[pt] A vocação natural do Brasil para a hidroeletricidade fez com que o Sistema Interligado Nacional - SIN fosse desenvolvido com forte predominância de geração de origem hidroelétrica. Entretanto, ao se optar por uma base hidroelétrica há de se lidar com as significativas incertezas associadas às afluências futuras aos rios e, por extensão, a todas as bacias hidrográficas do país. Logo, a estrutura de produção de energia hidroelétrica do Brasil foi concebida de forma a minimizar os riscos associados ao comportamento aleatório das afluências. Para contemplar a estocasticidade das afluências no Planejamento da Operação do SIN, o Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS utiliza uma cadeia de modelos dentre os quais estão contidos o modelo de previsões de vazões determinísticas para o curto prazo, e os modelos de geração de cenários de afluências. Estes modelos fornecem insumos para que os modelos de otimização possam estabelecer as Estratégias e Políticas de Operação para o médio e curto prazo, considerando a volatilidade das afluências. Esta dissertação descreve os processos de séries temporais empregados no modelo de previsões determinísticas para o curto prazo e nos modelos de geração de cenários de afluências para o médio e curto prazo. Além disso, é apresentado um estudo de casos do Planejamento da Operação do SIN que avalia o acoplamento feito entre os modelos de otimização de médio e curto prazo através dos cenários hidrológicos de médio e curto prazo. Com esta análise, é possível verificar como o acoplamento entre os modelos de otimização pode impactar as Estratégias e Políticas de Operação para o médio e curto prazo. / [en] The natural vocation of Brazil for the hydroelectricity made the National Interconnected Electric System – NIS to be developed with strong predominance of hydroelectric origin creation. However, choosing for a hydroelectricity base you have to deal with significant uncertainness associated to the rivers inflows and all hydrographical basins of the country. Therefore, the production structure of Brazilian hydroelectric energy was created to minimize the risks associated to the random behavior of inflows. To contemplate the inflows stochasticity in the operation planning of NIS, the National Operator of the Electrical System - ONS uses a chain of models that contains a model of inflows forecasting for the short term, and a model to generate scenarios of inflows. These models provide inputs for the optimizations model can establish the strategies and policies for the operation of medium and short term, contemplating the volatility of inputs. This dissertation describes the time series processes used in the model of inflows forecasting for the short term and in the models to generate scenarios of inflows for the medium and short term. Moreover, this paper presents a study of cases of Operation Planning of the NIS that analyze the coupling made between the models for optimization of medium and short term through the hydrological scenarios for medium and short term. By this analysis, is possible realize how the coupling between the models of optimization can impact the strategies and policies for the operation of medium and short term.

A previsão do PIB é um dos principais balizadores para as decisões produtivas de agentes econômicos. Com o objetivo de realizar previsões para o crescimento do PIB trimestral brasileiro, são utilizadas 16 séries mensais financeiras e econômicas como potenciais preditores, abrangendo o período do segundo trimestre de 1996 ao quarto trimestre de 2012. Para isso, aplicou-se as abordagens MIDAS (Mixed Data Sampling) e UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling), confrontando seus resultados de previsão fora da amostra com o benchmark ARMA. Foram encontrados erros de previsão menores nessas abordagens, principalmente quando utilizadas informações dentro do trimestre de previsão. Os resultados foram ainda melhores quando empregados múltiplos regressores. / The GDP forecast is an important indicator for production decisions taken by economic agents. In order to make forecasts for the Brazilian quarterly GDP growth, we used 16 monthly financial and economic series as potential predictors, covering the period from the second quarter of 1996 to the fourth quarter of 2012. For this purpose, we applied MIDAS (Mixed Data Sampling) and UMIDAS (Unrestricted Mixed Data Sampling) approaches and compared the out of sample forecasts with the benchmark ones provided by ARMA. MI- DAS and UMIDAS showed smaller prediction errors, especially when information inside the quarter forecast is used. The results were even better when multiple regressors were employed.

