[pt] Nesse artigo aplicamos a técnica de estimação dos nowcasts apresentada por Giannone, Reichlin e Small (2008), para o PIB e inflação brasileiros. Extraímos informações de um elevado número de variáveis e produzimos modelos capazes de informar contemporaneamente uma medida para as variáveis em questão. Em posse dessa leitura cotidiana, produzida por esses modelos, estimamos uma regra de Taylor diária para o Banco Central do Brasil (BCB), o que permitiu melhor identificar choques monetários e alterações na função de reação do BCB ao longo do tempo. Concluímos, primeiramente, que os modelos nowcasts apresentam acurácia comparável às previsões do relatório Focus do BCB. Segundo, 2 (duas) comparações históricas realizadas mostraram indícios que nossa proxy para choques monetários diários está relacionada às decisões explícitas de política monetária. Por fim, encontramos evidências que os modelos nowcasts puderam capturar grande parte da informação relevante para a determinação da taxa de juros de curto prazo, o que deveria estimular a aplicação de tais modelos nos processos decisórios públicos e privados. / [en] In this article we apply the two-steps nowcasting method, described in Giannone, Reichlin, and Small (2008), to build nowcast models for Brazilian GDP and inflation. Throught the application of this method, we could extract information from a large data-set and build models which could be used to produce a daily measurement of GDP and inflation. Using this measurement was possible to build a daily Taylor rule for the Brazilian Central Bank (BCB). This new application of nowcast models allowed us to extract a daily measurement of monetary shocks. Our study produced three main findings. First, the nowcast model showed an accuracy close to projections presented in the Focus survey. Second, we identified by historical comparison that the monetary shocks proxy, measured by the differences between the daily Taylor rule and the movements in the short-term interest rate, are related with unanticipated monetary policies decisions. Finally, nowcasts were able to capture a great part of relevant information to determine the short-term interest rate, which should stimulate the policymakers and financial markets members to apply those models.

Esse trabalho apresenta uma contribuição para o projeto de um controlador MPC robusto quanto à estabilidade baseado na realimentação da saída e admitindo restrições nas entradas e incertezas no modelo da planta. Ele estende a abordagem existente para o projeto de um MPC considerando o caso particular de um modelo em espaço de estados, onde o estado é lido diretamente da planta, sendo aplicado para a situação em que o sistema escolhido de entradas possa ficar saturado ou que o processo seja representado por um modelo diferente do modelo considerado na função objetivo do controlador. Para isso, o MPC se propõe a resolver o problema de otimização em dois estágios: No estágio off-line, vários controladores sem restrição são obtidos a partir de um problema de otimização onde inequações de Lyapunov são acrescentadas ao problema como restrições de forma a garantir a contração do estado (estabilidade). Esses controladores, representados por uma matriz de ganhos, correspondem a todas configurações possíveis de saturação das variáveis manipuladas para um dado conjunto possível de variáveis controladas. Nessas combinações, incluídas como restrições no controlador, todos os modelos previstos para o processo são considerados. Dessa forma, perdendo-se uma entrada, o subconjunto de saídas controladas pode ser alterado.Na versão anterior do método proposto por Rodrigues & Odloak (2005), esse estágio off-line envolve um observador de estados o que dificulta a solução do problema de otimização do MPC robusto, consumindo grande tempo computacional. Além disso, requer uma solução inicial viável que nem sempre é trivial. Com a versão proposta do sistema de modelo espaço estado, o estimador de estado torna-se desnecessário pois o estado passa a ser medido. Na etapa on-line do projeto do controlador, uma lei ótima de controle é obtida a partir da combinação convexa das configurações de controle que correspondem ao conjunto de variáveis manipuladas disponíveis (não saturadas). Também nessa etapa é considerada a incerteza do modelo utilizado pelo controlador. O controlador proposto é testado com alguns exemplos simulados a partir de modelos obtidos na indústria de processo. / In this work, it is presented a contribution to the design of a robust MPC with output feedback, input constraints and uncertain model. This work extends existing approaches by considering a particular non-minimal state space model, which transforms the output feedback strategy into a state feedback strategy. The controller is developed to the case in which the system inputs may become saturated and the model is uncertain. We follow a two stages approach: In the off-line stage, a series of unconstrained robust MPCs is obtained by including in the control optimization problem, inequality constraints that force the state of the closed-loop system to contract along the time. Each of these controllers, represented by a gain matrix, is associated to particular sets of manipulated inputs and controlled outputs. When one manipulated input becomes saturated, we may need to reduce the set of controlled variables. In the existing version of the method, the closed loop system involves a state observer that makes the solution to the robust MPC optimization problem a time consuming step. The problem also requires an initial solution that may not be trivial to find. With the adopted version of the system state space model, the state filter becomes trivial and the state can be considered measured. In the on-line step of the proposed controller design, a sub optimal control law is obtained by combining control configurations that correspond to particular subsets of available manipulated inputs. The method is illustrated with simulation examples of the process industry.

