The Emission Trading Scheme for green house gases is a key tool of European climate protection. Including the road transport sector might be a promising strategy to limit its CO2 emissions. This could be realized within a common market (trans-sectoral trading permitted) or separated markets (trans-sectoral trading not permitted). Starting from different assumptions on emission reduction objectives, the impact of both options is analyzed using a quantitative model. Although an emission trading scheme is ecologically effective regardless of the trading model, it turns out that CO2 emissions and emission allowance prices differ strongly between both design options due to sector specific price elasticities of allowance demand. (authors' abstract)

O objetivo central deste trabalho foi desenvolver um modelo empírico que mostrasse a existência, ou não, de diferentes probabilidades de consumo do álcool nas regiões abrangidas pela Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF). Isto permite analisar se políticas energéticas para o setor de combustíveis devem ser diferenciadas por região. Em um segundo momento, esses resultados foram usados para a realização de simulações, por meio de modificações nas variáveis explicativas, da probabilidade de consumo do álcool. O intuito foi verificar as modificações esperadas, desses resultados, na demanda da gasolina e do álcool combustível e fazer comparação, por meio de ilustração, entre os resultados reais e os simulados em relação à emissão de CO2 resultante do consumo estimado para esses combustíveis. Os dados exibem baixa preferência pelo álcool no Brasil, abaixo de 10% do total da amostra. Em relação às probabilidades reais estimadas, a região Sudeste apresenta efeitos superiores aos alcançados para Brasil, aproximadamente 1,3 vezes maior. Os resultados encontrados em relação a acréscimos no preço do álcool combustível mostram, de maneira similar à verificada para Brasil, maior sensibilidade da redução da probabilidade para acréscimos entre os intervalos de variação de 05 e 20%. Variações no preço da gasolina de forma a aumentar o preço desse combustível causam maior diferença entre a probabilidade real e a simulada, aumento, do que reduções no preço do álcool. Para a região Sudeste, o impacto na probabilidade em virtude de aumentos no preço da gasolina é cerca de três vezes maiores do que os verificados em conseqüência de reduções no preço do álcool. Os resultados encontrados para as simulações que consideram reduções no preço da gasolina para a região Sudeste mostram que em torno de 40% de aumento nesse preço a probabilidade estimada aproxima-se de zero. Para Brasil, essa condição corresponderia a valores próximos a 35% de redução no preço desse combustível. De modo geral, para os intervalos de variações considerados, aumentos no preço da gasolina implicam aumentos em torno de três vezes maiores na probabilidade de consumo do álcool em relação a reduções no preço do álcool. As estimativas encontradas para a demanda total de combustíveis, gasolina e álcool, em litros, e a emissão de carbono, em toneladas por litro, esperados para um período de cinco anos e impactos na probabilidade para variação nos preços de 5% mostram que a demanda total e, consequentemente, a emissão de carbono verificada para Brasil é cerca de 2,5 vezes maior que à da região Sudeste. Examinando a diferença entre as estimativas de emissão de carbono esperadas para um comportamento futuro que exibisse a probabilidade real estimada de consumo atual e as probabilidades de consumo estimadas para alterações desse comportamento, via preço, tem-se que para as situações que implicam aumento da probabilidade de consumo do álcool combustível, ou seja, redução do preço desse combustível e aumento do preço da gasolina, reduções em torno 0,15% para o primeiro caso, e 0,37%, para o segundo, para Brasil. Para a região Sudeste, redução do preço do álcool originaria redução de cerca de 955,16 toneladas ano-1, e 2.519,13 toneladas ano-1 para semelhante percentual de aumento no preço da gasolina, o que corresponderia a reduções de 0,165 e 0,43% . Nota-se que alterações no preço da gasolina originam impactos em torno de 2,6 e 2,4 vezes maiores na redução de emissão para região Sudeste e Brasil, respectivamente. Aumento do preço do álcool implica em aumentar o nível de emissão de carbono em cerca de 1.969,81 toneladas ano-1 para Brasil, e 855,60 toneladas ano-1 na região Sudeste. Isto implica em aumentar o nível de emissões em 0,13% para Brasil e 0,15% para a região Sudeste. Para redução no preço da gasolina esse aumento no nível de emissões será de cerca de 0,28%, para Brasil, e 0,35%, Sudeste. Como previsto, mudanças no preço da gasolina provocam maiores alterações na demanda e emissão. Assim, os