A Dissertação apresenta as principais mudanças verificadas no Setor Elétrico Brasileiro e os seus reflexos nas atividades de planejamento e estudos de mercado. Examina os desafios do mercado de energia para as distribuidoras de energia elétrica, advindos com o dinamismo comercial e as obrigações institucionais provenientes do novo contexto setorial. Evidencia que os estudos de mercado podem apoiar significativamente as distribuidoras, necessitando para tanto, efetuar mudanças estruturais e metodológicas. A utilização de modelos baseados em usos finais de energia e técnicas de cenários é a mais adequada. / After the restructuring of the Brazilian power sector during the 1990’s, a new set of rules and players (regulators, traders, etc.) was introduced. This situation resulted in significantly impacting the distribution companies in terms of market risks and commercial opportunities. Electric power market assessments that provide fundamental information to the system and tariff planning groups can also be used to support the distribution companies in analyzing various questions within the new rules that have been created. These questions include such items as: How much energy should be contracted in the future in the wholesale market? How much opportunity is available in offering commercial services to the customer? This work describes the main changes that have occurred due to the restructuring, such as: the privatization process, a wholesale market implementation, rules for energy trading, and planning and regulatory process. The main challenges for distribution companies as a result of these changes are identified, especially focusing on energy trading in retail and wholesale markets. The process of electric power market assessments is presented and describing the accepted methodology used for demand forecasting for distribution companies. Information required by distribution companies in order to deal with the market challenges are specified – e.g. energy trading, market risks and customer relationship. It is concluded there is a need to obtain detailed information about consumers and to develop market forecast for specific time frame. It must take into consideration all the issues around the retail market – the study needs to analyze the basic factors that impact customer consumption. In order to improve the electric market assessment, it has been useful to apply specific models. After reviewing the existing tools for electric power market assessments (analysis and forecast), it has been found that the models that combined methods of end use analysis with scenario analysis are most effective. In this way, the distribution companies needs are met and the process also results in better market data for planning and regulatory agencies.

Os modelos de previsão de desempenho de pavimentos são importantes ferramentas utilizadas pelos sistemas de gerência, essenciais para o planejamento das atividades de manutenção e reabilitação, assim como para a estimativa dos recursos necessários para a preservação das rodovias. Este trabalho tem por objetivo comparar modelos de desempenho de pavimentos, desenvolvidos por análises empíricas e empírico-mecanísticas, que predizem a evolução da condição de pavimentos flexíveis, ao longo do tempo e/ou tráfego acumulado. Os modelos de desempenho analisados foram desenvolvidos por pesquisadores e órgãos rodoviários brasileiros e internacionais, inclusive os modelos de deterioração utilizados pelo programa computacional de gerência de pavimentos desenvolvido pelo Banco Mundial, o HDM–4 (Highway Development and Management). A pesquisa está baseada na comparação do desempenho real de seções de pavimentos rodoviários, obtido a partir da base de dados dos experimentos LTPP (Long-Term Pavement Performance) do FHWA (Federal Highway Administration), com o comportamento previsto pelos modelos de desempenho desenvolvidos por Queiroz (1981), Paterson (1987), Marcon (1996) e Yshiba (2003). Neste trabalho, a análise do comportamento das seções de teste LTPP-FHWA é feita utilizando-se uma programação fatorial que, através da análise de variância (ANOVA), permite a determinação do nível de significância de fatores pré- selecionados (variáveis independentes: tráfego, idade e número estrutural corrigido) bem como a modelagem do desempenho dos pavimentos dessas seções (variáveis dependentes: irregularidade longitudinal e deformação permanente). / The pavement performance prediction models are important tools used for pavement management, essential for the planning of maintenance and rehabilitation activities, as well as for budgeting. The aim of this work is to compare performance prediction models developed through empirical and empirical-mechanistic analyses, which predict the evolution of the condition of flexible pavements, throughout the time and/or accumulated traffic. The performance prediction models analyzed were developed by researchers and Brazilian and international road agencies, including the deterioration models used by the pavement management comuputer program HDM-4 (Highway Development and Management), developed by the World Bank. The research is based on the comparison of the real performance of pavement of sections, obtained from the data base of the LTPP Program (Long-Term Pavement Performance) of FHWA (Federal Highway Administration), with the behavior predicted by deterioration models developed by Queiroz (1981), Paterson (1987), Marcon (1996) and Yshiba (2003). In this work, the analysis of the behavior of the LTPP-FHWA test sections is made through a factorial programming. Analysis of Variance (ANOVA) allows the determination of the level of significance of pre-selected factors (independent variables: traffic, age and pavement structure) and the development of performance prediction models (dependent variables: roughness and rutting).

