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Um dos tópicos mais importantes na análise de demanda por transportes é a relação entre as necessidades individuais de realização de atividades geograficamente distribuídas, a estrutura urbana, as características individuais e domiciliares, o sistema de transporte e as diferenças no comportamento relacionado a viagens. Isto motivou o desenvolvimento desta pesquisa, que tem como objetivo principal analisar o comportamento individual subjacente ao encadeamento de viagens sob a perspectiva de três grupos de variáveis: (1) participação em atividades; (2) características socioeconômicas; e (3) uso do solo. Há dois objetivos secundários, fundamentais para se atingir a finalidade do trabalho: (a) propor um conjunto de variáveis de uso do solo; e (b) testar a significância do grupo de variáveis ora proposto. Este trabalho baseou-se nos dados da pesquisa origem-destino de 1997 da região metropolitana de São Paulo, sendo extraídas e analisadas seis amostras finais que foram caracterizadas por setor econômico (no caso de trabalhadores) e grau de instrução (no caso de estudantes). Com utilização conjunta de técnicas de análise multivariadas, confirmatórias e exploratórias, foi possível representar a variável dependente (Análise de Cluster), bem como encontrar relações entre variáveis envolvidas (Árvore de Decisão) e, finalmente, mensurar a significância estatística das variáveis independentes (Regressão Linear Múltipla). Através dos resultados obtidos, foi possível analisar a influência dos três grupos de variáveis na seqüência de viagens: (1) variáveis socioeconômicas (renda familiar, usa vale transporte, nº provável de carteiras de habilitação no domicílio, idade, nº de automóveis no domicílio) afetam principalmente a seqüência de modos de transporte utilizados durante as viagens; (2) participação em atividades (estuda, trabalha) interfere na seqüência de motivos de viagem; e, enfim, (3) variáveis de uso do solo (parcela acumulada de empregos ou escolas por faixas de distância a partir do centróide da zona de residência) influenciam a seqüência de destinos escolhidos. Espera-se que o presente trabalho constitua uma contribuição ao meio acadêmico, tanto em termos de representação da intensidade e distribuição geográfica das atividades no meio urbano (variáveis de uso do solo), quanto em relação à influência de tais variáveis nos deslocamentos dos indivíduos. / One of the most important topics in transportation demand is the relationship between individual needs to carry out geographically distributed activities, urban configuration, individual and household characteristics, transportation system and travel behavior. For that reason, the main aim of this work is to analyze the individual trip-chaining behavior in terms of three variables groups: (1) activity participation; (2) socioeconomic characteristics; and (3) land use. There are also two secondary objectives derived from the main objective: (a) to propose one set of land use variables; and (b) to verify the statistical significance of the created land use group variables. This work was based on the origin-destination survey carried out in the São Paulo metropolitan area in 1997, from which six final samples were extracted, analyzed and characterized by economic sector (for workers) and level of education (for students). Applying multivariate analysis techniques, confirmatory and exploratory, it was possible to represent the dependent variable (Cluster Analysis), as well as to find relationships between the concerned variables (Decision Tree) and, finally, to measure the statistical significance of the independent variables (Multiple Regression). From the results, it was possible to analyze the influence of the three variables groups on trip-chaining: (1) socioeconomic variables (household income, transit voucher use, probable number of driver licenses per household, age, car-ownership) affect the travel mode sequence used for the trips; (2) activity participation (study, work) has an effect on the trip purpose sequence; and (3) land use variables (accumulated proportion of jobs or schools by distance buffers starting from the residence zone centroid) influence the sequence of chosen destinations. It is expected that the present work could be a contribution to the scientific community for the representation of the activities level and their geographic distribution in the urban configuration (land use variables), and the influence of such variables on individuals displacements.

