Este trabalho realiza uma análise exploratória do comportamento das venda de varejo na economia brasileira. O estudo parte da identificação de variáveis econômicas relevantes na determinação das vendas de varejo. A identificação apoia-se em proposições de outros estudos e testes de causalidade. O resultado da identificação é validado por meio da construção de um modelo de previsão de vendas no varejo. A relevância da causalidade das variáveis é verificada pela comparação do desempenho do modelo multivariado em relação ao desempenho de modelos univariados. Em seguida, o trabalho aprofunda a análise da relevância das variáveis por meio da mensuração da causalidade das taxas de juros básica da economia e ao consumidor e da mensuração do tempo médio de causalidade sobre as vendas de varejo. Por fim, as vendas de varejo são decompostas em vendas setoriais e avaliadas as mensurações de causalidade e tempo de causalidade das taxas de juros sobre os segmentos de varejo. / This work conducts an exploratory analysis on the behavior of retail sales in the brazilian economy. The analysis starts by identifying relevant economic variables in determining retail sales. The identification leans on other researches and causality tests. The identification results are validated by the contruction of a forecasting model for retail sales. The relevance of causal variables is assessed by comparing the forecasting performance of univariate models against the multivariate model. The work deepens the analysis of the causal variables by measuring the causality of the basic interest rate and the consumer interest rate over retail sales and by measuring the average time of the causality. The same analysis is extended to industry sectors in the retail sales.

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

Orientador: Luiz Koodi Hotta / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica / Made available in DSpace on 2018-08-20T22:42:22Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TruciosMaza_CarlosCesar_M.pdf: 13820849 bytes, checksum: 0cc000af0d7cb7cb6ee6c05ef9f3afbd (MD5) Previous issue date: 2012 / Resumo: Mercados financeiros têm mostrado um grande interesse em intervalos de previsão como uma medida de incerteza. Além das previsões do nível, a previsão da volatilidade é importante em várias aplicações em finanças. O modelo GARCH tem sido bastante utilizado na modelagem da volatilidade. A partir deste modelo, outros modelos foram propostos para incorporar outros fatos estilizados, como o efeito de alavancagem. Neste sentido, temos os modelos EGARCH e GJR-GARCH. Os métodos tradicionais de construção de intervalos de previsão para séries temporais geralmente assumem que os parâmetros do modelo são conhecidos e os erros normais. Quando estas suposições não são verdadeiras, o que costuma acontecer na prática, o intervalo de previsão obtido tenderá a ter uma cobertura abaixo da nominal. Nesta dissertação propomos uma adaptação do algoritmo PRR (Pascual, Romo e Ruiz) desenvolvido para obter intervalos de previsão em modelos GARCH, para obter intervalos de previsão em modelos EGARCH e GJR-GARCH. As adaptações feitas são analisadas através de experimentos Monte Carlo e verifica-se que tiveram bom desempenho apresentando valores da cobertura estimada próximos da cobertura nominal. As adaptações propostas assim como o algoritmo PRR são aplicadas para obter intervalos de previsão dos retornos e das volatilidades para a série de retornos da Ibovespa e para a série NYSE COMPOSITE(DJ) da bolsa de valores de Nova Iorque, obtendo em ambos os casos resultados satisfatórios / Abstract: Financial Markets have shown a big interest in forecast intervals (prediction intervals) as a uncertain measure. Besides the level prediction, the prediction of the volatility is very important in many financial applications. The GARCH model, has been very used in volatility modeling. From this model, other have been proposed to incorporate other stylized facts, such as the leverage effect. In this sense, we have the EGARCH and GJR-GARCH models. Traditional methods for constructing predictions intervals for time series generally assume that the model parameters are known and the erros are normal. When these assumptions are not true, that it is very often in practice, the obtained prediction interval, will tend to have a cover under the nominal. In this theses we propose an adaptation of the PRR (Pascual, Romo and Ruiz) algorithm developed to obtain prediction intervals in GARCH models, to obtain prediction intervals in EGARCH and GJR-GARCH models. These adaptations are analized through Monte-Carlo experiments and It was verified that they have a good performance showing estimated cover values close to the nominal cover. The proposed adaptations, such as the PRR algorithm are applied to obtain prediction intervals from the returns and volatilities for the Ibovespa return series and for the New York Stock Exchange NYSE COMPOSITE(DJ) series, obtaining satisfactory results in both cases / Mestrado / Estatistica / Mestre em Estatística