Em um ambiente de computação em nuvem, as empresas têm a capacidade de alocar recursos de acordo com a demanda. No entanto, há um atraso que pode levar alguns minutos entre o pedido de um novo recurso e o mesmo estar pronto para uso. Por esse motivo, as técnicas reativas, que solicitam um novo recurso apenas quando o sistema atinge um determinado limiar de carga, não são adequadas para o processo de alocação de recursos. Para resolver esse problema, é necessário prever as requisições que chegam ao sistema, no próximo período de tempo, para alocar os recursos necessários antes que o sistema fique sobrecarregado. Existem vários modelos de previsão de séries temporais para calcular as previsões de carga de trabalho com base no histórico de dados de monitoramento. No entanto, é difícil saber qual é o melhor modelo de previsão a ser utilizado em cada caso. A tarefa se torna ainda mais complicada quando o usuário não tem muitos dados históricos a serem analisados. A maioria dos trabalhos relacionados, considera apenas modelos de previsão isolados para avaliar os resultados. Outros trabalhos propõem uma abordagem que seleciona modelos de previsão adequados para um determinado contexto. Mas, neste caso, é necessário ter uma quantidade significativa de dados para treinar o classificador. Além disso, a melhor solução pode não ser um modelo específico, mas sim uma combinação de modelos. Neste trabalho propomos um método de previsão adaptativo, usando técnicas de otimização multiobjetivo, para combinar modelos de previsão de séries temporais. O nosso método não requer uma fase prévia de treinamento, uma vez que se adapta constantemente a medida em que os dados chegam ao sistema. Para avaliar a nossa proposta usamos quatro logs extraídos de servidores reais. Os resultados mostram que a nossa proposta frequentemente converge para o melhor resultado, e é suficientemente genérica para se adaptar a diferentes tipos de séries temporais. / In a cloud computing environment, companies have the ability to allocate resources according to demand. However, there is a delay that may take minutes between the request for a new resource and it is ready for using. The reactive techniques, which request a new resource only when the system reaches a certain load threshold, are not suitable for the resource allocation process. To address this problem, it is necessary to predict requests that arrive at the system in the next period of time to allocate the necessary resources, before the system becomes overloaded. There are several time-series forecasting models to calculate the workload predictions based on history of monitoring data. However, it is difficult to know which is the best time series forecasting model to be used in each case. The work becomes even more complicated when the user does not have much historical data to be analyzed. Most related work considers only single methods to evaluate the results of the forecast. Other work propose an approach that selects suitable forecasting methods for a given context. But in this case, it is necessary to have a significant amount of data to train the classifier. Moreover, the best solution may not be a specific model, but rather a combination of models. In this work we propose an adaptive prediction method using multi-objective optimization techniques to combine time-series forecasting models. Our method does not require a previous phase of training, because it constantly adapts the extent to which the data is coming. To evaluate our proposal we use four logs extracted from real servers. The results show that our proposal often brings the best result, and is generic enough to adapt to various types of time series.

Este estudo propõe um modelo híbrido que reúne uma rede neural do tipo SOM (Self-Organizing Map) com uma rede neural do tipo Multicamadas com Retropropagação (BPN: Backpropagation Network). A utilização da rede SOM tem o intuito de segmentar a base de dados em diversos clusters, onde são ressaltadas suas diferenças. A rede BPN é usada para construir um modelo matemático de previsão que descreve a relação entre os indicadores e o valor de fechamento de cada cluster formado na rede SOM. A viabilidade e o percentual de efetividade do modelo proposto são demonstrados através de experimentos de predição de índices utilizados pelo NYSE (New York Stock Exchange). O modelo foi elaborado a partir de uma base de dados composta pelo índice NYSE Composite U.S. 100 no período entre 02 de abril de 2004 a 08 de novembro de 2012. Como variáveis de entrada para as redes neurais, foram utilizados 10 índices: MA_10, BIAS_20, WMS%R_9, K_9, D_9, MTM_10, ROC_10, CCI_24, AR_26, BR_26. Os resultados obtidos com o modelo híbrido proposto se mostraram superiores aos obtidos com modelos convencionais estatísticos. / This study proposes a hybrid model that combines a neural network SOM (Self-Organizing Map) with a neural network with Multilayer Backpropagation (BPN: Backpropagation Network). The SOM aims to segment the database into different clusters, where they highlight their differences. The BPN network is used to build a predictive mathematical model that describes the relationship between the indicators and the closing value of each cluster formed in the SOM. The percentage of viability and effectiveness of the proposed model are demonstrated through experiments predict index used by the NYSE (New York Stock Exchange). The model was developed from a database composed of 100 U.S. NYSE Composite Index in the period from April, 02, 2004 to November, 08, 2012. As input variables for neural networks, we used 10 indices: MA_10, BIAS_20, WMS%R_9, K_9, D_9, MTM_10, ROC_10, CCI_24, AR_26, BR_26. Results obtained with the proposed hybrid model were higher than those obtained with conventional statisticals techniques.