Os serviços de apoio ofertados pelas universidades federais desempenham papel importante na vida acadêmica do estudante, já que possuem como objetivo auxiliar a permanência e formação do aluno. Entre os serviços de apoio existentes está a oferta de refeições pelos restaurantes universitários, que devem se apoiar em uma gestão eficiente a fim de que o serviço possa ser ofertado de forma adequada. Esta dissertação aplica conceitos e ferramentas de engenharia de produção a fim de aprimorar o funcionamento dos restaurantes universitários de uma universidade federal brasileira. Inicialmente é abordada a temática de ajuste da política de solicitação de pedidos ao fornecedor pelo almoxarifado central dos restaurantes. Para isso, são realizadas as seguintes etapas: (i) coleta de dados históricos de demanda; (ii) modelagem das séries históricas com base nos modelos de previsão de demanda; (iii) geração da matriz bill of materials de uma refeição padrão; e (iv) geração do relatório MRP (Material Requirements Planning). Com a aplicação do método proposto, foi possível identificar que a forma atual de solicitação de pedidos não é adequada e que o relatório MRP pode ser utilizado no ambiente estudado, desde que seja abastecido com informações adicionais. Na sequência, estuda-se, através da simulação computacional, o arranjo físico e capacidade de um restaurante universitário, buscando aprimorar o fluxo de usuários durante o almoço através da redução do tamanhos de filas e tempos de espera. Para tanto, as etapas realizadas incluem (i) análise do sistema para identificação das atividades a serem inseridas no modelo de simulação; (ii) coleta de dados para abastecimento do modelo; (iii) construção e validação do modelo; e (iv) simulação e análise de cenários alternativos. A aplicação no restaurante estudado indica que a inclusão de um quarto aparelho de buffet, com a consequente redução da capacidade do salão em 20 lugares, gera benefícios significativos ao fluxo de usuários, reduzindo em 83% o tamanho médio da fila externa e em 73% o tempo médio de espera total. / The support services offered by federal universities play an important role in students’ academic life, since they aim to assist their stay and education at university. The supply of meals by university cafeterias is among the existing services, and it must rely on efficient management so that the service can be properly offered. This dissertation applies concepts and tools from Industrial Engineering in order to improve the operation of the university cafeterias of a Brazilian federal university. Initially, the issue of adjusting the ordering policy to the supplier by the cafeterias' central warehouse is addressed. To that end, the following steps are carried out: (i) collection of historical demand data; (ii) modeling of historical series based on demand forecasting models; (iii) generation of a matrix bill of materials of a standard meal; and (iv) generation of a MRP (Material Requirements Planning) report. The application of this method allowed the identification that the current form of ordering is not adequate, and that the MRP report can be used in the environment studied as long as it is provided with additional information. Next, the physical arrangement and the capacity of a university cafeteria are studied through computer simulation, in order to improve the flow of users by reducing queue size and waiting time. Therefore, the steps carried out include: (i) analysis of the system to identify the activities to be included in the simulation model; (ii) data collection to supply the model; (iii) development and validation of the model; and (iv) simulation and analysis of alternative scenarios. The application of this model in the cafeteria studied indicates that the inclusion of a fourth buffet equipment, in addition to reducing the capacity of the hall in 20 places, generates significant benefits to the flow of users, reducing the average queue size by 83% and the average waiting time by 73%.

A obtenção de previsões com maior acuracidade é uma necessidade constantemente requerida, em tempos onde há imensa disponibilidade de dados e recursos computacionais cada dia mais eficientes. Tais critérios possibilitaram o desenvolvimento de muitas técnicas de previsão individual ou de métodos de combinação que são considerados eficientes no intuito de reduzir erros. O desenvolvimento de novas técnicas, por sua vez, promove questionamentos quanto à identificação de quantas ou quais técnicas de previsão individual combinar. A literatura não é unânime ao tentar responder a estes questionamentos e indica a importância da correlação entre os erros de previsão na precisão da combinação. Posto isso, esta tese apresenta uma alternativa aos métodos atuais de combinar previsões, contemplando a correlação entre os erros de previsão, além de propor uma forma de identificar técnicas de previsão que sejam distintas quanto à modelagem de características da série de dados. Para identificar grupos de técnicas de previsão individual que sejam similares, utilizou-se a Análise de Agrupamentos em erros gerados por 15 técnicas de previsão que modelaram uma mesma série de dados real com tendência e sazonalidade. O resultado indicou a formação de 3 agrupamentos. Como alternativa aos métodos atuais de combinar previsão e selecionar a quantidade adequada de técnicas, utilizou-se a Análise de Componentes Principais. O método proposto mostrou-se viável quando comparado com outros métodos de combinação e quando submetido à modelagem de séries com maior variabilidade. / The obtaining of more accurate forecasts is a necessity often required in times where there is a huge availability of data and computing resources becoming more efficient every day. These criteria allowed the development of many individual forecasting techniques or combination methods that are considered efficient in order to reduce errors. The development of new techniques, in turn, promotes questioning as the identification of how many or which techniques to combine individual forecasts. The literature is not unanimous when trying to answer these questions and indicates the importance of the correlation between forecast errors on the accuracy of the combination. That said, this presents an alternative to current methods of combining forecasts, considering the correlation between forecast errors, and propose a way to identify predictive techniques that are different about the modeling features of the data series. To identify groups of individual forecasting techniques that are similar, it was used the cluster analysis on errors generated by 15 forecasting techniques that shaped the same series of real data with trend and seasonality. The result indicated the formation of 3 clusters. As an alternative to current methods of combining forecasting and selecting the appropriate amount of techniques, it was used the Principal Component Analysis. The proposed method has proved feasible when compared to other methods of combining and when subjected to modeling of series with greater variability.

