O trabalho apresenta um modelo de simulação de preços pós-fusão ajustado às especificidades da indústria do transporte aéreo. O modelo proposto leva em consideração características peculiares deste setor, permitindo mensurar os efeitos em preços devido a ganhos de qualidade no produto. Com esta inovação é possível relaxar uma hipótese forte dos tradicionais modelos de simulação de fusões. A hipótese relaxada é a de qualidade constante dos produtos pré pós-fusão, típica dos modelos implementados pelos autores de economia industrial empírica. Tendo como base algumas especificidades do mercado de transporte aéreo, foi possível desenvolver um modelo capaz de mensurar os efeitos em preços devido ao ganho de qualidade do produto no pós-fusão. Atributos observáveis que influenciam na qualidade do produto do transporte aéreo, entre eles a maior oferta de assentos em vôos diretos, foram introduzidos na calibração do modelo de equilíbrio de preços pós-fusão. Modelos de previsão de preços pós-fusão estão inseridos dentro do arcabouço da economia industrial empírica e fazem uso de técnicas de simulação computacional para encontrar o ponto de equilíbrio de máximo lucro das firmas envolvidas no mercado. São requisitos, para os cálculos, a obtenção de parâmetros da demanda, estimada através de técnicas econométricas. Para poder proceder com os cálculos da calibração do equilíbrio de mercado no pós-fusão, o presente estudo estima a demanda para a obtenção dos parâmetros necessários, por meio de uma extensão do modelo logit linearizado e com uso de instrumentos conforme o proposto por Berry. A forma aqui adotada é derivada da apresentada por Slade, e a estimação da demanda pressupõe um modelo com efeitos fixos de rota, companhia aérea e efeitos de tempo. Os efeitos fixos são ferramentas também aproveitadas para a determinação do tamanho do mercado relevante e do bem externo, sem necessitar com isso recorrer ao uso de proxies arbitradas pelo analista. Portanto, além de apresentar uma extensão do modelo tradicional de simulações de fusões, que permite ao analista incorporar ao modelo variáveis que mensuram os ganhos de qualidade incorridos pela aliança, o trabalho teve também como objetivo a implementação de métodos recentemente desenvolvidos pela literatura para a estimação da demanda, e o desenvolvimento de um método menos arbitrário para a determinação de tamanho de mercado, contribuindo assim, no sentido de aperfeiçoar e de difundir o uso de técnicas para a aplicação em modelos de simulação de fusões e de outras análises que tenham como requisito a estimação da função de demanda e seus parâmetros.

Os serviços de manutenção, reparo e overhaul (MRO) na aviação comercial são um mercado relevante, de valor estimado acima de US$ 59 bilhões em 2013. Dentre os serviços de MRO de componentes aeronáuticos, têm destaque os serviços de disponibilidade, ou pay-by-the-hour (PBH), que se destinam a atender a manutenção de itens reparáveis, quanto ao seu reparo no caso de falha e ao compartilhamento de um estoque de peças de reposição. Assim, reduz-se a necessidade de investimento e evita-se a interrupção da operação da aeronave no caso de falha de um componente essencial. Embora a literatura sobre gestão de estoques de peças de reposição seja vasta, poucos estudos são relacionados a custos de serviços. O objetivo deste trabalho é aplicar o processo de extração de conhecimento de bases de dados (KDD, do inglês Knowledge Discovery from Data) na criação de um modelo de previsão de custo de reparo de um grupo de componentes cobertos por um PBH, para apoio à precificação e ao planejamento orçamentário da oferta do serviço por um certo provedor. Discorre-se sobre os diferentes métodos de estimação de custos presentes na literatura. A coleta e seleção dos dados é descrita, bem como sua transformação e pré-processamento, de modo a permitir a construção do modelo e sua interpretação. O processo de seleção de variáveis para composição do modelo de regressão linear múltipla é comentado em detalhes. Foi aplicada análise de elasticidade para comparar o impacto das variáveis explicativas sobre a variável resposta. Observou-se que a variável mais influente foi criada durante o pré-processamento, para representar os dados faltantes, oriundos de ordens de reparo que não estavam fechadas no momento da extração dos dados. Após investigação, descobriu-se que o processo de registro dos dados favorece a ocorrência de dados faltantes, constituindo uma oportunidade de melhoria. Como uma medição de qualidade, foi calculado o erro absoluto percentual médio do modelo, cujo valor de 9,7% mostrou-se adequado quando comparado com a literatura de estimação de custos.