Fundação de Amparo a Pesquisa no Estado do Rio Grande do Sul / The population growth s results and their great consumption caused the increase in the generation of municipal solid waste that become an environmental problem in the final disposition of these waste, in other words, they can cause contamination of the soil, of the superficial and underground waters, when disposed improperly in the soil, as in big garbage in the open sky. Therefore, the most adequate technical, economic and environmentally safe solution is the disposal in sanitary embankments. One of the greatest problems of the landfills are the elevated values of the vertical and horizontal shifts (settlements), because the waste are more compressible and suffer time degradation and consequently may cause damage in the structural systems of the sanitary embankments (coverage and waterproofing systems, superficial drainage and effluents). This article has the objective of evaluate the settlements of two landfills with measures of shifts by superficial landmarks, verifying the efficiency of some prevision s models of settlements in landfills of municipal solid waste existing in the literature. The evaluation was made in the São Leopoldo and Minas do Leão s landfills, comparing the settlements measured with the provided and adjust the models used basing in the monitoring data already made in the landfills in a five years period. The prevision s models of settlements that were used are: Yen and Scanlon (1975), Exponential of creep of Edil et al. (1990). Bjarngard and Edgers (1990), Rheological of Gibson and Lo (1961), Gandolla et al. (1992), Hyperbolic of Ling et al. (1998), Meruelo and the observational method of Asaoka s (1978) models. The repressions observed, at Minas do Leão s landfill, varied between 0,55 to 4,0 meters, corresponding a deformation between 4 and 24% related to the initial height of the settlement. And, about the São Leopoldo s landfill, the observed settlement, in the Remedied Landfill cell, varied between 0,1 and 1,03 meters, corresponding with a deformation between 1 and 5,8% related to the initial height of the settlement. And in the Phase I Landfill, the observed settlement varied between 0,5 and 2,4 meters, corresponding with a deformation between 8 and 16,5% of the initial height of the settlement. The values found are inside of the values zone found in the literature, except the values of the deformation of the Remedied landfill which were below of the values zone of the literature. From the analysis made in this article, it was possible to verify that the most adequate models to settlement prevision in both landfills analyzed was the Hyperbolic (1998), Exponential of creep, Bjarngard and Edgers (1990), Meruelo and the Gibson and Lo (1961) models, that obtained good adherence between the values measured and provided. Stands out that the Asaoka s (1978) method is very interesting for the accompaniment of the settlement and to verify the stabilization and the forecast of the final settlement. / O resultado do crescimento populacional e seu grande consumo causam o aumento na geração de resíduos sólidos urbanos (RSU) que se tornam um problema ambiental na disposição final destes resíduos, ou seja, podem causar contaminação no solo, nas águas superficiais e subterrâneas, quando dispostos inadequadamente no solo, como nos lixões a céu aberto. Sendo assim, a solução mais adequada técnica, econômica e ambientalmente segura é a disposição em aterros sanitários. Um dos grandes problemas dos aterros sanitários são os valores elevados de deslocamentos verticais (recalques) e horizontais, pois os resíduos são muito compressíveis e sofrem degradação com o tempo e consequentemente podem ocasionar danos nos sistemas estruturais dos aterros sanitários (sistemas de cobertura e impermeabilização, drenagem superficial e de efluentes). O presente trabalho tem como objetivo avaliar os recalques de dois aterros sanitários com medidas de deslocamento por meio de marcos superficiais, verificando a eficiência de alguns modelos de previsão de recalques em aterros sanitários de RSU existentes na literatura. A avaliação foi realizada nos aterros sanitários de São Leopoldo e de Minas do Leão, comparando os recalques medidos com os previstos e ajustar os modelos utilizados com base nos dados do monitoramento já realizado nos aterros no período de cinco anos. Os modelos de previsão de recalques que foram utilizados são: modelo de Yen e Scanlon (1975), Exponencial de creep (Potência) de Edil et al. (1990), Bjarngard e Edgers (1990), Reológico de Gibson e Lo (1961), Gandolla et al. (1992), Hiperbólico de Ling et al. (1998), Meruelo e o método observacional de Asaoka (1978). Os recalques observados, no aterro de Minas do Leão, variaram entre 0,55 a 4,0m, correspondendo a uma deformação entre 4 e 24% em relação à altura inicial dos resíduos. E, quanto ao aterro de São Leopoldo, os recalques observados, na célula Aterro Remediado, variaram entre 0,1 e 1,03m, correspondendo a uma deformação entre 1 e 5,8% em relação