, com o intuito de captar a dinâmica dos fatores de mercado que influenciam a formação do preço, para o seu monitoramento antecipado. Dentro desse contexto, o objetivo do presente estudo foi propor o desenvolvimento de uma ferramenta para prever o comportamento dos ciclos de crescimento e retração de uma commodity, especificamente o açúcar, com base no modelo de indicador antecedente. Para isso, foi construído, primeiramente, o ciclo de preços agrícolas, com base nos ciclos de negócios e na exposição das estruturas que representam os principais fatores de alteração nos preços das commodities: econômica, fundamentalista, climática e relacionada. O próximo passo foi datar os pontos de mudança do preço do açúcar, utilizando um modelo de cadeia de Markov e confrontando seus resultados com os acontecimentos históricos do setor. Posteriormente, um modelo de fator dinâmico foi utilizado para extrair movimentos cíclicos comuns a um conjunto de variáveis que apresentam poder de previsão, fora de amostra, com relação ao preço do açúcar. Como resultado, foram encontrados três indicadores antecedentes, que sinalizaram consistentemente a maioria dos picos e vales do ciclo do preço do açúcar, num horizonte de dois anos de antecedência. Cada indicador selecionado é composto por uma combinação linear entre os coeficientes e quatro variáveis independentes, as quais representam, respectivamente, as estruturas setoriais analisadas: fundamentalista, econômica, climática e relacionada. Em seguida, os indicadores foram combinados com o preço em um vetor bivariado auto-regressivo para obter previsões lineares do preço da commodity açúcar. As previsões obtidas revelam que os indicadores apresentaram um desempenho de previsão bem superior ao do modelo base, em todos os horizontes, e muito próximo aos valores reais dos preços. Portanto, da análise de previsão de pontos de mudança e de previsão linear, conclui-se que os indicadores antecedentes da commodity açúcar (IAC) constituem-se em um instrumento informativo para sinalizar o comportamento futuro do preço do açúcar, mesmo quando apenas dados preliminares e não revisados estão disponíveis. A ferramenta proposta, além de servir como um instrumento para compreender a natureza das flutuações dos preços das commodities, pretende tornar-se fonte de subsídios para o projeto de diretrizes, ações e formulação de estratégias de desenvolvimento, tanto no âmbito das políticas públicas, quanto daquelas iniciativas que deveriam ser adotadas pelo setor privado, servindo como um instrumento essencial para o planejamento das instituições integrantes do agronegócio. / In the course of the world economy, underscoring the importance of agribusiness, which plays a key role in economic and social development of countries, mainly due to its ability to generate income and jobs. However, agribusiness has an obstacle to its sustainability, which is its cyclical nature, is influenced by various market factors and a very high volatility in commodity prices. In this sense, we see the need to explore the cyclical aspect of commodity prices, in order to capture the dynamics of market factors that influence the pricing for its monitoring anticipated. Within this context, the objective of this study was to propose the development of a tool to predict the behavior of cycles of growth and shrinkage of a commodity, specifically sugar, based on the type of leading indicator. For that was built first, the cycle of agricultural prices, based on business cycles and exposure of the structures that represent the main factors of change in commodity prices: economic fundamentalism, climate and related. The next step was dating the turning points of the price of sugar, using a model of Markov chain, comparing their results with historical events in the industry. Subsequently, a dynamic factor model was used to extract common cyclical movements in a set of variables that have predictive power, out of the sample to the price of sugar. As a result, there were three leading indicators, which signaled consistently most of the peaks and valleys of the cycle of the price of sugar, a horizon of two years in advance. Each indicator selected is composed of a linear combination of the coefficients and four independent variables, which represent, respectively, industry structures analyzed: fundamentalist, economic, climate and related. Then, the indicators were combined with the price in a bivariate vector autoregressive forecasts for linear price of crude sugar. The predictions show that the indicators showed a predictive performance far superior to the base model at all horizons, and very close to the actual values of prices. Therefore, the analysis of forecasting turning points and linear prediction, it is concluded that the leading indicators of crude sugar (IAC) is based on an informative tool for signaling future behavior of the price of sugar, even when only preliminary data not reviewed are available. The proposed tool, besides serving as a tool to understand the nature of fluctuations in commodity prices, hopes to become a source of input for the draft guidelines, actions and formulation of development strategies, both in the public policies and those initiatives that should be adopted by the private sector, serving as an essential tool for planning of institutions of agribusiness.