resultados do modelo base e os simulados mostram que programas políticos que promovam maior eficiência, autonomia, da gasolina possuem maior probabilidade de reduzir seu consumo do que no caso de programas que incentivem o consumo de combustíveis alternativos, como células de hidrogênio, biodiesel, gás natural e eletricidade. / The main objective of this work is developing an empirical model that can show the existence, or not, of different probabilities for the consumption of alcohol fuel in the regions covered by the Research of Family Budget (POF). It allows us to analyze if the energetic policies to the sector of fuels should be considered differently per region. On a second moment, these results were used to make simulations, by modifying the explicative variables of the probability for the consumption of alcohol. The intention was to verify the modifications expected in the demand for gasoline and alcohol, and make a comparison, through illustration, between the real results and the simulated ones, considering the emission of CO2, as a result of the estimated consumption for those kinds of fuel. The data show us a low preference for alcohol in Brazil, less than 10% of the total amount. Regarding the real probabilities estimated, the Southeast region presents effects that are higher to the Brazilian average, approximately 1.3 times higher. The results obtained in relation to increases in the price of alcohol demonstrate, similarly to what happens in the rest of Brazil, a more sensitive reduction of the probability for increases, between 5% and 20%. Variations in the price of gasoline, when it rises, results in a bigger difference between the real probability and the simulated one, more than a reduction in the price of alcohol. To the Southeast region, the impacts provoked by it, if we consider an increase in the price of gasoline, are three times higher than the impacts resulted from reductions in the price of alcohol. The results gotten through the simulations, where there is a decrease in the price of gasoline for the Southeast region, show that when we have an increase of 40% in that price, the estimated probability is around zero. In terms of Brazil, it would correspond to numbers close to 35% of reduction in the price of this kind of fuel. On the whole, considering the intervals of variations, rises in the price of gasoline result in an increase of around three times in the probability for the consumption of alcohol, in relation to decreases in the price of alcohol. The estimates found for the total demand for fuels, gasoline and alcohol, in liters, and the emission of carbon, in tons per liter, expected for a period of five years, and impacts in the probability of a variation of 5% in prices, show that the total demand and, consequently, the emission of carbon verified in Brazil is around 2.5 times higher than the one in the Southeast region. If we consider the difference among the estimates for the emission of carbon expected for a future behavior, which could show the real probability estimated for the current consumption and the probabilities of consumption estimated for alterations in this behavior, via price, we can see that for the situations that cause an increase in the possibility of consumption of alcohol, that is, decrease in the price of this kind of fuel, there is a decrease of around 0.15% for the first situation and 0.37% for the second one, in terms of Brazil. For the Southeast region, a decrease in the price of alcohol would be responsible for a reduction of 955.16 tons per year, and 2,519.13 tons per year for a similar percentage of increase in the price of gasoline, what would correspond to reductions of 0.165 and 0.43%. We can notice that alterations in the price of gasoline cause impacts of around 2.6 and 2.4 times higher in the reduction of emission to the Southeast region and Brazil, respectively. An increase in the price of alcohol involves an increase in the level of emission of carbon of around 1,969.81 tons per year, in terms of Brazil, and 855.60 tons per year, in terms of Southeast region. That means an increase in the level of emissions of 0.13% for Brazil and 0.15% for the Southeast region. If there is a decrease in the price of gasoline, the increase in the level of emissions will be of 0.28% for Brazil and 0.35% for the Southeast. As we had expected, changes in the price of gasoline cause bigger changes in demand and emission. So, the results gotten from the model and the simulated ones show us that political programs that promote more gasoline efficiency, autonomy, have a bigger chance of reducing its consumption than the programs that encourage the consumption of alternative fuels, such as hydrogen cells, biodiesel, natural gas and electricity.