à altura inicial dos resíduos. E na célula Aterro Fase I, os recalques observados variaram entre 0,5 e 2,4m, correspondendo a deformações entre 8 e 16,5% da altura inicial de resíduos. Os valores encontrados estão dentro da faixa de valores encontrada na literatura, exceto os valores de deformação do aterro Remediado que foram abaixo da faixa de valores da literatura. A partir das análises realizadas neste trabalho, foi possível verificar que os modelos mais adequados para a previsão de recalques nos dois aterros sanitários analisados foram os modelos Hiperbólico (1998), Exponencial de creep (Potência), Bjarngard e Edgers (1990), Meruelo e o Gibson e Lo (1961), que obtiveram boa aderência entre os valores medidos e previstos. Destaca-se que o método de Asaoka (1978) é muito interessante para o acompanhamento de recalques e verificar a estabilização e previsão do recalque final.

The magnitude and long duration of settlements in municipal solid waste landfills are a major problem in these structures. Several studies and surveys have been developed in recent years to estimate future settlements, based on theoretical or empirical methods. A large number of prediction models for settlements, presented in the literature are based on empirical procedures associated with adjustments to experimental data. Experimental data, in general, are obtained in field monitoring and, to a lesser extent, through studies of compressibility in laboratory large cells. This research aims to contribute with the study of the landfills compressibility through the prediction and monitoring of settlements at the Central de Resíduos do Recreio (CRR), Minas do Leão/RS, through the application of predictive models of existing settlements and verifying the prediction through the monitoring of the actual behavior. In order to achieve this goal it was necessary to apply predictive models of settlements and compare them to see which was best suited to the reality of the landfill. The models used in this research were: Yen and Scanlon Model (1975); Hyperbolic Model of Ling et al. (1998); Creep Model of Edil et al. (1990); Bjarngard and Edgers Model (1990) and Observational Method of Asaoka (1978). To study the compressibility of solid waste, topographic surveys of 6 control points with more significant settlements between 2007 and 2012 (1800 days) in Area 1 of Central de Resíduos do Recreio were used. The employment of the Yen and Scanlon Model (1975), as well as the use of simple logarithmic functions for estimating settlements showed unsatisfactory results. The models proposed by Ling et al. (1998) and Bjarngard and Edgers (1990) were those which presented better results with monitoring data. It is noteworthy that the method of Asaoka (1978) is very interesting for the monitoring of settlements and to verify the stabilization and prediction of the final settlement. / A magnitude e o longo tempo de duração dos recalques em aterros de resíduos sólidos urbanos são um dos problemas mais importantes nestes tipos de estrutura. Diversos estudos e pesquisas têm sido desenvolvidos nos últimos anos para estimar os recalques futuros, com base em métodos teóricos ou empíricos. Um grande número de modelos de previsão de recalques, apresentados na literatura, são baseados em procedimentos empíricos associados a ajustes de dados experimentais. Os dados experimentais, em geral, são obtidos em monitoramento de campo e, em menor quantidade, através de estudos de compressibilidade em células de grande dimensão em laboratório. O presente trabalho pretende contribuir para o estudo da compressibilidade dos maciços sanitários, por meio da previsão e monitoramento de recalques da Central de Resíduos do Recreio (CRR), em Minas do Leão/RS, por meio da aplicação de modelos de previsão de recalques já existentes e verificando a previsão de comportamento através do monitoramento do comportamento real. Para alcançar este objetivo foi necessário aplicar os modelos de previsão de recalques e compará-los, a fim de verificar qual estava mais adequado à realidade do aterro em questão. Os modelos utilizados nesta pesquisa foram: Modelo de Yen e Scanlon (1975); Modelo Hiperbólico de Ling et al. (1998); Modelo de Creep de Edil et al. (1990); Modelo de Bjarngard e Edgers (1990) e Método Observacional de Asaoka (1978). Para o estudo de compressibilidade dos resíduos sólidos foram utilizados os controles e levantamentos topográficos de 6 marcos superficiais com recalques mais significativos, entre 2007 e 2012 (1800 dias) na Área 1 Central de Resíduos do Recreio. A aplicação do Modelo de Yen e Scanlon (1975), assim como a utilização de funções logarítmicas simples para estimativas de recalques, apresentaram resultados insatisfatórios. Os modelos propostos por Ling et al. (1998) e Bjarngard e Edgers (1990) foram os que se apresentaram com melhor aderência com os dados de monitoramento. Destaca-se que o método de Asaoka (1978) é muito interessante para o acompanhamento de recalques e verificar a estabilização e previsão do recalque final.

