[pt] Esta tese apresenta uma modelagem para séries temporais que possuem uma estrutura de autocorrelação que depende não somente do intervalo de tempo entre as observações, mas também do período observado. Esta modelagem consiste na combinação entre as metodologias de encolhimento wavelets e modelos auto-regressivos periódicos – PAR(p). As wavelets vêm sendo utilizadas na literatura de séries temporais como um procedimento auxiliar de préprocessamento da série em análise; e o modelo PAR(p) tem sua importância reconhecida devido ao seu emprego em séries hidrológicas mensais. Especificamente, no setor elétrico brasileiro, pode-se observar a predominância da energia de origem hidrelétrica. Uma das principais características das matrizes de energia com esta composição é a forte dependência do padrão de precipitação e das condições hidrológicas futuras, o que torna a série de vazão muito irregular e difícil de ser modelada. Portanto, a geração hidrelétrica pode ser considerada uma variável estocástica e pequenos avanços na modelagem estocástica de vazões permitem um melhor planejamento da operação do sistema. Assim, esta tese teve como objetivos obter melhores previsões e geração de cenários a partir do modelo PAR(p) e avançar na modelagem estocástica de vazões. Os principais resultados obtidos indicaram que a combinação das metodologias obteve melhor desempenho do que apenas a modelagem PAR (p), tanto em casos simulados, quanto no emprego a séries reais. / [en] This thesis presents an approach to modeling time series that have an autocorrelation structure that depends not only on the time interval between the observations, but the observed period. This approach consists of a combination between wavelet shrinkage and periodic autoregressive models – PAR(p). Wavelets have been used in the literature of time series as an auxiliary procedure for preprocessing the series under analysis, and the PAR(p) model has its importance recognized due to its use in hydrological series monthly. Specifically, in the Brazilian electricity sector, it is possible to observe the predominance of hydroelectric energy. One of the main characteristics of energy matrices with this composition is the strong dependence on rainfall patterns and future hydrological conditions, which turn the streamflow series very irregular and difficult to be modeled. Therefore, hydroelectric generation can be considered a stochastic variable and small advances in stochastic modeling of streamflows allow for better planning of the system´s operation. Thus, this thesis aimed to improve forecasting and scenario generation with the PAR(p) model and to contribute to stochastic modeling of flow. The main results indicated that the combination of methodologies achieves better results than only the PAR(p) modeling, both in simulated cases and in real time series.

[pt] A presente pesquisa de mestrado se desenvolve no contexto de um amplo programa estimulado pelo organismo regulador do setor elétrico brasileiro no âmbito do qual concessionárias brasileiras distribuidoras de energia elétrica desenvolvem seus projetos eficiência energética. Mais especificamente, o trabalho tem por objetivo analisar os impactos que resultam da introdução de inovação tecnológica (troca de medidores eletromecânicos por medidores eletrônicos) no setor jurídico dessas empresas tendo em vista que a tecnologia de medição possui influência no faturamento dos clientes e na sua relação com a concessionária. O impacto estudado refere-se (i) à quantidade de entrada de processos (no contencioso de massa do departamento jurídico da concessionária) e (ii) aos custos adicionais que passam a ser gerados pela introdução dessa alternativa tecnológica na medição de energia elétrica. Fazendo uso da metodologia por séries temporais, modelos de previsão univariados, amortecimento exponencial, e modelos de regressão dinâmica, o trabalho inclui um estudo de caso de uma empresa distribuidora de energia. Como resultado, o trabalho mostra que os modelos de regressão dinâmica mostram-se mais eficazes. A partir dos modelos gerados, foi possível comprovar e quantificar o impacto da mudança da tecnologia de medição na quantidade de entrada de processos de reclamação sobre fatura no contencioso geral de massa. / [en] This Master dissertation is developed in the context of a broader program stimulated by the regulatory body of the Brazilian electrical sector under which Brazilian electricity distributors develop their energy efficiency projects. More specifically, the study aims to analyze the impacts that result from the introduction of technological innovation (replacement of electromechanical meters by electronic meters) in the legal departments of these companies with a view that measuring technology does have influence on customer billing and on its relationship with the electricity utility. The impact study refers (i) to the amount of input processes (mass litigation in the legal department of the utility) and (ii) to the additional costs generated by the introduction of this alternative technology in electricity metering. Making use of the time series methodology, forecasting univariate models, exponential smoothing, and dynamic regression models, the work includes a case study of an energy company. As a result, the work shows that the dynamic regression models are even more effective. From the generated models, it was possible to demonstrate and quantify the impact of the change in the measurement technology on the amount of input processes named invoice complaint on mass general litigation.