Orientador: Fernando Antonio Campos Gomide / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-03T14:08:09Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Cardoso_GiselleCristina_M.pdf: 1276904 bytes, checksum: 3f2ae216fd0d954851daa91c70f7bbfe (MD5) Previous issue date: 2003 / Mestrado

Orientador : Aluisio de Souza Pinheiro / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação Cientifica / Made available in DSpace on 2018-08-03T22:18:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Benaglia_TatianaAndrea_M.pdf: 2598298 bytes, checksum: 0f7381cb238c297a4a2835ac30728c34 (MD5) Previous issue date: 2004 / Mestrado / Mestre em Estatística

Orientador: Fernando Gomide, Rosangela Ballini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T00:35:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Magalhaes_MarinaHirota_M.pdf: 504025 bytes, checksum: bf9835945f0d869e3ddd6a0f3ce66595 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Planejamento de sistemas hidroeletricos possui um alto grau de complexidade e dificuldade, uma vez que involve caracteristicas de produção não lineares e depende de muitas variaveis. Um das variaveis chave e a vazão natural. Os valores de vazões devem ser previstos com acuracia, uma vez que esses valores influenciam significativamente na produção de energia. Atualmente, no setor de geração hidroeletrica, a previsão de vazões e baseada na metodologia de Box & Jenkins. Este trabalho propõe um modelo de previsão baseado em agrupamento nebuloso como alternativa para a previsão de vazões naturais medias mensais. O modelo utiliza o algoritmo de agrupamento fuzzy c-means para explorar a estrutura dos dados historicos, e procedimentos de mediana e reconhecimento de padrões para capturar similaridades na tendencia das series. Ainda, este trabalho sugere um modelo que combina previsões geradas por um conjunto de m'etodos individuais de previsão, de uma maneira simples, mas efetiva. Utiliza-se, como combinador, uma rede neural treinada com o algoritmo do gradiente. O objetivo e combinar as previsões geradas por diferentes modelos na tentativa de capturar as contribuições das caracteristicas de previão mais importantes de cada previsor individual. Esse metodo tambem e aplicado a previsão de series de vazões naturais medias mensais escolhendo-se, como modelos individuais, aqueles que obtiveram melhor desempenho para uma dada serie. Resultados experimentais com dados reais de vazão sugerem que o modelo preditivo aseado em agrupamento nebuloso obtem um desempenho superior, quando comparado com a metodologia atual de previsão de vazões adotada pelo setor hidroeletrico, e, ainda, com uma rede neural nebulosa, um modelo não linear. Alem disso, o modelo de combinação alcança um desempenho superior que os modelos de previsão individuais, pois apresentam erros de previsão menores / Abstract: In addition, this work suggests a linear approach to combine forecasts generated by a set of individual forecasting models in a simple and effective way. We use, as a combiner, a neural network trained with the gradient descent algorithm. The aim is to combine the forecasts generated by the different forecasting models as an attempt to capture the contributions of the most important prediction features of each individual model at each prediction step. The approach is also used for streamflow time series prediction choosing, as individual forecasting models, the most promising predictive methods. Experimental results with actual data suggest that the predictive clustering approach performs globally better than the current streamflow forecasting methodology adopted by many hydroelectric systems worldwide, and a fuzzy neural network, a nonlinear prediction model. The combination approach, with lower prediction errors, performs better than each of the individual forecasting models / Mestrado / Engenharia de Computação / Mestre em Engenharia Elétrica

