This research approaches the prediction models application along with the usage of residual control charts to evaluate productive processes with characteristics of autocorrelation in its samples. The overall objective was to determine the Individual Measurement Control Charts (IMCC) and the Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) efficiency when applied to residuals of ARIMA class, to the outliers detection in autocorrelated processes, as well as identifying the autocorrelation influence and the amplitude of the outlier concerning the charts detection capacity. To each AR(1) and MA(1), 640.000 series were simulated, with varying strength and autocorrelation signal. After each series simulated residual stability verification, in the original series, outliers were inserted with varying amplitudes in a pre-determined observation. The series contaminated by the anomalous observation were again modeled and the residual were inscribed in IMCC and EWMA control charts, correctly registering the detected points. In the detection proportions to the outlier s variant pair, autocorrelation parameter and amplitude, non parametric tests were applied. The result obtained through the tests presented the superiority of the IMCC chart for both models. To what concerns the study of the autocorrelation parameter influence, regarding its signal and magnitude to both charts and AR(1) and MA(1) models, no significant difference could be verified. Therefore, the efficacy of IMCC control charts in the outliers detection through residuals in non independent processes could be confirmed. / A presente pesquisa aborda a aplicação de modelos de previsão juntamente com a utilização de gráficos de controle de resíduos para a avaliação de processos produtivos com características de autocorrelação em suas amostras. O objetivo geral foi determinar a eficiência dos gráficos de controle de observações individuais (IMCC) e de média móvel exponencialmente ponderada (EWMA) quando aplicados aos resíduos de modelos da classe AR(1) ou MA(1), para detecção de outliers em processos autocorrelacionados, além de evidenciar a influência da autocorrelação e da amplitude do outlier no poder de detecção dos gráficos. Foram simuladas 640.000 séries para cada modelo, variando a força e o sinal da autocorrelação. Após a verificação da estabilidade dos resíduos em cada série simulada, na série original, foram inseridos outliers com amplitudes variáveis em uma observação prédeterminada. As séries contaminadas pela observação anômala foram novamente modeladas e os resíduos foram grafados em gráficos de controle IMCC e EWMA, registrando-se os pontos detectados corretamente. Em cada gráfico, para o par de variáveis: parâmetro de autocorrelação e amplitude de outlier, gerou-se uma proporção de detecção, na qual foram aplicados testes de comparação não-paramétricos. O resultado obtido por meio dos testes evidenciou a superioridade do gráfico IMCC para ambos os modelos. Quanto ao estudo da influência do parâmetro de autocorrelação, referente ao sinal e a magnitude da mesma, para ambos os gráfico e modelos AR(1) e MA(1), não se verificou diferença significativa. Dessa forma, comprovou-se a eficácia dos gráficos de controle IMCC em detectar outliers por meio de resíduos em processos industriais autocorrelacionados.

Nas últimas décadas a volatilidade transformou-se num conceito muito importante na área financeira, sendo utilizada para mensurar o risco de instrumentos financeiros. Neste trabalho, o foco de estudo é a modelagem da volatilidade, que faz referência à variabilidade dos retornos, sendo esta uma característica presente nas séries temporais financeiras. Como ferramenta fundamental da modelação usaremos o modelo GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), que usa a heterocedasticidade condicional como uma medida da volatilidade. Considerar-se-ão duas características principais a ser modeladas com o propósito de obter um melhor ajuste e previsão da volatilidade, estas são: a assimetria e as caudas pesadas presentes na distribuição incondicional da série dos retornos. A estimação dos parâmetros dos modelos propostos será feita utilizando a abordagem Bayesiana com a metodologia MCMC (Markov Chain Monte Carlo) especificamente o algoritmo de Metropolis-Hastings. / In the last decades volatility has become a very important concept in the financial area, being used to measure the risk of financial instruments. In this work, the focus of study is the modeling of volatility, that refers to the variability of returns, which is a characteristic present in the financial time series. As a fundamental modeling tool, we used the GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) model, which uses conditional heteroscedasticity as a measure of volatility. Two main characteristics will be considered to be modeled with the purpose of a better adjustment and prediction of the volatility, these are: heavy tails and an asymmetry present in the unconditional distribution of the return series. The estimation of the parameters of the proposed models is done by means of the Bayesian approach with an MCMC (Markov Chain Monte Carlo) methodology , specifically the Metropolis-Hastings algorithm.