[pt] Nessa dissertação um novo método para previsão da Estrutura a Termo da Taxa de Juros Brasileira - ETTJ brasileira - conhecido como Máquina de Suporte Vetorial para Regressão é investigado, comparando-o com os métodos tradicionais, tais como modelos VAR (Vetor Auto- regressivo) e ECM (Modelos de Correção de Erros). Utiliza-se além dos retornos de títulos de renda fixa, algumas variáveis macro-econômicas, que conforme sugerido no artigo de Evans e Marshall (1998) e verificado para economia brasileira no artigo de Fukuda, Vereda e Lopes (2006) melhoram a previsão dos retornos de títulos de renda fixa no longo prazo. O experimento mostra uma melhora considerável do SVR sobre os modelos tradicionais mencionados no longo prazo, atuando ainda como ótimo indicador da direção das taxas em praticamente todos os horizontes de previsão. Para tal avaliação, foram utilizados os critérios de raiz do erro quadrado médio, erro absoluto médio, simetria direcional e simetria direcional ponderada, correta tendência para cima e correta tendência para baixo além do teste U de Theil, que faz uso da raiz do erro quadrado médio para verificar se ocorre uma melhora significativa de um modelo sobre outro. Uma vez que não existe uma maneira estruturada para escolha dos parâmetros livres do SVR, a escolha dos mesmos foi feita através de uma função do software R, que faz uma pesquisa em um domínio retangular fornecido pelo usuário. A análise dos resultados mostra que SVR é uma técnica promissora para previsão dos retornos de títulos de renda fixa, sugerindo-se ainda melhorar as escolhas dos parâmetros livres do SVR uma vez que os mesmos são meios poderosos de regularização e adaptação do ruído aos dados. / [en] In this dissertation a new method for the prediction of the Brazilian Term Structure of Interest Rates - Brazilian ETTJ - known as Support Vector Regression is investigated. This is compared with the traditional methods used in this set up, such as VAR models (Vector Autoregressive) and ECM (Error Correction Models). Besides the interest rates, some macroeconomic variables are also used, as it was suggested in a work from Evans and Marshall(1998) and verified for brazilian economy in a work from Fukuda, Vereda and Lopes (2006), the inclusion of macroeconomic variables can improve the prediction of the interest rates in long term forecasts. The experiment show some improvements in using SVR in the long term in relation to the traditional methods mentioned, acting like a realy good predictor of the direction of the interest rates along the short and long term forecasts. To make these assertions, we make use of some tests like the root mean squared error, mean absolute error, directional symmetry and weighted directional symmetry, Correct Up trend and Corret Down trend besides Theil U test, which uses the root mean squared error to verify if there is some significant improvement between two models. As there is not a structured way to choose the free parameters of SVR, a function in the R software was used in order to make a grid search over a supplied parameter ranges. The analysis of the results demonstrate that SVR is a promising technique to prediction of interest rates, suggestions are also made in order to get better the choices of the free SVR parameters once they are powerful means of regularization and adaptation to the noise in the data.

[pt] Neste trabalho um novo modelo de mistura de distribuições é proposto, onde a estrutura da mistura é determinada por uma árvore de decisão com transição suave. Modelos baseados em mistura de distribuições são úteis para aproximar distribuições condicionais desconhecidas de dados multivariados. A estrutura em árvore leva a um modelo que é mais simples, e em alguns casos mais interpretável, do que os propostos anteriormente na literatura. Baseando-se no algoritmo de Esperança- Maximização (EM), foi derivado um estimador de quasi- máxima verossimilhança. Além disso, suas propriedades assintóticas são derivadas sob condições de regularidades. Uma estratégia de crescimento da árvore, do especifico para o geral, é também proposta para evitar possíveis problemas de identificação. Tanto a estimação quanto a estratégia de crescimento são avaliados em um experimento Monte Carlo, mostrando que a teoria ainda funciona para pequenas amostras. A habilidade de aproximação universal é ainda analisada em experimentos de simulação. Para concluir, duas aplicações com bases de dados reais são apresentadas. / [en] In this work a new model of mixture of distributions is proposed, where the mixing structure is determined by a smooth transition tree architecture. Models based on mixture of distributions are useful in order to approximate unknown conditional distributions of multivariate data. The tree structure yields a model that is simpler, and in some cases more interpretable, than previous proposals in the literature. Based on the Expectation-Maximization (EM) algorithm a quasi-maximum likelihood estimator is derived and its asymptotic properties are derived under mild regularity conditions. In addition, a specific-to-general model building strategy is proposed in order to avoid possible identification problems. Both the estimation procedure and the model building strategy are evaluated in a Monte Carlo experiment, which give strong support for the theorydeveloped in small samples. The approximation capabilities of the model is also analyzed in a simulation experiment. Finally, two applications with real datasets are considered.

