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[en] FORECASTING LARGE REALIZED COVARIANCE MATRICES: THE BENEFITS OF FACTOR MODELS AND SHRINKAGE / [pt] PREVISÃO DE MATRIZES DE COVARIÂNCIA REALIZADA DE ALTA DIMENSÃO: OS BENEFÍCIOS DE MODELOS DE FATORES E SHRINKAGEDIEGO SIEBRA DE BRITO 19 September 2018 (has links)
[pt] Este trabalho propõe um modelo de previsão de matrizes de covariância realizada de altíssima dimensão, com aplicação para os componentes do índice S e P 500. Para lidar com o altíssimo número de parâmetros (maldição da dimensionalidade), propõe-se a decomposição da matriz de covariância de retornos por meio do uso de um modelo de fatores padrão (e.g. tamanho, valor, investimento) e uso de restrições setoriais na matriz de covariância residual. O modelo restrito é estimado usando uma especificação de vetores auto regressivos heterogêneos (VHAR) estimados com LASSO (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator). O uso da metodologia proposta melhora a precisão de previsão em relação a benchmarks padrões e leva a melhores estimativas de portfólios de menor variância. / [en] We propose a model to forecast very large realized covariance matrices of returns, applying it to the constituents of the S and P 500 on a daily basis. To deal with the curse of dimensionality, we decompose the return covariance matrix using standard firm-level factors (e.g. size, value, profitability) and use sectoral restrictions in the residual covariance matrix. This restricted model is then estimated using Vector Heterogeneous Autoregressive (VHAR) models estimated with the Least Absolute Shrinkage and Selection
Operator (LASSO). Our methodology improves forecasting precision relative to standard benchmarks and leads to better estimates of the minimum variance portfolios.
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[en] ESTIMATING VAR MODELS FOR THE TERM STRUCTURE OF INTEREST RATES / [pt] ESTIMANDO UM MODELO VAR PARA A ESTRUTURA A TERMO DA TAXA DE JUROS NO BRASILREGINA KAZUMI FUKUDA 12 March 2007 (has links)
[pt] Nessa dissertação seguimos o artigo de Evans e Marshall
(1998) e propomos novas abordagens para modelar o
desenvolvimento conjunto de variáveis macroeconômicas e
retornos de títulos de renda fixacom diversas maturidades.
Os modelos são estimados e comparados com outros, já
tradicionais na literatura, baseados em modelos auto-
regresivos univariados ou de correção de erros. em
seguida, os novos modelos são utilizados para avaliar se a
informação contida nas variáveis macroeconômicas e na
estrutura a termo das taxas de juros ajuda a melhorar a
capacidade de previsão. A principal conclusão é que, se o
interese maior está em previsões de curto prazo, então não
há melhoria significativa ao agregar outras informações
que não sejam aquelas já contidas em observações passadas
do próprio rendimento em questão. se, no entanto, o
interesse maior está em previsões de longo prazo (que é o
caso de fundos de previdência, sejam eles abertos ou
fechados), então a informação inerente às variáveis
macroeconômicas consegue melhorar o desempenho preditivo. / [en] In this dissertation we follow Evans and Marshall (1998)
and propose new
approaches for modeling the joint development of macro
variables and the
returns of government bond yields of several maturities.