Esta pesquisa aborda um método adaptativo baseado em regras e aplicado a de informação não supervisionados de fluxo contínuo com a utilização de técnicas inteligentes, utilizando séries históricas de medições. O objetivo principal é identificar medições que podem ser categorizadas de diversas formas, tais como novidades, outliers, anomalias, dentre outras, apesar do método apresentado abordar somente monitoramento e autonomia, o mesmo pode ser utilizado para controle de ações desde que esteja integrado aos dispositivos de campo necessários para atuação de um processo. Para tanto, utiliza uma representação do conhecimento adequada, critérios de busca inteligente, inferência e critérios para a aprendizagem, possibilitando um processo de melhoria contínua. Os estudos realizados com medições possibilitaram ao estabelecimento de processos que conduziram ao surgimento de um Método Adaptativo para a Interpretação de Medições aplicável a sistemas inteligentes e do Método Complementar, capaz de auxiliar na interpretação de resultados obtidos por outros métodos já estabelecidos para identificação de anomalias. Para esse fim, foram consideradas: uma técnica adaptativa, a importância do ambiente de influência relativo ao ponto de medição e a utilização das novidades como referência às mudanças que ocorrem em um ambiente. / This research addresses a rules-based adaptive method applied to unsupervised continuous flow information systems using intelligent techniques using historical series of measurements. The main goal is to identify measurements that can be categorized in different ways, such as novelties, outliers, anomalies, among others, although the presented method only approach monitoring and autonomy, it can be used to control actions since it is integrated with the devices required to perform a process control. To do so, it uses a representation of adequate knowledge, intelligent search criteria, inference and criteria for learning, enabling a process of continuous improvement. The research conducted with real measurements allowed the development of optimized computational routines that guided the development of a new method based on adaptive techniques for measurements interpretation and the Complementary Method, able to assist the interpretation of results obtained by other methods already established to identify non-standard. To this end, we considered: an adaptive technique, the importance of the influence environment relative to the measurement point and the use of the novelties as a reference to the changes that occur in an environment.

A pesquisa apresenta um estudo sobre a superioridade dos analistas de mercado com relação aos modelos random walk na previsão de resultados futuros das empresas brasileiras de capital aberto a curto e longo prazo. A literatura tradicional indica superioridade irrestrita dos analistas de mercado sobre os modelos de séries temporais por conta das vantagens de tempo e informação desses agentes. No entanto, estudos recentes da literatura internacional apontam para a necessidade de reavaliação dessa superioridade indicando que, para determinadas características da empresa e principalmente para estimativas de longo prazo, não se verifica superioridade dos analistas com relação aos modelos de séries temporais. Partindo desses achados, essa pesquisa defende a TESE de que para o caso brasileiro a superioridade dos analistas não é irrestrita. Este trabalho avalia as previsões de lucro dos analistas e dos modelos random walk, simples e com crescimento, a curto e longo prazo, para as empresas brasileiras de capital aberto no período de 2010 a 2015. Os dados foram obtidos via plataforma da Thomson Reuters®, nas bases de dados do I/B/E/S® e Thomson Financial. Seguindo a literatura, foram utilizados testes de diferença de média. Como diferencial da pesquisa, foi realizada uma análise de dados em painel no sentido de permitir uma avaliação mais precisa sobre os determinantes da superioridade dos analistas para o caso brasileiro. Ainda, foi proposto um modelo de regressão linear simples para avaliar o conteúdo informacional das previsões dos analistas de mercado e dos modelos random walk. Os resultados indicam: i) maior acurácia de previsão paras os modelos random walk simples quando comparados com os modelos de random walk com crescimento; ii) para a amostra total, nota-se maior acurácia da previsão dos modelos random walk a curto e longo prazo, com superioridade dos analistas apenas para previsões com três meses de defasagem; iii) além da defasagem de previsão, a variabilidade dos lucros, a quantidade de analistas, a dispersão das estimativas dos analistas, o tamanho da empresa, o resultado positivo ou negativo, a listagem em índice de mercado e a idade da empresa no mercado de capitais são fatores que alteram a superioridade dos analistas para o caso brasileiro; iv) maior conteúdo informacional das previsões random