71 |
Tecnologia para produção industrial de umbuzada de corte.ALMEIDA, Renata Duarte. 11 June 2018 (has links)
Submitted by Emanuel Varela Cardoso (emanuel.varela@ufcg.edu.br) on 2018-06-11T20:04:19Z
No. of bitstreams: 1
RENATA DUARTE ALMEIDA – TESE (PPGEP) 2017.pdf: 2335363 bytes, checksum: 0dab812c856b00737582f4fa8aeb67f6 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-06-11T20:04:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1
RENATA DUARTE ALMEIDA – TESE (PPGEP) 2017.pdf: 2335363 bytes, checksum: 0dab812c856b00737582f4fa8aeb67f6 (MD5)
Previous issue date: 2016-12 / O umbu apresenta um grande potencial a ser explorado e o desenvolvimento de novas
tecnologias visa estabelecer condições que retardem o seu amadurecimento, mantendo a
qualidade e prolongando a vida útil durante o armazenamento, possibilitando ainda
minimizar as perdas pós-colheita e o surgimento de novos produtos no mercado, a exemplo dos doces de corte que podem estimular fortalecimento da agricultura familiar
e o desenvolvimento de pequenas agroindústrias. Objetivou-se, com este trabalho, o desenvolvimento de uma tecnologia para produção de doce de umbu de corte com leite e sem leite preservando o sabor característico da fruta e de aceitação sensorial. Os frutos foram cozidos em água durante 5 minutos após fervura, em seguida foi feita a extração da polpa de forma manual, a massa obtida foi homogeneizada e acondicionadas em freezer horizontal à temperatura de -30ºC. Foram investigados, assim, as
características, físicas, físico-quimicas, químicas, microbiológicas da polpa pré-cozida e
dos doces de corte de umbu, o comportamento reológico das diferentes formulações
para a elaboração dos doces a 5, 10, 15 e 25 ºC, as curvas de congelamento das formulações nas temperaturas de -20, -50 e -75ºC, além da avaliação instrumental de textura, teste TPA e da análise descritiva de ordenação dos doces de corte de umbu. Os doces que apresentaram maior porcentagem de leite/açúcar (I) 89,32% e açúcar (II) 85,21% em suas formulações resultaram em um maior rendimento e tempo de preparo dos doces. No estudo reológico para uma tensão de cisalhamento fixa a taxa de deformação diminui com o aumento da temperatura, confirmando o caráter não newtoniano e comportamento pseudoplástico, os modelos de Herschel-Bulkley e Mizrahi-Berk apresentaram ajustes semelhantes e também foram os melhores modelos para todas as formulações estudadas. As curvas de congelamento apresentaram as três fases bem definidas e um comportamento tendencioso, no qual a difusividade efetiva média aumenta à medida que diminui a quantidade de água e aumenta os sólidos presentes nas amostras. A avaliação do parâmetro de firmeza indica que o aumento da concentração de polpa de umbu aumenta o valor da adesividade, uma vez que o processo faz com que o tempo de cocção seja maior, tornando o produto mais firme e consequentemente, mais adesivo. Os valores de gomosidade e mastigabilidade apresentam o mesmo comportamento da firmeza, em que, quanto maior for a concentração da polpa de umbu nos doces elaborados, maior será a energia necessária para mastigar o produto. Percebe-se que o doce (II) sem adição de leite em sua formulação apresentou o maior valor médio (4,41) na análise de preferência, aparência (4,64), cor (5,05) e consistência (4,41), o que indica a maior preferência pelos julgadores. No entanto, mesmo os doces sem adição de leite possuindo coloração semelhante aos doces comerciais de goiaba a similaridade desses doces não influenciou nos resultados dessa pesquisa, conforme as médias de preferência foram verificadas também nos doces de umbu com adição de leite nas formulações, I (4,11), III (3,73) e V (4,12) o que resulta na boa aceitação pelos julgadores. / The umbu has great potential to be exploited and the development of new technologies
