Os sistemas agroindustriais são estruturas complexas que são influenciadas pelas transformações econômicas, políticas e tecnológicas da sociedade. Assim, as organizações públicas e privadas que estão inseridas nesses sistemas precisam de informações setoriais que as permitam identificar cenários futuros e ajustar seus recursos internos às novas situações geradas pelo ambiente externo. Uma das alternativas para dispor dessa informação é a aplicação de ferramentas de projeção por meio da simulação de cenários. Este trabalho, nesse sentido, tem como foco principal a simulação de cenários para o setor sucroenergético brasileiro a partir do método de mapeamento e quantificação de sistemas agroindustriais. Para atingi- lo, foi aplicada uma pesquisa exploratória e qualitativa, cuja execução foi divida em três fases. A primeira considerou o desenho do sistema agroindustrial da cana-de-açúcar no Brasil, identificando os seus principais setores e variáveis participantes; a segunda compreendeu a quantificação do sistema, estimando, a partir de relações entre as variáveis, os fluxos comerciais dos elos de insumos agrícolas, produção de matéria-prima, insumos industriais e processamento industrial, no ano fiscal de 2008; e, finalmente, na terceira fase foi feita uma simulação de cenários para o período 2011-2015 com base em projeções de mercado e uso de ferramenta eletrônica. A coleta de dados foi realizada por meio de dados primários e secundários, levantados em entrevistas com executivos, pesquisadores, instituições governamentais e organizações setoriais dos diferentes elos do sistema agroindustrial, além de publicações como anuários estatísticos, relatórios, prognósticos, entre outros, elaborados por instituições governamentais e não governamentais. Já o processamento e simulação de cenários foram feitos com a utilização de um software de planilha eletrônica. Como resultados desta pesquisa, portanto, foram apresentadas as etapas necessárias para desenhar, quantificar e simular cenários para o setor sucroenergético, assim como os valores obtidos nos cálculos, que permitirá, em pesquisas futuras, explorar o aperfeiçoamento do modelo de simulação por meio da inserção de novas variáveis e da atualização dos valores atribuídos a elas. / Agroindustrial systems are complex structures that are subject to economic, political and technological changes within society. Therefore, the organization held within these systems must frequently adjust their specific resources to the situations created by the environment. One of the alternatives to identify opportunities and threats to the systems is the application of tools for exploring the future through scenario analysis. Thus, this research focuses on simulating scenarios for the Brazilian Sugarcane Agroindustrial System through the application of the Method for Mapping and Quantifying Agroindustrial Systems. In order to achieve this objective, an exploratory and qualitative research has been made in three phases. The first phase has considered the structure of the Sugarcane Agroindustrial System in Bra zil, identifying their key sectors and variables; the second one has addressed the quantification of the system, estimating the trade flows between farm input suppliers, sugarcane producers, industrial input supplier and sugarcane mills in 2008; and finally, in the third phase a scenario simulation has been done for the period of 2011-2015 based on market projections with the use of an electronic tool. Both primary and secondary data have been used. Primary data have been collected thought interviews with executives, researchers, governmental institutions and industrial organizations representatives, while secondary data have been gathered from publications such as statistical reports and prognostics from private and governmental institutions. The data processing and the scenario simulations have been done by using an electronic spreadsheet software. The results of the research show the necessary stages for drawing the systems structure, quantifying the trade flows between its links and simulating scenarios for the Sugarcane Agroindustrial System. They also show the values obtained from the calculations, which allows the further improvement of the simulation model in future research by updating the values given to the variables as well as by inserting new var iables.