O crescente volume de informações disponíveis na rede mundial de computadores, gera a necessidade do uso de ferramentas que sejam capazes de localizá-las e ordenálas, de forma cada vez mais precisa e que demandem cada vez menos recursos computacionais. Esta necessidade tem motivado pesquisadores a estudar e desenvolver modelos e técnicas que atendam esta demanda. Estudos recentes têm sinalizado que utilizar vários ordenamentos (rankings) previamente montados possibilita o retorno e ordenação de objetos de qualquer natureza com mais eficiência, principalmente pelo fato de haver uma redução no custo da busca pela informação. Este processo, conhecido como fusão de rankings, permite que se obtenha um ordenamento com base na opinião de diversos juízes (critérios), o que possibilita considerar um grande número de fontes, tanto geradas automaticamente como por especialistas. Entretanto os modelos propostos até então tem apresentado várias limitações na sua aplicação: desde a quantidade de rankings envolvidos até, principalmente, a utilização de rankings parciais. A proposta desta dissertação é apresentar um modelo de fusão de rankings que busca estabelecer um consenso entre as opiniões (rankings) dos diferentes juízes envolvidos, considerando distintos graus de relevância ou importância entre eles. A base desta proposta está na Análise de Preferência, um conjunto de técnicas que permite o tratamento da multidimensionalidade dos dados envolvidos. Ao ser testado em uma aplicação real, o modelo mostrou conseguir suprir algumas limitações apresentadas em outras abordagens, bem como apresentou resultados similares aos das aplicações originais. Esta pesquisa, ainda contribui, com a especificação de um sistema Web baseado em tecnologias open source, o qual permite que qualquer pessoa possa realizar a fusão de rankings. / The growing volume of available information on the web creates the need to use tools that are capable of retrieve and ordering this information, ever more precise and using less computer resources. This need has motivated researchers to study and develop models and techniques that solve this problem. Recent studies have indicated that use multiple rankings previously mounted makes possible the return and sorting of the objects of any kind with more efficiency, mainly because there is a reduction in the cost of searching for information. This process, called ranking fusion, provide a ranking based on the opinion of several judges (criteria), considering a large number of sources, both generated automatically and also by specialists. However the proposed models have shown severe limitations in its application: from the amount involved rankings to the use of partial rankings. The proposal of this dissertation is to show a model of ranking fusion that seeks to establish a consensus between the judgement (rankings) of the various judges involved, considering different degrees of relevance or importance among them. The baseline of this proposal is the Preference Analysis, a set of techniques that allows the treatment of multidimensional data handling. During tests in a real application, the model supplied some limitations presented by other approaches, and presented results similar to the original applications. Additionally, this research contributes with the specification of a web system based on open-sources technologies, enabling the realization of fusion rankings by anyone.