Bakgrund: Hos svenska investerare finns ett ökat intresse för hållbara investeringar, således har även efterfrågan på att mäta bolags hållbarhetsarbete utifrån ESG-kriterier ökat. Forskning om vem, utifrån demografiska och socioekonomiska aspekter, som väljer att investera i aktier med ett ESG-betyg är begränsad. Tidigare forskning har främst studerat hållbart fondsparande genom enkätundersökningar. Syfte: Studien ämnar analysera huruvida skillnader i ESG-snitt i svenska SR- investerares aktieportföljer kan förklaras av demografiska och socioekonomiska skillnader. Därtill ämnar studien identifiera vilken demografisk grupp som har störst preferens för respektive beståndsdel av ESG. Genomförande: Med hjälp av ett unikt data-set genomförs multivariata regressioner, vilket möjliggör en jämförelse av ESG-snitt i aktieportföljer för olika demografiska grupper. Genom frågeställningar diskuteras och jämförs resultaten med tidigare forskning. Slutsats: Studien finner att den svenska SR-investeraren med högst ESG-snitt i aktieportföljen är en äldre kvinna, med låg inkomst och boende i en storstad. Därtill finner studien att medelålders och äldre kvinnor, med låg inkomst samt boende i och utanför en storstad, har störst preferens för respektive beståndsdel av ESG. Därutöver finner studien både likheter och skillnader mellan dessa resultat och tidigare forskning. / Background: Swedish investors have an increased interest in sustainable investments, thus the demand for measuring companies’ sustainability work, based on ESG criteria, has increased. Research on who, based on demographic and socioeconomic aspects, that choose to invest in ESG shares is limited. Previous research has mainly studied sustainable fund savings through surveys. Purpose: The thesis aims to analyze whether differences in ESG mean in the stock portfolios of Swedish SR-investors can be explained by demographic and socioeconomic differences. Furthermore, the thesis aims to identify what demographic group has the highest preference for each sub group of ESG. Completion: Through a unique data set, we perform multivariate regressions, which enables a comparison of ESG means in stock portfolios of different demographic groups. Through research questions, we discuss and compare the results with previous research. Conclusion: The study finds that the Swedish SR-investor with the highest ESG mean in the stock portfolio is most likely an older woman, with low income and living in a larger city. Furthermore, the study finds that middle aged and older women, with low income and living in and outside a larger city, have the highest preference for each sub group of ESG. In addition, the study finds both similarities and differences between these results and previous research.

A meta deste trabalho é propor um procedimento para identificar os fatores que influem no uso de bicicletas e apresentar a forma como estes fatores podem ser usados para avaliar e planejar a implantação de ciclovias e/ou ciclofaixas em uma área urbana. Para tanto, foi elaborado um método que consistiu, inicialmente, de obtenção de dados socioeconômicos e de viagens urbanas de locais dotados de ciclovias e/ou ciclofaixas disponíveis para a população e de contagens volumétricas de ciclistas antes e depois da implantação da infraestrutura cicloviária. Em seguida, foi realizado um experimento que consistiu de caracterização dos dados socioeconômicos, de viagens urbanas e de infraestrutura cicloviária, a partir das quais foi estimado um modelo de escolha discreta que possibilitou a identificação de fatores que influem no uso da bicicleta na RMBS e que serviu para quantificar a demanda cicloviária em pontos preestabelecidos. Através da construção de cenários antes e depois da implantação da infraestrutura cicloviária e da comparação entre contagens volumétricas de ciclistas da RMBS, realizadas em vários pontos da rede viária, e a estimação da demanda cicloviária nestes pontos usando o modelo de escolha discreta, concluiu-se que o modelo permite identificar e quantificar os fatores e a forma como eles interferem na demanda cicloviária e que, portanto, os resultados podem ser usados para avaliar e direcionar as intervenções no sistema de transportes com o intuito de facilitar o uso do modo bicicleta. / The main aim of this work is to propose a procedure to identify and quantify the factors that influence the use of bicycles and to present how these factors can be used to evaluate and plan the deployment of segregated bike lanes and/or cyclelanes in an urban area. For attaining the aims, a method was developed and consisted firstly in to obtain socioeconomic data and urban travel data in places equipped with segregated bike lanes and/or cyclelanes available to the population and with counts of cyclists before and after the implementation of cycling infrastructure. Then, an experiment was conducted which consisted of characterization of the socioeconomic data and urban trips and cycling infrastructure from which a discrete choice model was estimated that allowed the identification of factors that influence the use of bicycles in a RMBS and was used to quantify the cycling demand on predetermined points. By the construction of scenarios before and after the implementation of cycling infrastructure and the comparison between counts of cyclists in a RMBS and the estimation of cycling demand in these points using discrete choice model, the main conclusion of this work is that the model allow us to identify and quantify the factors and how they interfere in a cycling demand. Therefore the results can be used to evaluate and direct interventions in the transport system in order to facilitate use of bicycle mode.