The models are
estimated and compared with other forecasting schemes
previously proposed
in the literature, especially those relying on univariate,
VAR and error
correction methods. The models are then used to judge the
hypothesis
that the information content of macro variables and the
term structure
of interest rates as a whole helps improving forecasting
performance. Our
main conclusion is quite simple: if one is interested in
computing short
term forecasts, then there is no significant improvement
in incorporating
information other than the one already present in past
observations of the
yield at hand; however, if one worries about long term
forecasts (which is
frequently the case of pension insurance companies), then
the information
content of macro variables and the term structure can
improve forecasting
performance
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[en] STUDY OF DATA MINING METHODS APPLIED TO THE FINANCIAL MANAGEMENT OF MUNICIPALITIES / [pt] ESTUDO DE MÉTODOS DE MINERAÇÃO DE DADOS APLICADOS À GESTÃO FAZENDÁRIA DE MUNICÍPIOSWILFREDO MAMANI TICONA 09 October 2018 (has links)
[pt] Os impostos arrecadados pelas prefeituras são revertidos para o bem comum, para investimentos (tais como infraestrutura) e custeio de bens e serviços públicos, como saúde, segurança e educação. A previsão de valores futuros a serem arrecadados é uma das tarefas que as prefeituras têm como desafio. Essa é uma tarefa importante, pois as informações obtidas das previsões são valiosas para dar apoio à decisão com relação ao planejamento estratégico da prefeitura. Sendo assim, a investigação de modelos de previsão de impostos municipais, através de técnicas inteligentes, é de grande importância para a administração municipal. Deste modo, um dos objetivos desta dissertação foi desenvolver dois modelos para previsão de impostos utilizando redes neurais. Um modelo considerando variáveis endógenas e outro
considerando variáveis endógenas e exógenas. Outro grande desafio para as prefeituras são as irregularidades no pagamento de tributos (erro ou fraude), que também prejudica o planejamento estratégico. A fiscalização mensal de todos os contribuintes é uma tarefa impossível de se realizar devido à desproporção entre o número de contribuintes e o reduzido número de agentes fiscais. Assim, a
investigação de métodos baseados em técnicas inteligentes para indicar os possíveis suspeitos de irregularidade, é importante para o desempenho das atividades do agente fiscal. Deste modo, outro objetivo desta dissertação foi desenvolver um modelo visando identificar possíveis suspeitos de
irregularidades no pagamento do ISSQN (Imposto Sobre Serviços de Qualquer Natureza). Os modelos de previsão foram avaliados, com três estudos de caso usando dados do município de Araruama. Para o modelo de previsão utilizando variáveis endógenas utilizou-se dois estudos de caso: o primeiro caso para a
previsão de Receitas da Dívida Ativa e o segundo caso para a previsão de Receitas Tributárias, e um terceiro estudo caso para o modelo de previsão do ISSQN, utilizando variáveis endógenas e exógenas. Essas previsões obtiveram resultados, que se julgam promissores, a despeito dos dados utilizados nos
estudos de caso. Com relação à irregularidade, apesar de não ter sido possível avaliar os resultados obtidos, entende-se que a ferramenta poderá ser utilizada como indicador para novas diligências. / [en] Taxes collected by city halls are reverted towards common welfare; investments (such as infrastructure), and funding of public goods, as services on health, safety and education. The prediction of tax revenues is one of the tasks that have as challenges the city hall. This is an important task; because the information obtained from these predictions are important to support the city halls with relation the strategic planning. Thus, the investigation of prediction models designed for tax revenues through intelligent techniques is of great importance for public administration. One of the goals of this dissertation was to develop two
models to prediction tax revenue using neural networks. The first model was designed considering endogenous variables only. The latter, considered both endogenous and exogenous variables. Another major challenge for city hall are irregularities in the taxes payment (error or fraud), which also affect the strategic planning. A monthly of all taxpayers is an impossible task to accomplish, due to the disproportion between the number of taxpayers and the reduced number of tax agents. Thus, research of methods based on intelligent techniques that indicate possible irregularities, is of great importance for tax agents. This way, another objective of this dissertation was to develop a model to identify possible suspects irregularities in the payment of the ISSQN (tax services of any nature). Prediction models were evaluated with three case studies using data from the city hall of Araruama. For the prediction model using endogenous variable, two case studies we used: (i) active debt revenues prediction, (ii) tax revenues prediction and (iii) ISSQN prediction, the latter using both endogenous and exogenous variables. In spite of the data used in the case studies, the results obtained from modeling are promising. Regarding tax irregularities, even though is not possible to evaluate the obtained results, the developed tool may be used as an indicator for future applications.