Dissertação (mestrado) - Pontifícia Universidade Católica do Paraná, Curitiba, 2008 / Bibliografia: f. 91-96 / Os mercados financeiros e de capitais, especialmente os mercados de ações, são considerados investimentos de alto risco, dominados por incertezas e volatilidades. A previsão no mercado de ações pode ser útil para lidar com esta incerteza e, conseqüentemen / Abstracs: Financial and capital markets, especially stock markets, are considered high risk investment fields, dominated by uncertainty and volatility. Stock market prediction tries to reduce this uncertainty and consequently the risk. As stock markets ar

Submitted by Jordano Vieira Rocha (jordanorocha@hotmail.com) on 2015-04-30T08:48:24Z No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5) / Approved for entry into archive by Suzinei Teles Garcia Garcia (suzinei.garcia@fgv.br) on 2015-04-30T13:02:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5) / Made available in DSpace on 2015-04-30T17:23:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Dissertação - Jordano Vieira Rocha.pdf: 1057882 bytes, checksum: 1ba84113f5ec0c31d9c99f3bebe4714d (MD5) Previous issue date: 2015-04-07 / This work assesses the forecasts of three nonlinear methods — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model, and Autometrics with Dummy Saturation — for the Brazilian monthly industrial production and tests if they are more accurate than those of naive predictors such as the autoregressive model of order p and the double differencing device. The results show that the step dummy saturation and the logistic smooth transition autoregressive can be superior to the double differencing device, but the linear autoregressive model is more accurate than all the other methods analyzed. / Este trabalho avalia as previsões de três métodos não lineares — Markov Switching Autoregressive Model, Logistic Smooth Transition Autoregressive Model e Autometrics com Dummy Saturation — para a produção industrial mensal brasileira e testa se elas são mais precisas que aquelas de preditores naive, como o modelo autorregressivo de ordem p e o mecanismo de double differencing. Os resultados mostram que a saturação com dummies de degrau e o Logistic Smooth Transition Autoregressive Model podem ser superiores ao mecanismo de double differencing, mas o modelo linear autoregressivo é mais preciso que todos os outros métodos analisados.

Submitted by Yara de Almeida Campos Cordeiro (yarinha.a@gmail.com) on 2015-06-03T18:26:36Z No. of bitstreams: 1 Diss_Biblioteca.pdf: 649363 bytes, checksum: 3edcafbc40c828ea9dfa7b5ecbf4892b (MD5) / Approved for entry into archive by BRUNA BARROS (bruna.barros@fgv.br) on 2015-06-12T14:12:17Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Diss_Biblioteca.pdf: 649363 bytes, checksum: 3edcafbc40c828ea9dfa7b5ecbf4892b (MD5) / Approved for entry into archive by Marcia Bacha (marcia.bacha@fgv.br) on 2015-06-12T18:08:06Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Diss_Biblioteca.pdf: 649363 bytes, checksum: 3edcafbc40c828ea9dfa7b5ecbf4892b (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-12T18:08:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Diss_Biblioteca.pdf: 649363 bytes, checksum: 3edcafbc40c828ea9dfa7b5ecbf4892b (MD5) Previous issue date: 2015-04 / This paper investigates the expectations formation process of economic agents about inflation rate. Using the Market Expectations System of Central Bank of Brazil, we perceive that agents do not update their forecasts every period and that even agents who update disagree in their predictions. We then focus on the two most popular types of inattention models that have been discussed in the recent literature: sticky-information and noisy-information models. Estimating a hybrid model we find that, although formally fitting the Brazilian data, it happens at the cost of a much higher degree of information rigidity than observed.