O crescente volume de informações disponíveis na rede mundial de computadores, gera a necessidade do uso de ferramentas que sejam capazes de localizá-las e ordenálas, de forma cada vez mais precisa e que demandem cada vez menos recursos computacionais. Esta necessidade tem motivado pesquisadores a estudar e desenvolver modelos e técnicas que atendam esta demanda. Estudos recentes têm sinalizado que utilizar vários ordenamentos (rankings) previamente montados possibilita o retorno e ordenação de objetos de qualquer natureza com mais eficiência, principalmente pelo fato de haver uma redução no custo da busca pela informação. Este processo, conhecido como fusão de rankings, permite que se obtenha um ordenamento com base na opinião de diversos juízes (critérios), o que possibilita considerar um grande número de fontes, tanto geradas automaticamente como por especialistas. Entretanto os modelos propostos até então tem apresentado várias limitações na sua aplicação: desde a quantidade de rankings envolvidos até, principalmente, a utilização de rankings parciais. A proposta desta dissertação é apresentar um modelo de fusão de rankings que busca estabelecer um consenso entre as opiniões (rankings) dos diferentes juízes envolvidos, considerando distintos graus de relevância ou importância entre eles. A base desta proposta está na Análise de Preferência, um conjunto de técnicas que permite o tratamento da multidimensionalidade dos dados envolvidos. Ao ser testado em uma aplicação real, o modelo mostrou conseguir suprir algumas limitações apresentadas em outras abordagens, bem como apresentou resultados similares aos das aplicações originais. Esta pesquisa, ainda contribui, com a especificação de um sistema Web baseado em tecnologias open source, o qual permite que qualquer pessoa possa realizar a fusão de rankings. / The growing volume of available information on the web creates the need to use tools that are capable of retrieve and ordering this information, ever more precise and using less computer resources. This need has motivated researchers to study and develop models and techniques that solve this problem. Recent studies have indicated that use multiple rankings previously mounted makes possible the return and sorting of the objects of any kind with more efficiency, mainly because there is a reduction in the cost of searching for information. This process, called ranking fusion, provide a ranking based on the opinion of several judges (criteria), considering a large number of sources, both generated automatically and also by specialists. However the proposed models have shown severe limitations in its application: from the amount involved rankings to the use of partial rankings. The proposal of this dissertation is to show a model of ranking fusion that seeks to establish a consensus between the judgement (rankings) of the various judges involved, considering different degrees of relevance or importance among them. The baseline of this proposal is the Preference Analysis, a set of techniques that allows the treatment of multidimensional data handling. During tests in a real application, the model supplied some limitations presented by other approaches, and presented results similar to the original applications. Additionally, this research contributes with the specification of a web system based on open-sources technologies, enabling the realization of fusion rankings by anyone.

O crescente volume de informações disponíveis na rede mundial de computadores, gera a necessidade do uso de ferramentas que sejam capazes de localizá-las e ordenálas, de forma cada vez mais precisa e que demandem cada vez menos recursos computacionais. Esta necessidade tem motivado pesquisadores a estudar e desenvolver modelos e técnicas que atendam esta demanda. Estudos recentes têm sinalizado que utilizar vários ordenamentos (rankings) previamente montados possibilita o retorno e ordenação de objetos de qualquer natureza com mais eficiência, principalmente pelo fato de haver uma redução no custo da busca pela informação. Este processo, conhecido como fusão de rankings, permite que se obtenha um ordenamento com base na opinião de diversos juízes (critérios), o que possibilita considerar um grande número de fontes, tanto geradas automaticamente como por especialistas. Entretanto os modelos propostos até então tem apresentado várias limitações na sua aplicação: desde a quantidade de rankings envolvidos até, principalmente, a utilização de rankings parciais. A proposta desta dissertação é apresentar um modelo de fusão de rankings que busca estabelecer um consenso entre as opiniões (rankings) dos diferentes juízes envolvidos, considerando distintos graus de relevância ou importância entre eles. A base desta proposta está na Análise de Preferência, um conjunto de técnicas que permite o tratamento da multidimensionalidade dos dados envolvidos. Ao ser testado em uma aplicação real, o modelo mostrou conseguir suprir algumas limitações apresentadas em outras abordagens, bem como apresentou resultados similares aos das aplicações originais. Esta pesquisa, ainda contribui, com a especificação de um sistema Web baseado em tecnologias open source, o qual permite que qualquer pessoa possa realizar a fusão de rankings. / The growing volume of available information on the web creates the need to use tools that are capable of retrieve and ordering this information, ever more precise and using less computer resources. This need has motivated researchers to study and develop models and techniques that solve this problem. Recent studies have indicated that use multiple rankings previously mounted makes possible the return and sorting of the objects of any kind with more efficiency, mainly because there is a reduction in the cost of searching for information. This process, called ranking fusion, provide a ranking based on the opinion of several judges (criteria), considering a large number of sources, both generated automatically and also by specialists. However the proposed models have shown severe limitations in its application: from the amount involved rankings to the use of partial rankings. The proposal of this dissertation is to show a model of ranking fusion that seeks to establish a consensus between the judgement (rankings) of the various judges involved, considering different degrees of relevance or importance among them. The baseline of this proposal is the Preference Analysis, a set of techniques that allows the treatment of multidimensional data handling. During tests in a real application, the model supplied some limitations presented by other approaches, and presented results similar to the original applications. Additionally, this research contributes with the specification of a web system based on open-sources technologies, enabling the realization of fusion rankings by anyone.