Trata da apresentação e discussão de um modelo de previsão de demanda de médicos para atendimentos de pacientes internados pelo SUS, com estudo de caso para o Estado do Rio de Janeiro. O modelo é baseado nos dados do Sistema de Informações Hospitalares do SUS (SIH/SUS) e nas alterações esperadas de tamanho e composição da população, segundo o IBGE. Descreve a trajetória e a motivação que levaram à construção do modelo, a partir da ideia de maior utilização do enorme potencial das bases de dados brasileiras para o planeamento e gestão dos RHS. Faz também comentários sobre conceitos da Tecnologia da Informação, que são de interesse para uma melhor compreensão das bases de dados, incluindo a utilização de padrões. Apresenta e comenta os resultados da aplicação do modelo, para o período de 2002 a 2022, para o Estado do Rio de Janeiro. Propõe sugestões de pesquisas com objetivo de melhorar a integração entre as bases de dados estudadas, a discussão da construção e utilização de indicadores, assim como uma proposta de evolução para o apoio à decisão na área de RHS. / The text presents and discuss forecast model of physicians demand attendance of patients admitted on the SUS, with a study of case for the State of Rio de Janeiro. The model is based on the data of Hospital Information System of SUS (SIH/SUS) and on the foresight alterations of size and composition of the population, according to the Brazilian Institute of Geography and Statistics (IBGE). It describes the trajectory and the motivation that had taken to the model set up, starting from the idea of a better utilization of the enormous potential of the Brazilian databases for the planning and management of the Health Human Resources (HHR). The text also brings some commentaries on concepts of the Information Technology, that are of interest for better understanding of databases, including the use of standards. The results of the models application for the period of 2002 the 2022, for the State of Rio de Janeiro, are presented and discussed. Several data sources were studied previously the models set up. Suggestions of research with objective to improve the integration among the studied databases are presented, as well as the quarrel of the construction and use of indicators and a proposal of further research on the support to the decision in the HHR field.