Made available in DSpace on 2010-04-20T20:58:03Z (GMT). No. of bitstreams: 3 MarcelaPrada02032007.pdf.jpg: 16766 bytes, checksum: 92d4c6492c0ca337a211a7e9d4b9c7db (MD5) MarcelaPrada02032007.pdf.txt: 76235 bytes, checksum: e0227f2869ce90ba605719c93c68ac5f (MD5) MarcelaPrada02032007.pdf: 225507 bytes, checksum: f10ffd6c1499fae1b84f3646a74d86e7 (MD5) Previous issue date: 2007-03-02T00:00:00Z / After implementing the inflation-targeting framework, the Brazilian Central Bank has developed a survey of market forecasts for inflation and other macroeconomic variables as a tool to guide the monetary policy. The ranking of the top 5 forecasts among the ones in the survey has been published monthly since 2001. This paper analyses the prize structure of the Top 5 ranking as an incentive mechanism to (i) obtain updated market forecasts and (ii) stimulate the organizations and analysts to improve their forecasts. The analysis is based on the existing literature about tournaments and on information available about the survey and the Top 5 ranking. There is evidence suggesting that participants of the survey are heterogeneous in ability or in the level of effort chosen. / Com a implementação do sistema de metas de inflação no Brasil, o Banco Central desenvolveu uma pesquisa de coleta de expectativas do mercado para a inflação e outras variáveis macroeconômicas, como uma das ferramentas para guiar a política monetária. O ranking Top 5 com as melhores projeções vem sendo publicado desde 2001. Este trabalho analisa a estrutura de premiação do ranking Top 5 como um mecanismo de incentivo para (i) obter projeções atualizadas do mercado e (ii) estimular as instituições participantes da pesquisa a aprimorar suas projeções. A análise baseia-se na literatura desenvolvida na área de torneios e na investigação dos dados disponíveis na pesquisa de expectativas e na premiação Top 5. Encontra-se alguma evidência de heterogeneidade entre os participantes da pesquisa, que pode estar relacionada tanto a características intrínsecas de cada instituição com relação à habilidade quanto ao nível de esforço e estratégia escolhidos.

Made available in DSpace on 2010-04-20T21:00:10Z (GMT). No. of bitstreams: 3 ricardopedreti.pdf.jpg: 16529 bytes, checksum: f0068caf5842b92d8c35ffdcd05524bd (MD5) ricardopedreti.pdf: 2272016 bytes, checksum: 008e03c162cbef3bf23a95e184265530 (MD5) ricardopedreti.pdf.txt: 241136 bytes, checksum: e1c28df730f597bd1ec33f59305844b4 (MD5) Previous issue date: 2008-02-11T00:00:00Z / Bayesian Networks may be powerful tools for Financial-Economics modeling. When high degree of uncertainty is present, these tools can be used as strongly helpful advisors in the decision making process. Non-linear relations among variables are normally not captured in traditional linear econometric models. Moreover, specially on situation of crisis or rupture, linear relation do no represent anymore a good proxy to real behavior of financial-economical variables. This contributes for increasing the distance between the theoretical forecasting model and the real data. Throughout this work, we show a methodology for gathering and applying data into Bayesian Networks in order to obtain cash flow growing models for some Brazilian companies and the economical sector they play. Later on, we compare the results of such predictions to the traditional econometric models, and finally to the real data observed in such period. As a conclusion of the study, we make an evaluation of the pros and cons of using Bayesian Network for such application. / Redes Bayesianas podem ser ferramentas poderosas para construção de modelos econômico-financeiros utilizados para auxílio à tomada de decisão em situações que envolvam grau elevado de incerteza. Relações não-lineares entre variáveis não são capturadas em modelos econométricos lineares. Especialmente em momentos de crise ou de ruptura, relações lineares, em geral, não mais representam boa aproximação da realidade, contribuindo para aumentar a distância entre os modelos teóricos de previsão e dados reais. Neste trabalho, é apresentada uma metodologia para levantamento de dados e aplicação de Redes Bayesianas na obtenção de modelos de crescimento de fluxos de caixa de empresas brasileiras. Os resultados são comparados a modelos econométricos de regressão múltipla e finalmente comparados aos dados reais observados no período. O trabalho é concluído avaliando-se as vantagens de desvantagens da utilização das Redes de Bayes para esta aplicação.