walk para previsão de lucros futuros das empresas. Esses resultados são importantes nas decisões de investimento. Ainda, os achados são relevantes para pesquisas da área de finanças e contabilidade que utilizam essa variável para responder a diferentes questões de pesquisa, uma vez que, ao contrário do apontado pela literatura internacional, as evidências sugerem superioridade de previsão dos modelos random walk quando comparados às previsões dos analistas de mercado / The research presents a study regarding the superiority of market analysts in relation to the random walk models in the forecast of future results of Brazilian companies in the short and long term. The traditional literature indicates unrestricted superiority of market analysts on time series models because of the time and information advantages of these agents. However, recent studies in the international literature point to the need for a reassessment of this superiority, indicating that, for certain company characteristics and especially for long-term estimates, there is no superiority of analysts with respect to time series models. Based on these findings, this research advocates that in the case of Brazil, the superiority of analysts is not unrestricted. This paper evaluates the analysts\' forecasts and the random walk models, both simple and with growth, in the short and long term, for Brazilian publicly traded companies during the period from 2010 to 2015. Data was obtained via the Thomson Reuters® platform, in the I/B/E/S® and Thomson Financial®databases. Following the literature, mean-comparison tests (t-test) were used. As a research differential, a panel data analysis was carried out in order to allow a more precise evaluation of the determinants of analysts\' superiority for the case of Brazil. Furthermore, a simple linear regression model was proposed to evaluate the informational content of market analysts\' forecasts and random walk models. The results indicate: i) greater accuracy of prediction for the simple random walk models, when compared to the random walk models with growth ii) that for the total sample, we can see a greater accuracy of the forecast of random walk models in the short and long term, with analyst superiority only for forecasts with a 3-month lag; (iii) in addition to forecast lag, profit variability, analyst size, dispersion of analysts\' estimates, company size, positive or negative result, market index listing and age of the company in the capital market are factors that alter the superiority of the analysts in the case of Brazil; iv) greater informational content of the random walk forecasts for the prediction of future companies\' profits. These results are important for investment decisions. Moreover, the findings are relevant for research in the field of finance and accounting that use this variable to answer different research questions, since, contrary to the international literature, the evidence suggests forecasting superiority of the random walk models when compared to the market analysts\' forecasts.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-07-16T19:54:29Z No. of bitstreams: 1 ARELI MESQUITA DA SILVA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2007..pdf: 701919 bytes, checksum: 78ea7b65513f1fe6d83acdb4f3030b43 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-07-16T19:54:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ARELI MESQUITA DA SILVA - DISSERTAÇÃO PPGMAT 2007..pdf: 701919 bytes, checksum: 78ea7b65513f1fe6d83acdb4f3030b43 (MD5) Previous issue date: 2007-07 / Séries temporais envolvendo dados angulares aparecem nas mais diversas áreas do conhecimento. Por exemplo, na perfuração de um poço petrolífero direcional, o deslocamento da broca de perfuração, ao longo da trajetória do poço, pode ser considerado uma realização de uma série temporal de dados angulares. Um dos interesses, neste contexto, consiste em realizar previsões de posicionamentos futuros da broca de perfuração, as quais darão mais apoio ao engenheiro de petróleo na tomada de decisão de quando e como interferir na trajetória de um poço, de modo que este siga o curso planejado. Neste trabalho, estudamos algumas classes de modelos que podem ser utilizados para a modelagem desse tipo de série. / Time series involving angular data appear in many diverse areas of scientific knowledge. For example, in the drilling of a directional oil well, the displacement of the drill, along the path of the well, can be considered as an angular data time series. One of the objectives, in this context, consists in carrying out forecasts of the future positions of the drill, which will give more support to the petroleum engineer in the decision-making of when and how interfere in the path of a well, so that this follows the planned course. In this work, we study some classes of models that can be utilized for the modeling of that kind of series.

