Made available in DSpace on 2010-04-20T20:19:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 71028.pdf: 1056303 bytes, checksum: d6887b700cf97bca61a882ea77a4649e (MD5) Previous issue date: 2007-12-18T00:00:00Z / O presente documento procura analisar e desenvolver um modelo de previsão de demanda de crédito imobiliário residencial para o mercado brasileiro. Serão examinados: a relação do crédito e os fatores macroeconômicos, a evolução do crédito no Brasil, o crédito imobiliário no contexto do crédito brasileiro e o déficit habitacional no mercado. Em seguida identificaremos os indicadores macroeconômicos que melhor explicam a demanda de crédito imobiliário através de modelos estatísticos de regressão. Finalmente testaremos modelos e definiremos o que melhor se aplica à estimativa de previsão de demanda de crédito imobiliário para o mercado brasileiro.

Orientador : Prof. Dr. Marcos Minoru Hasegawa / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciencias Sociais Aplicadas, Programa de Pós-Graduação em Desenvolvimento Econômico. Defesa : Curitiba, 22/03/2017 / Inclui referências: f.52-53 / Resumo: O objetivo deste trabalho é estimar a demanda de energia elétrica para o Brasil por classes de consumo e com dados agregados. Além disso, são realizadas previsões para demanda por energia elétrica para o período de 2016 a 2020. A previsão da demanda é fundamental para o planejamento do setor, pois ao se realizar estimativas mais precisas de demanda, pode-se mitigar o risco de desequilíbrio entre oferta e demanda. Outra aplicação da previsão da demanda é para as empresas que atuam no segmento de geração. Esta informação é relevante, pois pode subsidiar a elaboração do plano de expansão das empresas e também as estratégias de participação em leilões de contratação de energia. Para estimar o modelo, primeiro, foram realizados os testes de estacionariedade para verificar o comportamento individual das séries de demanda de energia elétrica, renda e o preço. Em seguida foi verificado se as séries são cointegradas, com a aplicação do procedimento Johansen, com os testes do traço e máximo autovalor. Como as séries por classe de consumo e com dados agregados são cointegradas, ou seja, existe uma relação de equilíbrio de longo prazo, é indicado o modelo vetorial de correção de erros (VCE). Nas previsões para o período de 2016 a 2020, verificou-se que as estimativas com os dados agregados demonstraram uma melhor adequação em comparação as estimativas com informações da Empresa de Pesquisa Energética (EPE). Palavras-chave: Demanda de energia elétrica. Cointegração. Modelo vetorial de correção de erros. / Abstract: The objective of this work is to estimate the electric energy demand for Brazil by consumption classes and with aggregated data. In addition, forecasts are made for demand for electricity for the period from 2016 to 2020. Demand forecasting is fundamental to the planning of the sector, since by making more precise estimates of demand, one can mitigate the risk of an imbalance between supply and demand. Another application of demand forecasting is for companies operating in the generation segment. This information is relevant because it can subsidize the elaboration of the company expansion plan and also the strategies of participation in auctions of contracting of energy. To estimate the model, first, the stationarity tests were performed to verify the individual behavior of the series of electric energy demand, income and price. Then it was verified if the series are cointegrated, with the application of the Johansen procedure, with the tests of the trace and maximum eigenvalue. As the series by consumption class and aggregated data are cointegrated, that is, there is a long term equilibrium relation, the vector error correction model (VEC) is indicated. In the forecasts for the period from 2016 to 2020, it was verified that the estimates with the aggregate data showed a better adequacy in comparison with the estimates with Empresa de Pesquisa Energética (EPE) information. Keywords: Electric energy demand. Cointegration. Vector error correction model.

