[pt] Este trabalho objetivou realizar um estudo de caso para analisar a performance da ação da Lojas Americanas (LAME 4), negociada na BMeFBOVESPA, utilizando quatro modelos de previsão de retornos esperados. Os modelos escolhidos foram: CAPM (Capital Asset Pricing Model) de Sharpe (1964), Lintner (1965) e Mossin (1966), modelo de 3 fatores de Fama e French (1992), modelo de 4 fatores de Fama, French e Carhart (1997) e o modelo APT (Arbitrage Pricing Theory) de Ross (1996). A metodologia foi estruturada em duas partes: utilização de regressões múltiplas para verificar a significância dos fatores em cada modelo e comparação dos resultados para indicar aquele que se mostrou mais adequado para explicar o comportamento do ativo. Por fim, o modelo de três fatores de Fama, French revelou-se mais apropriado. / [en] The objective of this study was to conduct a case study to analyze the performance of the Lojas Americanas stock (LAME 4), traded on the BMeFBOVESPA, using four expected returns prediction models. The chosen models were CAPM (Capital Asset Pricing Model) of Sharpe (1964), Lintner (1965) and Mossin (1966), model of 3 factors of Fama and French (1992), model of 4 factors of Fama, French and Carhart (1997) and the APT (Arbitrage Pricing Theory) model of Ross (1996). The methodology was structured in two parts: the use of multiple regressions to verify the significance of the factors in each model and the comparison of the results to indicate the one that was more adequate to explain the behavior of the asset. Finally, the three-factor model of Fama, French was found to be more appropriate.

Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas. / Flood forecasting systems are only useful when the forecast lead time is longer than the time required to activate preventive or remedial actions. In addition, the reliability and accuracy of forecasts are of prime importance. Flood level forecasts are always approximations, and confidence intervals are not always suitable, particularly with low confidence probabilities, which results intervals that are too wide. These intervals are troublesome, therefore, in the presence of very low and very high river levels. In this study, flood level forecasts are tried, both in the traditional, numerical form, and in the form of vague categories. It is accomplished using an expert system based on fuzzy rules and fuzzy inference. Methodologies and computational procedures for learning, simulation and consultation are idealised and then developed as a software (SELF - Sistema Especialista com uso de Lógica Fuzzy), which is aimed at research and practical operation. Comparisons between the use for prediction of fuzzy systems and empirical linear models revealed strong similarities, in spite of the fundamental differences in theory. The methodologies are applied to real time river level forecasts in the Camaquã river basin (15543 km2), for lead times ranging from one half to two days. Practical difficulties related to the use of fuzzy systems are identified and explored. The solutions found offer some advances to knowledge and practical application. Forecasts, both in the numerical and categorical forms, are made successfully, using the new resources. Evaluation and comparison of the predictions in symbolic form are made with the use of a proposed new group of statistics, derived from frequencies of simultaneous occurrences of observed and predicted values at the same categories. The effects of raingauge network density are analysed, and it is found that forecasting systems may be operated even where network density is sparse, given that fuzzy expert systems are available for symbolic predictions.

[pt] A vocação natural do Brasil para a hidroeletricidade fez com que o Sistema Interligado Nacional - SIN fosse desenvolvido com forte predominância de geração de origem hidroelétrica. Entretanto, ao se optar por uma base hidroelétrica há de se lidar com as significativas incertezas associadas às afluências futuras aos rios e, por extensão, a todas as bacias hidrográficas do país. Logo, a estrutura de produção de energia hidroelétrica do Brasil foi concebida de forma a minimizar os riscos associados ao comportamento aleatório das afluências. Para contemplar a estocasticidade das afluências no Planejamento da Operação do SIN, o Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS utiliza uma cadeia de modelos dentre os quais estão contidos o modelo de previsões de vazões determinísticas para o curto prazo, e os modelos de geração de cenários de afluências. Estes modelos fornecem insumos para que os modelos de otimização possam estabelecer as Estratégias e Políticas de Operação para o médio e curto prazo, considerando a volatilidade das afluências. Esta dissertação descreve os processos de séries temporais empregados no modelo de previsões determinísticas para o curto prazo e nos modelos de geração de cenários de afluências para o médio e curto prazo. Além disso, é apresentado um estudo de casos do Planejamento da Operação do SIN que avalia o acoplamento feito entre os modelos de otimização de médio e curto prazo através dos cenários hidrológicos de médio e curto prazo. Com esta análise, é possível verificar como o acoplamento entre os modelos de otimização pode impactar as Estratégias e Políticas de Operação para o médio e curto prazo. / [en] The natural vocation of Brazil for the hydroelectricity made the National Interconnected Electric System – NIS to be developed with strong predominance of hydroelectric origin creation. However, choosing for a hydroelectricity base you have to deal with significant uncertainness associated to the rivers inflows and all hydrographical basins of the country. Therefore, the production structure of Brazilian hydroelectric energy was created to minimize the risks associated to the random behavior of inflows. To contemplate the inflows stochasticity in the operation planning of NIS, the National Operator of the Electrical System - ONS uses a chain of models that contains a model of inflows forecasting for the short term, and a model to generate scenarios of inflows. These models provide inputs for the optimizations model can establish the strategies and policies for the operation of medium and short term, contemplating the volatility of inputs. This dissertation describes the time series processes used in the model of inflows forecasting for the short term and in the models to generate scenarios of inflows for the medium and short term. Moreover, this paper presents a study of cases of Operation Planning of the NIS that analyze the coupling made between the models for optimization of medium and short term through the hydrological scenarios for medium and short term. By this analysis, is possible realize how the coupling between the models of optimization can impact the strategies and policies for the operation of medium and short term.