O presente trabalho emprega Redes Bayesianas para a previsão da rentabilidade de empresas. Define-se como rentabilidade superior as empresa que obtiveram retorno para os acionistas classificados acima de 81,5% em relação às demais. Adota-se a metodologia de seleção dos indicadores proposta por Sun e Shenoy (2007), que seleciona as variáveis explicativas segundo suas correlações com a variável classificadora. Obtêm-se, ao final, dois modelos sendo o primeiro com dois estados de classificação de empresas, superior e inferior; o segundo com três estados (superior mediano e inferior). Assim como Sun e Shenoy (2007), tenta-se validar o modelo Bayesiano com a regressão logística. Constata-se que não é possível afirmar que as média das taxas de sucesso dos dois modelos sejam diferentes ao se prever rentabilidade superior, entretanto a regressão tem melhor desempenho ao se prever rentabilidade baixa. A variável mais significativa tanto para o primeiro quanto para o segundo modelos foi a classificação atual da empresa, ou seja, empresas que figuram em um determinado ano no estado de rentabilidade superior são as mais propensas a repetir o resultado do que as demais. Os resultados apontam taxas de acerto que vão de 14,70% em 1999 (ano da crise cambial quando a rentabilidade média das empresas foi de 2,74%) a 52,94% em 1997 (ano cuja rentabilidade média foi de 11,76%) para o primeiro modelo e de 11,76 % (1999) a 56,60 % (2004, rentabilidade média de 10,76%) para o segundo modelo. Apesar dos modelos ainda não conseguirem alcançar uma estabilidade nas previsões os resultados são animadores quando se desenvolve a hipótese de utilidade para um possível investidor e a expectativa de retorno acumulado, ao longo dos dez anos, passa de 70,37%, que é a rentabilidade média acumulada do período, para 357,07% e 410,10 % para o primeiro e o segundo modelo respectivamente. / This work use the knowledge obtained from Bayesian networks studies of bankruptcy prediction and applied it for forecasting companies' profitability. Higher profitability is defined as the company that had returns for shareholders classified over 81.5% compared to the others. Adopting the methodology of selection of the explanatory variables proposed by Sun and SHENOY (2007) based on correlations among them with the classification variable. As a result it is obtained two models, the first one with two classification states for de classification variable, upper and low, and the second one with three states (upper, middle and low). As Sun and SHENOY (2007), the Bayesian model was compared with a logistic regression. It cannot be say that the average success rates of the two models are different for forecasting higher profitability; otherwise, for low profitability forecasts the regression model was superior. The most significant variable for both the first and for the second model was the previous company's return for the shareholders, i.e. companies that are in a given year in the state of upper profitability are more likely to repeat the resulting the next year. The results show success rates ranging from 14.70% in 1999 (year of the currency crisis when the average profitability of the companies was 2.74%) to 52.94% in 1997 (average return rate was 11.76 %) for the first model and from 11.76% (1999) to 56.60% (2004, average return rate was 10.76%) for the second model. Although the models still fail to achieve stability in the estimates the results are encouraging when developing the hypothesis of possible investor profitability when the expectation of return accumulated over the ten years, range from 70.37%, which is the average profitability accumulated in the period to 357.07% and 410.10% respectively for the first and second model.