Universidade Federal de Uberlândia / The performance ratios have an important role inside and outside the companies. Internally, they are responsible for operationalise and measure each specific objective tracked by managers. Externally, they serve as flags of the situation of the company to stakeholders, influencing the market value of the organization. Therefore, an analysis through the use of ratios, using accounting, technical and market data from the company, can contribute to maximize their value and the shareholders earnings. But such analysis are not consensus on the financial literature. There are ways to be travelled, so far. One of these ways is a combination of business performance pointed by ratios with the future market value of these companies, trying to verify the validity of these ratios to provide valuations and / or devaluation of shares in a two years time period. This paper s objective is to verify the use of performance ratios functionality - fundamentalists, capital structure, liquidity, activity, profitability, market and technical ratios - for companies from different countries and industries considering the last three years to predict the market value for the next two years. It uses a quantitative research, which demands statistical techniques and multivariate analysis (multiple linear regression and binary logistic regression). For the goals it is a descriptive research. As technical procedures used, it can be classified into two categories: documentary and expost-fact research. The results show that, generally, the performance ratios - fundamentalists, capital structure, liquidity, activity, profitability, market and technical ratios - of the last three years can predict satisfactorily the market value of the next two years. The exception is made for Finance and Insurance industry. The ratios that are more related to the future market value of the corporations were the: Average from 2002 to 2004 of Enterprise Value, Average from 2002 to 2004 of EBIT + Net financial expenses, Range from 2002 to 2004 of the income / Stock Price, Average from 2002 to 2004 of EBITDA, Average from 2002 to 2004 of Capital Employed, Average from 2002 to 2004 of Floating Capital, Range from 2002 to 2004 of Return over Assets, Range from 2002 to 2004 of Gross Margin, Range from 2002 to 2004 of Sales to Stock, Range from 2002 to 2004 of Investment / equity. The main groups that are related with the future market value are: profitability, capital structure and market ratios. All the logistic regression models (for the set of companies and by industries) can discern over 60% of evaluation and devaluation cases, which is considered to be satisfactory. These results are limited to an specific historical data performance ratios for the past three years (2002 to 2004) and the market value of the subsequent years (2005 to 2006) and may not be generalized to other periods or set of periods. For future papers it is intended, primarily, to explain the problem presented by logistic regression models, unable to classify the majority devaluation cases on the next two years; verify the applicability of these results to other years and set of periods and separate the analysis by countries to verify the efficiency of each market. / Os indicadores de desempenho têm um papel importante dentro e fora das empresas. Internamente, são responsáveis por operacionalizar e medir cada objetivo específico traçado pelos gestores. Externamente, servem como sinalizadores da situação da empresa aos stakeholders, influenciando o valor de mercado da organização. Neste sentido, uma análise através da utilização de indicadores de dados contábeis, técnicos e de mercado da empresa, pode contribuir tanto para a empresa maximizar seu valor quanto para o acionista maximizar seus ganhos. Porém, tal tautologia não é consenso na literatura financeira. Isto porque ainda existem caminhos a serem percorridos. Um destes caminhos é a associação do desempenho empresarial apontado pelos indicadores com uma situação futura de valor de mercado destas empresas, pretendendo-se verificar a validade destes indicadores para se prever valorizações e/ou desvalorizações de ações em um horizonte de dois anos. Neste sentido, este trabalho visa verificar a funcionalidade da utilização de indicadores de desempenho - fundamentalistas, de estrutura de capital, de liquidez, de atividade, de rentabilidade, de mercado e técnicos para empresas de diferentes países e setores dos três últimos anos para prever o