Made available in DSpace on 2014-06-11T19:24:40Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 2005-06-22Bitstream added on 2014-06-13T20:12:47Z : No. of bitstreams: 1 paes_ar_me_botfca.pdf: 878214 bytes, checksum: 27e3ae5fba48fb071f06997b102a6caf (MD5) / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Universidade Estadual Paulista (UNESP) / O objetivo deste trabalho é modelar um sistema de informações para fins de previsão de resultados econômicos, sob condições de risco, da citricultura da região sul paulista, para auxiliar o produtor no planejamento financeiro da atividade citrícola. O sistema determina a distribuição de probabilidade e risco de obtenção de diferentes níveis de lucro operacional da produção (R$/ha), em função da alteração das variáveis críticas, preço de venda da caixa de laranja para indústria (R$/ha), produtividade (cx/pé) e custos operacionais de produção (R$/ha). Para desenvolver o sistema é utilizada a técnica de simulação de Monte Carlo e como base uma matriz de custos de produção de laranja para indústria da região sul paulista. As entradas são as variáveis críticas dadas a partir de sua distribuição de probabilidade. Três cenários são utilizados para previsão dos resultados econômicos, definidos por diferentes densidades de plantio (300, 476 e 512 plantas/ha). Os resultados obtidos por meio do modelo de previsão, para as três densidades de plantio, com base em estimativas para safra 2005 de preços de venda da caixa de laranja para indústria, produtividade e custos de produção, mostram que pomares mais adensados podem proporcionar maior lucratividade aos mesmos níveis de probabilidade e risco que pomares menos adensados até determinada densidade de plantio, em que o aumento da produtividade por área compense a elevação dos custos de produção. Observa-se que quanto maior o nível de lucratividade por área, maior o risco incorrido, pois para obtenção de níveis elevados de lucro é necessária a ocorrência simultânea de preço elevado e produtividade alta, que individualmente, apresentam menor freqüência ou probabilidade de ocorrência... / The objective of this study is to model an information system to forecast economic results, under risk conditions, of the orange production in the São Paulo south region, to aid the farmers in the financial planning. The system provides the probability and risk distribution to get different levels of operational profit of the production (R$/ha), due to the alteration of the critical variables, industry-destined orange box selling price (R$/box), productivity (box/tree) and production costs (R$/ha). The Monte Carlo simulation technique is used to develop the system and a cost-matrix specification of orange production for industry in the São Paulo south region as a base of the system. The inputs are the critical variables, given by its probability distribution. Three sceneries are used to forecasting the economic results, defined by different planting densities (300, 476 and 512 trees/ha). For the three plantation densities the results are obtained, based on the estimates for 2005 crop of the orange box sale prices for industry, productivity and production costs. It is verified that high planting densities can provide better economic results at the same probability and risk levels than low planting density, until certain planting density in which the increase of the productivity per area compensates the elevation of the production costs. It is observed that as larger the profitability level per area, as larger the incurred risk, because to obtain high levels of profit it is necessary the simultaneous occurrence of high price and high productivity that individually, presents smaller frequency or probability occurrence. The model allows the farmer to map situations that the property can face before their effective occurrence, identifying the risk variables that are decisive on the profitability and the impacts of their alterations in the economic results of the production...(Complete abstract click electronic access below)

Orientador: Maura Seiko Tsutsui Esperancini / Banca: Sarita Leonel / Banca: Evaristo Marzabal Neves / Resumo: O objetivo deste trabalho é modelar um sistema de informações para fins de previsão de resultados econômicos, sob condições de risco, da citricultura da região sul paulista, para auxiliar o produtor no planejamento financeiro da atividade citrícola. O sistema determina a distribuição de probabilidade e risco de obtenção de diferentes níveis de lucro operacional da produção (R$/ha), em função da alteração das variáveis críticas, preço de venda da caixa de laranja para indústria (R$/ha), produtividade (cx/pé) e custos operacionais de produção (R$/ha). Para desenvolver o sistema é utilizada a técnica de simulação de Monte Carlo e como base uma matriz de custos de produção de laranja para indústria da região sul paulista. As entradas são as variáveis críticas dadas a partir de sua distribuição de probabilidade. Três cenários são utilizados para previsão dos resultados econômicos, definidos por diferentes densidades de plantio (300, 476 e 512 plantas/ha). Os resultados obtidos por meio do modelo de previsão, para as três densidades de plantio, com base em estimativas para safra 2005 de preços de venda da caixa de laranja para indústria, produtividade e custos de produção, mostram que pomares mais adensados podem proporcionar maior lucratividade aos mesmos níveis de probabilidade e risco que pomares menos adensados até determinada densidade de plantio, em que o aumento da produtividade por área compense a elevação dos custos de produção. Observa-se que quanto maior o nível de lucratividade por área, maior o risco incorrido, pois para obtenção de níveis elevados de lucro é necessária a ocorrência simultânea de preço elevado e produtividade alta, que individualmente, apresentam menor freqüência ou probabilidade de ocorrência...(Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: The objective of this study is to model an information system to forecast economic results, under risk conditions, of the orange production in the São Paulo south region, to aid the farmers in the financial planning. The system provides the probability and risk distribution to get different levels of operational profit of the production (R$/ha), due to the alteration of the critical variables, industry-destined orange box selling price (R$/box), productivity (box/tree) and production costs (R$/ha). The Monte Carlo simulation technique is used to develop the system and a cost-matrix specification of orange production for industry in the São Paulo south region as a base of the system. The inputs are the critical variables, given by its probability distribution. Three sceneries are used to forecasting the economic results, defined by different planting densities (300, 476 and 512 trees/ha). For the three plantation densities the results are obtained, based on the estimates for 2005 crop of the orange box sale prices for industry, productivity and production costs. It is verified that high planting densities can provide better economic results at the same probability and risk levels than low planting density, until certain planting density in which the increase of the productivity per area compensates the elevation of the production costs. It is observed that as larger the profitability level per area, as larger the incurred risk, because to obtain high levels of profit it is necessary the simultaneous occurrence of high price and high productivity that individually, presents smaller frequency or probability occurrence. The model allows the farmer to map situations that the property can face before their effective occurrence, identifying the risk variables that are decisive on the profitability and the impacts of their alterations in the economic results of the production...(Complete abstract click electronic access below) / Mestre