[pt] A literatura teórica sobre taxas de câmbio apresenta uma série de resultados de difícil respaldo empírico como o forecasting puzzle da taxa de câmbio. Ao realizarmos previsões dentro da amostra e fora da amostra para as taxas de câmbio, nominal e real, e para o índice de preços de commodities do Brasil, encontramos evidências empíricas que comprovam algumas das explicações para este puzzle. Basicamente, os resultados dentro e fora da amostra apontam que o câmbio nominal apresenta um forte componente forward looking, o que poderia explicar o fracasso de muitos modelos em prever esta variável. Os valores passados do câmbio nominal conseguem gerar previsões para preços de commodities substancialmente melhores que a de um passeio aleatório, tanto no curto quanto no longo prazo, embora a relação reversa não se verifique. Uma análise comparando as previsões de nosso modelo a um modelo autorregressivo univariado mostra que esta evidência é mais fraca do que constatamos inicialmente. Para a taxa de câmbio real estendemos a análise feita na literatura de commodity currencies para medir o poder preditivo dos modelos utilizados. Considerando o exercício dentro da amostra, os preços de commodities contribuem significativamente para as previsões da taxa de câmbio, mas a causalidade no sentido contrário também ocorre. Já para as previsões fora da amostra, o modelo de correção de erros não conseguiu superar o passeio aleatório para nenhuma variável, nem mesmo no longo prazo. Os resultados são robustos à presença de quebras estruturais. / [en] In the theoretical literature on exchange rates we find many results with little empirical support. This paper seeks to contribute to a better understanding on one of the main issues that were not fully answered: the forecasting puzzle on exchange rates. By analyzing in-sample and out-of-sample forecasts for nominal and real exchange rates and the commodity price index of Brazil, we find empirical evidence on some of the explanations for this puzzle. The results insample and out-of-sample indicate that the Brazilian nominal exchange rate has an important forward looking component, which could explain the failure of many models to predict this variable. Past values of nominal exchange rate forecasts commodity prices substantially better than a random walk, both in short and long term horizons, while the reverse relation does not hold. An additional analysis in which we compare our model with a univariate autoregressive one suggests that the evidences may not be as robust as we thought at first. For the real exchange rate we extend the analysis made in the literature on commodity currencies to measure the predictive power of these models. Considering the in-sample exercise, commodity prices play an important role in predicting the Brazilian real exchange rate. However, there is also Granger causality in the opposite direction. Regarding the out-of-sample forecasts, our error correction model could not overcome the random walk model. Our results are robust to structural breaks.