[pt] O mercado de Derivativos Climáticos no Brasil ainda é incipiente. Uma das barreiras que atrapalham o aumento da liquidez no mercado é certamente a incerteza que está por traz da precificação e a falta de conhecimento por vários setores dos campos de aplicação potenciais desses derivativos. Com o objetivo de reduzir esta incerteza, este estudo revê abordagens para modelar e estabelecer previsões por modelos de séries temporais para a temperatura na cidade do Rio de Janeiro, e consequentemente para o índice de Cooling Degree Days (CDD) desta localidade. Três modelos são propostos para a previsão da média diária de temperatura, dois benchmark (Holt-Winters e Box & Jenkins) e um pela Transformação de Fourier combinado com o processo GARCH para a variância. Os resultados sugerem que o modelo baseado na transformação de Fourier consegue melhor performance na previsão que os demais. / [en] The Weather Derivative market in Brazil quite inexist. One of the barriers to enhance liquidity in this market is the uncertainty in pricing derivatives. With the aim of reducing this uncertainty, this study reviews approaches of time series to model and forecast the temperature in Rio de Janeiro, and consequentely forecast the Cooling Degree Days (CDD) index of this location. Tree models are proposed to forecast the average daily temperature, two benchmark (Holt-Winters and Box & Jenkins) and one with Fourier Transfom with variance modeled with GARCH process. The results suggest that, overall, the model based on Fourier Transform have the best performance to forecast the serie.

Recently, in the health surveillance area, control charts have been proposed to decide if the morbidity or mortality of a specific disease reached an epidemic level. This thesis is composed by 3 papers. In the first two papers, CUSUM and EWMA control charts were proposed to monitor count time series with seasonal and trend effects using the Generalized Autoregressive and Moving Average models (GARMA), instead of the independent Generalized Linear Model (GLM) as it is usually used in practice. Different statistics based on transformations, for variables that follow a Negative Binomial distribution, were used in these control charts. In the second paper, two new statistics were proposed based on the ratio of log-likelihood function. Different scenarios describing disease profiles were considered to evaluate the effect of omission of serial correlation in EWMA and CUSUM control charts. The performance of CUSUM and EWMA charts when the serial correlation is neglected in the regression model was measure in terms of average run length (ARL). In summary, when the autocorrelation is neglected, fitting a pure GLM instead of a GARMA model will lead to an increase of false alarms. However, no statistics among the tested ones seem to be robust, in a sense to produce the smallest increase of false alarms in all scenarios. In general, all monitored statistics presented a smaller ARL_0 for higher values of autocorrelation. \\\\ In the last paper, the GARMA models (p, q) with p and q simultaneously different from zero were studied since that two features were observed in practice. One is the multicollinearity, which may lead to a non-convergence of the maximum likelihood, using iteratively reweighted least squares. The second is the inclusion of the same lagged observations into the autoregressive and moving average components confounding the interpretation of the parameters. In a general sense, simulation studies show that the modified model provide estimators closer to the parameters and offer confidence intervals with higher coverage percentage than obtained with the GARMA model, but some restrictions in the parametric space are imposed to guarantee the stationarity of the process. Also, a real data analysis illustrate the GARMA-M fit for daily hospilatization rates of elderly people due to respiratory diseases from October 2012 to April 2015 in São Paulo city, Brazil. / Recentemente, no campo da saúde, gráficos de controle têm sido propostos para monitorar a morbidade ou a mortalidade decorrentes de doenças. Este trabalho está composto por três artigos. Nos dois primeiros artigos, gráficos de