Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Contabilidade, Florianópolis, 2009. / Made available in DSpace on 2012-10-24T20:17:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 270569.pdf: 1269236 bytes, checksum: 92bf862596329dbf99119eaee118f4d1 (MD5) / Os resultados de pesquisas na área de jogos de negócios apontam que a redução do erro de previsão pode ser utilizada como uma forma complementar de avaliação do desempenho das equipes. Algumas pesquisas indicam que a redução do erro de previsão pode levar a um melhor desempenho gerencial. O objetivo desta dissertação é verificar se existem relações significativas entre a redução do erro de previsão e a melhoria do desempenho empresarial nos jogos de negócios. O procedimento adotado para atingir este objetivo foi um quase-experimento onde as previsões de desempenhos das equipes participantes foram confrontadas com os resultados realizados das empresas por elas administradas. Este estudo teve como hipóteses: (i) verificar a existência de diferenças entre desempenho gerencial e melhoria na capacidade de previsão; (ii) verificar a existência de diferenças entre desempenho gerencial e melhoria na capacidade de previsão por função gerencial; (iii) verificar se existe melhoria na capacidade de previsão com a experiência adquirida ; (iv) verificar a existência de melhoria no desempenho gerencial global com a redução do erro de previsão global; e (v) verificar o nível de influência da capacidade de previsão de cada indicador no desempenho gerencial global. Um conjunto de testes inferenciais foi realizado para testar as hipóteses levantadas na pesquisa. Os principais resultados foram: (a) houve melhorias na previsão dos indicadores "crescimento das vendas", "saldo final de caixa", "capital circulante líquido", "excesso/falta de vendedores", "lucro líquido" e "margem de lucro" refletindo a experiência adquirida no decorrer dos períodos; (b) dos vinte indicadores analisados, somente os indicadores "saldo final de caixa", "ranking" e "lucro líquido" apresentaram correlação representativa entre a redução no erro de previsão e melhoria no desempenho gerencial; e (c) pelo teste de regressão linear múltipla, verificou-se que o conjunto de variáveis independentes (erro de previsão de cada indicador gerencial) explica 40,75% do desempenho gerencial global, enquanto a outra parcela é explicada por fatores externos. Foi possível verificar que os testes de hipóteses que envolviam os indicadores "lucro líquido" e "saldo final de caixa" apresentaram resultados semelhantes aos encontrados nas pesquisas anteriores. Por último, identificou-se que os erros de previsão da função gerencial "presidência" têm uma maior influência no desempenho gerencial global, seguido das funções vendas, recursos humanos e, com menor influência dos seus erros a função finanças.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico. Programa de Pós-Graduação em Administração / Made available in DSpace on 2012-10-23T14:22:24Z (GMT). No. of bitstreams: 1 241380.pdf: 1380846 bytes, checksum: 912f7b40da02e02034fa948872564fe4 (MD5) / Este trabalho apresenta um novo modelo para previsão da direção de índices de mercados usando um sistema fuzzy. O modelo proposto foi aplicado na previsão do IBOVESPA e do S&P 500. Foram utilizados quatro períodos de estudo: (P1) de 8 de janeiro de 1997 até 2 de fevereiro de 2005, utilizado para previsão do IBOVESPA e S&P 500; (P2) de 8 de janeiro de 1986 até 29 de dezembro de 2005, utilizado para a previsão do IBOVESPA; (P3) de 8 de janeiro de 1970 até 30 de dezembro de 2005, utilizado para a previsão do S&P 500; e (P4) de 8 de janeiro de 1993 até 29 de dezembro de 2005, utilizado para a previsão do IBOVESPA Futuro. Ao todo, foram utilizadas 1824 regras de inferência. Embora o modelo produza uma saída lingüística, foi possível delinear uma estratégia de investimento estatisticamente significante, que superou a rentabilidade da estratégia passiva na maioria dos períodos de teste. Somente não