aiming to establish conditions that delay ripening, maintain quality and prolong shelf life, will contribute to minimize postharvest losses and the emergence of new products on the market, such as fruit preserves that can stimulate the strengthening of family farming and the development of small agro-industries. The objective of this work was the development of a technology for the production of umbu sweet paste with milk and without milk preserving the characteristic fruit flavor and sensory acceptance. The fruits were boiled in after boiling water for 5 minutes, then the pulp was extracted manually, the mass obtained was homogenized and conditioned in a horizontal freezer at the temperature of -30 ° C. Several characterization techniques were employed namely: the physical, chemical, physicochemical, and microbiological characteristics of the precooked pulp and the umbu paste; the rheological behavior of the different formulations for the preparation of umbu pastes at 5, 10, 15 and 25 ºC; the freezing curves of those formulations at temperatures of -20, -50 and -75ºC; as well as the instrumental evaluation of texture, TPA test and the descriptive analysis of the order of the umbu paste. The sweets that presented the highest percentage of milk / sugar (I) 89.32% and sugar (II) 85.21% in their formulations resulted in a higher yield and higher preparation time of the umbu paste. In the rheological study, using a constant shear stress, the rate of deformation decreases with increasing temperature, confirming the non-Newtonian character and the pseudoplastic behavior, where the Herschel-Bulkley and Mizrahi-Berk models presented similar adjustments and were also the best models for all the formulations studied. The freezing curves presented the three well defined phases and a biased behavior, where the average effective diffusivity increases with decreasing water content and increasing solids content in samples. The evaluation of the firmness parameter indicates that the increase of the concentration of umbu pulp increases the value of the adhesiveness, due to the necessity of larger cooking times making the product firmer and consequently more adhesive. The guminess and chewiness values show the same firmness behavior, which is the higher the concentration of the umbu pulp in the umbu paste, the greater the energy required to chew the product. It was observed that the umbu paste (II) without added milk in its formulation had the highest mean value (4.41) in the analysis of preference, appearance (4.64), color (5.05) and consistency (4.41), which indicates the highest preference of the judges. However, eventhough the umbu paste without added milk had similar coloration to the commercial guava paste, the similarity of both pastes did not influence the results of the present research, as the averages of preference were also verified in the umbu paste with addition of milk in the formulations, I (4,11), III (3,73) and V (4,12) which results in a good acceptance by the judges.
|
72 |
A confiança do consumidor como previsor da produção industrial: um modelo alternativoFerreira, Gabriel Goulart 25 May 2009 (has links)
Submitted by Gabriel Goulart Ferreira (gabrielggfsc@gmail.com) on 2017-08-24T21:23:43Z
No. of bitstreams: 1
FGV Dissert - Final.pdf: 1134356 bytes, checksum: bae808529697b0480d6465ae8534ccf7 (MD5) / Approved for entry into archive by GILSON ROCHA MIRANDA (gilson.miranda@fgv.br) on 2017-08-25T13:40:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1
FGV Dissert - Final.pdf: 1134356 bytes, checksum: bae808529697b0480d6465ae8534ccf7 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-31T12:51:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1
FGV Dissert - Final.pdf: 1134356 bytes, checksum: bae808529697b0480d6465ae8534ccf7 (MD5)
Previous issue date: 2009-05-25 / This paper presents the analysis about the importance of the Consumer Confidence Indexes in the United States and the potential utilization of the Brazil’s similar index, the ICC FGV, to predict and track performance local economy. As practical result, this paper proposes a new alternative model to predict, in the short term, Monthly Industrial Production (PIM), a nationwide survey of industrial activity. / Esta dissertação apresenta análise sobre a importância dos indicadores de Confiança do Consumidor nos EUA e o potencial de utilização do indicador paralelo nacional, o ICC FGV, para previsão e acompanhamento do desempenho da economia brasileira. Como resultado prático, faz-se a proposição de novo modelo alternativo para previsão de curto prazo da PIM, Pesquisa Mensal Industrial do IBGE.