Este trabalho a um estudo a respeito da aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs), mais especificamente do modelo perceptron multi-camadas com aprendizado por retro-propagação de erros, a previsão de valores futuros de Series Temporais. 0 estudo foi realizado através da realização de previsões a partir de uma determinada arquitetura de rede neural, a qual é construída com base na analise estatística da serie, para três series reais. A primeira representa o Índice mensal de passageiros das linhas aéreas americanas entre janeiro de 1960 e dezembro de 1971, a segunda corresponde ao índice pluviométrico anual da cidade de Fortaleza no estado do Ceara entre 1849 e 1984, e a terceira trata do índice mensal de produção industrial do estado do Rio Grande do Sul entre janeiro de 1981 e julho de 1993. As duas primeiras series são exemplos clássicos utilizados no estudo dos modelos estatísticos aplicados a previsão de Series Temporais. Os resultados obtidos com as RNAs foram comparados aos progn6sticos realizados pelo método economêtrico que apresenta os melhores resultados para o problema da previsão de Series Temporais: o método da decomposição da serie em suas componentes básicas não-observáveis (tendência, sazonalidade, ciclo e irregular). Tais resultados mostraram que as RNAs podem apresentar excelentes níveis de precisão em seus prognósticos, indicando sua adaptação ao problema da previsão de valores futuros de Séries Temporais. / This work presents a study of the prediction power of Artificial Neural Networks (ANN) in comparison with prediction capability of traditional Time Series models, more specifically the Unobservable Components Models (UCM). The data used to perform the study was the monthly american airlines passengers, the annual rainfall in Fortaleza, Brazil and the monthly gross industrial output for the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The results show that Artificial Neural Networks can outperform the forecasts of Unobservable Components Models.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This study aimed identify the fundamental hydrological variables in the formation of floods and develop a forecast model of floods in real time and with simple operation, for the region of Vale do Taquari, located in Rio Grande do Sul. Thus, at first the study area focused on watershed of the Taquari-Antas river and, subsequently, in the stretch comprising the region of Vale do Taquari, especially among the municipalities of Muçum and Estrela, the most affected by the floods. To achieve the aim was evaluated the existing hydrological monitoring network in the watershed of the Taquari-Antas river; the hydrological behavior of this and finally elaborated a model of simple operation for forecast maximum level of flood in the municipality of Estrela. As hydrological data source used the Hydrological Information System the National Water Agency (HIDROWEB) and records made by other local institutions. The evaluation of the hydrological monitoring network was based on the recommendations of the WMO. The analysis of the hydrological behavior stems from evaluation of morphology, time of concentration of the main sub-basins and points along the main river and recurrence of the highest elevations in the most critical stretch to floods. Utilized the following software throughout the study: ArcGis version 10.1; EasyFit version 5.6; Action; and all calculations procedures were conducting in Excel. As for the model, it has been produced by the multiple linear regression method. 59 tuning options were tested through combinations of the series of maximum level star with the explanatory variables: river levels series in sections upstream Estrela (Encantado and Muçum), which occurred on the day of the Estrela event, on earlier and concerning the maximum amount recorded during the event; as well as data series of cumulative average rainfall in the sub-basin in "x" days prior to the event. There was the best fit through quality measures: mean square error, standard error, Nash-Sutcliffe coefficient; determination and Pearson correlation. The best model found was submitted to verify the compliance of the hypothesis of the method. Based on the results it is concluded that the linear regression model composed by the equation identified as function nº. 54 modified provided the best results for forecast floods in Estrela. This model is based on the maximum levels upstream in Muçum and Encantado municipality and, due to the peak time between the cities be less than one day, it is recommended to apply hourly basis. It was found that the average rainfall no statistical significance in the composition of the regression model. Still, it was found that: (i) the watershed of the Taquari- Antas river presents rapid response to most of the rainfall events with high volumes; and (ii) there is need of network with better quality, both spatially and temporally. In summary, this study gives satisfactory results to the academic area and in the future could provide a significant social contribution, given its continuity and applicability. / O objetivo