Os sistemas agroindustriais são estruturas complexas que são influenciadas pelas transformações econômicas, políticas e tecnológicas da sociedade. Assim, as organizações públicas e privadas que estão inseridas nesses sistemas precisam de informações setoriais que as permitam identificar cenários futuros e ajustar seus recursos internos às novas situações geradas pelo ambiente externo. Uma das alternativas para dispor dessa informação é a aplicação de ferramentas de projeção por meio da simulação de cenários. Este trabalho, nesse sentido, tem como foco principal a simulação de cenários para o setor sucroenergético brasileiro a partir do método de mapeamento e quantificação de sistemas agroindustriais. Para atingi- lo, foi aplicada uma pesquisa exploratória e qualitativa, cuja execução foi divida em três fases. A primeira considerou o desenho do sistema agroindustrial da cana-de-açúcar no Brasil, identificando os seus principais setores e variáveis participantes; a segunda compreendeu a quantificação do sistema, estimando, a partir de relações entre as variáveis, os fluxos comerciais dos elos de insumos agrícolas, produção de matéria-prima, insumos industriais e processamento industrial, no ano fiscal de 2008; e, finalmente, na terceira fase foi feita uma simulação de cenários para o período 2011-2015 com base em projeções de mercado e uso de ferramenta eletrônica. A coleta de dados foi realizada por meio de dados primários e secundários, levantados em entrevistas com executivos, pesquisadores, instituições governamentais e organizações setoriais dos diferentes elos do sistema agroindustrial, além de publicações como anuários estatísticos, relatórios, prognósticos, entre outros, elaborados por instituições governamentais e não governamentais. Já o processamento e simulação de cenários foram feitos com a utilização de um software de planilha eletrônica. Como resultados desta pesquisa, portanto, foram apresentadas as etapas necessárias para desenhar, quantificar e simular cenários para o setor sucroenergético, assim como os valores obtidos nos cálculos, que permitirá, em pesquisas futuras, explorar o aperfeiçoamento do modelo de simulação por meio da inserção de novas variáveis e da atualização dos valores atribuídos a elas. / Agroindustrial systems are complex structures that are subject to economic, political and technological changes within society. Therefore, the organization held within these systems must frequently adjust their specific resources to the situations created by the environment. One of the alternatives to identify opportunities and threats to the systems is the application of tools for exploring the future through scenario analysis. Thus, this research focuses on simulating scenarios for the Brazilian Sugarcane Agroindustrial System through the application of the Method for Mapping and Quantifying Agroindustrial Systems. In order to achieve this objective, an exploratory and qualitative research has been made in three phases. The first phase has considered the structure of the Sugarcane Agroindustrial System in Bra zil, identifying their key sectors and variables; the second one has addressed the quantification of the system, estimating the trade flows between farm input suppliers, sugarcane producers, industrial input supplier and sugarcane mills in 2008; and finally, in the third phase a scenario simulation has been done for the period of 2011-2015 based on market projections with the use of an electronic tool. Both primary and secondary data have been used. Primary data have been collected thought interviews with executives, researchers, governmental institutions and industrial organizations representatives, while secondary data have been gathered from publications such as statistical reports and prognostics from private and governmental institutions. The data processing and the scenario simulations have been done by using an electronic spreadsheet software. The results of the research show the necessary stages for drawing the systems structure, quantifying the trade flows between its links and simulating scenarios for the Sugarcane Agroindustrial System. They also show the values obtained from the calculations, which allows the further improvement of the simulation model in future research by updating the values given to the variables as well as by inserting new var iables.

A variação climática afeta o ecossistema natural, os animais e principalmente as atividades humanas. A produção agrícola apresenta maior risco devido às secas, geadas e principalmente escassez hídrica. O objetivo do trabalho é fazer: o balanço hídrico para o município de Taubaté (1992- 2005), simulações de cenários climáticos futuros (2010 até 2099) e análise destes cenários climáticos futuros na disponibilidade hídrica da região. Utilizou-se o método de Thornthwaite-Mather (1955) no cálculo do balanço hídrico climatológico, tanto para o período atual (1982-2005), quanto para os cenários A2 e B2 do Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas (IPCC). Comparando o período (1992-2005) com (2070-2099), conclui-se que para o cenário A2: a temperatura aumentará em 3,7 C e a precipitação aumentará em 150 mm; no cenário B2 a temperatura aumentará em 2,4 C e a precipitação aumentará em 88 mm; com o aumento de temperatura e precipitação, a evapotranspiração potencial aumentará em 429 mm no cenário A2 e 251 mm no cenário B2, causando um aumento no déficit de 77 mm no cenário A2 e 54 mm no cenário B2, e diminuindo o excedente hídrico em 202 mm no cenário A2 e 109 mm no cenário B2. Se as captações superficiais aumentarem 50%, o município de Taubaté terá problemas de disponibilidade hídrica a partir de 2016 no cenário A2 e 2017 no cenário B2. / Variance affects the entire natural ecosystem such as the agriculture production, animals and, mainly, the anthropogenic activities. Agriculture shows the highest risks due to the dry seasons and the frost events and, mainly, water scarcity. The aim of this present paper is to make a water balance to the Taubaté town (1992-2005), and make a study of future simulations climate scenarios (2010 -2099) with some analysis of how these future climate scenarios will affect the water availableness. We have used the Thornthwaite-Mather method (1995) to estimate the climatologically water balance to Taubaté town. We have used precipitation and temperature data from the year of 1950 until 2099 and that data were adjusted by straight line equation of line regress obtained by graphic of period between 1992 and 2005, and with corrected data, we estimated the potential evapotranspiration rates by Thornthwaite method (1948), and from these future water balances in the scenarios. Comparing the period (1992-2005) with (2070-2099),one concludes that for the A2 scenario: the temperature will increase in 3,7 C and the precipitation will increase in 150 mm; in the B2 scenario the temperature will increase in 2,4 C and the precipitation will increase in 88 mm; with the increase of temperature and precipitation, the potential evapotranspiration will increase in 429 mm in the scenario A2 and 251 mm in the B2 scenario, causing an increase in the deficit of 77 mm in the scenario A2 and 54 mm in the B2 scenario, and diminishing the water excess in 202 mm in the scenario A2 and 109 mm in the B2 scenario. If the superficial caption increases in 50%, the Taubaté town will have water availableness problems from the 2016 in the A2 scenario and from the 2017 in the B2 scenario.