superou a estratégia passiva quando aplicado ao IBOVESPA no período P2 (de 1986 até 2005). Esse período englobou uma época de grande inflação no Brasil, isso pode indicar que talvez a estratégia não seja aplicável em situações de hiperinflação. Para o período P1, verificou-se que a estratégia fuzzy foi estatisticamente superior à estratégia passiva para o IBOVESPA (S&P 500) com um nível de significância de 10% (20%). Isso pode significar que é mais difícil obter ganhos anormais no mercado americano, teoricamente mais eficiente que o mercado brasileiro. Também para o P1 o rendimento da estratégia usando a lógica fuzzy foi estatisticamente superior em relação a uma estratégia usando a lógica clássica com um nível de significância de 10%, tanto para o IBOVESPA quanto para o S&P 500. É importante ressaltar que o presente modelo não pretende refutar outros modelos paramétricos ou não paramétricos, mas propor uma nova solução, baseada nos conceitos da lógica fuzzy. Além disso, o modelo proposto, com sua saída probabilística, pode ser utilizado como suporte à decisão, tendo em vista que o investidor pode possuir outras informações, confidenciais ou não, assim como pode ter até intuições a respeito de tendências políticas ou econômicas.

No presente trabalho foram avaliados os benefícios da previsão de vazão afluente de curto e longo prazo, na operação de um reservatório com dois usos conflitantes: geração de energia e controle de cheias. A simulação da operação do reservatório foi realizada com base em dois tipos de modelos para avaliar os benefícios da previsão. Um modelo de operação sem previsão e outro com previsão de vazão afluente, este último desenvolvido no presente trabalho. Regras de operação simples, na forma de curvas-guia lineares, foram utilizadas nos casos de operação com e sem previsão de vazões afluentes. As curvas-guia foram otimizadas através de uma técnica de parametrização, simulação e otimização utilizando um algoritmo evolutivo semelhante a um algoritmo genético. Como base para as análises foram utilizados dados relativos ao reservatório de Três Marias, no Rio São Francisco, principalmente pela disponibilidade de previsões reais de vazão de curto prazo a partir de um trabalho prévio. Essas previsões reais de vazão foram calculadas através de um modelo hidrológico distribuído que utiliza como dados de entrada, previsões de chuva do modelo atmosférico regional ETA. Para avaliar o potencial benefício das previsões de vazão na operação do reservatório, foram realizados testes considerando às vazões afluentes observadas como “previsões perfeitas de vazão”. Os resultados com previsões perfeitas de vazão mostram que pode haver um benefício relativo (incremento na geração de energia) de aproximadamente 8% (cerca de 4,77 milhões de dólares anuais), se forem utilizadas previsões de vazão de longo prazo com dois meses de antecedência, e se a operação for planejada com essa mesma antecedência. A operação baseada em previsões de prazos ou horizontes mais curtos apresenta benefícios inferiores, mas ainda assim significativos. Por exemplo, a previsão perfeita com freqüência semanal e horizonte de 12 dias pode trazer um benefício de aproximadamente 4,45% (cerca de 2,75 milhões de dólares anuais). Esses benefícios foram obtidos com o mesmo desempenho no controle de cheias. Posteriormente, foram realizados testes utilizando as previsões reais de vazão. Os benefícios obtidos com as previsões reais de curto prazo são inferiores aos benefícios obtidos com as previsões perfeitas de curto prazo, como era esperado. Entretanto, com as previsões reais de vazão, foram obtidos benefícios superiores a 50% dos que seriam esperados com a previsão perfeita (vazões observadas). Os resultados obtidos são promissores e mostram que há vantagens evidentes na utilização de previsões de chuva para se obter previsões de vazão na operação de reservatórios com usos múltiplos, quando também é associada à otimização sistêmica de um aproveitamento hidrelétrico.