valor de mercado para os próximos dois anos. Para tanto foi utilizada, quanto à forma de abordagem, uma pesquisa quantitativa, que utiliza-se de técnicas estatísticas e de análise multivariada (regressão linear múltipla e regressão logística binária). Quanto aos objetivos, trata-se de uma pesquisa descritiva. Quanto aos procedimentos técnicos adotados, esta pesquisa pode ser classificados em duas categorias: pesquisa documental e expost-facto. Os resultados obtidos de modo geral apontam que os indicadores de desempenho - fundamentalistas, de estrutura de capital, de liquidez, de atividade, de rentabilidade, de mercado e técnicos dos três últimos anos conseguem prever satisfatoriamente o valor de mercado dos próximos dois anos. A exceção é feita ao setor de Finanças e Seguros. Os indicadores que mais se relacionaram com o valor de mercado futuro das Sociedades Anônimas foram: Média de 2002 a 2004 do Enterprise Value, Média de 2002 a 2004 do LAIR + Despesas Financeiras Líquidas, Variação de 2002 a 2004 do Lucro / Preço da Ação, Média de 2002 a 2004 do EBITDA, Média de 2002 a 2004 do Capital Employed, Média de 2002 a 2004 do Capital de Giro, Variação de 2002 a 2004 da Rentabilidade do Ativo, Variação de 2002 a 2004 da Margem Bruta, Variação de 2002 a 2004 das Vendas por Ação, Variação de 2002 a 2004 dos Investimentos / Patrimônio Líquido. Os principais grupos que se relacionam com o valor de mercado futuro são os de Rentabilidade, Estrutura de capital e Mercado. Na classificação global dos modelos de regressão logística todos os modelos (para o conjunto de Sociedades Anônimas e por setores) conseguiram distinguir acima de 60% dos casos de valorização e desvalorização, o que pode ser considerado satisfatório. Estes resultados são limitados aos dados históricos dos indicadores de desempenho dos últimos três anos (2002 a 2004) e ao valor de mercado dos anos subseqüentes (2005 a 2006), não podendo ser generalizados para outros períodos ou agregação de períodos. Para trabalhos futuros pretende-se, principalmente, explicar o problema apresentado pelos modelos de regressão logística de não conseguirem classificar a maioria dos casos de empresas que desvalorizarão nos próximos dois anos; verificar a aplicabilidade destes resultados aos demais anos e agrupamento de períodos e separar a análise por países para verificar a eficiência de cada mercado. / Mestre em Administração

Este estudo propõe um modelo híbrido que reúne uma rede neural do tipo SOM (Self-Organizing Map) com uma rede neural do tipo Multicamadas com Retropropagação (BPN: Backpropagation Network). A utilização da rede SOM tem o intuito de segmentar a base de dados em diversos clusters, onde são ressaltadas suas diferenças. A rede BPN é usada para construir um modelo matemático de previsão que descreve a relação entre os indicadores e o valor de fechamento de cada cluster formado na rede SOM. A viabilidade e o percentual de efetividade do modelo proposto são demonstrados através de experimentos de predição de índices utilizados pelo NYSE (New York Stock Exchange). O modelo foi elaborado a partir de uma base de dados composta pelo índice NYSE Composite U.S. 100 no período entre 02 de abril de 2004 a 08 de novembro de 2012. Como variáveis de entrada para as redes neurais, foram utilizados 10 índices: MA_10, BIAS_20, WMS%R_9, K_9, D_9, MTM_10, ROC_10, CCI_24, AR_26, BR_26. Os resultados obtidos com o modelo híbrido proposto se mostraram superiores aos obtidos com modelos convencionais estatísticos. / This study proposes a hybrid model that combines a neural network SOM (Self-Organizing Map) with a neural network with Multilayer Backpropagation (BPN: Backpropagation Network). The SOM aims to segment the database into different clusters, where they highlight their differences. The BPN network is used to build a predictive mathematical model that describes the relationship between the indicators and the closing value of each cluster formed in the SOM. The percentage of viability and effectiveness of the proposed model are demonstrated through experiments predict index used by the NYSE (New York Stock Exchange). The model was developed from a database composed of 100 U.S. NYSE Composite Index in the period from April, 02, 2004 to November, 08, 2012. As input variables for neural networks, we used 10 indices: MA_10, BIAS_20, WMS%R_9, K_9, D_9, MTM_10, ROC_10, CCI_24, AR_26, BR_26. Results obtained with the proposed hybrid model were higher than those obtained with conventional statisticals techniques.