O objetivo central deste trabalho foi desenvolver um modelo empírico que mostrasse a existência, ou não, de diferentes probabilidades de consumo do álcool nas regiões abrangidas pela Pesquisa de Orçamentos Familiares (POF). Isto permite analisar se políticas energéticas para o setor de combustíveis devem ser diferenciadas por região. Em um segundo momento, esses resultados foram usados para a realização de simulações, por meio de modificações nas variáveis explicativas, da probabilidade de consumo do álcool. O intuito foi verificar as modificações esperadas, desses resultados, na demanda da gasolina e do álcool combustível e fazer comparação, por meio de ilustração, entre os resultados reais e os simulados em relação à emissão de CO2 resultante do consumo estimado para esses combustíveis. Os dados exibem baixa preferência pelo álcool no Brasil, abaixo de 10% do total da amostra. Em relação às probabilidades reais estimadas, a região Sudeste apresenta efeitos superiores aos alcançados para Brasil, aproximadamente 1,3 vezes maior. Os resultados encontrados em relação a acréscimos no preço do álcool combustível mostram, de maneira similar à verificada para Brasil, maior sensibilidade da redução da probabilidade para acréscimos entre os intervalos de variação de 05 e 20%. Variações no preço da gasolina de forma a aumentar o preço desse combustível causam maior diferença entre a probabilidade real e a simulada, aumento, do que reduções no preço do álcool. Para a região Sudeste, o impacto na probabilidade em virtude de aumentos no preço da gasolina é cerca de três vezes maiores do que os verificados em conseqüência de reduções no preço do álcool. Os resultados encontrados para as simulações que consideram reduções no preço da gasolina para a região Sudeste mostram que em torno de 40% de aumento nesse preço a probabilidade estimada aproxima-se de zero. Para Brasil, essa condição corresponderia a valores próximos a 35% de redução no preço desse combustível. De modo geral, para os intervalos de variações considerados, aumentos no preço da gasolina implicam aumentos em torno de três vezes maiores na probabilidade de consumo do álcool em relação a reduções no preço do álcool. As estimativas encontradas para a demanda total de combustíveis, gasolina e álcool, em litros, e a emissão de carbono, em toneladas por litro, esperados para um período de cinco anos e impactos na probabilidade para variação nos preços de 5% mostram que a demanda total e, consequentemente, a emissão de carbono verificada para Brasil é cerca de 2,5 vezes maior que à da região Sudeste. Examinando a diferença entre as estimativas de emissão de carbono esperadas para um comportamento futuro que exibisse a probabilidade real estimada de consumo atual e as probabilidades de consumo estimadas para alterações desse comportamento, via preço, tem-se que para as situações que implicam aumento da probabilidade de consumo do álcool combustível, ou seja, redução do preço desse combustível e aumento do preço da gasolina, reduções em torno 0,15% para o primeiro caso, e 0,37%, para o segundo, para Brasil. Para a região Sudeste, redução do preço do álcool originaria redução de cerca de 955,16 toneladas ano-1, e 2.519,13 toneladas ano-1 para semelhante percentual de aumento no preço da gasolina, o que corresponderia a reduções de 0,165 e 0,43% . Nota-se que alterações no preço da gasolina originam impactos em torno de 2,6 e 2,4 vezes maiores na redução de emissão para região Sudeste e Brasil, respectivamente. Aumento do preço do álcool implica em aumentar o nível de emissão de carbono em cerca de 1.969,81 toneladas ano-1 para Brasil, e 855,60 toneladas ano-1 na região Sudeste. Isto implica em aumentar o nível de emissões em 0,13% para Brasil e 0,15% para a região Sudeste. Para redução no preço da gasolina esse aumento no nível de emissões será de cerca de 0,28%, para Brasil, e 0,35%, Sudeste. Como previsto, mudanças no preço da gasolina provocam maiores alterações na demanda e emissão. Assim, os resultados do modelo base e os simulados mostram que programas políticos que promovam maior eficiência, autonomia, da gasolina possuem maior probabilidade de reduzir seu consumo do que no caso de programas que incentivem o consumo de combustíveis alternativos, como células de hidrogênio, biodiesel, gás natural e eletricidade. / The main objective of this work is developing an