deste estudo foi identificar as variáveis hidrológicas fundamentais na formação das inundações e desenvolver um modelo de previsão das inundações em tempo real e com simples operacionalização, para a região do Vale do Taquari, situada no Rio Grande do Sul. Desta maneira, em um primeiro momento a área de estudo se concentrou na bacia hidrográfica Taquari-Antas e, após, no trecho que compreende a região do Vale do Taquari, sobretudo entre os municípios de Muçum e Estrela, os mais afetados pelas inundações. Para atingir os objetivos avaliou-se a rede monitoramento hidrológico existente na bacia hidrográfica Taquari-Antas; o comportamento hidrológico desta e, por fim, elaborou-se um modelo de simples operação para previsão da cota máxima de inundações no município de Estrela. Como fonte de dados hidrológicos utilizou-se o Sistema de Informações Hidrológicas da ANA (Hidroweb) e os registros realizados por outras instituições locais. A avaliação da rede de monitoramento hidrológico baseou-se nas recomendações da WMO. A análise do comportamento hidrológico decorreu da avaliação morfométrica, tempo de concentração das principais sub-bacias e pontos ao longo do rio principal e recorrência das cotas máximas no trecho mais crítico à inundações.Utilizaram os seguintes softwares ao longo do estudo: ArcGis versão 10.1; EasyFit versão 5.6; Action; sendo que todos os procedimentos de cálculos foram realizando no Excel. Quanto ao modelo, optou-se pela sua concepção através do método de regressão linear múltipla. Testaram 59 opções de ajuste, tendo em vista as combinações da série de cota máxima de Estrela com as variáveis explicativas: séries de cotas de seções a montante de Estrela (Encantado e Muçum), ocorridas no dia do evento de Estrela, no dia anterior e referente ao valor máximo registrado durante o evento; bem como série de dados da precipitação média acumulada na sub-bacia em x dias anterior ao evento. A verificação do melhor ajuste ocorreu através das medidas de qualidade: erro médio quadrático, erro padrão, coeficiente de Nash-Sutcliffe; determinação e correlação de Pearson. O melhor modelo encontrado foi submetido à verificação do atendimento das hipóteses do método. A partir dos resultados concluiu-se que o modelo de regressão linear consistido pela equação identificada como função n.º 54 modificada proporcionou os melhores resultados para a previsão de inundação em Estrela. Tal modelo baseia-se nas cotas máximas a montante no município de Muçum e Encantado e, em função do tempo de pico entre os municípios ser inferior a um dia, recomenda-se a aplicação de forma horária. Constatou-se que a precipitação média não apresenta significância estatística na composição do modelo de regressão. Ainda verificou-se que: (i) a bacia hidrográfica do rio Taquari-Antas apresenta rápida resposta à maioria dos eventos de chuvas com elevados volumes; e (ii) há necessidade de uma rede com melhor qualidade, tanto espacialmente, quanto temporalmente. Resumidamente, este estudo conferiu resultados satisfatórios à área acadêmica e, futuramente, poderá proporcionar uma contribuição social significativa, dada a sua continuidade e aplicabilidade.

No presente trabalho são aplicadas ferramentas estatísticas quantitativas clássicas no setor de telefonia móvel brasileiro a fim de comparar os seus resultados. Uma metodologia é proposta para a aplicação destas ferramentas de um modo prático em uma de uma operadora de telefonia celular brasileira. Após são aplicados os métodos de previsão às séries históricas de demanda de acessos da telefonia móvel brasileira, estratificadas de acordo com as tecnologias utilizadas (TDMA, CDMA e GSM), no período de agosto de 2002 a julho de 2007. De acordo com o desempenho, são obtidos os modelos de cada método estatístico proposto. Entre estes, se escolheu aquele que melhor descreveu cada série e previsões foram geradas. Os modelos ARIMA apresentaram o melhor desempenho dentre os métodos aplicados nas séries estudadas. / The activity of planning ahead their systems in an appropriate manner is fundamental to telecommunication sector agents in order to manage the resources allocation and to meet the quality requirements in the provision of mobile telephony services. As the networks and production systems deployment takes time, there is the need of a service demand forecast. Therefore, in this study, classical quantitative statistics tools are applied to the Brazilian mobile telephony sector to compare their results. A methodology for the application of such tools in a practical way within a business environment of this sector is proposed. Afterwards, forecasting methods are applied to the time series referred to Brazilian mobile telephony demand, stratified according to the technologies (TDMA, CDMA and GSM) in the period from August 2002 to July 2007. The models of each statistical method proposed, based on the performance results, are obtained and, among these methods, it is chosen a model that best described each time series. The ARIMA model had the best performance among the methods applied in the time series studied and forecasts were made.