|
73 |
Modelagem da produção industrial de celulose Kraft com modelos aditivos generalizados e redes neurais / Modeling of industrial production of kraft pulp with generalized additive models and neural networksStein, Fabiano da Rocha 08 July 2010 (has links)
Made available in DSpace on 2015-03-26T14:01:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1
texto completo.pdf: 2018234 bytes, checksum: 43a78e55f7947551d68ec57851bddcc5 (MD5)
Previous issue date: 2010-07-08 / In this study, data collected on an industrial scale for some years, underwent modeling using generalized additive models (GAM) and artificial neural networks (ANN) as tools to evaluate the influence of some variables, timber and process on production and digester alkali charge. Generalized additive models were fitted using the software R (R Development Core Team, 2010), through the library "mgcv" (Wood, 2006), specific settings for generalized additive models. Significance tests were applied for each model set. In order to supplement the data were analyzed using artificial neural networks.One hundred RNA were adjusted to relate to production and the digester alkali charge, and variables such as wood density, age, precipitation, dry content of wood chips, bulk density of chips, the wood basic density, pulp viscosity and kappa. In this step we employed the software Statistica (Statsoft, Inc., 2007). The results show that the Generalized Additive Model (GAM) is a good choice to represent the phenomena of the pulp industry, where the variables are highly variable and there is strict control, unlike what happens on data from experimental designs. Should the use of RNA to estimate the output from the digester alkali charge and also proved a useful tool, since the correlations between actual and estimated data were above 88% and 60% respectively. Several variables associated with the raw material and the pulping process that were studied showed similar behavior and / or equal to what the majority of experimental studies have found. / No presente trabalho, dados observados em escala industrial, durante alguns anos, foram submetidos à modelagem empregando modelos aditivos generalizados (GAM) e redes neurais artificiais (RNA), como ferramentas para avaliar a influência de algumas variáveis, da madeira e do processo, sobre a produção do digestor e carga alcalina. Os modelos aditivos generalizados foram ajustados utilizando o software R (R DEVELOPMENT CORE TEAM, 2010), através da biblioteca “mgcv” (WOOD, 2006), específica para ajustes de modelos aditivos generalizados. Foram aplicados testes de significância para cada modelo ajustado. De forma complementar os dados foram analisados por meio de redes neurais artificiais. Foram ajustadas 100 RNA para relacionar a produção do digestor e a carga alcalina, com as variáveis: densidade da madeira, idade, precipitação, teor seco dos cavacos, densidade aparente dos cavacos, densidade básica dos cavacos, viscosidade da polpa e kappa. Nesta etapa do trabalho foi empregado o software Statistica (Statsoft, INC, 2007). Os resultados mostram que o Modelo Aditivo Generalizado (MAG) constitui uma boa opção para representar os fenômenos da indústria de celulose, em que as variáveis apresentam alta variabilidade e não há um rigoroso controle, diferentemente do que ocorre em dados provenientes de delineamentos experimentais. No caso do uso de RNA para estimar a produção do digestor e para carga alcalina também mostrou ser uma boa ferramenta, visto que as correlações entre os dados reais e estimados ficaram acima de 88% e 60%, respectivamente. Várias variáveis associadas com a matéria-prima e com o processo de polpação que foram estudadas apresentaram comportamento semelhante e/ou iguais o que a maioria dos estudos experimentais encontraram.
|
74 |
O trabalho em produção contínua: uma abordagem ergonômica na indústria do petróleo. / The work in continuous production: an ergonomic approach at the oil industry.Luciano do Valle Garotti 06 November 2006 (has links)
Esta dissertação apresenta um estudo ergonômico sobre o trabalho de operadores de processo de plataformas marítimas de produção de petróleo. As primeiras investigações sobre as atuais práticas e produtos finais de projetos de sistemas produtivos de grande porte resultaram em indícios de um ambiente de produção com aspectos operacionais não equilibrados e desintegrados. A partir destes indícios, foi realizada uma revisão bibliográfica que destacou as considerações e limitações de aspectos relacionados à Ergonomia em assuntos como gestão de projetos, projetos de engenharia, de sistemas produtivos e de arranjo físico. A revisão relativa à Ergonomia destacou seus conceitos básicos, a Ergonomia de Concepção e estudos relacionados ao trabalho de operadores de produção contínua, tendo o objetivo de indicar possibilidades de atuações desta ciência em projetos de plantas produtivas. Desta forma, a pesquisa de campo desenvolvida procurou destacar aspectos operacionais como dificuldades e constrangimentos enfrentados pelos operadores. Tais aspectos foram investigados com o objetivo de ressaltar os desequilíbrios presentes nesta situação de trabalho e as estratégias desenvolvidas por estes operadores para manterem o funcionamento satisfatório da unidade produtiva, atendendo aos objetivos da organização empresarial em que se inserem. / This work presents the ergonomics study based on offshore oil production platforms, in operation works for the process plant. The first investigations resulted on indications of disintegrated and unbalanced operational aspects into the production environment. From those evidences, the bibliographical revision indicated the considerations and limits of aspects related to Ergonomics in subjects as design management, engineering design, productive systems and layout design. The revision of Ergonomics included basic concepts, Ergonomics of Conception, and studies related to the operator works of continuous production process, having the aim of indicating participation possibilities of this science in production plants design. In such a way, the developed research tried to raise operational aspects as difficulties and constraints daily faced by operators. Such aspects were investigated intending to stand out the disequilibriums in this situation of work and strategies developed by these operators to keep satisfactory performance of a productive unit, taking care of company goals where they are inserted.