Uma previsão de receitas precisa é muito importante para o administrador público na elaboração do orçamento anual, e para isso há a necessidade de se encontrar um modelo, econométrico ou não, que possibilite essa previsão com qualidade. Este trabalho apresenta uma forma inovadora para realizar a combinação de modelos de previsão. Seu objetivo foi criar uma metodologia para a obtenção de pesos para a combinação de modelos baseada no método de otimização de uma carteira de investimentos proposto por Markowitz. Para o estudo, foram utilizadas as estimações de três a cinco previsões individuais de um a cinco passos à frente, com os modelos Box-Jenkins SARIMA (Autorregressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal), PLSR (Regressão com Mínimos Quadrados Parciais) e o Método não econométrico de Indicadores, como é denominado internamente na Receita Federal. A utilização da fronteira eficiente de Markowitz, que apresenta os pontos de mínima variância para cada retorno, é semelhante à minimização da variância da combinação, proposta no artigo seminal de Bates e Granger. O risco (desvio padrão), na teoria de portfólio de Markowitz, pode ser definido como a dispersão dos resultados e pode ser decomposto em risco sistemático e risco não sistemático. À medida que a quantidade de pesos das previsões a combinar cresce, a parte não sistemática do risco tende a zero, ficando o risco total representado somente pela parte sistemática. Por outro lado, observou-se que a curva de erros correspondente à fronteira eficiente apresenta quebras estruturais à medida que a quantidade de pesos não-zero varia. Selecionando-se trechos em que a quantidade de pesos é maior, minimiza-se a parte não sistemática, minimizando o erro. Dentro desses trechos selecionados, buscaram-se os pontos de menor erro, sendo a combinação encontrada chamada de Mínimo Erro Prim. O Mínimo Erro Seg foi o resultado da combinação com o menor erro, incluindo-se os trechos com a segunda maior quantidade de componentes diferentes de zero na combinação. Embora, na média, os pontos de Mínimo Erro Seg apresentem menor valor de erro que o Mínimo Erro Prim, como o segundo apresenta menor desvio padrão médio, optou-se pelo Mínimo Erro Prim para o ponto escolhido como a proposta de combinação deste estudo. Esse ponto apresenta resultados sistematicamente melhores que o da simples média, utilizada geralmente como benchmark. / A precise revenue forecast is very important for public administrators to draft an annual report. That is why there is a need to find a model, whether econometric or not, that makes it possible to have a quality forecast. This study proposes an innovative approach to executing a combination of forecasting models. The goal was to create a methodology to obtain weights in order to combine models based on the investment portfolio optimization method proposed by Markowitz. The estimates of three to five individual forecasts from one to five steps ahead were used for the study, with the Box-Jenkins SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) model, the PLSR (Partial Least Squares Regression) model and the non-econometric Method of Indicators, as it is called internally at the Brazilian Federal Revenue Service. The use of Markowitz\'s efficient frontier, which shows the points of minimum variance for each return, is similar to the minimization of the combination variance proposed in the seminal paper by Bates and Granger. The risk (standard deviation) in the Markowitz portfolio theory could be defined as a dispersion of results and could be broken down into systemic risk and non-systemic risk. Insofar as the amount of weights for the forecasts to be combined grows, the non-systemic part of the risks tends to move towards zero, with total risk only being represented by the systemic part. On the other hand, the error curve was found to correspond to the efficient frontier, showing structural breaks insofar as the amount of non-zero weights varies. By selecting parts where there is a greater amount of weights, the non-systemic part is minimized, thus minimizing error. Within these selected parts, the points of least error were sought, with the combination found being called the Prim Minimum Error. The Sec Minimum Error was the result of the combination with the lowest error, including the parts with the second highest amount of components different from zero in the combination. Although on average the Sec Minimum Error points show a lower error value than the Prim Minimum Error, since the second shows a lower standard deviation, the Prim Minimum Error was chosen as the point selected as the combination proposal of this study. This point shows systematically better results than the simple average generally used as a benchmark.