Orientador: Paulo Roberto Gardel Kurka / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecanica / Made available in DSpace on 2018-08-04T14:31:42Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AmaroBaldeon_RobertoPedro_D.pdf: 4773363 bytes, checksum: d0f431ee3b99fa29f96a302fb22a01c1 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: O trabalho apresenta os modelos de series temporais aplicados na identificação de sistemas mecânicos. A técnica de Máxima Verossimilhança (ML) é aplicada na estimação dos parâmetros dos modelos de series temporais a fim de melhorar a precisão na estimação dos parâmetros modais. O algoritmo de Spliid é usado na estimação de valores iniciais para iniciar o processo iterativo da técnica ML. A performance da técnica ML é verificada simulando um sistema de três graus de h"berdade com duas entradas e duas saídas, é adicionado ruído no sinal de saída a fim de se verificar a eficiência dos modelos de series temporais na presença de ruído estocástico. Dados provenientes de teste de vibração de um protótipo de asa de avião são usados para comparar as técnicas propostas com os resultados obtidos usando o Ideas/Test / Abstract: This work presents the Multivariate Time Series Models in the identification ( mechanica1 systems. The maximum likelihood technique (ML) is applied to estimate tl1 parameters of the time series models in order to improve the precision in the estimation ( modal parameters. The Spliid's algorithm is used to estimate initial values to start tt iterative process of the ML technique. The perfoimance of the ML technique is verified j a three degree fteedom simulated system with two inputs and two outputs. Stochastic noh is added to the outputs in order to verify the performance of time series models when ti output is influenced by stochastic noise. Vibrating test data of a wing prototype is used 1 compare the proposed techniques with the results obtained experimentaly from Ideas/ Test / Doutorado / Mecanica dos Sólidos e Projeto Mecanico / Doutor em Engenharia Mecânica

Made available in DSpace on 2014-06-12T23:14:39Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo8666_1.pdf: 1181209 bytes, checksum: a7240ded231e53369931eabf0ffebcfe (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2008 / A escassez de informações precisas sobre a irradiação solar, disponível em uma determinada localidade, é um dos fatores limitativos do desenvolvimento de áreas como agropecuária, meteorologia, engenharia florestal, recursos hídricos e particularmente para a área da energia solar. No Brasil, Tiba et al (2001), fizeram um levantamento das informações solarimétricas terrestres existentes, constatando a grande escassez dessas informações (principalmente na escala diária) para a maioria das localidades brasileiras, provavelmente explicada tanto pelos altos custos dos equipamentos utilizados na obtenção desses dados como também pela grande extensão territorial. Para superar este problema, dentre as principais propostas sugeridas pelo trabalho pode-se destacar a geração de séries temporais sintéticas da irradiação solar diária, que reproduzam as principais características estatísticas das séries históricas, viabilizando a simulação e a avaliação de desempenho dos sistemas solares submetidos a regime de longo prazo. Os trabalhos desenvolvidos recentemente por dezenas de pesquisadores, em nível mundial, sugerem a obtenção das séries sintéticas a partir da utilização de duas metodologias conceitualmente distintas: os modelos baseados nos conceitos da cadeia de Markov e os modelos fundamentados na metodologia das redes neurais artificiais. Neste estudo, foram avaliados os desempenhos de dois modelos para geração de séries sintéticas da irradiação solar global diária: o primeiro, proposto por Graham et al (1988), que é um modelo estocástico baseado nos conceitos da cadeia de Markov e fundamentado na metodologia ARMA, e o segundo modelo fundamentado na metodologia das redes neurais artificiais (RNA). O modelo de Graham foi testado para seis localidades brasileiras situadas em regiões tropicais, com latitudes variando desde 1º 27 S até 30º 01 S e longitude variando numa faixa de 38º 31 W a 60º 39 W. Com relação ao modelo das redes neurais artificiais, foi feita a interpolação temporal para quatro localidades brasileiras de grandes diferenças meteorológicas e a interpolação espacial para sete localidades do Sertão de Pernambuco. Assim, além de comprovar a viabilidade do modelo de Graham para reproduzir as principais características estatísticas do processo estocástico gerador das séries experimentais da transmitância atmosférica ( Kt ) nas localidades brasileiras, o estudo demonstrou a eficiência do uso das redes neurais artificiais para geração de séries sintéticas diárias da irradiação solar