[pt] Tecnologias de middleware têm sido amplamente adotadas pela indústria de software para reduzir o custo do desenvolvimento de sistemas computacionais. No entanto, é difícil estimar o desempenho de aplicações baseadas em middleware devido a fatores como a especificidade de implementação das plataformas de middleware e a multiplicidade de serviços e configurações provida para diferentes cenários de implantação. O gerenciamento do desempenho de aplicações baseadas em middeware pode ser uma tarefa não trivial. Computação autonômica é um novo paradigma para construir sistemas autogerenciáveis, que procuram operar com o mínimo de intervenção humana. Este trabalho investiga o uso de abordagens estatísticas para construir mecanismos autonômicos de controle do desempenho de aplicações baseadas em middleware. Particularmente, investigamos o tema sob três perspectivas. A primeira é pertinente à previsão de problemas de desempenho. Propomos o uso de técnicas de classificação para derivar modelos de desempenho que auxiliem o gerenciamento autonômico das aplicações. Nesse sentido, diferentes classes de modelos em aprendizado estatístico são avaliadas, tanto em cenários de aprendizado offline quanto online. A segunda perspectiva refere-se à redução da emissão de alarmes falsos, visando a construção de mecanismos robustos a falhas transientes dos classificadores. Este trabalho propõe um algoritmo que aumenta o poder de predição das técnicas de aprendizado estatístico combinando-as com testes estatísticos para a detecção de tendência. Por fim, a terceira perspectiva é pertinente ao diagnóstico das causas de um problema de desempenho. Para esse contexto, também propomos o uso de testes estatísticos. Os resultados apresentados nesta tese demonstram que abordagens estatísticas podem contribuir para a construção de ferramentas eficazes e eficientes para a caracterização do desempenho de aplicações baseadas em middleware. Portanto, essas abordagens podem contribuir de forma decisiva para diferentes perspectivas do problema. / [en] Middleware technologies have been widely adopted by the software industry to reduce the cost of developing computer systems. Nonetheless, predicting the performance of middleware-based applications is difficult due to specific implementation details of a middleware platform and a multitude of settings and services provided by middleware for different deployment scenarios. Thus, the performance management of middleware-based applications can be a non-trivial task. Autonomic computing is a new paradigm for building self-managed systems, i.e., systems that seek to operate with minimal human intervention. This work investigates the use of statistical approaches to building autonomic management solutions to control the performance of middleware-based applications. Particularly, we investigate this issue from three perspectives. The rest is related to the prediction of performance problems. We propose the use of classiffcation techniques to derive performance models to assist the autonomic management of distributed applications. In this sense, different classes of models in statistical learning are assessed in both online and online learning scenarios. The second perspective refers to the reduction of false alarms, seeking the development of reliable mechanisms that are resilient to transient failures of the classifiers. This work proposes an algorithm to augment the predictive power of statistical learning techniques by combining them with statistical tests for trend detection. Finally, the third perspective is related to diagnosing the root causes of a performance problem. For this context, we also propose the use of statistical tests. The results presented in this thesis show that statistical approaches can contribute to the development of tools that are both effective, as well as effcient in characterizing the performance of middleware-based applications. Therefore, these approaches can contribute decisively to different perspectives of the problem.

[pt] O modelo de índice de difusão linear é empregado para projeção da conjuntura econômica. Aplicando técnicas multivariadas, resume um grande número de variáveis em poucos fatores que se tornam bons preditores. Este estudo busca entender quais delas apresentam o melhor poder preditivo e utiliza as nessa metodologia utiliza para comparar com o da literatura. Concluiu-se que o primeiro obteve resultados mais satisfatórios em relação ao segundo. / [en] The diffusion linear index model is used to forecast the economic conditions. Applying multivariate techniques, summarizes a large number of variables in a few factors that make them good predictors. This study seeks to understand which ones have the best predictive power and uses this methodology to compare against the literature. The conclusion is that the first presents a better performance than the second.