O estudo e a previsão dos sistemas de tempo, e suas variantes, é cada vez mais uma preocupação constante e difundida no meio cientifico. Esta necessidade torna-se imprescindível, à medida que tais eventos podem causar irreparáveis perdas materiais e humanas, com forte influência no seu desenvolvimento econômico e social. O BRAMS (Brazilian Regional Atmospheric Modeling System), modelo de mesoescala, tem como característica principal o aninhamento de grades, permitindo assim obter o comportamento de escala sinótica e microescala em uma única simulação. Este recebe como informações de entrada, dados de observações de superfície e altitude, subprodutos gerados de satélite ou então resultados de modelos numéricos, e estes dados necessitam estar em arquivo com formato compatível com o código do mesmo, para serem processados posteriormente. O objetivo deste trabalho foi utilizar dados provenientes do Satélite LANDSAT 5 TM (Land Remote Sensing Satellite – Thematic Mapper), para substituição das informações de vegetação e informações de altimetria da missão SRTM (Shutle Radar Topography Mission), utilizando estas informações como dados de entrada no mesmo, melhorando assim a representação das características físicas da região. A Região Metropolitana de Porto Alegre, foi a escolhida como área de estudo e especificamente foi testada a diferença quanto à simulação do modelo sem e com a implementação. Com o intuito de abranger completamente a área de estudo foram utilizadas 2 cenas do sensor TM, para a composição de mosaico de imagens, gerado originalmente com resolução espacial de 30 metros. Este mosaico foi editado, e submetido a uma classificação supervisionada através do Método da Máxima Verossimilhança com uma qualidade final na classificação de 99,7%. Após a classificação o mosaico foi reamostrado para 500 metros de resolução espacial, também foi feita uma adequação da codificação da classificação de acordo com os códigos do BRAMS. As simulações compreenderam às 24 horas do dia 9 de janeiro de 2007. Para a análise da contribuição da topografia e vegetação, foram analisadas as saídas do modelo. O resultado desta interação pode ser observado no campo de algumas variáveis meteorológicas, como direção do vento, temperatura e umidade relativa, que apresentaram comportamento distinto em cada simulação, demonstrando uma diferença qualitativa entre as duas simulações. / The study and attempt to predict weather, systems and its variants, is increasingly a constant concern of science and it is widely disseminated in the scientific field. This requirement becomes imperative, to the extent that such events can cause irreparable human and material losses, with strong influence in their social and economic development. The Brazilian Regional Atmospheric Modeling System – BRAMS, a mesoscale model, which has nesting grids as a main feature, therefore it obtains the scaling synoptic and microscale behavior on just a single simulation. It receives incoming information, surface observations and altitude data, by-products generated by satellite or numerical model results, and these data need to be set into a file format that is compatible to the code, in order to be processed later. The purpose of this work was to utilize satellite data from the LANDSAT 5 TM (Land Remote Sensing Satellite – Thematic Mapper) for the replacement of vegetation and altitude data obtained during the SRTM (Shuttle Radar Topography Mission), using this information as an input data on it, thus improving the representation of the physical features of the chosen region. The metropolitan region of Porto Alegre was chosen as the study area, and the difference as to the simulation of the model was specifically tested, with and without implementation. In order to completely cover the study area, two image scenes were used from the TM sensor for the mosaic composition, originally generated with a 30-meter spatial resolution. The mosaic was edited, and then submitted to a supervised classification through Maximum Likelihood Method with a final quality classification of 99.7%. After submitting the mosaic to sorting, it was resample into a 500-meter spatial resolution, it has been also made an appropriateness of the codification of classification according to BRAMS’ codes. The simulations comprised the 24 hours of January 9th 2007. For the analysis of the contribution of topography and vegetation, the model outputs were analyzed. The result of this interaction may be observed in the field of meteorological variables, such as some wind directions, temperature and relative humidity, which have distinct behavior at each simulation, demonstrating a qualitative difference between the two simulations.