Statistical methods and control charts are important resources to detect changes in various kinds of processes. It has been noticed along the years that these charts have been theoretically refined and, before the analogy and the simplicity of some statistical methods of quality control, it has been happening a great widespread and encouragement to apply the charts in the data analysis of different health fields. With the purpose of making a collaborative work with teaching and health service professionals, this dissertation aims to describe and exemplify some main kinds of statistical charts of quality control to be applied in the quality monitoring in hospitals. To accomplish this task, it was obtained from the hospital at the Federal University of Santa Maria Brazil, during the period of 2000 to 2005, some indexes: general hospital occupation tax, emergency room occupation tax, Psychiatric unit occupation tax, newborn Intensive Care Unit occupation tax and institutional mortality tax dialysis. First of all, a descriptive analysis was conducted to verify presuppositions about normality and independence, required by the traditional techniques of controlling chart. Lately, models ARIMA of Box & Jenkins methodology were adjusted to the series that presented autocorrelation, to elaborate a subsequently controlling chart based on the residues. Many points out of the controlling limits to the series analyzed were observed, besides the presence of a great variability to the general hospital occupation tax and the institutional morality of dialysis. The emergency room occupation tax, the psychiatric unit and newborn Intensive Care Unit occupation tax were the ones that presented more stability. Comparing the charts used, it was identified the advantages of CUSUM charts in detecting precociously changes occurred in the process, besides identifying modifications in small magnitudes than X-bar chart. Despite the initial difficulties in implementing some more complex methodologies, the application of these charts is a pretty efficient resource to control the processes, due to the great number of variables which could be monitored in a hospital environment or any other sector related to people health, bringing improvements to other aspects such as personal, familiar and professional ones. / Os métodos estatísticos e os gráficos de controle são importantes recursos para detectar mudanças em vários tipos de processos. Constata-se que, ao longo dos anos, esses gráficos têm sido teoricamente aprimorados e diante da analogia e da simplicidade de alguns métodos estatísticos de controle de qualidade, tem havido uma maior divulgação e incentivo para a aplicação dos mesmos na análise de dados em diversas na área da saúde. Com o propósito de colaborar com os profissionais de ensino e de serviços de saúde, esta dissertação tem por objetivo descrever e exemplificar alguns dos principais tipos de gráficos estatísticos de controle de qualidade. Para isso, foram utilizados alguns indicadores obtidos no hospital da Universidade Federal de Santa Maria - Brasil, no período de 2000 a 2005: taxa de ocupação do hospital geral, taxa de ocupação do pronto atendimento, taxa de ocupação da unidade psiquiátrica, taxa de ocupação na UTI de recém-nascidos e taxa de mortalidade institucional diálise. Foi realizada uma análise descritiva para verificar os pressupostos de normalidade e independência, exigidos pelas técnicas tradicionais de gráficos de controle. Posteriormente, foram ajustados modelos ARIMA de Box e Jenkins para aquelas séries que apresentaram autocorrelação serial, para posterior construção dos gráficos de controle dos resíduos. Foram observados vários pontos fora dos limites de controle para as séries analisadas, além da presença de grande variabilidade para a taxa de ocupação do hospital geral e de mortalidade institucional por diálise. As taxas de ocupação do pronto atendimento, da unidade psiquiátrica e da UTI de recém-nascidos foram as que se mostraram mais estáveis. Pela comparação dos gráficos, verificou-se a vantagem dos gráficos CUSUM em detectar, precocemente, mudanças no processo, além de serem capazes de identificar mudanças de menor magnitude. Apesar das dificuldades iniciais de implementação de algumas metodologias mais complexas, a aplicação desses gráficos é um recurso muito eficiente para controle de processos, devido ao grande número de variáveis que poderiam ser controladas num ambiente hospitalar ou qualquer outro setor relacionado à saúde das pessoas, propiciando melhorias em outros setores, como no pessoal, familiar e profissional.