[pt] Aplicação de duas metodologias baseadas em estatísticas adaptativas, com a finalidade de modelar e prever o comportamento de uma série temporal (série histórica de carga elétrica horária) gerada pela concessionária de energia elétrica Light. Foi aplicada à série de carga elétrica horária a metodologia de amortecimento direto, utilizada para a previsão horária e diária de carga e o modelo de previsão adaptativa de carga elétrica horária de curto prazo (GUPTA, P.C.), utilizado para a previsão diária de carga. É demonstrado o bom desempenho do método de amortecimento direto na previsão horária de carga elétrica. Na previsão diária, o modelo de previsão adaptativa de curto prazo de cargas elétricas horárias (GUPTA, P.C) apresenta resultados superiores aos do método de amortecimento direto. / [en] Application of two methodologies, based on adaptive statistics, in order to model and forecast the behavior of time serie (hourly loads) generated by electric utility Light. Was applied to the times series methodology of direct smoothing model (hourly and 24-hours load forecasting) and the methodology of adaptive short-term forecasting of hourly loads (GUPTA, P.C.) (24-hours load forecasting). It is shown the good performance of the direct smoothing model in the hourly forecasting. In the 24-hours load forecasting, the model of adaptive short-term forecasting of hourly loads (GUPTA, P.C.) shows better results than direct smoothing model.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2013. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:20:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 322780.pdf: 1386149 bytes, checksum: 5c848b71cc444ec0d1a9de6b9fd537d6 (MD5) Previous issue date: 2013 / O principal objetivo deste trabalho é modelar o comportamento da estrutura a termo da taxa de juros brasileira e gerar boas previsões para horizontes distintos, seja de curto, médio e de longo prazo em diversas maturidades. Seguindo os trabalhos de Diebold e Li (2006), aplicaremos a estimação do modelo para uma amostra com dados diários de NTN?s-B, e a partir dele previsões são geradas e comparadas com modelos de estimação e previsão concorrentes (RW, Svensson e modelo de dois fatores). O resultado de previsão encontrado nos levou a concluir que o modelo de Diebold e Li não é o mais adequado para o caso brasileiro e que para muitas maturidades nos diversos horizontes de previsão tal modelo é batido por meros passeios aleatórios. Porém, utilizando um modelo Diebold e Li modificado, mais simples e parcimonioso, alcançamos modelos com qualidade superior de previsões àqueles concorrentes, inclusive randow walks. Razões para o sucesso de previsão desse modelo de dois fatores são apontadas, assim como uma agenda de pesquisa futura para a estrutura a termo da taxa de juros brasileira.<br> / Abstract : The main objective of this work is to model the behavior of the term structure of interest rates in Brazil and generate good predictions for different horizons, whether short, medium and long term in various maturities. Following the work of Diebold and Li (2006), we apply the estimation of the model for a sample of daily data NTN's-B, and predictions from it are generated and compared with models for estimating and forecasting competitors (RW, Svensson and two model factors). The result of prediction found led us to conclude that the Diebold and Li model is not the most appropriate for Brazil and for many maturities in different forecast horizons such model is outperformed by simple random walks. However, using a model modified Diebold and Li, simpler and more parsimonious models achieve superior forecasts to those of competitors, including randow walks. Reasons for the successful prediction of this model two factors are noted as well as a research agenda for the future term structure of interest rates in Brazil.