Businesses use forecasts in order to gather information concerning phenomena that are important to them. Since electronic commerce has grown in importance for businesses, forecasts concerning this area are becoming increasingly important. The work presented in this report aims at gathering information useful when improving forecast quality. In practice the report presents a collection of forecasts, concerning business-to-consumer electronic commerce, and a collection of factors affecting electronic commerce forecast outcomes. A categorisation and evaluation of the collected forecasts is performed, this evaluation is done by comparing the forecasts in the categories to the actual outcomes. Problems that occur during the evaluation process, such as problems with forecast wording and scope, are described, and suggestions of how to avoid these problems are provided. Structured methods to categorise and evaluate the forecasts are also presented. Finally, the outcome from the evaluation is analysed using the compiled factors and indications are given of how to use the results in order to improve future forecasting.

We provide a comprehensive study of out-of-sample forecasts for the EUR/USD exchange rate based on multivariate macroeconomic models and forecast combinations. We use profit maximization measures based on directional accuracy and trading strategies in addition to standard loss minimization measures. When comparing predictive accuracy and profit measures, data snooping bias free tests are used. The results indicate that forecast combinations, in particular those based on principal components of forecasts, help to improve over benchmark trading strategies, although the excess return per unit of deviation is limited.

RemoteX Technologies AB är ett mjukvaruföretag i Stockholm. De utvecklar branschlösningar för ärendehantering och administration inom och mellan företrädandevis serviceföretag, ex. fastighetsförvaltning, VVS och byggbolag. Deras produkt heter RemoteX Applications och har sedan ett par månader tillbaka en möjlighet att kunna generera jobb utifrån fördefinierade scheman, vilket säkerställer att man kan hantera sina åtaganden i form av ronderingar och planerat underhåll. Deras kunder saknar dock en möjlighet att se vad den samlade mängden scheman kommer att generera framåt i tiden.Detta examensarbete syftar till att bygga en simulator för att beräkna hur mycket jobb som genereras och visa upp detta i ett webbgränssnitt. Simulatorn kommer skrivas i C# och hämta data från bakomliggande databas med LINQ to SQL och fokus ligger på att göra simuleringen så effektiv som möjligt med de tekniker som används. Webbgränssnittet skrivs i HTML5 och JavaScript och använder sig av färdiga JavaScript bibliotek för att visualisera prognosen som skapas av simulatorn.En slutpunkt har byggts i RemoteX REST API som tillhandahåller prognoser 6 månader framåt i tiden. Det går att ge parametrar till slutpunkten för att filtrera sin prognos ytterligare. En front-end som är en ny vy inom planning modulen har skapats och denna kommunicerar med slutpunkten. Denna front-end visualiserar prognosen i form av en agenda.

The diploma thesis is focused on possibilities of application of cartographic methods to display and analyze migration. In the introduction part is defined the term of migration and methods of its description and analyzing, there are introduced also the basis of cartographic methods. The main part is devoted to concrete usage of cartographic methods. Three attitudes to description of migration are distinguished - using aggregate (one-dimensional) data, delimitation of regions of migration and migration flows. For all of these are suggested possible display methods, including their advantages and disadvantages. Some of the suggested methods were applied in maps, and final applications were evaluated. The results are resumed in conclusion. Evaluation of partial maps is included in appendix.

The main objective of this thesis is to analyze the quality of forecasts of tax revenues. Detail focuses on the town of Nachod, wherein by means of selected quantitative Methods I am trying to suggest potential estimate for tax revenues. Furthermore, based on publicly available data, analyze ten other similarly sized towns. Comparing prediction cities with the estimate of the Ministry of Finance and the reality. Based on these data, I am trying to prove or disprove the hypothesis that the city predicted earnings consistently underestimate, while the Ministry of Finance is overestimates. The results of the analysis of Nachod based on the possibility of more accurate predictions for income taxes using the method of exponential smoothing. For value added tax and land value tax, then using the method of average growth. The hypothesis can be confirmed only partially. Municipalities actually understate their income often. The Finance Ministry, however, in its prediction does not commit more frequent overstatement.