Este estudo propõe uma discussão acerca dos indicadores de desempenho urbano baseados na distribuição espacial das variáveis. Esta abordagem surgiu da conveniência de uma reformulação das estratégias de planejamento urbano, tão presas aos planos diretores normativos. Neste contexto, a avaliação e o monitoramento urbano despontam como uma possível estratégia complementar aos planos normativos, assim como os indicadores e modelos urbanos surgem como ferramentas relacionadas a estes processos. O entendimento acerca dos indicadores usuais da relação oferta-demanda de serviços urbanos leva à crítica dos mesmos como fonte de informação à tomada de decisões, devido a uma lacuna em relação à distribuição espacial das facilidades urbanas nos indicadores do tipo quantidade por habitante. Assim, em termos de análise intra-urbana, este tipo de indicador é enfraquecido no seu papel de auxiliar à leitura do estado da cidade. De acordo com este quadro, na tentativa de avançar em relação à espacialização das variáveis envolvidas na relação oferta-demanda, propõe-se a utilização e integração entre indicadores e modelos urbanos. Esta integração é expressa no uso da medida de oportunidade espacial, que traduz o privilégio locacional de pontos de demanda em relação à distribuição das ofertas, como um indicador de desempenho urbano, a fim de fazer um contraponto aos indicadores usuais. Assim, o estudo busca discutir e explorar esta questão, mediante a revisão bibliográfica, buscando o suporte teórico-metodológico; e o estudo de caso, que toma como base a cidade de Torres, RS, Brasil. Considerando os resultados pode-se inferir que o uso de uma medida de oportunidade espacial como indicador de desempenho urbano pode vir a servir como uma ferramenta na análise da relação entre oferta de facilidades urbanas e demanda, ainda que careça de um refinamento metodológico. As explorações demonstram que, a fim de melhor servir a um sistema de suporte à decisão, os dois tipos de indicadores (baseados em quantidade por habitante e baseados em oportunidade espacial) devem ser avaliados concomitantemente, para um entendimento mais completo da realidade urbana. Isto porque cada qual apresenta ainda suas virtudes e defeitos que se complementam na análise. / This study aims to discuss about urban performance indicators based on the variables spatial distribution. This approach has arisen from the convenience of a reformulation of the urban planning strategies, so tied to normative master plans. In this context, urban evaluation and monitoring emerge like possible complementary strategies to the normative plans, as well as urban indicators and models emerge like tools related to these processes. The understanding about the usual indicators of the supply-demand relation of urban services leads to the criticism of them as a source of information to the decision-making process, because of a gap regarding the spatial distribution of the urban facilities in indicators of the quantity per inhabitant type. Therefore, concerning intraurban analysis, this type of indicator is weakened in its role of assisting in the city state reading. Accordingly, attempting to advance in relation to the spatial distribution of the variables involved in the supply-demand relation, it is proposed the use and joining of urban indicators and models. This joining is expressed by the use of the spatial opportunity measure, which defines the locational privilege of demand points in relation to supply’s distribution, as a urban performance indicator to contrast to usual indicators. This way, the study aims to discuss and explore this topic with a bibliographical review, looking forward to a theoretical and methodological support, and a case study, which takes place in the city of Torres, RS, Brazil. Considering the results, it is possible to infer that the use of a spatial opportunity measure as a urban performance indicator can become a tool in urban supply-demand analysis, even though it is still lacking a methodological refinement. The investigations show that, in order to serve a decision support system in a better way, both types of indicators (based on quantity per inhabitant and based on spatial opportunity) should be concomitantly evaluated, so that it can show a more complete understanding of the urban reality. This is due to the fact that each one still has its virtues and weaknesses that complete them in the analysis.