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica. / Made available in DSpace on 2012-10-21T13:43:33Z (GMT). No. of bitstreams: 1 207427.pdf: 3433186 bytes, checksum: e8e281556e5aab6973c2f2a391f35a01 (MD5) / O presente trabalho teve como objetivo principal a implementação de uma ferramenta para a previsão do campo de vento e concentração de poluentes na micro-escala atmosférica. Para a obtenção deste objetivo, modelos de última geração para o cálculo do campo de vento e concentração de poluentes na atmosfera foram unificados através de uma interface totalmente concebida no SINMEC/UFSC. Esta interface foi testada e verificada utilizando dados reais e simulados de vento, apresentando bons resultados. Os modelos utilizados foram o Advanced Regional Prediction System (ARPS), California Meteorological Model (CALMET) e o California Puff Model (CALPUFF). Os resultados das simulações com os modelos ARPS e CALMET foram avaliados utilizando índices estatísticos, e apresentaram valores comparáveis aos encontrados na literatura. Os resultados obtidos para as concentrações de poluentes, como modelo CALPUFF, foram por sua vez, comparados com dados reais de concentração de poluentes, fornecidos pela empresa Tractebel Energia S.A., medidos nos arredores do complexo termoelétrico Presidente Jorge Lacerda, localizado no município de Capivari de Baixo (SC). Os resultados obtidos para concentração do poluente SO2 ficaram em torno de 30 a 60 % dentro de um fator de 2 (FAC2), que por sua vez, estão dentro intervalo esperado para concentrações calculadas pelos modelos que hoje representam o estado da arte em termos de dispersão de poluentes. A implementação desta ferramenta a nível operacional no CLIMERH/EPAGRI (Centro Integrado de Meteorologia e Recursos Hídricos/Empresa de Pesquisa Agropecuária e Extensão Rural de Santa Catarina S.A.) deverá cumprir o importante papel social da proteção e monitoramento da qualidade do ar em regiões do Estado de Santa Catarina afetadas, eventualmente, por problemas de poluição atmosférica. O campo de vento previsto com esta ferramenta poderá também ser utilizado no setor de geração de energia eólica, que vem se expandido nos últimos anos aqui no estado de Santa Catarina.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção. / Made available in DSpace on 2012-10-18T05:59:28Z (GMT). No. of bitstreams: 0Bitstream added on 2014-09-25T22:38:49Z : No. of bitstreams: 1 185118.pdf: 34304183 bytes, checksum: badb98e44c0e73b3b42a18f0cde77e39 (MD5) / No campo da Logística Inbound na indústria do petróleo, a função de maior impacto econômico é a aquisição (operações de trading) de matéria prima sob a forma de óleo bruto para posterior processamento e transformação em derivados. Os preços dos petróleos, no cenário internacional, estão em geral vinculados às cotações de dois óleos referenciais, West Texas Intermediate (WTI) e Brent. A previsão dos preços de WTI e Brent é importante não apenas para a elaboração do orçamento da Logística Inbound (estimativa de despesas com matéria prima), como também para nortear a decisão de compra de crus com qualidades similares e preços relacionados a WTI ou Brent. O objetivo do presente trabalho é desenvolver um modelo de regressão linear dinâmica para a previsão no curto e médio prazo do comportamento das cotações dos óleos referenciais e do diferencial de preço entre eles, correlacionando a evolução futura dos preços dos petróleos com variáveis relativas à indústria do petróleo no cenário internacional (produção, consumo, reservas provadas, capacidade de refino instalada, throughput das refinarias), ao mercado global de energias alternativas (gás natural, carvão, energia nuclear, energia hidrelétrica) e à evolução de parâmetros macroeconômicos a nível mundial (PIB dos EUA, da CEE, da OECD e do Japão, Produto Industrial Bruto dos EUA, produção e venda de veículos automotores, inflação do dólar norte-americano). O modelo de regressão linear dinâmica formulado neste trabalho apresenta a estrutura mais simples possível, sem perda apreciável de precisão. O critério utilizado para determinação da aderência do modelo foi U de Theil e a análise das projeções ex-post dos preços indicam U de Theil da ordem de 0,24.