Submitted by Valquíria Barbieri (kikibarbi@hotmail.com) on 2018-04-12T21:31:08Z No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Hozana Silva.pdf: 2930112 bytes, checksum: a448b201c517d606857386ff862f0a41 (MD5) / Approved for entry into archive by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2018-04-27T14:49:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Hozana Silva.pdf: 2930112 bytes, checksum: a448b201c517d606857386ff862f0a41 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-27T14:49:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Hozana Silva.pdf: 2930112 bytes, checksum: a448b201c517d606857386ff862f0a41 (MD5) Previous issue date: 2014-02-25 / CAPES / O objetivo do trabalho foi analisar a temperatura do ar utilizando a teoria da complexidade em floresta de transição no Norte Mato Grosso. Avaliar a relação entre os atratores reconstruídos e as estações do ano, a influência de frentes frias e posteriores variáveis que modificam os padrões da temperatura do ar. Os dados abrangem os anos 2001, 2002, 2003 e 2007, a análise estatística foi realizada com o teste de Qui-Quadrado (X2), verificando que os valores médios horários representam os dados experimentais para os meses considerados. Logo, a Floresta Amazônica tem sido considerada um importante ecossistema no controle do clima local. Com o desmatamento em grande escala, poderão se perceber mudanças no clima local. Por isso, a Teoria da Complexidade é necessária para entender a floresta amazônica por se tratar de um ambiente complexo, onde suas variáveis se influenciam mutuamente não obedecendo a uma linearidade, por consequência levando à incerteza e imprevisibilidade intrínsecas. Com essa condição, torna-se necessário um estudo que aprofunde no comportamento dos ecossistemas da Floresta Amazônica. Para um melhor entendimento da previsibilidade das variáveis ambientais com a temperatura do ar, faz-se necessário um estudo sobre essa variável em certos períodos, verificando, assim, as dificuldades em prevê-las e um possível efeito da sazonalidade. Uma maneira de conduzir esse estudo é a reconstrução de atratores, tendo como base a Teoria da Complexidade. / The aim of study was to study the air temperature behavior using complexity theory in transition forest in Sinop Mato Grosso State. Evaluate the relationship between the attractors reconstructed and the seasons, influence of cold fronts and subsequent variables that modify the patterns of air temperature. The data include the years 2001, 2002, 2003 and 2007. The statistical analysis was performed with chi - square test (x2) checking the hourly average values represent the experimental data for months. Soon the Amazon rainforest has been considered important ecosystem in control of the local climate. With the large-scale deforestation, may notice changes in the local climate. Therefore, Complexity Theory is needed to understand the Amazon rainforest because it is a complex environment where your variables influence each other not obeying a linearity thus transmitting to the inherent uncertainty and unpredictability. With this condition, it is necessary a study more dup that this ecosystems behavior of the Amazon rainforest. For a better understanding of the environmental variables predictability, likes air temperature, it is necessary a study of this variable in certain periods, thus verifying the difficulties in providing for them and a possible effect of seasonality. One way to conduct this study is the reconstruction of attractors, based on the Theory of Complexity.

During the past 30-years, Biochemical System Theory (BST) has been provided a concrete foundation for the study of the dynamic biological systems, e.g. S-systems models for reverse engineering of metabolic networks (Savageau, 1969; Savageau, 1970; Voit, 2000). One of the remarkable characteristics of these models is its parameters not only quantify the interactions between the components of the network, but also elucidate the networks topology. Automatic procedures for S-system parameterization from biological time series have been developed by many researches, where they assume a noise-free time series and a true estimated first derivative in their methodologies (Chou, et al., 2006; Kikuchi, et al., 2003). Nevertheless, this noise-free data is not a realistic scenario of the real biological experimental world. Methods as artificial neural network (ANN), Support Vectors Machines (SVM) and Saviztsky-Golay filter were proposed to overcome the denoising time series problem with the advantage of a closed form output which allowed determining the first derivative symbolically (Almeida and Voit, 2003; Borges, et al., 2006; Borges, et al., 2004; Voit and Almeida, 2004). However, these solutions showed some problematic artifacts in its first derivative even when they are not visually apparent in the smoothed data, leaving a gap on the issue of a fully automatic method for S-system parameterization from experimental data. The algorithm presented in this work is a proposal to fill this gap up providing an unbiased robust tool for signal extraction and first derivative estimation from noisy time series. / Nos últimos 30 anos, a Teoria dos Sistemas Bioquímicos (Biochemical System Theory - BST) tem fornecido uma fundação concreta para o estudo da dinâmica de sistemas biológicos, por exemplo, Sistemas-S (S-systems) usados em engenharia reversa de vias metabólicas (Savageau, 1969; Savageau, 1970; Voit, 