empirical model that can show the existence, or not, of different probabilities for the consumption of alcohol fuel in the regions covered by the Research of Family Budget (POF). It allows us to analyze if the energetic policies to the sector of fuels should be considered differently per region. On a second moment, these results were used to make simulations, by modifying the explicative variables of the probability for the consumption of alcohol. The intention was to verify the modifications expected in the demand for gasoline and alcohol, and make a comparison, through illustration, between the real results and the simulated ones, considering the emission of CO2, as a result of the estimated consumption for those kinds of fuel. The data show us a low preference for alcohol in Brazil, less than 10% of the total amount. Regarding the real probabilities estimated, the Southeast region presents effects that are higher to the Brazilian average, approximately 1.3 times higher. The results obtained in relation to increases in the price of alcohol demonstrate, similarly to what happens in the rest of Brazil, a more sensitive reduction of the probability for increases, between 5% and 20%. Variations in the price of gasoline, when it rises, results in a bigger difference between the real probability and the simulated one, more than a reduction in the price of alcohol. To the Southeast region, the impacts provoked by it, if we consider an increase in the price of gasoline, are three times higher than the impacts resulted from reductions in the price of alcohol. The results gotten through the simulations, where there is a decrease in the price of gasoline for the Southeast region, show that when we have an increase of 40% in that price, the estimated probability is around zero. In terms of Brazil, it would correspond to numbers close to 35% of reduction in the price of this kind of fuel. On the whole, considering the intervals of variations, rises in the price of gasoline result in an increase of around three times in the probability for the consumption of alcohol, in relation to decreases in the price of alcohol. The estimates found for the total demand for fuels, gasoline and alcohol, in liters, and the emission of carbon, in tons per liter, expected for a period of five years, and impacts in the probability of a variation of 5% in prices, show that the total demand and, consequently, the emission of carbon verified in Brazil is around 2.5 times higher than the one in the Southeast region. If we consider the difference among the estimates for the emission of carbon expected for a future behavior, which could show the real probability estimated for the current consumption and the probabilities of consumption estimated for alterations in this behavior, via price, we can see that for the situations that cause an increase in the possibility of consumption of alcohol, that is, decrease in the price of this kind of fuel, there is a decrease of around 0.15% for the first situation and 0.37% for the second one, in terms of Brazil. For the Southeast region, a decrease in the price of alcohol would be responsible for a reduction of 955.16 tons per year, and 2,519.13 tons per year for a similar percentage of increase in the price of gasoline, what would correspond to reductions of 0.165 and 0.43%. We can notice that alterations in the price of gasoline cause impacts of around 2.6 and 2.4 times higher in the reduction of emission to the Southeast region and Brazil, respectively. An increase in the price of alcohol involves an increase in the level of emission of carbon of around 1,969.81 tons per year, in terms of Brazil, and 855.60 tons per year, in terms of Southeast region. That means an increase in the level of emissions of 0.13% for Brazil and 0.15% for the Southeast region. If there is a decrease in the price of gasoline, the increase in the level of emissions will be of 0.28% for Brazil and 0.35% for the Southeast. As we had expected, changes in the price of gasoline cause bigger changes in demand and emission. So, the results gotten from the model and the simulated ones show us that political programs that promote more gasoline efficiency, autonomy, have a bigger chance of reducing its consumption than the programs that encourage the consumption of alternative fuels, such as hydrogen cells, biodiesel, natural gas and electricity.