A operação de reservatórios para geração de energia, ou controle de cheias é definida em função dos volumes afluentes que são resultantes das chuvas que ocorrem sobre a bacia. Devido à aleatoriedade e às próprias incertezas envolvidas na ocorrência das precipitações e vazões; a produção de energia, a segurança das barragens e o controle das cheias à montante e jusante ficam comprometidas. Para que as incertezas sejam reduzidas é necessário o aprimoramento das previsões de vazões de afluência em tempo real. A previsão em tempo real pode se realizada com base na vazão de postos de montante e jusante, na precipitação observada e, ou, na precipitação prevista. A previsão de precipitação é necessária para aumentar a antecipação da previsão e melhoria de resultados para tempos futuros além do tempo de concentração da bacia. Esta pesquisa tem como objetivo a avaliação do ganho da previsão de vazão com uso integrado de previsão de precipitação através de uso de um modelo meteorológico regional (meso-escala) com um modelo hidrológico distribuído. Os resultados do modelo meteorológico regional foram fornecidos pelo Laboratório de Planejamento Energético (LabPlan) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), onde está sendo utilizado, de forma operacio nal, o Modelo Numérico Regional ARPS (Advanced Regional Prediction System). O modelo hidrológico de transformação chuva-vazão utilizado é um modelo distribuído com discretização em módulos para grandes bacias - MGB (Modelo de Grandes Bacias). O estudo de caso foi realizado na bacia do rio Uruguai até a Usina Hidrelétrica de Machadinho, cuja área de drenagem é de, aproximadamente, 32.000 km2. Diversos cenários de previsão foram simulados. Para o período de 2001 e 2002 foi feita a análise das previsões de eventos isolados, segundo a disponibilidade de dados de previsão meteorológica. Para o período de 2003, durante 6 meses, foi feita a análise das previsões contínuas. Para este período, através de algumas estatísticas, avaliou-se o ganho hidrológico obtido, em termos de vazão prevista com utilização do modelo hidrológico chuva -vazão considerando chuva futura zero e considerando a previsão da chuva com modelo meteorológico regional. Para o período de 2001 a 2003 avaliou-se, também, a importância da rede de pluviógrafos para previsão em tempo real. Formas de atualização simples das variáveis de estado foram testadas e mostraram significativa melhora das previsões. Os resultados da previsão por eventos mostraram ganhos significativos na previsão de vazão quando a previsão de chuva foi incorporada. Já no período de previsão contínua o mesmo não foi observado, porém este período foi bastante seco com poucos eventos de cheia prejudicando a análise do uso das previsões de chuva no modelo hidrológico para previsão. A análise da importância da rede de pluviógrafos destacou a região sul da bacia como a região mais importante em termos de geração de escoamento rápido ao reservatório de Machadinho. Além disso, uma análise simplificada mostrou que uma rede de pluviógrafos distribuídos na bacia, segundo as recomendações da Organização Meteorológica Mundial (OMM), poderia reduzir em aproximadamente 25% o erro padrão nas previsões de vazão com 12 horas de antecedências em Machadinho.

No presente trabalho foram avaliados os benefícios da previsão de vazão afluente de curto e longo prazo, na operação de um reservatório com dois usos conflitantes: geração de energia e controle de cheias. A simulação da operação do reservatório foi realizada com base em dois tipos de modelos para avaliar os benefícios da previsão. Um modelo de operação sem previsão e outro com previsão de vazão afluente, este último desenvolvido no presente trabalho. Regras de operação simples, na forma de curvas-guia lineares, foram utilizadas nos casos de operação com e sem previsão de vazões afluentes. As curvas-guia foram otimizadas através de uma técnica de parametrização, simulação e otimização utilizando um algoritmo evolutivo semelhante a um algoritmo genético. Como base para as análises foram utilizados dados relativos ao reservatório de Três Marias, no Rio São Francisco, principalmente pela disponibilidade de previsões reais de vazão de curto prazo a partir de um trabalho prévio. Essas previsões reais de vazão foram calculadas através de um modelo hidrológico distribuído que utiliza como dados de entrada, previsões