A relação entre Variáveis Macroeconômicas e o Retorno de Ações é de alta importância para pesquisas econômicas e financeiras, já que, quando descoberto, um mecanismo de conhecer ou prever o impacto dessas variáveis oportuniza uma melhor performance de investidores no mercado acionário. Nesse sentido, nosso trabalho testa nove variáveis macroeconômicas (Preço de Commodities, Taxa de Desemprego, Inflação, Agregados Monetários, Taxas de juros, Relative Money Market Rate (RMM), Produção Industrial, Hiato do Produto (GAP) e Taxa de juros dos EUA) contra o retorno real do Ibovespa, empregando regressões lineares, como tradicional na literatura, e modelos de mudança de regime markoviana (MSM), para avaliar melhor o impacto e poder de previsão do retorno sob uma economia tão perturbada por planos econômicos e crises financeiras. Além disso, realizamos uma rigorosa avaliação do poder preditivo através de testes dentro e fora da amostra, incluindo avaliações dos coeficientes estimados defasados, critérios de Informação de AIC e BIC, Razões de Erro Quadrático Médio e o Erro Absoluto Médio e testes de encompassing de Diebold e Mariano (1995), de Clark e Mccracken (2001) e de Mccracken (2007), combinados aos novos valores assintóticos de Clark e Mccracken (2001,2004). Os resultados indicam que o Ibovespa possui dois regimes, e que a variável Hiato do Produto se destaca por ser a variável mais significativa e de maior poder de previsão, tanto nos modelos lineares como nos nãolineares. Além dessa, a variável RMM, também se mostrou capacitada para prever o retorno quando estimada no MSM, assim como as variáveis inflação e agregados monetários também apresentaram poder preditivo quando acompanhados da variável GAP. Entretanto, Produção industrial e taxa de juros não tiveram qualquer evidência de capacidade preditiva. Por fim, nos horizontes trimestrais e semestrais, os MSM tiveram dificuldade de encontrar os diferentes regimes, e por isso, não conseguiram se mostrar sistematicamente superiores aos modelos lineares. / The relationship between Macroeconomic Variables and stock returns is of high importance for economic and financial research because, when discovered, a mechanism to know or predict the impact of these variables allows a better performance of investors in the stock market In this sense, our research tests nine macroeconomic variables (Commodities Prices, Unemployment Rate, Inflation, Money Stock, Interest Rate, Relative Money Market Rate (RMM), Industrial Production, Output Gap (GAP) and United States Interest Rate) versus the Ibovespa Real Stock Return, with linear models, as in traditional literature, and with Markov Switching Models, to gauge the impact and the predictive power of the assumption of an economy so troubled by economic plans and financial crises. In addition, we conducted a rigorous predictive ability evaluation by testing in-sample and out-of-sample, including a lagged coefficient estimated evaluation, information criteria of Akaike and Schwarz, Mean-square Error, Absolute Mean Error and encompassing tests of Diebold e Mariano (1995), Clark e Mccracken (2001) and Mccracken (2007) combined with the new asymptotic values of Clark e Mccracken (2001,2004). The results indicated that the Ibovespa has two states and the Output Gap variable stands out for being the most significant variable and with the greatest predictive ability for both linear and nonlinear models. Besides, the RMM variable has also shown to be able to predict the stock return when estimated in the MSM. Furthermore, the inflation and money stock variable also presents predict ability when estimated models is addicted with GAP variable. Industrial production and interest rates had no evidence of predictive ability. Finally, in the quarterly and semiannual horizons, the MSM had difficulty in finding the different regimes, and therefore failed to show themselves consistently higher than the linear models.

Este trabalho a um estudo a respeito da aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs), mais especificamente do modelo perceptron multi-camadas com aprendizado por retro-propagação de erros, a previsão de valores futuros de Series Temporais. 0 estudo foi realizado através da realização de previsões a partir de uma determinada arquitetura de rede neural, a qual é construída com base na analise estatística da serie, para três series reais. A primeira representa o Índice mensal de passageiros das linhas aéreas americanas entre janeiro de 1960 e dezembro de 1971, a segunda corresponde ao índice pluviométrico anual da cidade de Fortaleza no estado do Ceara entre 1849 e 1984, e a terceira trata do índice mensal de produção industrial do estado do Rio Grande do Sul entre janeiro de 1981 e julho de 1993. As duas primeiras series são exemplos clássicos utilizados no estudo dos modelos estatísticos aplicados a previsão de Series Temporais. Os resultados obtidos com as RNAs foram comparados aos progn6sticos realizados pelo método economêtrico que apresenta os melhores resultados para o problema da previsão de Series Temporais: o método da decomposição da serie em suas componentes básicas não-observáveis (tendência, sazonalidade, ciclo e irregular). Tais resultados mostraram que as RNAs podem apresentar excelentes níveis de precisão em seus prognósticos, indicando sua adaptação ao problema da previsão de valores futuros de Séries Temporais. / This work presents a study of the prediction power of Artificial Neural Networks (ANN) in comparison with prediction capability of traditional Time Series models, more specifically the Unobservable Components Models (UCM). The data used to perform the study was the monthly american airlines passengers, the annual rainfall in Fortaleza, Brazil and the monthly gross industrial output for the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The results show that Artificial Neural Networks can outperform the forecasts of Unobservable Components Models.