Made available in DSpace on 2016-06-02T19:51:25Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissHFS.pdf: 4360077 bytes, checksum: e6a2eebb37af803f2c31bee6e3846d67 (MD5) Previous issue date: 2006-12-19 / The high competitiveness imposed by the current market characterized by the global competition and by consumer requirements, have been causing more complexity in the enterprise management. Because of that, the increase in the diversity of products offered to the market, and the availability of these products at the precise time and number, have become important competitive plus. We can add to these factors others previously existent, as price and quality, equally important. The forecasting management is the determinant function to this environment, in order to achieve the required availability, with cost efficiency. This function consists of the historical data explains and the consumers future behavior. The areas more directly connected to forecasting management are: (a) Marketing, (b) Production Control Planning, (c) Manufacturing, (d) Material Control Planning, (e) Logistic, (f) Supply Chain. In this way, observing the current enterprise difficulties, this research has the goal to analyze in details the forecasting management matter, an then identify better operations management practices. In order to better feature the issue, a case study has been carried out at a white goods company in Brazil. The case study acknowledged the importance of forecasting for operations. Furthermore, good practices have been identified to help the production manager work. / A alta competitividade imposta pelo mercado atual, caracterizada pela concorrência global e pelas exigências mais refinadas dos consumidores, vem causando maior complexidade na gestão empresarial. Em função disto, o aumento da diversidade de produtos oferecidos ao mercado, e a disponibilidade destes produtos no momento e quantidades desejadas, tornaram-se fatores competitivos importantes no momento da escolha dos clientes. Somam-se a estes fatores, outros anteriormente existentes, como preço e qualidade, igualmente representativos. Neste ambiente, a função determinante para alcançar a disponibilidade exigida, com eficiência em custos, é a gestão de demanda, que consiste na interpretação dos dados históricos e o possível comportamento futuro dos clientes. As áreas mais diretamente relacionadas com a gestão de demanda nas organizações são: (a) Marketing, (b) Planejamento e Controle de Produção, (c) Manufatura, (d) Planejamento e Controle de Materiais, (e) Logística de Distribuição de Produtos, (f) Cadeia de Suprimentos. Assim, observando as dificuldades atuais das organizações, esta pesquisa objetiva analisar com detalhes a questão da gestão de demanda e então identificar melhores formas de gestão das operações. Para melhor caracterizar o assunto, foi realizado um estudo de caso em uma empresa do segmento de eletrodomésticos no Brasil. Com isso comprovou-se a importância da previsão de demanda para as operações, e foram identificas alternativas para facilitar o trabalho dos administradores de produção.

Este estudo propõe uma discussão acerca dos indicadores de desempenho urbano baseados na distribuição espacial das variáveis. Esta abordagem surgiu da conveniência de uma reformulação das estratégias de planejamento urbano, tão presas aos planos diretores normativos. Neste contexto, a avaliação e o monitoramento urbano despontam como uma possível estratégia complementar aos planos normativos, assim como os indicadores e modelos urbanos surgem como ferramentas relacionadas a estes processos. O entendimento acerca dos indicadores usuais da relação oferta-demanda de serviços urbanos leva à crítica dos mesmos como fonte de informação à tomada de decisões, devido a uma lacuna em relação à distribuição espacial das facilidades urbanas nos indicadores do tipo quantidade por habitante. Assim, em termos de análise intra-urbana, este tipo de indicador é enfraquecido no seu papel de auxiliar à leitura do estado da cidade. De acordo com este quadro, na tentativa de avançar em relação à espacialização das variáveis envolvidas na relação oferta-demanda, propõe-se a utilização e integração entre indicadores e modelos urbanos. Esta integração é expressa no uso da medida de oportunidade espacial, que traduz o privilégio locacional de pontos de demanda em relação à distribuição das ofertas, como um indicador de desempenho urbano, a fim de fazer um contraponto aos indicadores usuais. Assim, o estudo busca discutir e explorar esta questão, mediante a revisão bibliográfica, buscando o suporte teórico-metodológico; e o estudo de caso, que toma como base a cidade de Torres, RS, Brasil. Considerando os resultados pode-se inferir que o uso de uma medida de oportunidade espacial como indicador de desempenho urbano pode vir a servir como uma ferramenta na análise da relação entre oferta de facilidades urbanas e demanda, ainda que careça de um refinamento metodológico. As explorações demonstram que, a fim de melhor servir a um sistema de suporte à decisão, os dois tipos de indicadores (baseados em quantidade por habitante e baseados em oportunidade espacial) devem ser avaliados concomitantemente, para um entendimento mais completo da realidade urbana. Isto porque cada qual apresenta ainda suas virtudes e defeitos que se complementam na análise. / This study aims to discuss about urban performance indicators based on the variables spatial distribution. This approach has arisen from the convenience of a reformulation of the urban planning strategies, so tied to normative master plans. In this context, urban evaluation and monitoring emerge like possible complementary strategies to the normative plans, as well as urban indicators and models emerge like tools related to these processes. The understanding about the usual indicators of the supply-demand relation of urban services leads to the criticism of them as a source of information to the decision-making process, because of a gap regarding the spatial distribution of the urban facilities in indicators