de chuva do modelo atmosférico regional ETA. Para avaliar o potencial benefício das previsões de vazão na operação do reservatório, foram realizados testes considerando às vazões afluentes observadas como “previsões perfeitas de vazão”. Os resultados com previsões perfeitas de vazão mostram que pode haver um benefício relativo (incremento na geração de energia) de aproximadamente 8% (cerca de 4,77 milhões de dólares anuais), se forem utilizadas previsões de vazão de longo prazo com dois meses de antecedência, e se a operação for planejada com essa mesma antecedência. A operação baseada em previsões de prazos ou horizontes mais curtos apresenta benefícios inferiores, mas ainda assim significativos. Por exemplo, a previsão perfeita com freqüência semanal e horizonte de 12 dias pode trazer um benefício de aproximadamente 4,45% (cerca de 2,75 milhões de dólares anuais). Esses benefícios foram obtidos com o mesmo desempenho no controle de cheias. Posteriormente, foram realizados testes utilizando as previsões reais de vazão. Os benefícios obtidos com as previsões reais de curto prazo são inferiores aos benefícios obtidos com as previsões perfeitas de curto prazo, como era esperado. Entretanto, com as previsões reais de vazão, foram obtidos benefícios superiores a 50% dos que seriam esperados com a previsão perfeita (vazões observadas). Os resultados obtidos são promissores e mostram que há vantagens evidentes na utilização de previsões de chuva para se obter previsões de vazão na operação de reservatórios com usos múltiplos, quando também é associada à otimização sistêmica de um aproveitamento hidrelétrico.

No presente trabalho foram avaliados os benefícios da previsão de vazão afluente de curto e longo prazo, na operação de um reservatório com dois usos conflitantes: geração de energia e controle de cheias. A simulação da operação do reservatório foi realizada com base em dois tipos de modelos para avaliar os benefícios da previsão. Um modelo de operação sem previsão e outro com previsão de vazão afluente, este último desenvolvido no presente trabalho. Regras de operação simples, na forma de curvas-guia lineares, foram utilizadas nos casos de operação com e sem previsão de vazões afluentes. As curvas-guia foram otimizadas através de uma técnica de parametrização, simulação e otimização utilizando um algoritmo evolutivo semelhante a um algoritmo genético. Como base para as análises foram utilizados dados relativos ao reservatório de Três Marias, no Rio São Francisco, principalmente pela disponibilidade de previsões reais de vazão de curto prazo a partir de um trabalho prévio. Essas previsões reais de vazão foram calculadas através de um modelo hidrológico distribuído que utiliza como dados de entrada, previsões de chuva do modelo atmosférico regional ETA. Para avaliar o potencial benefício das previsões de vazão na operação do reservatório, foram realizados testes considerando às vazões afluentes observadas como “previsões perfeitas de vazão”. Os resultados com previsões perfeitas de vazão mostram que pode haver um benefício relativo (incremento na geração de energia) de aproximadamente 8% (cerca de 4,77 milhões de dólares anuais), se forem utilizadas previsões de vazão de longo prazo com dois meses de antecedência, e se a operação for planejada com essa mesma antecedência. A operação baseada em previsões de prazos ou horizontes mais curtos apresenta benefícios inferiores, mas ainda assim significativos. Por exemplo, a previsão perfeita com freqüência semanal e horizonte de 12 dias pode trazer um benefício de aproximadamente 4,45% (cerca de 2,75 milhões de dólares anuais). Esses benefícios foram obtidos com o mesmo desempenho no controle de cheias. Posteriormente, foram realizados testes utilizando as previsões reais de vazão. Os benefícios obtidos com as previsões reais de curto prazo são inferiores aos benefícios obtidos com as previsões perfeitas de curto prazo, como era esperado. Entretanto, com as previsões reais de vazão, foram obtidos benefícios superiores a 50% dos que seriam esperados com a previsão perfeita (vazões observadas). Os resultados obtidos são promissores e mostram que há vantagens evidentes na utilização de previsões de chuva para se obter previsões de vazão na operação de reservatórios com usos múltiplos, quando também é associada à otimização sistêmica de um aproveitamento hidrelétrico.