controle CUSUM e EWMA foram propostos para monitorar séries temporais de contagens com efeitos sazonais e de tendência usando os modelos Generalized autoregressive and moving average models (GARMA), em vez dos modelos lineares generalizados (GLM), como usualmente são utilizados na prática. Diferentes estatísticas baseadas em transformações, para variávies que seguem uma distribuição Binomial Negativa, foram usadas nestes gráficos de controle. No segundo artigo foram propostas duas novas estatísticas baseadas na razão da função de log-verossimilhança. Diferentes cenários que descrevem perfis de doenças foram considerados para avaliar o efeito da omissão da correlação serial nesses gráficos de controle. Este impacto foi medido em termos do Average Run Lenght (ARL). Notou-se que a negligência da correlação serial induz um aumento de falsos alarmes. Em geral, todas as estatísticas monitoradas apresentaram menores valores de ARL_0 para maiores valores de autocorrelação. No entanto, nenhuma estatística entre as consideradas mostrou ser mais robusta, no sentido de produzir o menor aumento de falsos alarmes nos cenários considerados. No último artigo, foram estudados os modelos GARMA (p, q) com p e q simultaneamente diferentes de zero, uma vez que duas características foram observadas na prática. A primeira é a presença de multicolinearidade, que induz à não-convergência do método de máxima verossimilhança usando mínimos quadrados ponderados reiterados. A segunda é a inclusão dos mesmos termos defasados nos componentes autorregressivos e de médias móveis. Um modelo modificado, GARMA-M, foi apresentado para lidar com a multicolinearidade e melhorar a interpretação dos parâmetros. Em sentido geral, estudos de simulação mostraram que o modelo modificado fornece estimativas mais próximas dos parâmetros e intervalos de confiança com uma cobertura percentual maior do que a obtida nos modelos GARMA. No entanto, algumas restrições no espaço paramétrico são impostas para garantir a estacionariedade do processo. Por último, uma análise de dados reais ilustra o ajuste do modelo GARMA-M para o número de internações diárias de idosos devido a doenças respiratórias de outubro de 2012 a abril de 2015 na cidade de São Paulo, Brasil.

Este trabalho elaborou séries temporais de eventos extremos de precipitação, de 1901 a 2000 para o Estado do Rio Grande do Sul (RS). Utilizou-se reanálises da Universidade de Delaware (EUA), registros históricos de jornais, registros oficiais, e dados de 17 estações meteorológicas do INMET no RS. Identificou-se anomalias climáticas (positivas e negativas) de precipitação ao longo do século XX em diferentes pontos do RS. Adotou-se como evento extremo anomalias superiores (inferiores) a 50 mm (-50 mm). As séries foram aplicadas a um zoneamento da precipitação do RS visando avaliar a variabilidade e a distribuição, assim como a influência do El Niño – Oscilação Sul (ENOS). O zoneamento escolhido foi: Campanha, Litoral e Planalto. Por fim, foi gerada uma classificação da variabilidade da precipitação durante eventos ENOS para o RS, no século XX, com base na classificação do ENOS na região do Niño 3.4. Identificou-se que as zonas Campanha e Planalto são mais suscetíveis à variabilidade do ENOS com média de 75 mm em eventos positivos e -67 mm em eventos negativos de precipitação, e o Litoral apresenta menor influência aparente, indicando uma subdivisão desta zona em dois setores devido ao seu contraste latitudinal. A maior anomalia mensal para os meses neutros foi de 428,90 mm (abril de 1959), 224,51 (abril de 1941) mm em anos de El Niño e 174,55 mm (janeiro de 1938) em La Niña. Por fim, observouse que o zoneamento não se mostrou adequado para esta análise, pois o Planalto, maior zona em área, apresenta uma amplitude de 1200 m na altimetria, e o Litoral apresenta um comportamento diferenciado devido ao contraste latitudinal e a escarpa do planalto no litoral norte. Identificou-se que os primeiros 50 anos do século XX apresentam equivalência entre a região do Niño 3.4 e o RS. A partir de 1950, os eventos no RS passaram a ter uma classe maior do que no Niño 3.4, ou seja, houve um aumento (diminuição) médio de 50 mm (-25 mm) nas anomalias