of the quantity per inhabitant type. Therefore, concerning intraurban analysis, this type of indicator is weakened in its role of assisting in the city state reading. Accordingly, attempting to advance in relation to the spatial distribution of the variables involved in the supply-demand relation, it is proposed the use and joining of urban indicators and models. This joining is expressed by the use of the spatial opportunity measure, which defines the locational privilege of demand points in relation to supply’s distribution, as a urban performance indicator to contrast to usual indicators. This way, the study aims to discuss and explore this topic with a bibliographical review, looking forward to a theoretical and methodological support, and a case study, which takes place in the city of Torres, RS, Brazil. Considering the results, it is possible to infer that the use of a spatial opportunity measure as a urban performance indicator can become a tool in urban supply-demand analysis, even though it is still lacking a methodological refinement. The investigations show that, in order to serve a decision support system in a better way, both types of indicators (based on quantity per inhabitant and based on spatial opportunity) should be concomitantly evaluated, so that it can show a more complete understanding of the urban reality. This is due to the fact that each one still has its virtues and weaknesses that complete them in the analysis.

Orientador: Antonio Batocchio / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2018-08-16T07:48:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Fragoso_BrunoBarreira_M.pdf: 3590640 bytes, checksum: 59c79674e5426e6915aac2c93e42eb4c (MD5) Previous issue date: 2010 / Resumo: Tendo em vista o cenário moderno globalizado, onde as organizações buscam um planejamento mais adequado de suas operações, torna-se importante realizar uma previsão da demanda dos produtos acabados, ou simplesmente demanda de vendas, que se aproxime dos números reais o máximo possível. Este trabalho tem como objetivo a proposição de um método para a criação de um processo de previsão de vendas, apoiado nas técnicas modernas de previsão de demanda, e nas ferramentas de gestão de processos. É feita uma discussão a respeito de como as técnicas de previsão de demanda podem ser analisadas, e até mesmo adaptadas, sob a ótica e conceitos de gestão de processos. Propõe-se então tal método, baseado em passos oriundos de boas práticas observadas, para o estabelecimento de um processo de previsão de vendas. Com a finalidade de verificar a potencialidade desta metodologia, apresenta-se um estudo de caso em uma empresa química da região de Campinas. Os passos para a criação deste processo foram cumpridos, desde a formação de um time de trabalho, passando pela análise do comportamento das demandas, escolha das técnicas de previsão e indicadores de desempenho, até a aplicação do piloto com proposição de melhorias e automatizações diversas. O método aplicado a este estudo de caso específico mostrou-se eficaz / Abstract: Based on the current modern and globalized scenario, within organizations look for a more adequate planning for its operations, it becomes important realizing a finished goods demand forecast, or simply sales forecast, which closes as possible to real sales numbers. This work objective is proposing a method for designing a sales forecast process, based on both modern demands forecast techniques and process management tools. A discussion was done regarding how demand forecast techniques can be analyzed, and even adapted under the process management concepts focus. This method, based on steps supported by good practices observed, is proposed for designing a sales forecast process. It is presented a case study at a Campinas region chemical industry with the objective of checking the potentially of this method. All steps for creating this process were completed, since the working team creation, passing through demand behavior analysis, forecast technique and performance indicator choosing, to the initial application with improvements and automations proposing. This method applied to this specific case study was considered efficient / Mestrado / Materiais e Processos de Fabricação / Mestre em Engenharia Mecânica

Submitted by Cristiana Freitas (criscgf@hotmail.com) on 2018-05-24T19:38:01Z No. of bitstreams: 1 Dissertação EPGE - Cristiana Freitas.pdf: 1002118 bytes, checksum: 04f0edb6067713b5b5b09ee6fa22d053 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2018-05-28T16:29:15Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação EPGE - Cristiana Freitas.pdf: 1002118 bytes, checksum: 04f0edb6067713b5b5b09ee6fa22d053 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-14T20:15:06Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação EPGE - Cristiana Freitas.pdf: 1002118 bytes, checksum: 04f0edb6067713b5b5b09ee6fa22d053 (MD5) Previous issue date: 2018-04-27 / This thesis aims to estimate the demand for auto insurance in the city of Rio de Janeiro. Due to the availability of consumer level data, a brief review of discrete choice models was made, focusing on Logit with random coefficients. In order to effectively implement the models, we had to deal with a peculiarity of the insurance industry: prices vary according to each individual. As we only have the effective prices of the contracted policy, a random forest model was tested to generate expected premium values for the insurers. / Esta dissertação tem como objetivo estimar a demanda por seguro de automóvel na cidade do Rio de Janeiro. Em razão da disponibilidade de dados a nível do consumidor, foi feita uma breve revisão de modelos de escolha discreta, com destaque para o Logit com coeficientes aleatórios. Para ser possível a efetiva implementação dos modelos, foi preciso lidar com uma peculiaridade do setor de seguros: os preços variam de acordo com o indivíduo. Como só temos os preços efetivos da apólice contratada, foi testado um modelo random forest para gerar valores esperados de prêmio das seguradoras.