2000). Uma característica marcante desse tipo de modelo é que os parâmetros não só quantificam as interações entres os componentes da rede metabólica, mas também fornecem a sua topologia de regulação. Procedimentos automáticos para a parametrização dos Sistemas-S a partir de séries temporais biológicas vêm sendo desenvolvidos por vários pesquisadores, onde se assume que a série temporal e sua derivada temporal são livres de ruído. Entretando, perfis metabólicos livres de ruído não são um realistas em cenários de experimentos de biologia molecular. Técnicas como Redes Neurais Artificiais (RNA), Máquinas de Vetores de Suporte (MVP) e filtro de Saviztsky-Golay foram propostas como solução do problema de suavização dos perfis metabólicos com a vantagem da obtenção da derivada temporal simbólica (Almeida and Voit, 2003; Borges, et al., 2006; Borges, et al., 2004; Voit and Almeida, 2004). Entretanto, essas soluções apresentaram alguns artefatos problemáticos na derivada até mesmo quando nenhum problema é visualmente detectado no dado suavizado, deixando aberto um espaço vazio na questão de um método automático para a parametrização dos Sistemas-S a partir de dados experimentais. O algoritmo apresentado neste trabalho propõe preencher esse espaço com uma ferramenta robusta para a extração de sinal e de sua derivada temporal a partir de séries temporais ruidosas.

This study aims to gather, analyze, and interpret the potential and economic feasibility of sequestering carbon dioxide and/or generating renewable energy from the processing of pig manure, via time series analysis, using the Box and Jenkins (1970) models for future prediction. Swine production systems generate large amounts of waste which are highly polluting and impact the environment, principally greenhouse gases. When treated, these gases produce methane gas and in turn biogas, which when removed correctly is converted into electricity and carbon credits, leaving behind a high quality biofertilizer. This scenario of carbon dioxide sequestration was only possible after the adoption of the Kyoto Protocol, which provides for the Clean Development Mechanism (CDM) and the sale of Certified Emission Reductions (CER); electrical energy was affected by Regulatory Resolution 482/ 2012 of the National Electric Energy Agency (ANEEL). Data were was gathered with the support of the Municipal Association of Swine Producers of Toledo (AMST) and the BRF Company. This study demonstrates that it is feasible to use biogas and that the payback period follows a production scale with equipment operating 10 hours or more daily. Consequently, the payback period will be between 70 and 80 months, with production of electrical energy and/or in conjunction with the production of carbon credits. The study also shows that the production volume is feasible and should accommodate a minimum number of pigs. In addition, prediction models are important tools since they anticipate the behavior of the series under study, providing support so that investments can be made, reducing risks to the both the swine producer (in the area of finances) and to the farm, as well as allowing for another source of income. By reducing production costs, autonomy is guaranteed in ensuring an uninterrupted supply of electricity, which is needed for swine operations which become more and more dependent on technology. / O presente estudo visa reunir, analisar e interpretar o potencial e a viabilidade econômica do sequestro de gás carbônico e/ou a geração de energia renovável proveniente do tratamento de dejetos suínos, por meio da análise de séries temporais, com utilização dos modelos de previsão Box e Jenkins (1970). Como os sistemas de produção de suínos geram grande quantidade de dejetos altamente poluentes e impactantes no meio ambiente, principalmente os gases de efeito estufa, estes, ao serem tratados, produzirão o gás metano e dentro deste o biogás que, ao ser eliminado corretamente é convertido em energia elétrica e em créditos de carbono, restando na propriedade um biofertilizante de alta qualidade. Cenário do sequestro de gás carbônico que só foi possível após a aprovação do Protocolo de Quioto que prevê o Mecanismo de Desenvolvimento Limpo (MDL), a comercialização dos Certificados de Emissões Reduzidas (CER) e, no âmbito da energia elétrica, pela Resolução Regulamentadora 482/2012 da Agência Nacional de Energia Elétrica (ANEEL). Para o levantamento dessas informações, contou-se com o apoio da Associação Municipal dos Suinocultores de Toledo (AMST) e da Empresa BRF. Esta pesquisa demonstra que é viável a utilização do biogás e que o período de retorno obedece a uma escala de produção com um funcionamento diário dos equipamentos de 10 horas ou mais. Dessa forma, o período do retorno do investimento será entre 70 a 80 meses, com a produção de energia elétrica e/ou em conjunto com a produção de créditos de carbono. Mostra também que o volume de produção é viável, desde que aloje um número mínimo de suínos. Além disso, o uso de modelos de previsão é importante ferramenta, pois antecipam o comportamento da série em estudo, fornecendo ao produtor subsídios para que o investimento seja feito reduzindo o risco ao suinocultor, tanto nos aspectos financeiros, pois a granja terá mais uma fonte de renda, quanto na redução dos custos de produção, já que terá autonomia no fornecimento de energia elétrica ininterruptamente, o que é necessário nos sistemas de criação cada vez mais tecnificados.