A Dissertação apresenta as principais mudanças verificadas no Setor Elétrico Brasileiro e os seus reflexos nas atividades de planejamento e estudos de mercado. Examina os desafios do mercado de energia para as distribuidoras de energia elétrica, advindos com o dinamismo comercial e as obrigações institucionais provenientes do novo contexto setorial. Evidencia que os estudos de mercado podem apoiar significativamente as distribuidoras, necessitando para tanto, efetuar mudanças estruturais e metodológicas. A utilização de modelos baseados em usos finais de energia e técnicas de cenários é a mais adequada. / After the restructuring of the Brazilian power sector during the 1990’s, a new set of rules and players (regulators, traders, etc.) was introduced. This situation resulted in significantly impacting the distribution companies in terms of market risks and commercial opportunities. Electric power market assessments that provide fundamental information to the system and tariff planning groups can also be used to support the distribution companies in analyzing various questions within the new rules that have been created. These questions include such items as: How much energy should be contracted in the future in the wholesale market? How much opportunity is available in offering commercial services to the customer? This work describes the main changes that have occurred due to the restructuring, such as: the privatization process, a wholesale market implementation, rules for energy trading, and planning and regulatory process. The main challenges for distribution companies as a result of these changes are identified, especially focusing on energy trading in retail and wholesale markets. The process of electric power market assessments is presented and describing the accepted methodology used for demand forecasting for distribution companies. Information required by distribution companies in order to deal with the market challenges are specified – e.g. energy trading, market risks and customer relationship. It is concluded there is a need to obtain detailed information about consumers and to develop market forecast for specific time frame. It must take into consideration all the issues around the retail market – the study needs to analyze the basic factors that impact customer consumption. In order to improve the electric market assessment, it has been useful to apply specific models. After reviewing the existing tools for electric power market assessments (analysis and forecast), it has been found that the models that combined methods of end use analysis with scenario analysis are most effective. In this way, the distribution companies needs are met and the process also results in better market data for planning and regulatory agencies.

Este estudo propõe um modelo híbrido que reúne uma rede neural do tipo SOM (Self-Organizing Map) com uma rede neural do tipo Multicamadas com Retropropagação (BPN: Backpropagation Network). A utilização da rede SOM tem o intuito de segmentar a base de dados em diversos clusters, onde são ressaltadas suas diferenças. A rede BPN é usada para construir um modelo matemático de previsão que descreve a relação entre os indicadores e o valor de fechamento de cada cluster formado na rede SOM. A viabilidade e o percentual de efetividade do modelo proposto são demonstrados através de experimentos de predição de índices utilizados pelo NYSE (New York Stock Exchange). O modelo foi elaborado a partir de uma base de dados composta pelo índice NYSE Composite U.S. 100 no período entre 02 de abril de 2004 a 08 de novembro de 2012. Como variáveis de entrada para as redes neurais, foram utilizados 10 índices: MA_10, BIAS_20, WMS%R_9, K_9, D_9, MTM_10, ROC_10, CCI_24, AR_26, BR_26. Os resultados obtidos com o modelo híbrido proposto se mostraram superiores aos obtidos com modelos convencionais estatísticos. / This study proposes a hybrid model that combines a neural network SOM (Self-Organizing Map) with a neural network with Multilayer Backpropagation (BPN: Backpropagation Network). The SOM aims to segment the database into different clusters, where they highlight their differences. The BPN network is used to build a predictive mathematical model that describes the relationship between the indicators and the closing value of each cluster formed in the SOM. The percentage of viability and effectiveness of the proposed model are demonstrated through experiments predict index used by the NYSE (New York Stock Exchange). The model was developed from a database composed of 100 U.S. NYSE Composite Index in the period from April, 02, 2004 to November, 08, 2012. As input variables for neural networks, we used 10 indices: MA_10, BIAS_20, WMS%R_9, K_9, D_9, MTM_10, ROC_10, CCI_24, AR_26, BR_26. Results obtained with the proposed hybrid model were higher than those obtained with conventional statisticals techniques.