Made available in DSpace on 2015-04-14T13:56:08Z (GMT). No. of bitstreams: 1 400272.pdf: 1333432 bytes, checksum: 0cda6c91819b7e219551540b1004c734 (MD5) Previous issue date: 2008-01-29 / O principal objetivo deste trabalho foi estimar o impacto de a??es de GLD na transmiss?o e distribui??o de energia el?trica em uma regi?o localizada no sul do Brasil. O presente estudo foi baseado em dados coletados dos maiores consumidores do litoral sul do estado do Rio Grande do Sul. Estes dados mostraram que a carga de maior impacto para regi?o tem origem no bombeamento de ?gua usado na lavoura de arroz irrigado, comum na regi?o. Baseado em v?rias caracter?sticas desta carga espec?fica foram propostas e avaliadas a??es de GLD que mostraram: melhoria na confiabilidade de fornecimento, redu??o nos investimentos futuros para expans?o do sistema, posterga??o na instala??o de novas subesta??es, energia economizada e redu??o na demanda de ponta. As analises das a??es de GLD foram baseadas nos resultados obtidos em a??es da mesma natureza em outras regi?es do Rio Grande do Sul. Baseado nos principais valores obtidos com estas a??es, foi poss?vel estimar a quantidade de energia economizada, demanda reduzida e seus custos associados. Estes valores calculados s?o apresentados em uma base individual por alimentador e subesta??o do sistema el?trico estudado. O estudo conclui que as a??es de GLD permitiriam reduzir 12,22 MW de demanda durante o hor?rio de ponta do sistema. Al?m disso, possibilitaria em torno de 21.783,61 MWh de energia economizada por ano, levando em considera??o somente os levantes hidr?ulicos da regi?o. Estes resultados foram comparados com os custos de a??es de expans?o na oferta de energia que aproveitariam as potencialidades da regi?o, como a implanta??o de uma usina e?lica, por exemplo. Considerando que em geral a ponta da curva de carga do sistema el?trico ? atendida por um mercado marginal de energia, os investimentos na expans?o do sistema podem tornar-se cada vez mais onerosos quanto menor for o fator de carga da demanda atendida, devido ? demora no retorno do investimento. Sob este aspecto, este trabalho mostra que a??es de GLD podem ter um efeito positivo na curva de carga di?ria do sistema el?trico, modelando a mesma, otimizando o fator de carga.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T11:29:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 270196.pdf: 6914719 bytes, checksum: 4dd0786ec35a2520458fe68cf5ef1f2f (MD5) / A estreita relação existente entre oferta e demanda é um dos temas centrais do planejamento e da operação dos sistemas de energia elétrica. O desconhecimento sobre o comportamento do consumidor pode ter consequências graves ao equilíbrio entre a oferta e a demanda. A dinâmica de mercados competitivos de energia elétrica envolvendo grandes consumidores industriais exige um alto nível de conhecimento sobre a evolução da demanda. Neste trabalho apresenta-se um novo modelo para descrever e prever a demanda dos consumidores industriais de energia elétrica, de forma desagregada. Por meio de um modelo descritivo da demanda é possível quantificar a influência de fatores econômicos e/ou climáticos característicos de um segmento da indústria. A partir desse conhecimento, o trabalho apresenta um modelo de preditivo, baseado em redes neurais artificiais, para estimar o consumo nos meses seguintes. O diferencial deste trabalho está na aplicação de técnicas de mineração de dados como suporte à integração do modelo econométrico de descrição com o modelo neural de previsão. Para validação da metodologia proposta foram utilizados dados mensais de consumo das indústrias têxtil e metalúrgicas de Santa Catarina, fornecidos pelas Centrais Elétricas de Santa Catarina - CELESC S.A. Os resultados da pesquisa podem contribuir para o planejamento da produção e comercialização da energia elétrica, principalmente em mercados competitivos, gerando maior comprometimento nas relações de comercialização da energia elétrica. / The narrow relationship between demand and supply is of paramount importance for planning and operation of electrical power systems. The lack of knowledge about consumer's behavior may lead to serious problems to the balance between supply and demand. The dynamic of competitive markets related to great industrial consumers needs a high level of knowledge about the market evolution. Then, this work presents a new model to describe and foresee the separated demand of great industrial consumers of electrical energy. It is possible to include the economic and climatic factors, which are characteristics of some industrial sector, by using an appropriated modeling technique. Afterwards, it is developed a predictive model based on neural networks to estimate the demand up to 12 months ahead. The main contribution of this thesis is in the application of data mining procedures as an aid to integrate the econometric model of description with the neural network model of demand forecasting. To validate these models real data were used from CELESC, a south brazilian power utility, referring to textile and metallurgical Industrial sectors. The results of this research have demonstrated that the proposed model is a promising computational tool to improve the understanding of the electrical energy production business.

Submitted by Isabela Cahú (icahu@embratel.com.br) on 2009-07-13T17:42:18Z No. of bitstreams: 1 Isabela Cahu - Biblioteca.pdf: 797404 bytes, checksum: fab962ae5496badd4016fa45a6de60aa (MD5) / Approved for entry into archive by Vitor Souza(vitor.souza@fgv.br) on 2009-07-14T18:24:11Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Isabela Cahu - Biblioteca.pdf: 797404 bytes, checksum: fab962ae5496badd4016fa45a6de60aa (MD5) / Made available in DSpace on 2009-07-14T18:24:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Isabela Cahu - Biblioteca.pdf: 797404 bytes, checksum: fab962ae5496badd4016fa45a6de60aa (MD5) / A presente tese busca analisar as relações entre as estruturas de produto e custo e a verticalização mediante a aplicação da teoria microeconômica básica. Verificamos que os pacotes de canais ofertados ao consumidor podem ser explicados através de 3 efeitos: Discriminação de Preço, Complementariedade entre grupos de canais e Dispersão da propensão a pagar entre grupos de canais. Dentro das hipóteses indicadas acima, identificamos que a renda do consumidor, o estímulo ao consumo de um canal avançado mediante o consumo de um canal básico e/ou a dispersão da propensão a pagar justificam a estratégia de oferta mediante pacotes de canais de televisão. Constatamos que o mercado de TV por Assinatura é caracterizado pelo elevado poder de mercado associado à infra-estrutura de distribuição (custo fixo alto), e que a verticalização entre as empresas da cadeia produtiva do mercado audiovisual é um fenômeno comum desse mercado. Identificamos, ainda, que é possível existir práticas discriminatórias mediante imposição de limites ao uso de redes de distribuidora por programadoras rivais. Entretanto, a Integração Vertical pode ser motivada por questões de economias tecnológicas ou ganhos de integração de monopólios sucessivos que levam a ganhos de eficiência econômica no mercado e não configuram, portanto, práticas discriminatórias. Ao analisarmos os principais modelos para análise da estrutura de mercado, identificamos que o papel do custo fixo é determinante para a estrutura do mesmo e o número de firmas no mercado não determina a eficiência.