O crescimento populacional e a degradação dos corpos d’água vêm exercendo pressão à agricultura moderna, a proporcionar respostas mais eficientes quanto ao uso racional da água. Para uma melhor utilização dos recursos hídricos, faz-se necessário compreender o movimento da água na natureza, onde o conhecimento prévio dos fenômenos atmosféricos constitui uma importante ferramenta no planejamento de atividades que utilizam os recursos hídricos como fonte primária de abastecimento. Nesse trabalho foram realizadas previsões de longo prazo com antecedência de sete meses e intervalo de tempo mensal de níveis no Sistema Hidrológico do Taim, utilizando previsões de precipitação geradas por um modelo de circulação global. Para realizar as previsões foi elaborado um modelo hidrológico empírico de regressão, onde foram utilizadas técnicas estatísticas de análise e manipulação de séries históricas para correlacionar os dados disponíveis aos níveis (volumes) de água no banhado. Partindo do pressuposto que as previsões meteorológicas são a maior fonte de incerteza na previsão hidrológica, foi utilizada a técnica de previsão por conjunto (ensemble) e dados do modelo COLA, com 30 membros, para quantificar as incertezas envolvidas. Foi elaborado um algoritmo para gerar todas as possibilidades de regressão linear múltipla com os dados disponíveis, onde oito equações candidatas foram selecionadas para realizar as previsões. Numa análise preliminar dos dados de entrada de precipitações previstas foi observado que o modelo de circulação global não representou os extremos observados de forma satisfatória, sendo executado um processo de remoção do viés. O modelo de empírico de simulação foi posteriormente executado em modo continuo, gerando previsões de longo prazo de níveis para os próximos sete meses, para cada mês no período de junho/2004 a dezembro/2011. Os resultados obtidos mostraram que a metodologia utilizada obteve bons resultados, com desempenho satisfatórios até o terceiro mês, decaindo seu desempenho nos meses posteriores, mas configurando-se em uma ferramenta para auxílio à gestão dos recursos hídricos do local de estudo. / Population growth and degradation of water bodies have been pressuring modern agriculture, to provide more efficient responses about the rational use of water. For a better use of water resources, it is necessary to understand the movement of water in nature, where prior knowledge of atmospheric phenomena is an important tool in planning activities that use water as the primary source of supply. In this study were performed long-term forecasts of water levels (seven months of horizon, monthly time-step) in the Hydrological System Taim, using rainfall forecasts generated by a global circulation model as input. To perform predictions was developed an empirical hydrological regression model. This model was developed based on statistical techniques of analysis and manipulation of historical data to correlate the input data available to the levels (volume) of water in a wetland. Assuming that weather forecasts are a major source of uncertainty in hydrological forecasting, we used an ensemble forecast from COLA 2.2 with 30 members to quantify the uncertainties involved. An algorithm was developed to generate all the multiple linear regression models with the available data, where eight candidates equations were selected for hydrological forecasting. In a preliminary analysis of the precipitation forecast was observed that the global circulation model did not achieve a good representation of extremes values, thus a process of bias removal was carried out. Then the empirical model was used to generate water levels forecast for the next seven months, in each month of the period june/2004 to december/2011. The results showed that the methodology used has a satisfactory performance until the lead time three (third month in the future) where the performance starts to show lower values. Beside the sharply lost of performance in the last lead times, the model is a support tool that can help the decision making in the management of water resources for the study case.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-05-24T17:37:07Z (GMT). No. of bitstreams: 1 338190.pdf: 9968372 bytes, checksum: e1c28dfcf84e191f0457a82aa5715399 (MD5) Previous issue date: 2015 / A humanidade usou e continua consumindo em grande quantidade os recursos não-renováveis do planeta como petróleo, gás natural e carvão mineral para suprir suas necessidades energéticas. Somente nas últimas duas décadas que outras fontes de energia renováveis, como a solar fotovoltaica e a eólica, passaram a se tornar relevantes na geração de energia elétrica em nível mundial. Instalações de sistemas fotovoltaicos ao redor do mundo atingiram crescimento da ordem de 40% durante os últimos quinze anos. Entretanto, a grande maioria destes sistemas, (acima de 90%), estão localizados em regiões onde o recurso solar não é tão abundante, ou seja, fora da região dos trópicos do planeta. Devido a este fato, ao tentar incorporar a energia solar fotovoltaica às redes elétricas, uma pergunta que sempre surge está relacionada a variação desta forma de geração de energia elétrica com a produção alternante durante o dia devido ao movimento das nuvens e total ausência no período noturno. Mesmo assim, em alguns países, já se atinge percentuais em torno de 5 a 10% de contribuição da energia elétrica proveniente de energia solar fotovoltaica. Passa a ser desafiador a inserção dessa fonte de energia à rede, de maneira intensiva, em