|
75 |
Análise dos impactos da linha Finem na produção industrial brasileira por meio de vetores autoregressivosMalafaia, Karla de Alvarenga Charles 29 January 2013 (has links)
Submitted by Karla Malafaia (karlamalafaia@gmail.com) on 2013-02-26T23:31:57Z
No. of bitstreams: 1
Tese_Karla_Malafaia_VF_posbanca.pdf: 730119 bytes, checksum: 82ceecb815ca22f5f1e5fee680caf839 (MD5) / Approved for entry into archive by Vera Lúcia Mourão (vera.mourao@fgv.br) on 2013-02-27T13:25:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Tese_Karla_Malafaia_VF_posbanca.pdf: 730119 bytes, checksum: 82ceecb815ca22f5f1e5fee680caf839 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-02-27T13:29:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Tese_Karla_Malafaia_VF_posbanca.pdf: 730119 bytes, checksum: 82ceecb815ca22f5f1e5fee680caf839 (MD5)
Previous issue date: 2013-01-29 / Este trabalho se propõe a testar e quantificar a importância do investimento de longo prazo, captado pela série de desembolsos da linha BNDES Finem, na produção industrial brasileira. Através dos modelos de causalidade de Granger e Função resposta ao impulso, podemos verificar as respostas acumuladas ao longo de três anos da linha Finem a choques positivos de um desvio padrão nas variáveis inflação, produção industrial, spread, e, da mesma forma um choque na variável Finem com resposta nas variáveis acima descritas. Além disso, é possível identificar a importância do BNDES como um ator anticíclico em períodos de crise como na economia brasileira. Como resultado, encontramos que apesar dos desembolsos Finem não Granger causarem a produção industrial brasileira, se testadas em conjunto com dados de inflação e a diferença entre a Selic e a TJLP rejeita-se a hipótese nula de não causalidade a 1% de significância. Já os testes de funções de resposta ao impulso indicam que a taxa de crescimento da produção industrial tem resposta positiva a um choque de desvio padrão nos desembolsos de Finem. Contudo, se testada em conjunto um choque no Finem apesar de impactar positivamente a produção industrial acaba pressionando a inflação. / This work is to test and quantify the importance of a long-term investment captured by the series of disbursements of BNDES Finem line in brazilian industrial production. Through Granger causality and impulse-response function, it was possible to check the Finem line accumulated answers along three years to positive shocks of a standard deviation on the variables inflation, industrial production, spread, and a shock on Finem variable with answer on the previous described variables. Furthermore, it's possible to identify the BNDES's importance as a countercyclical tool in crisis period as in brazilian economy. As a result, we found that despite causing the brazilian industrial production, if the no Granger Finem's disbursements are tested with inflation data and the difference between Selic and TJLP, the null hypothesis of no causality at 1% of significance is rejected. Yet, the tests of impulse-response function indicate that the industrial production growth rate has positive answer to a shock of standard deviation on Finem's disbursements. However, despite impacting the industrial production positevely, it pressures the inflation if it's tested with a shock on Finem.
|
76 |
Ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no BrasilCusinato, Rafael Tiecher January 2009 (has links)
Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.
|
77 |
Ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no BrasilCusinato, Rafael Tiecher January 2009 (has links)
Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.