Submitted by Neusa Fagundes (neusa.fagundes@unioeste.br) on 2018-03-08T14:52:34Z No. of bitstreams: 2 Michel_Marques2017.pdf: 2867420 bytes, checksum: 53caf71d521e72787fb224c798d1dcde (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-08T14:52:34Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Michel_Marques2017.pdf: 2867420 bytes, checksum: 53caf71d521e72787fb224c798d1dcde (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2017-12-11 / This dissertation aims to apply a scenario simulation model into the stock market, by using fuzzy logic in fundamentalist indicators to define the asset to be invested and technical analysis to determine the best timing to invest. The chosen model of scenario simulation foresees 5 steps, the first one being previously achieved by Rojo’s (2014) study and the others being applied throughout the fourth chapter or this research. Particularly, during the application of the second step of the model, presented over chapter 4.1, the fuzzy logic was applied as the competitive intelligence tool in order to support the analysis of 5 fundamental indicators. Therefore, as for the objective, this research is exploratory, with a quantitative and qualitative approach, and the research universe is compound of 10 shares that belong to the civil construction subsector and are part of the Small Cap index. Regarding to the temporal perspective, it was adopted the period between 18/11/09 and 27/08/17 to proceed with fundamental analysis and the period between 28/08/17 and 24/11/17 to apply technical analysis. During the application of fundamentalist analysis, the data were retrieved from Economática basis, meanwhile for the application of technical analysis the information was extracted from the Protrader web software that is provided by some brokers at no cost. At the end of the research, the general objective was achieved and it was presented a practical and scientifically grounded proposal that may be used by other investors, who may adapt several research points in order to attend their different profiles, as exemplified in the final considerations of this paper. One of the main limitations of this research arises from the fact that the present proposal could not be evaluated in terms of obtained results, mainly due to the time needed to perform such evaluation. / Essa dissertação visa aplicar um modelo de simulação de cenários no mercado de ações, utilizando lógica fuzzy em indicadores fundamentalistas para definir o(s) ativo(s) a ser(em) investido(s) e análise técnica para determinar o melhor momento de investir. O modelo utilizado para a simulação de cenários prevê 5 etapas, sendo que a primeira delas já fora realizada previamente no estudo de Rojo (2014) e as demais são aplicadas ao longo do quarto capítulo desse trabalho. Em particular durante a aplicação do segundo nível do modelo, discutido ao longo do capítulo 4.1, recorreu-se à lógica fuzzy como ferramenta de inteligência competitiva que visa auxiliar na análise dos 5 indicadores fundamentalistas. Dessa forma, essa pesquisa tem objetivo de ser exploratória, com abordagem qualitativa e quantitativa e o universo da pesquisa é composto de 10 ações pertencentes ao subsetor de construção civil e que fazem parte do índice Small Cap. Quanto à perspectiva temporal, foi considerado o período entre 18/11/09 e 27/08/17 para proceder com a análise fundamentalista e o período entre 28/08/17 e 24/11/17 para aplicação da análise técnica. Durante a aplicação da análise fundamentalista os dados foram extraídos da base Economática, enquanto que para aplicação da análise técnica foi utilizado as informações disponíveis no software Protrader Web que é fornecido gratuitamente por algumas corretoras. Ao final do trabalho, o objetivo geral foi alcançado e foi apresentado uma proposta prática e cientificamente fundamentada que pode ser reaplicada por outros investidores, sendo que esses podem adaptar diversos pontos da pesquisa de forma a atender seus diferentes perfis, conforme exemplificado nas considerações finais do trabalho. Uma das principais limitações da pesquisa decorre do fato que a presente proposta não pôde ser avaliada em função dos resultados obtidos, devido principalmente ao tempo necessário para fazer tal avaliação.