paralelo com os recursos já existentes (em sua maioria ainda de origem fóssil). Nesta tese, foi avaliada a previsão do recurso solar em curtíssimo prazo (como 15-min, 30-min e uma hora) para uma região tropical do planeta, neste caso em Cingapura, ilha que se localiza próxima à linha do equador, no Sudeste Asiático. Esta tese foca em métodos existentes de previsão de irradiância, mas também explora uma nova proposta híbrida, adaptada a uma localidade tropical. Além das previsões de irradiação solar, simulações de sistemas fotovoltaicos e o cálculo de seu desempenho foram estudados e avaliados de modo a se prever quanto de energia elétrica é produzida com a mesma antecedência dada nos produtos de previsão do recurso solar. A influência da gaze de queimada foi um fenômeno particular, comum na Cingapura de hoje, que afeta o desempenho de sistemas fotovoltaicos e que foi investigado em detalhe. Todo o trabalho foi validado por redes detalhadas de estações meteorológicas em solo e também através de monitoramento de sistemas fotovoltaicos por toda Cingapura.<br> / Abstract : Humanity has used and continues to consume in great proportion non-renewable energy resources of the planet such as oil, natural gas and coal in order to fulfil its energy needs. It was only during the past two decades that other sources of renewable energy such as solar photovoltaics (PV) and wind energy became somewhat relevant towards electricity generation in the world. PV installations worldwide have reached a compound annual growth rate of ~40% for the last fifteen years. However, the great majority of these systems (over 90% of them) are located where the solar energy resource is not the most abundant - outside of the tropical regions of the planet. While trying to incorporate solar energy PV into electrical power grids, one common question which arises is related to the variable aspect of this form of energy generation - with alternating production during the day due to cloud motion, and total absence during night time. Nonetheless, in some countries, contribution ratios of 5 to 10% of electrical energy from solar PV have been achieved. It becomes then challenging to integrate this source of energy into grids in a professional way, in parallel with existing resources (mostly still fossil-fuel-based). In this thesis, short-term forecasting (for time horizons such as 15-min, 30-min and 1-hour) of the solar resource was investigated in a tropical region of the world - in Singapore, 1° North of the Equator, in Southeast Asia. This thesis focuses on existing methods for irradiance forecasting, but also explores a novel Hybrid proposal, tailored to the tropical environment at hand. Beyond the forecast of the solar energy irradiance ahead of time, PV system simulation and performance assessment were studied and evaluated with the goal of predicting how much electricity is produced in the same time frame given by the solar irradiance forecasting products. The influence of haze was a particular phenomenon, common in today?s Singapore, which affects PV system performance and which was investigated in detail. All work has been validated by a comprehensive network of ground-based meteorological stations, as well as by various PV system monitoring sites throughout Singapore.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção / Made available in DSpace on 2013-07-15T23:30:10Z (GMT). No. of bitstreams: 0 / No contexto atual da administração tributária, é requisitado o controle, a curto, médio e longo prazo, dos níveis de arrecadação de tributos e contribuições administrados. Para que um determinado nível de arrecadação seja mantido, ou elevado, é preciso que exista um sistema tributário estabelecido e um processo de fiscalização permanentemente exercendo certa pressão sobre os contribuintes. A condução desse processo é uma das atribuições regimentais das agências tributárias e também, portanto, da Secretaria da Receita Federal, e possui como uma de suas principais tarefas a seleção de contribuintes para fiscalização. Esta apresenta como um dos elementos complicadores o inevitável tempo decorrido entre o cometimento de uma infração por parte de um contribuinte e sua efetiva detecção pela agência tributária. No que se refere à seleção de contribuintes pessoas jurídicas, deve-se reconhecer que estes se dedicam a certas atividades econômicas que contam com características econômico-setoriais próprias, o que sugere que as medidas tomadas a partir de contribuintes pertencentes a um mesmo setor de atividades econômicas tendem a ser mais parecidas entre si do que medidas tomadas a partir de contribuintes participantes de setores econômicos distintos, hipótese que, em se confirmando, ocasiona a correlação das observações intra-setores. Assim, esta pesquisa propõe um novo método de classificação e seleção de contribuintes para fiscalização, fundamentado na previsão de seus comportamentos tributários por meio de Modelos Lineares Generalizados Hierárquicos, que efetivamente considera e avalia, de forma sistematizada, a correlação de medidas existente intra-setores de atividades econômicas. Os dados de trabalho são os relacionados ao principal método de seleção de contribuintes da Secretaria da Receita Federal e às auditorias assim deflagradas. A partir da estimação dos modelos propostos e da utilização de variáveis preditoras individuais de contribuintes e também de setores econômicos, foram devidamente quantificadas e explicadas as fontes de variabilidade nas respostas de interesse tributário aqui enfocadas. Por fim, os modelos foram aplicados à classificação de contribuintes e avaliados, em termos de capacidade preditiva, pela estimação de suas medidas de validade interna. Os principais resultados alcançados pela condução da pesquisa foram: a agregação de conhecimento no que concerne a dinâmica que rege o comportamento tributário de contribuintes e de setores econômicos, subsidiando a formulação de políticas fiscais; a consideração, de forma sistematizada, da correlação de medidas intra-setores econômicos, assim como a explicação parcial da variabilidade aferida a partir dessa sistematização, em termos da proposição de métodos para seleção de contribuintes para fiscalização; a especificação de um novo método de seleção de contribuintes para fiscalização que confere uma maior agilidade de ação à fiscalização tributária.