Esse trabalho apresenta uma contribuição para o projeto de um controlador MPC robusto quanto à estabilidade baseado na realimentação da saída e admitindo restrições nas entradas e incertezas no modelo da planta. Ele estende a abordagem existente para o projeto de um MPC considerando o caso particular de um modelo em espaço de estados, onde o estado é lido diretamente da planta, sendo aplicado para a situação em que o sistema escolhido de entradas possa ficar saturado ou que o processo seja representado por um modelo diferente do modelo considerado na função objetivo do controlador. Para isso, o MPC se propõe a resolver o problema de otimização em dois estágios: No estágio off-line, vários controladores sem restrição são obtidos a partir de um problema de otimização onde inequações de Lyapunov são acrescentadas ao problema como restrições de forma a garantir a contração do estado (estabilidade). Esses controladores, representados por uma matriz de ganhos, correspondem a todas configurações possíveis de saturação das variáveis manipuladas para um dado conjunto possível de variáveis controladas. Nessas combinações, incluídas como restrições no controlador, todos os modelos previstos para o processo são considerados. Dessa forma, perdendo-se uma entrada, o subconjunto de saídas controladas pode ser alterado.Na versão anterior do método proposto por Rodrigues & Odloak (2005), esse estágio off-line envolve um observador de estados o que dificulta a solução do problema de otimização do MPC robusto, consumindo grande tempo computacional. Além disso, requer uma solução inicial viável que nem sempre é trivial. Com a versão proposta do sistema de modelo espaço estado, o estimador de estado torna-se desnecessário pois o estado passa a ser medido. Na etapa on-line do projeto do controlador, uma lei ótima de controle é obtida a partir da combinação convexa das configurações de controle que correspondem ao conjunto de variáveis manipuladas disponíveis (não saturadas). Também nessa etapa é considerada a incerteza do modelo utilizado pelo controlador. O controlador proposto é testado com alguns exemplos simulados a partir de modelos obtidos na indústria de processo. / In this work, it is presented a contribution to the design of a robust MPC with output feedback, input constraints and uncertain model. This work extends existing approaches by considering a particular non-minimal state space model, which transforms the output feedback strategy into a state feedback strategy. The controller is developed to the case in which the system inputs may become saturated and the model is uncertain. We follow a two stages approach: In the off-line stage, a series of unconstrained robust MPCs is obtained by including in the control optimization problem, inequality constraints that force the state of the closed-loop system to contract along the time. Each of these controllers, represented by a gain matrix, is associated to particular sets of manipulated inputs and controlled outputs. When one manipulated input becomes saturated, we may need to reduce the set of controlled variables. In the existing version of the method, the closed loop system involves a state observer that makes the solution to the robust MPC optimization problem a time consuming step. The problem also requires an initial solution that may not be trivial to find. With the adopted version of the system state space model, the state filter becomes trivial and the state can be considered measured. In the on-line step of the proposed controller design, a sub optimal control law is obtained by combining control configurations that correspond to particular subsets of available manipulated inputs. The method is illustrated with simulation examples of the process industry.

From a jurisprudential analysis of several judgments of the Constitutional Court, the author tries to show a new perspective based on a dynamic vision of a Social State and Constitutional Law, which ones require a fundamental presence of judges in the deliberation of court cases related to the prohibition on collective bargaining in the case of public employment, in order to show the scope of axiological protection that labor law should take in situations such as public employment and lack of funds in order to achieve equality between public and private employment , thus avoiding overt discrimination. / A partir de un análisis jurisprudencial de diversas sentencias del Tribunal Constitucional, el autor intenta presentar una perspectiva basada en el cambio de visión de un Estado Social y Constitucional de Derecho que exige una presencia fundamental de los jueces en la deliberación de los casos referentes a la prohibición de la negociación colectiva en el caso del empleo público, para con ello demostrar el ámbito de protección axiológica que debe asumir el derecho laboral frente a situaciones como el empleo público y la falta de presupuesto para lograr una igualdad entre los empleos públicos y privados, evitando así, una discriminación manifiesta.