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Subsídios à operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicasBravo, Juan Martín January 2010 (has links)
Diversas atividades humanas são fortemente dependentes do clima e da sua variabilidade, especialmente aquelas relacionadas ao uso da água. A operação integrada de reservatórios com múltiplos usos requer uma série de decisões que definem quanta água deve ser alocada, ao longo do tempo para cada um dos usos, e quais os volumes dos reservatórios a serem mantidos. O conhecimento antecipado das condições climáticas resulta de vital importância para os operadores de reservatórios, pois o insumo dos reservatórios é a vazão dos rios, que por sua vez é dependente de condições atmosféricas e hidrológicas em diferentes escalas de tempo e espaço. A pesquisa trata sobre três importantes elementos de subsídio à tomada de decisão na operação de reservatórios baseada na previsão de variáveis hidrológicas: (a) as previsões de vazão de curto prazo; (b) as previsões de precipitação de longo prazo e (c) as medidas de desempenho das previsões. O reservatório de Furnas, localizado na bacia do Rio Grande, em Minas Gerais, foi selecionado como estudo de caso devido, principalmente, à disponibilidade de previsões quantitativas de chuva e pela importância desse reservatório na região analisada. A previsão de curto prazo de vazão com base na precipitação foi estimada com um modelo empírico (rede neural artificial) e a previsão de precipitação foi obtida pelo modelo regional ETA. Uma metodologia de treinamento e validação da rede neural artificial foi desenvolvida utilizando previsões perfeitas de chuva (considerando a chuva observada como previsão) e utilizando o maior número de dados disponíveis, favorecendo a representatividade dos resultados obtidos. A metodologia empírica alcançou os desempenhos obtidos com um modelo hidrológico conceitual, mostrando-se menos sensitiva aos erros na previsão quantitativa de precipitação nessa bacia. Os resultados obtidos mostraram que as previsões de vazão utilizando modelos empíricos e conceituais e incorporando previsões quantitativas de precipitação são melhores que a metodologia utilizada pelo ONS no local de estudo. A redução dos erros de previsão relativos à metodologia empregada pelo ONS foi em torno de 20% quando usadas previsões quantitativas de precipitação definidas pelo modelo regional ETA e superiores a 50% quando usadas previsões perfeitas de precipitação. Embora essas últimas previsões nunca possam ser obtidas na prática, os resultados sugerem o quanto o incremento do desempenho das previsões quantitativas de chuva melhoraria as previsões de vazão. A previsão de precipitação de longo prazo para a bacia analisada foi também estimada com um modelo empírico de redes neurais artificiais e utilizando índices climáticos como variáveis de entrada. Nesse sentido, foram estimadas previsões de precipitação acumulada no período mais chuvoso (DJF) utilizando índices climáticos associados a fenômenos climáticos, como o El Niño - Oscilação Sul e a Oscilação Decadal do Pacífico, e a modos de variabilidade climática, como a Oscilação do Atlântico Norte e o Modo Anular do Hemisfério Sul. Apesar das redes neurais artificiais terem sido aplicadas em diversos problemas relacionados a hidrometeorologia, a aplicação dessas técnicas na previsão de precipitação de longo prazo é ainda rara. Os resultados obtidos nesse trabalho mostraram que consideráveis reduções dos erros da previsão relativos ao uso apenas da média climatológica como previsão podem ser obtidos com a metodologia utilizada. Foram obtidas reduções dos erros de, no mínimo 50%, e chegando até um valor próximo a 75% nos diferentes testes efetuados no estudo de caso. Uma medida de desempenho da previsão foi desenvolvida baseada no uso de tabelas de contingência e levando em conta a utilidade da previsão. Essa medida de desempenho foi calculada com base nos resultados do uso das previsões por um modelo de operação de reservatório, e não apenas na comparação de vazões previstas e observadas. Nos testes realizados durante essa pesquisa, ficou evidente que não existe uma relação unívoca entre qualidade das previsões e utilidade das previsões. No entanto, em função de comportamentos particulares das previsões, tendências foram encontradas, como por exemplo nos modelos cuja previsão apresenta apenas defasagem. Nesses modelos, a utilidade das previsões tende a crescer na medida que a qualidade das mesmas aumenta. Por fim, uma das grandes virtudes da medida de desempenho desenvolvida nesse trabalho foi sua capacidade de distinguir o desempenho de modelos que apresentaram a mesma qualidade. / Several human activities are strongly dependent on climate and its variability, especially those related to water use. The operation of multi-purpose reservoirs systems defines how much water should be allocated and the reservoir storage volumes to be maintained, over time. Knowing in advance the weather conditions helps the decision making process, as the major inputs to reservoirs are the streamflows, which are dependent on atmospheric and hydrological conditions at different time-space scales. This