positivas (negativas) de precipitação no RS. Assim, nos últimos 50 anos, um evento de uma determinada classe na região Niño 3.4 pode gerar anomalias de precipitação maiores no Rio Grande do Sul. / This work elaborated time series of precipitation extreme events (1901-2000) for the Rio Grande do Sul State (RS). Reanalysis from University of Delaware, newspapers historical records, official records and data from 17 INMET meteorological stations were used. Precipitation climatic anomalies (positive and negative) were identified at different points of RS during the 20th century. It was found that positive (negative) anomalies were above (below) of 50 mm (-50 mm). The time series were applied to a RS precipitation zoning to spatialize the variability and distribution, as well the influence of El Niño – South Oscillation (ENSO). The zoning was: Campanha, Litoral and Planalto. Afterwards, a classification of RS precipitation variability during ENSO events was generated based on Niño 3.4 region classification. It was identified that Campanha and Planalto zones are more susceptible to ENSO variability, pointing a mean of 75 (-67) mm in positive (negative) precipitation events, and the Litoral showed less apparent influence, indicating a subdivision of this zone into two sectors due it’s latitudinal contrast. The highest monthly anomaly in neutral months was 428,90 mm (April 1959), 224,51 mm (April 1941) in El Niño events and 174,55 mm (January 1938) in La Niña events. Finally, it was observed that the zoning was not adequate for this analysis, since the Planalto, largest zone, presents 1200 m of amplitude in altimetry and the Litoral presents differentiated behavior due the latitudinal contrast and the escarpment of the Plateau on the north coast. It was identified that the first 50 years of the 20th century presented equivalence between Niño 3.4 region and the RS classifications. After 1950, the events in RS started to show a higher class than in Niño 3.4. There was an average increase (decrease) of 50 mm (-25 mm) in positive (negative) precipitation anomalies in RS. Then, in the last 50 years, an event of a certain category may generate higher precipitation anomalies at the Rio Grande do Sul.

Este trabalho a um estudo a respeito da aplicação de Redes Neurais Artificiais (RNAs), mais especificamente do modelo perceptron multi-camadas com aprendizado por retro-propagação de erros, a previsão de valores futuros de Series Temporais. 0 estudo foi realizado através da realização de previsões a partir de uma determinada arquitetura de rede neural, a qual é construída com base na analise estatística da serie, para três series reais. A primeira representa o Índice mensal de passageiros das linhas aéreas americanas entre janeiro de 1960 e dezembro de 1971, a segunda corresponde ao índice pluviométrico anual da cidade de Fortaleza no estado do Ceara entre 1849 e 1984, e a terceira trata do índice mensal de produção industrial do estado do Rio Grande do Sul entre janeiro de 1981 e julho de 1993. As duas primeiras series são exemplos clássicos utilizados no estudo dos modelos estatísticos aplicados a previsão de Series Temporais. Os resultados obtidos com as RNAs foram comparados aos progn6sticos realizados pelo método economêtrico que apresenta os melhores resultados para o problema da previsão de Series Temporais: o método da decomposição da serie em suas componentes básicas não-observáveis (tendência, sazonalidade, ciclo e irregular). Tais resultados mostraram que as RNAs podem apresentar excelentes níveis de precisão em seus prognósticos, indicando sua adaptação ao problema da previsão de valores futuros de Séries Temporais. / This work presents a study of the prediction power of Artificial Neural Networks (ANN) in comparison with prediction capability of traditional Time Series models, more specifically the Unobservable Components Models (UCM). The data used to perform the study was the monthly american airlines passengers, the annual rainfall in Fortaleza, Brazil and the monthly gross industrial output for the state of Rio Grande do Sul, Brazil. The results show that Artificial Neural Networks can outperform the forecasts of Unobservable Components Models.