The theme of this research is the use of prediction models of Integrated Autoregressive and type of moving average- ARIMA, along with the Autoregressive models of Conditional Heterokedastic-ARCH. The first class of models is used to describe the level and the second, the volatility of the series. Has, as main objective of this research, predict and analyze the variability of the flow of inputs of the Jaguari River, by means of linear and non-linear mathematical models, in order to assist in the management of water resources of the river and for power generation of pinch Furnas do Secret. This dissertation consists of two scientific articles that characterize the hydrological behavior of the Jaguari River, using to this end, mathematical models that provide predictions of the flows and the measurement of the periods considered atypical for the time series. In the first article, have chosen the model SARMA (1,0,1)(1,0,1)12-ARCH (1) able to represent the average and the variability of flows of the Jaguari River in m3s in 1942 to 2006 period. In the second article, we use mathematical models of forecasting, along with implementation of intervention analysis, investigation of hydrological behavior of flows in monthly periods January 1970 to December 2010. To do so, mathematical models adopted: Holt-Winters exponential smoothing (AEHW), ARIMA, ARCH models, and intervention analysis, concluding that the model SARMA (1,0,0)(2,0,0)12-ARCH(1) was selected to represent the average hydrological behavior and the variability of flows, in order to make forecasts, taking into account the selection criteria AIC and MAD. The ARCH model presented a degree of persistence is smaller than one, indicating that the flows, in a short time, will return to his usual level. Intervention analysis, increases were observed in the flows of 15,68 m3/s and 18,47 m3/s, during periods of November 1994 and December of 2009, possibly caused by climatic phenomena. However, it appears that the joint ARIMA modeling-ARCH and the incorporation of intervention analysis come to aid in the energy planning of PCH, in order to allow for great levels of power generation in the future. / O tema desta pesquisa é a utilização de modelos de previsão do tipo Autorregressivos Integrados e de Médias Móveis- ARIMA, juntamente com os modelos Autorregressivos de Heterocedasticidade Condicional- ARCH. A primeira classe de modelos tem a função de descrever o nível e o segundo, a volatilidade da série em estudo. Tem-se, como objetivo principal desta pesquisa, prever o nível e analisar a variabilidade da vazão de afluências do rio Jaguari, por meio de modelos matemáticos lineares e não lineares, com o intuito de auxiliar na gestão dos recursos hídricos do referido rio e para a geração de energia da pequena central hidrelétrica Furnas do Segredo. A presente dissertação consta de dois artigos científicos que caracterizam o comportamento hidrológico do rio Jaguari, utilizando, para isso, modelos matemáticos que proporcionam realizar as previsões das vazões e a mensuração dos períodos considerados atípicos durante a série temporal. No primeiro artigo, selecionou-se o modelo SARMA (1,0,1)(1,0,1)12-ARCH (1) capaz de representar a média e a variabilidade da série de vazões do rio Jaguari em m3/s no período de 1942 a 2006. No segundo artigo, utilizam-se modelos matemáticos de previsão, juntamente com aplicação da análise de intervenção, na averiguação do comportamento hidrológico das vazões em períodos mensais de janeiro de 1970 a dezembro de 2010. Para isso, adotaram-se modelos matemáticos: Alisamento exponencial de Holt-Winters (AEHW), modelos ARIMA genérico, modelos ARCH, e análise de intervenção, concluindo-se que o modelo SARMA (1,0,0)(2,0,0)12-ARCH(1) foi o selecionado a representar o comportamento hidrológico médio e a variabilidade das vazões, para, assim, realizar as previsões, levando em conta critérios de seleção AIC e MAD. O modelo ARCH apresentou um grau de persistência menor do que um o que indica que as vazões, em um curto espaço de tempo, retornarão ao seu patamar usual. Na análise de intervenção, observaram-se acréscimos nas vazões de 15,68 m3/s e 18,47 m3/s, durante os períodos de novembro de 1994 e dezembro de 2009, possivelmente ocasionados por fenômenos climáticos. Conclui-se que a modelagem conjunta ARIMA-ARCH e a incorporação da análise de intervenção vêm como forma de auxiliar no planejamento energético da PCH, de modo a permitir satisfatórios níveis de geração de energia elétrica futura.