research deals with three important aspects towards the decision making process of multi-purpose reservoir operation based on forecast of hydrological variables: (a) short-term streamflow forecast, (b) long-range precipitation forecast and (c) performance measures. The Furnas reservoir on the Rio Grande basin was selected as the case study, primarily because of the availability of quantitative precipitation forecasts from the Brazilian Center for Weather Prediction and Climate Studies and due to its importance in the Brazilian hydropower generation system. Short-term streamflow forecasts were estimated by an empirical model (artificial neural network – ANN) and incorporating forecast of rainfall. Quantitative precipitation forecasts (QPFs), defined by the ETA regional model, were used as inputs to the ANN models. A methodology for training and validating the ANN models was developed using perfect precipitation forecasts (i.e., using the observed precipitation as if it was a forecast) and considering the largest number of available samples, in order to increase the representativeness of the results. The empirical methodology achieved the performance obtained with a conceptual hydrological model and seemed to be less sensitive to precipitation forecast error relative to the conceptual hydrological model. Although limited to one reservoir, the results obtained show that streamflow forecasting using empirical and conceptual models and incorporating QPFs performs better than the methodology used by ONS. Reduction in the forecast errors relative to the ONS method was about 20% when using QPFs provided by ETA model, and greater than 50% when using the perfect precipitation forecast. Although the latter can never be achieved in practice, these results suggest that improving QPFs would lead to better forecasts of reservoir inflows. Long-range precipitation forecast was also estimated by an empirical model based on artificial neural networks and using climate indices as input variables. The output variable is the summer (DJF) precipitation over the Furnas watershed. It was estimated using climate indices related to climatic phenomena such as El Niño - Southern Oscillation and the Pacific Decadal Oscillation and modes of climate variability, such as the North Atlantic Oscillation and the Southern Annular Mode. Despite of ANN has been applied in several problems of hydrometeorological areas, the application of such technique for long-range precipitation forecast is still rare. The results obtained demonstrate how the methodology for seasonal precipitation forecast based on ANN can be particularly helpful, with the use of available time series of climate indices. Reductions in the forecast errors achieved by using only the climatological mean as forecast were considerable, being at least of 50% and reaching values close to 75% in several tests. A performance measure based on the use of contingency tables was developed taking into account the utility of the forecast. This performance measure was calculated based on the results of the use of the forecasts by a reservoir operation model, and not only by comparing streamflow observed and forecast. The performed tests show that there is no unequivocal relationship between quality and utility of the forecasts. However, when the forecast has a particular behavior, trends were found in the relationship between utility and quality of the forecast, such as models that generate streamflow forecast with lags in comparison to the observed values. In these models, the utility of the forecasts tends to enhance as the quality increases. Finally, the ability to distinguish the performance of forecast models having similar quality was one of the main merits of the performance measure developed in this research.
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[en] TEMPORAL NEURAL NETWORKS FOR TREATING TIME VARIANT SERIES / [pt] REDES NEURAIS TEMPORAIS PARA O TRATAMENTO DE SISTEMAS VARIANTES NO TEMPOCLAVER PARI SOTO 07 November 2005 (has links)
[pt] As RNA Temporais, em função de sua estrutura, consideram o
tempo na sua operação, incorporando memória de curto prazo
distribuída na rede em todos os neurônios escondidos e em
alguns dos casos nos neurônios de saída. Esta classe de
redes é utilizada para representar melhor a natureza
temporal dos sistemas dinâmicos. Em contraste, a RNA
estática tem uma estrutura apropriada para tarefas de
reconhecimento de padrões, classificação e outras de
natureza estática ou estacionária tendo sido utilizada com
sucesso em diversas aplicações.
O objetivo desta tese, portanto foi estudar a teoria e
avaliar o desempenho das Redes Neurais Temporais em
comparação com as Redes Neurais Estáticas, em aplicações
de sistemas dinâmicos. O desenvolvimento desta pesquisa
envolveu 3 etapas principais: pesquisa bibliográfica das
metodologias desenvolvidas para RNA Temporais; seleção e
implementação de modelos para a avaliação destas redes; e
estudo de casos.
A pesquisa bibliográfica permitiu compila e classificar os
principais trabalhos sobre RNA Temporais. Tipicamente,
estas redes podem ser classificadas em dois grupos: Redes
com Atraso no Tempo e Redes Recorrentes.