Orientador: Takaaki Ohishi, Rosangela Ballini / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e Computação / Made available in DSpace on 2018-08-04T02:13:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Salgado_RicardoMenezes_M.pdf: 1108780 bytes, checksum: 10c15c1a0a011bd71da16f4211028ae8 (MD5) Previous issue date: 2004 / Resumo: Na operação de um sistema de energia elétrica, uma etapa importante é a determinação da programação da operação diária, a qual determina um plano de produção de energia elétrica para o(s) próximo(s) dia(s) para cada uma das unidades geradoras do sistema, geralmente em base horária ou de meia hora. Esta programação é utilizada pela operação em tempo real do sistema como uma referência operativa, e por isso é importante que a solução proposta assegure uma operação adequada do sistema. Para avaliar o impacto de um dado programa de operação sobre o sistema de transmissão, é necessário que se conheça a distribuição da carga ao longo da rede, pois o carregamento nas linhas de transmissão e transformadores depende da demanda de carga em cada barramento (ponto de entrega de energia elétrica). Num contexto de planejamento da operação diária é necessário conhecer a carga em cada barramento em cada intervalo de tempo considerado na programação. Ou seja, faz-se necessário uma previsão de carga de curto prazo por barramento. O principal objetivo desta dissertação foi desenvolver um modelo de previsão de carga diária ativa, em base horária, por barramento. Dois tipos de metodologias foram implementadas: metodologias de previsão individual (MPI) que trata cada barramento de forma isolada e metodologias de previsão agregada (MPA) na qual a previsão é feita uma única vez para um dado conjunto de barramentos. O modelo agregado visa diminuir a necessidade da realização de previsões para cada barramento, propondo para isto, a realização de uma única previsão de forma agregada; este modelo é composto de três fases: (i) fase de agregação - onde as cargas dos barramentos são agregadas; (ii) fase de previsão - que é realizada através da série agregada em (i); (iii) fase de desagregação - onde a previsão é distribuída através dos barramentos agregados. Para agregar os barramentos utilizou-se técnicas de agrupamento de dados. A metodologia de previsão individual atende aos barramentos que apresentam pouca similaridade no seu perfil de demanda, quando comparados a outros barramentos, desta forma a sua agregação resulta em altos erros. Para os barramentos que apresentam alta similaridade com outros barramentos, as metodologias agregadas foram eficientes na previsão, proporcionando um menor número de previsões e resultados de boa qualidade. Os dados utilizados para testar os modelos são dados reais medidos em um sistema de transmissão e sub-transmissão do nordeste brasileiro / Abstract: In the operation of an electric power system, an important stage is the determination of the daily operation programme, which determines a plan of electric power production for the following day(s) for each of the generating units of the system, usually on an hourly or a half-hourly basis. This programme is used by the system's real time operation as an operational reference, and therefore it is important that the proposed solution should assure an appropriate operation of the system. To evaluate the impact of any given operation programme on the transmission system, the distribution of the load along the net must be known, since the loading in the transmission lines and transformers depends on the load demand in each bus (point of electric power delivery). In a daily operation planning context, it is necessary to know the load in each bus in each time interval considered in the programme. In other words, a short-term load forecast per bus is necessary. The main goal of this work was to develop a daily active load forecast model, on an hourly basis, per bus. Two types of methodologies were implemented: individual forecast methodology (MPI) that adresses each bus in an isolated way and aggregated forecast methodology (MPA) in which the forecast is made a single time for a given group of buses. The aggregate model seeks to reduce the need of forecasts being made for each bus, proposing for that a single forecast in an aggregated way. This model is composed of three stages: (i) aggregation phase - where the loads of the buses are joined; (ii) forecast phase - which is made through the aggregated series in (i); (iii) disaggregation phase - where the forecast is distributed through the joined buses. Two data c1ustering techniques were used for aggregating the buses. The individual forecast methodology considers the buses that present little similarity in their demand profile, when compared to the other buses, thus their aggregation results in high error rates. For the buses that present high similarity to other buses, the aggregated methodologies were efficient in the forecast, providing a smaller number of forecasts and results of good quality. The database used to test the models features real data measured in the transmission system and subtransmission of the Brazilian northeast region / Mestrado / Energia Eletrica / Mestre em Engenharia Elétrica