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Usual point and interval forecasting based on the autoregressive integrated moving average models (ARIMA) may not be suitable for modelling variables defined over the interval (0, 1). In fact, such forecasting effect predicted values outside variable domain (0, 1). The construction of the prediction intervals usually assumes (i) normality or asymptotic normality and (ii) knowledge of the parameters. If these assumptions are not fully satisfied, then the nominal coverage of the prediction intervals may not be adequate. In order to address this issue, the beta autoregressive moving average model (βARMA), which is a regarded as a suitable tool for modelling and forecasting values defined over the interval (0, 1), was considered. The goal of the present work is to propose a suit of methods for computing prediction interval linked to the βARMA model. We introduced methods for obtaining approximate prediction intervals based on (i) the normal distribution and (ii) the beta distribution quantiles. We also introduced modifications to the interval with bootstrap prediction errors (BPE) proposed for autoregressive models; and to the BCa intervals proposed for beta regression model. Moreover, based on the quantiles of the predicted values, we proposed percentiles intervals for different types of bootstrapping. The proposed prediction intervals were evaluated according to Monte Carlo simulations. Assessed results indicated that the prediction intervals based on the quantiles of the beta distribution outperformed the discussed non-bootstrapping methods. Despite some variance effects, it offered better coverage rate values. However, the BCa based prediction intervals presented well-balance results in all considered test scenarios. Therefore, the BCa prediction interval was selected as the most reliable one. Empirical evaluations of the proposed methods were applied to two actual time series: (i) the water level of the Cantareira water supply system in São Paulo from January 2003 to August 2015 and (ii) the unemployment rate data in São Paulo from January 1991 to November 2005. / O modelo beta autorregressivo de médias móveis (βARMA) foi recentemente proposto para modelagem e previsão de variáveis contínuas no intervalo (0; 1). As previsões pontuais e intervalares deste tipo de variável, por meio dos tradicionais modelos autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA), podem levar a valores fora do intervalo (0; 1). Ainda, a construção de intervalos de predição para valores futuros usualmente assumem (i) aproximações pela distribuição normal e (ii) parâmetros do modelo conhecidos. Quando estas suposições não são satisfeitas, a probabilidade de cobertura dos intervalos pode ficar abaixo do valor nominal. Como alternativa a este problema, intervalos de predição bootstrap tendem a apresentar coberturas mais acuradas. Neste sentido, o presente trabalho propõe diferentes intervalos de predição para o modelo βARMA. Dois desses intervalos propostos são baseados em aproximações, considerando a distribuição normal e os quantis da distribuição beta. Também são consideradas adaptações dos intervalos de predição EPB, propostos para os modelos autorregressivos, e dos intervalos BCa, propostos para o modelo de regressão beta. São também propostos intervalos percentis com diferentes reamostras bootstrap, baseados nos quantis dos valores previstos. Os intervalos de predição propostos são avaliados por meio de simulações de Monte Carlo. O intervalo baseado nos quantis da distribuição beta foi eleito como o melhor entre os intervalos sem bootstrap, uma vez que não apresentou valores de taxa de cobertura muito distorcidos em diferentes cenários. Porém, ainda apresentou variabilidade no seu comportamento. O intervalo BCa apresentou valores bons e constantes em todas as medidas avaliadas e em todos os cenários considerados. Desta forma, o intervalo BCa foi eleito como o mais confiável. Aplicações em dados dos níveis dos mananciais do sistema de captação e tratamento de água para a Grande São Paulo e das taxas de desemprego na região metropolitana de São Paulo foram consideradas como forma de avaliar empiricamente os métodos propostos.