Para a análise de desempenho, selecionou-se uma redee de
cada grupo para implementação. Do primeiro grupo foi
selecionada a Rede FIR, onde as sinapses são filtros FIR
(Finite-duration Impulse Response) que representam a
natureza temporal do problema. A rede FIR foi selecionada
por englobar praticamente, todos os outros métodos de sua
classe e apresentar um modelo matemático mais formal. Do
segundo grupo, considerou-se a rede recorrente de Elman
que apresenta realimentação global de cada um dos
neurônios escondidos para todos eles.
No estudo de casos testou-se o desempenho das redes
selecionadas em duas linhas de aplicação: previsão de
séries temporais e processamento digital de sinais. No
caso de previsão de séries temporais, foram utilizadas
séries de consumo de energia elétrica, comparando-se os
resultados com os encontrados na literatura a partir de
métodos de Holt-Winters, Box & Jenkins e RNA estáticas. No
caso da aplicação das RNA em processamento digital de
sinais, utilizou-se a filtragem de ruído em sinais de voz
onde foram feitas comparações com os resultados
apresentados pelo filtro neural convencional, que é uma
rede feed-forward multicamada com o algoritmo de
retropropagação para o aprendizado.
Este trabalho demonstrou na prática que as RNA temporais
conseguem capturar as características dos processos
temporais de forma mais eficiente que as RNA Estatísticas
e outros métodos tradicionais, podendo aprender
diretamente o comportamento não estacionário das séries
temporais. Os resultados demonstraram que a rede neural
FIR e a rede Elman aprendem melhor a complexidade dos
sinais de voz. / [en] This dissertation investigates the development of
Artificial Neural Network (ANN) in the solution of
problems where the patterns presented to the network have
a temporary relationship to each other, such as time
series forecast and voice processing.
Temporary ANN considers the time in its operation,
incorporating memory of short period distributed in the
network in all the hidden neurons and in the output
neurons in some cases. This class of network in better
used to represent the temporary nature of the dynamic
systems. In contrast, Static ANN has a structure adapted
for tasks of pattern recognition, classification and
another static or stationary problems, achieving great
success in several applications. Considered an universal
approximator, Static ANN has also been used in
applications of dynamic systems, through some artifices in
the input of the network and through statistical data pre-
processings.
The objective of this work is, therefore to study
the theory and evaluate the performance of Temporal ANN,
in comparison with Static ANN, in applications of dynamics
systems. The development of this research involved 3 main
stages: bibliographical research of the methodologies
developed for Temporal ANN; selection and implementation
of the models for the evaluation of these networks; and
case studies.
The bibliographical research allowed to compile
and to classify the main on Temporal ANN, Typically, these
network was selected, where the synapses are filters FIR
(Finite-duration Impulse Response) that represent the
temporary nature of the problem. The FIR network has been
selected since it includes practically all other methods
of its class, presenting a more formal mathematical model.
On the second group, the Elman recurrent network was
considered, that presents global feedback of each neuron
in the hidden layer to all other neurons in this layer.
In the case studies the network selected have been
tested in two application: forecast of time series and
digital signal processing. In the case of forecast, result
of electric energy consumption time series prediction were
compared with the result found in the literature such as
Holt-Winters, Box & Jenkins and Static ANN methods. In the
case of the application of processing where the
comparisons were made with the results presented by the
standard neural filter, made of a multilayer feed-forward
network with the back propagation learning algorithm.
This work showed in practice that Temporal ANN
captures the characteristics of the temporary processes in
a more efficient way that Static ANN and other methods,
being able to learn the non stationary behavior of the
temporary series directly. The results showed that the FIR
neural network and de Elman network learned better the
complexity of the voice signals.
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A previsão de insolvência pelo modelo de Cox : uma contribuição para a análise de companhias abertas brasileirasMartins, Márcio Severo January 2003 (has links)
Os primeiros estudos sobre previsão de falência foram elaborados por volta da década de 30. Entretanto, o assunto só ganhou impulso a partir da utilização de técnicas estatísticas, ao longo dos anos 60. No Brasil, os primeiros trabalhos sobre o assunto datam dos anos 70. A esse respeito, vale destacar que a técnica estatística empregada em grande parte destes estudos foi a análise discriminante linear multivariada. Na tentativa de contribuir para o tema, este trabalho se propõs a testar um modelo de previsão de concordatas de empresas de capital aberto, a partir da modelagem desenvolvida por Cox (1972). Esse modelo se diferencia daqueles estimados a partir de técnicas logit, probit e análise discriminante na medida em que fornece não apenas a probabilidade de que um determinado evento ocorra no futuro, mas também uma estimativa do tempo até sua ocorrência. A análise dos resultados demonstrou que é possível identificar, antecipadamente, o risco de concordata de uma empresa de capital aberto. Nesse sentido, acredita -se que o modelo de Cox possa ser utilizado como auxiliar na previsão de concordatas de companhias abertas operando na Bolsa de Valores de São Paulo – Bovespa.