Recently, in the health surveillance area, control charts have been proposed to decide if the morbidity or mortality of a specific disease reached an epidemic level. This thesis is composed by 3 papers. In the first two papers, CUSUM and EWMA control charts were proposed to monitor count time series with seasonal and trend effects using the Generalized Autoregressive and Moving Average models (GARMA), instead of the independent Generalized Linear Model (GLM) as it is usually used in practice. Different statistics based on transformations, for variables that follow a Negative Binomial distribution, were used in these control charts. In the second paper, two new statistics were proposed based on the ratio of log-likelihood function. Different scenarios describing disease profiles were considered to evaluate the effect of omission of serial correlation in EWMA and CUSUM control charts. The performance of CUSUM and EWMA charts when the serial correlation is neglected in the regression model was measure in terms of average run length (ARL). In summary, when the autocorrelation is neglected, fitting a pure GLM instead of a GARMA model will lead to an increase of false alarms. However, no statistics among the tested ones seem to be robust, in a sense to produce the smallest increase of false alarms in all scenarios. In general, all monitored statistics presented a smaller ARL_0 for higher values of autocorrelation. \\\\ In the last paper, the GARMA models (p, q) with p and q simultaneously different from zero were studied since that two features were observed in practice. One is the multicollinearity, which may lead to a non-convergence of the maximum likelihood, using iteratively reweighted least squares. The second is the inclusion of the same lagged observations into the autoregressive and moving average components confounding the interpretation of the parameters. In a general sense, simulation studies show that the modified model provide estimators closer to the parameters and offer confidence intervals with higher coverage percentage than obtained with the GARMA model, but some restrictions in the parametric space are imposed to guarantee the stationarity of the process. Also, a real data analysis illustrate the GARMA-M fit for daily hospilatization rates of elderly people due to respiratory diseases from October 2012 to April 2015 in São Paulo city, Brazil. / Recentemente, no campo da saúde, gráficos de controle têm sido propostos para monitorar a morbidade ou a mortalidade decorrentes de doenças. Este trabalho está composto por três artigos. Nos dois primeiros artigos, gráficos de controle CUSUM e EWMA foram propostos para monitorar séries temporais de contagens com efeitos sazonais e de tendência usando os modelos Generalized autoregressive and moving average models (GARMA), em vez dos modelos lineares generalizados (GLM), como usualmente são utilizados na prática. Diferentes estatísticas baseadas em transformações, para variávies que seguem uma distribuição Binomial Negativa, foram usadas nestes gráficos de controle. No segundo artigo foram propostas duas novas estatísticas baseadas na razão da função de log-verossimilhança. Diferentes cenários que descrevem perfis de doenças foram considerados para avaliar o efeito da omissão da correlação serial nesses gráficos de controle. Este impacto foi medido em termos do Average Run Lenght (ARL). Notou-se que a negligência da correlação serial induz um aumento de falsos alarmes. Em geral, todas as estatísticas monitoradas apresentaram menores valores de ARL_0 para maiores valores de autocorrelação. No entanto, nenhuma estatística entre as consideradas mostrou ser mais robusta, no sentido de produzir o menor aumento de falsos alarmes nos cenários considerados. No último artigo, foram estudados os modelos GARMA (p, q) com p e q simultaneamente diferentes de zero, uma vez que duas características foram observadas na prática. A primeira é a presença de multicolinearidade, que induz à não-convergência do método de máxima verossimilhança usando mínimos quadrados ponderados reiterados. A segunda é a inclusão dos mesmos termos defasados nos componentes autorregressivos e de médias móveis. Um modelo modificado, GARMA-M, foi apresentado para lidar com a multicolinearidade e melhorar a interpretação dos parâmetros. Em sentido geral, estudos de simulação mostraram que o modelo modificado fornece estimativas mais próximas dos parâmetros e intervalos de confiança com uma cobertura percentual maior do que a obtida nos modelos GARMA. No entanto, algumas restrições no espaço paramétrico são impostas para garantir a estacionariedade do processo. Por último, uma análise de dados reais ilustra o ajuste do modelo GARMA-M para o número de internações diárias de idosos devido a doenças respiratórias de outubro de 2012 a abril de 2015 na cidade de São Paulo, Brasil.

Este trabalho apresenta um estudo sobre o paradigma de Algoritmos Genéticos aplicados a área de Predições de Séries Temporais. O resultado deste trabalho é apresentado na forma de comparação dos resultados obtidos entre o Modelo Clássico de Predição (UCM), Redes Neurais Artificiais (RNAs) e o modelo de Algoritmos Genéticos desenvolvido neste trabalho. Este estudo foi realizado trabalhando-se basicamente com o Índice Mensal de Produção Industrial do Estado do Rio Grande do Sul fornecido pelo IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Os resultados obtidos mostram que os Algoritmos Genéticos podem atingir níveis satisfatórios de precisão em relação aos valores preditos quando comparados com os valores reais. A validação é feita com predições de um passo à frente e de sete passos à frente. Estas predições são em relação aos sete meses iniciais do ano de 1993. / This work presents a study of Genetic Algorithms paradigm applied to Forecasting Time Series. The results are compared with the obtained with the Classic Model of Prediction (UCM), Artificial Neural Networks (RNAs). This study was accomplished using with the Monthly Index of Industrial Production of the State of Rio Grande do Sul, supplied by the IBGE(Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). The results show that the Genetic Algorithms can accomplish a satisfactory precision when compared with the real values. The validation is made with predictions, one and seven steps ahead. These predictions are equivalent to the seven initial months of 1993.