|
78 |
Ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no BrasilCusinato, Rafael Tiecher January 2009 (has links)
Esta tese apresenta três ensaios sobre previsão de inflação e análise de dados em tempo real no Brasil. Utilizando uma curva de Phillips, o primeiro ensaio propõe um “modelo evolucionário” para prever inflação no Brasil. O modelo evolucionário consiste em uma combinação de um modelo não-linear (que é formado pela combinação de três redes neurais artificiais – RNAs) e de um modelo linear (que também é a referência para propósitos de comparação). Alguns parâmetros do modelo evolucionário, incluindo os pesos das combinações, evoluem ao longo do tempo segundo ajustes definidos por três algoritmos que avaliam os erros fora-da-amostra. As RNAs foram estimadas através de uma abordagem híbrida baseada em um algoritmo genético (AG) e em um algoritmo simplex de Nelder-Mead. Em um experimento de previsão fora-da-amostra para 3, 6, 9 e 12 passos à frente, o desempenho do modelo evolucionário foi comparado ao do modelo linear de referência, segundo os critérios de raiz do erro quadrático médio (REQM) e de erro absoluto médio (EAM). O desempenho do modelo evolucionário foi superior ao desempenho do modelo linear para todos os passos de previsão analisados, segundo ambos os critérios. O segundo ensaio é motivado pela recente literatura sobre análise de dados em tempo real, que tem mostrado que diversas medidas de atividade econômica passam por importantes revisões de dados ao longo do tempo, implicando importantes limitações para o uso dessas medidas. Elaboramos um conjunto de dados de PIB em tempo real para o Brasil e avaliamos a extensão na qual as séries de crescimento do PIB e de hiato do produto são revisadas ao longo do tempo. Mostramos que as revisões de crescimento do PIB (trimestre/trimestre anterior) são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento do PIB percam parte da importância à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em quatro trimestres). Para analisar as revisões do hiato do produto, utilizamos quatro métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear, a tendência quadrática, e o modelo de Harvey-Clark de componentes não-observáveis. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados do PIB como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência do produto mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato do produto. O terceiro ensaio é também um estudo de dados em tempo real, mas que analisa os dados de produção industrial (PI) e as estimativas de hiato da produção industrial. Mostramos que as revisões de crescimento da PI (mês/mês anterior) e da média móvel trimestral são economicamente relevantes, embora as revisões de crescimento da PI tornem-se menos importantes à medida que o período de agregação aumenta (por exemplo, crescimento em doze meses). Para analisar as revisões do hiato da PI, utilizamos três métodos de extração de tendência: o filtro de Hodrick-Prescott, a tendência linear e a tendência quadrática. Todos os métodos apresentaram revisões de magnitudes economicamente relevantes. Em geral, tanto a revisão de dados da PI como a baixa precisão das estimativas de final-de-amostra da tendência da PI mostraram-se fontes relevantes das revisões de hiato da PI, embora os resultados sugiram certa predominância das revisões provenientes da baixa precisão de final-de-amostra. / This thesis presents three essays on inflation forecasting and real-time data analysis in Brazil. By using a Phillips curve, the first essay presents an “evolutionary model” to forecast Brazilian inflation. The evolutionary model consists in a combination of a non-linear model (that is formed by a combination of three artificial neural networks - ANNs) and a linear model (that is also a benchmark for comparison purposes). Some parameters of the evolutionary model, including the combination weight, evolve throughout time according to adjustments defined by three algorithms that evaluate the out-of-sample errors. The ANNs were estimated by using a hybrid approach based on a genetic algorithm (GA) and on a Nelder-Mead simplex algorithm. In a 3, 6, 9 and 12 steps ahead out-of-sample forecasting experiment, the performance of the evolutionary model was compared to the performance of the benchmark linear model, according to root mean squared errors (RMSE) and to mean absolute error (MAE) criteria. The evolutionary model performed better than the linear model for all forecasting steps that were analyzed, according to both criteria. The second essay is motivated by recent literature on real-time data analysis, which has shown that several measures of economic activities go through important data revisions throughout time, implying important limitations to the use of these measures. We developed a GDP real-time data set to Brazilian economy and we analyzed the extent to which GDP growth and output gap series are revised over time. We showed that revisions to GDP growth (quarter-onquarter) are economic relevant, although the GDP growth revisions lose part of their importance as aggregation period increases (for example, four-quarter growth). To analyze the output gap revisions, we applied four detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, the quadratic trend, and the Harvey-Clark model of unobservable components. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In a general way, both GDP data revisions and the low accuracy of end-of-sample output trend estimates were relevant sources of output gap revisions. The third essay is also a study about real-time data, but focused on industrial production (IP) data and on industrial production gap estimates. We showed that revisions to IP growth (month-on-month) and to IP quarterly moving average growth are economic relevant, although the IP growth revisions become less important as aggregation period increases (for example, twelve-month growth). To analyze the output gap revisions, we applied three detrending methods: the Hodrick-Prescott filter, the linear trend, and the quadratic trend. It was shown that all methods had economically relevant magnitude of revisions. In general, both IP data revisions and low accuracy of end-of-sample IP trend estimates were relevant sources of IP gap revisions, although the results suggest some prevalence of revisions originated from low accuracy of end-of-sample estimates.
|
Page generated in 0.0339 seconds