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Um modelo para descrição e previsão da demanda dos consumidores industriais de energia elétricaAndrade, Fabiano Ferreira 24 October 2012 (has links)
Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2009 / Made available in DSpace on 2012-10-24T11:29:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1
270196.pdf: 6914719 bytes, checksum: 4dd0786ec35a2520458fe68cf5ef1f2f (MD5) / A estreita relação existente entre oferta e demanda é um dos temas centrais do planejamento e da operação dos sistemas de energia elétrica. O desconhecimento sobre o comportamento do consumidor pode ter consequências graves ao equilíbrio entre a oferta e a demanda. A dinâmica de mercados competitivos de energia elétrica envolvendo grandes consumidores industriais exige um alto nível de conhecimento sobre a evolução da demanda. Neste trabalho apresenta-se um novo modelo para descrever e prever a demanda dos consumidores industriais de energia elétrica, de forma desagregada. Por meio de um modelo descritivo da demanda é possível quantificar a influência de fatores econômicos e/ou climáticos característicos de um segmento da indústria. A partir desse conhecimento, o trabalho apresenta um modelo de preditivo, baseado em redes neurais artificiais, para estimar o consumo nos meses seguintes. O diferencial deste trabalho está na aplicação de técnicas de mineração de dados como suporte à integração do modelo econométrico de descrição com o modelo neural de previsão. Para validação da metodologia proposta foram utilizados dados mensais de consumo das indústrias têxtil e metalúrgicas de Santa Catarina, fornecidos pelas Centrais Elétricas de Santa Catarina - CELESC S.A. Os resultados da pesquisa podem contribuir para o planejamento da produção e comercialização da energia elétrica, principalmente em mercados competitivos, gerando maior comprometimento nas relações de comercialização da energia elétrica. / The narrow relationship between demand and supply is of paramount importance for planning and operation of electrical power systems. The lack of knowledge about consumer's behavior may lead to serious problems to the balance between supply and demand. The dynamic of competitive markets related to great industrial consumers needs a high level of knowledge about the market evolution. Then, this work presents a new model to describe and foresee the separated demand of great industrial consumers of electrical energy. It is possible to include the economic and climatic factors, which are characteristics of some industrial sector, by using an appropriated modeling technique. Afterwards, it is developed a predictive model based on neural networks to estimate the demand up to 12 months ahead. The main contribution of this thesis is in the application of data mining procedures as an aid to integrate the econometric model of description with the neural network model of demand forecasting. To validate these models real data were used from CELESC, a south brazilian power utility, referring to textile and metallurgical Industrial sectors. The results of this research have demonstrated that the proposed model is a promising computational tool to improve the understanding of the electrical energy production business.