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-10-19T12:59:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 338190.pdf: 9968372 bytes, checksum: e1c28dfcf84e191f0457a82aa5715399 (MD5) Previous issue date: 2015 / A humanidade usou e continua consumindo em grande quantidade os recursos não-renováveis do planeta como petróleo, gás natural e carvão mineral para suprir suas necessidades energéticas. Somente nas últimas duas décadas que outras fontes de energia renováveis, como a solar fotovoltaica e a eólica, passaram a se tornar relevantes na geração de energia elétrica em nível mundial. Instalações de sistemas fotovoltaicos ao redor do mundo atingiram crescimento da ordem de 40% durante os últimos quinze anos. Entretanto, a grande maioria destes sistemas, (acima de 90%), estão localizados em regiões onde o recurso solar não é tão abundante, ou seja, fora da região dos trópicos do planeta. Devido a este fato, ao tentar incorporar a energia solar fotovoltaica às redes elétricas, uma pergunta que sempre surge está relacionada a variação desta forma de geração de energia elétrica com a produção alternante durante o dia devido ao movimento das nuvens e total ausência no período noturno. Mesmo assim, em alguns países, já se atinge percentuais em torno de 5 a 10% de contribuição da energia elétrica proveniente de energia solar fotovoltaica. Passa a ser desafiador a inserção dessa fonte de energia à rede, de maneira intensiva, em paralelo com os recursos já existentes (em sua maioria ainda de origem fóssil). Nesta tese, foi avaliada a previsão do recurso solar em curtíssimo prazo (como 15-min, 30-min e uma hora) para uma região tropical do planeta, neste caso em Cingapura, ilha que se localiza próxima à linha do equador, no Sudeste Asiático. Esta tese foca em métodos existentes de previsão de irradiância, mas também explora uma nova proposta híbrida, adaptada a uma localidade tropical. Além das previsões de irradiação solar, simulações de sistemas fotovoltaicos e o cálculo de seu desempenho foram estudados e avaliados de modo a se prever quanto de energia elétrica é produzida com a mesma antecedência dada nos produtos de previsão do recurso solar. A influência da gaze de queimada foi um fenômeno particular, comum na Cingapura de hoje, que afeta o desempenho de sistemas fotovoltaicos e que foi investigado em detalhe. Todo o trabalho foi validado por redes detalhadas de estações meteorológicas em solo e também através de monitoramento de sistemas fotovoltaicos por toda Cingapura.<br> / Abstract : Humanity has used and continues to consume in great proportion non-renewable energy resources of the planet such as oil, natural gas and coal in order to fulfil its energy needs. It was only during the past two decades that other sources of renewable energy such as solar photovoltaics (PV) and wind energy became somewhat relevant towards electricity generation in the world. PV installations worldwide have reached a compound annual growth rate of ~40% for the last fifteen years. However, the great majority of these systems (over 90% of them) are located where the solar energy resource is not the most abundant - outside of the tropical regions of the planet. While trying to incorporate solar energy PV into electrical power grids, one common question which arises is related to the variable aspect of this form of energy generation - with alternating production during the day due to cloud motion, and total absence during night time. Nonetheless, in some countries, contribution ratios of 5 to 10% of electrical energy from solar PV have been achieved. It becomes then challenging to integrate this source of energy into grids in a professional way, in parallel with existing resources (mostly still fossil-fuel-based). In this thesis, short-term forecasting (for time horizons such as 15-min, 30-min and 1-hour) of the solar resource was investigated in a tropical region of the world - in Singapore, 1° North of the Equator, in Southeast Asia. This thesis focuses on existing methods for irradiance forecasting, but also explores a novel Hybrid proposal, tailored to the tropical environment at hand. Beyond the forecast of the solar energy irradiance ahead of time, PV system simulation and performance assessment were studied and evaluated with the goal of predicting how much electricity is produced in the same time frame given by the solar irradiance forecasting products. The influence of haze was a particular phenomenon, common in today?s Singapore, which affects PV system performance and which was investigated in detail. All work has been validated by a comprehensive network of ground-based meteorological stations, as well as by various PV system monitoring sites throughout Singapore.