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Atualização de dados de entrada aplicada à previsão de vazões de curto prazoTicona Gutierrez, Juan Carlos January 2015 (has links)
Neste estudo, foi realizada uma revisão dos problemas observados na modelagem chuva-vazão, que influenciam a incerteza das condições iniciais dos processos de previsão de vazão. Foi realizada, também, uma revisão do estado da arte de alguns dos modelos de previsão de vazão de curto prazo utilizados no Brasil e, por último, uma revisão das metodologias de atualização de dados empregadas em trabalhos passados. Mas o principal enfoque deste estudo foi à elaboração de uma metodologia de atualização de dados de entrada, baseada na correção do desvio entre a vazão de saída de um modelo hidrológico e a vazão observada, por meio da perturbação dos dados de entrada de precipitação. O estudo de caso está composto por três bacias: Bacia do rio Ijuí, Bacia do rio Tesouras e a Bacia do rio Canoas. Estas bacias foram escolhidas, pois apresentam características distintas, tanto físicas quanto climáticas e, além disso, pela existência de estudos prévios com o modelo hidrológico utilizado neste trabalho. O processo de avaliação do método foi realizado em três etapas: 1) utilizando séries sintéticas; 2) utilizando séries reais; 3) previsão de vazões com atualização de dados. As duas primeiras etapas utilizaram o modelo em modo atualização (“off-line”) e, a última, o modelo em modo de previsão (“on-line”). Para a aplicação do método é necessário estabelecer condições de parada, sendo então, propostos dois conjuntos de critérios de parada. Com isto, foi estabelecido um conjunto adequado de critérios para que estes fiquem fixos para possibilitar futuras aplicações em outros modelos ou em outros estudos de casos. A técnica de previsão de vazão de curto prazo utilizada foi com base na chuva prevista, sendo adotada a previsão de chuva conhecida ou perfeita. Foram geradas previsões diárias de até 7 dias, durante 20 dias contínuos, escolhendo-se dois eventos de diferentes características em cada uma das bacias do estudo de caso. Em modo previsão os resultados se mostraram promissores, o objetivo desejado inicialmente foi atingido pelos dois conjuntos de critérios de parada propostos. Conseguiu-se ter um ganho significativo até o quarto dia de previsão, como, também, melhoras nos períodos de subidas do hidrograma, porém nos períodos de estiagens o ganho foi quase nulo. Além disso, este trabalho mostrou a viabilidade da utilização do modelo IPH II para a geração de previsões de vazões baseadas em previsão de chuva. / In this study a review of the problems observed in rainfall-runoff modeling has been made, which influence the uncertainty of initial conditions of flow forecasting processes, as well as a review of the state of the art of some of the short-term flow forecasting models used in Brazil and the data update methodologies used in many past jobs. However the focus of this study has been the development of a data entry update methodology based on the correction of the deviation between the output flow of a hydrological model and the observed flow, by means of the disruption of rainfall input data. The case study is composed of the three river basins: River Ijuí, River Tesouras and Canoas. These basins have been chosen due to their different characteristics, both physical and climate, besides having been used in previous studies of the hydrological model used. The evaluation process of the method is done in three steps: 1) using synthetic series; 2) using real series; 3) stream flow forecasting with data update, the first two with the model in update mode ("off-line") and the last in predict mode ("on-line"). For the application of this method is necessary to establish stopping conditions for application, and for this have been proposed two sets of stop criteria. With this, intended to establish an appropriate set of criteria so that they become fixed to permit future applications in other models. The short-term flow forecasting technique used has been based on the forecast rain, adopted the rain forecast known or perfect. Predictions have been generated daily up to 7 days, for 20 consecutive days, choosing two events of different features in each case study basins. In predict mode the results have been promissory, the desired goal initially achieved by the two sets of proposed stopping criteria. It was possible to have a significant gain until the fourth day forecast also improvements in periods of hydrograph increases but not during periods of drought the gain was almost nil. This work has also showed the ability to generate predictions of rain forecast based flow as the IPH II model in real time.
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[en] GPFIS: A GENERIC GENETIC-FUZZY SYSTEM BASED ON GENETIC PROGRAMMING / [pt] GPFIS: UM SISTEMA FUZZY-GENÉTICO GENÉRICO BASEADO EM PROGRAMAÇÃO GENÉTICAADRIANO SOARES KOSHIYAMA 08 June 2016 (has links)
[pt] Sistemas Fuzzy-Genéticos compreendem uma área que une Sistemas
de Inferência Fuzzy e Meta-Heurísticas prevalentes nos conceitos de seleção
natural e recombinação genética. Esta é de grande interesse para a comunidade
científica, pois propicia a descoberta de conhecimento em áreas onde a
compreensão do fenômeno em estudo é exíguo, além de servir de apoio à
decisão para gestores público-privados. O objetivo desta dissertação é desenvolver
um novo Sistema Fuzzy-Genético Genérico, denominado Genetic Programming
Fuzzy Inference System (GPFIS). O principal aspecto do modelo
GPFIS são as componentes do seu processo de Inferência Fuzzy. Esta estrutura
é composta em sua base pela Programação Genética Multigênica
e pretende: (i ) possibilitar o uso de operadores de agregação, negação e
modificadores linguísticos de forma simplificada; (ii ) empregar heurísticas
de definição do consequente mais apropriado para uma parte antecedente;
e (iii ) usar um procedimento de defuzzificação, que induzido pela forma de
fuzzificação e sobre determinadas condições, pode proporcionar uma estimativa
mais acurada. Todas estas são contribuições que podem ser estendidas
a outros Sistemas Fuzzy-Genéticos. Para demonstrar o aspecto genérico, o
desempenho e a importância de cada componente para o modelo proposto,
são formuladas uma série de investigações empíricas. Cada investigação compreende
um tipo de problema: Classificação, Previsão, Regressão e Controle.
Para cada problema, a melhor configuração obtida durante as investigações
é usada no modelo GPFIS e os resultados são comparados com os de outros
Sistemas Fuzzy-Genéticos e modelos presentes na literatura. Por fim, para
cada problema é apresentada uma aplicação detalhada do modelo GPFIS
em um caso real. / [en] Genetic Fuzzy Systems constitute an area that brings together Fuzzy
Inference Systems and Meta-Heuristics that are often related to natural
selection and genetic recombination. This area attracts great interest from
the scientific community, due to the knowledge discovery capability in
situations where the comprehension of the phenomenon under analysis is
lacking. It can also provides support to decision makers. This dissertation
aims at developing a new Generic Genetic Fuzzy System, called Genetic
Programming Fuzzy Inference System (GPFIS). The main aspects of GPFIS
model are the components which are part of its Fuzzy Inference procedure.
This structure is basically composed of Multi-Gene Genetic Programming
and intends to: (i ) apply aggregation operators, negation and linguistic
hedges in a simple manner; (ii ) make use of heuristics to define the
consequent term most appropriate to the antecedent part; (iii ) employ a
defuzzification procedure that, driven by the fuzzification step and under
some assumptions, can provide a most accurate estimate. All these features
are contributions that can be extended to other Genetic Fuzzy Systems.
In order to demonstrate the general aspect of GPFIS, its performance
and the relevance of each of its components, several investigations have
been performed. They deal with Classification, Forecasting, Regression and
Control problems. By using the best configuration obtained for each of the
four problems, results are compared to other Genetic Fuzzy Systems and
models in the literature. Finally, applications of GPFIS actual cases in each
category is reported.
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[en] FORECASTING IN HIGH-DIMENSION: INFLATION AND OTHER ECONOMIC VARIABLES / [pt] PREVISÃO EM ALTA DIMENSÃO: INFLAÇÃO E OUTRAS VARIÁVEIS ECONÔMICASGABRIEL FILIPE RODRIGUES VASCONCELOS 26 September 2018 (has links)
[pt] Esta tese é composta de quatro artigos e um pacote de R. Todos os artigos têm como foco previsão de variáveis econômicas em alta dimensão. O primeiro artigo mostra que modelos LASSO são muito precisos para prever a inflação brasileira em horizontes curtos de previsão. O segundo artigo utiliza vários métodos de Machine Learning para prever um grupo de variáveis macroeconomicas americanas. Os resultados mostram que uma adaptação no LASSO melhora as previsões com um alto custo computacional. O terceiro artigo também trata da previsão da inflação brasileira, mas em tempo real. Os principais resultados mostram que uma combinação de modelos de Machine Learning é mais precisa do que a previsão do especialista (FOCUS). Finalmente, o último artigo trata da previsão da inflação americana utilizando um grande conjunto de modelos. O modelo vencedor é o Random Forest, que levanta a questão da não-linearidade na inflação americana. Os resultados mostram que tanto a não-linearidade quanto a seleção de variáveis são importantes para os bons resultados do Random Forest. / [en] This thesis is made of four articles and an R package. The articles are all focused on forecasting economic variables on high-dimension. The first article shows that LASSO models are very accurate to forecast the Brazilian inflation in small horizons. The second article uses several Machine Learning models to forecast a set o US macroeconomic variables. The results show that a small adaptation in the LASSO improves the forecasts but with high computational costs. The third article is also on forecasting the Brazilian inflation, but in real-time. The main results show that a combination of Machine Learning models is more accurate than the FOCUS specialist forecasts. Finally, the last article is about forecasting the US inflation using a very large set of models. The winning model is the Random Forest, which opens the discussion of nonlinearity in the US inflation. The results show that both nonlinearity and variable selection are important features for the
Random Forest performance.
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