A meta deste trabalho é propor um procedimento para identificar os fatores que influem no uso de bicicletas e apresentar a forma como estes fatores podem ser usados para avaliar e planejar a implantação de ciclovias e/ou ciclofaixas em uma área urbana. Para tanto, foi elaborado um método que consistiu, inicialmente, de obtenção de dados socioeconômicos e de viagens urbanas de locais dotados de ciclovias e/ou ciclofaixas disponíveis para a população e de contagens volumétricas de ciclistas antes e depois da implantação da infraestrutura cicloviária. Em seguida, foi realizado um experimento que consistiu de caracterização dos dados socioeconômicos, de viagens urbanas e de infraestrutura cicloviária, a partir das quais foi estimado um modelo de escolha discreta que possibilitou a identificação de fatores que influem no uso da bicicleta na RMBS e que serviu para quantificar a demanda cicloviária em pontos preestabelecidos. Através da construção de cenários antes e depois da implantação da infraestrutura cicloviária e da comparação entre contagens volumétricas de ciclistas da RMBS, realizadas em vários pontos da rede viária, e a estimação da demanda cicloviária nestes pontos usando o modelo de escolha discreta, concluiu-se que o modelo permite identificar e quantificar os fatores e a forma como eles interferem na demanda cicloviária e que, portanto, os resultados podem ser usados para avaliar e direcionar as intervenções no sistema de transportes com o intuito de facilitar o uso do modo bicicleta. / The main aim of this work is to propose a procedure to identify and quantify the factors that influence the use of bicycles and to present how these factors can be used to evaluate and plan the deployment of segregated bike lanes and/or cyclelanes in an urban area. For attaining the aims, a method was developed and consisted firstly in to obtain socioeconomic data and urban travel data in places equipped with segregated bike lanes and/or cyclelanes available to the population and with counts of cyclists before and after the implementation of cycling infrastructure. Then, an experiment was conducted which consisted of characterization of the socioeconomic data and urban trips and cycling infrastructure from which a discrete choice model was estimated that allowed the identification of factors that influence the use of bicycles in a RMBS and was used to quantify the cycling demand on predetermined points. By the construction of scenarios before and after the implementation of cycling infrastructure and the comparison between counts of cyclists in a RMBS and the estimation of cycling demand in these points using discrete choice model, the main conclusion of this work is that the model allow us to identify and quantify the factors and how they interfere in a cycling demand. Therefore the results can be used to evaluate and direct interventions in the transport system in order to facilitate use of bicycle mode.

Um dos tópicos mais importantes na análise de demanda por transportes é a relação entre as necessidades individuais de realização de atividades geograficamente distribuídas, a estrutura urbana, as características individuais e domiciliares, o sistema de transporte e as diferenças no comportamento relacionado a viagens. Isto motivou o desenvolvimento desta pesquisa, que tem como objetivo principal analisar o comportamento individual subjacente ao encadeamento de viagens sob a perspectiva de três grupos de variáveis: (1) participação em atividades; (2) características socioeconômicas; e (3) uso do solo. Há dois objetivos secundários, fundamentais para se atingir a finalidade do trabalho: (a) propor um conjunto de variáveis de uso do solo; e (b) testar a significância do grupo de variáveis ora proposto. Este trabalho baseou-se nos dados da pesquisa origem-destino de 1997 da região metropolitana de São Paulo, sendo extraídas e analisadas seis amostras finais que foram caracterizadas por setor econômico (no caso de trabalhadores) e grau de instrução (no caso de estudantes). Com utilização conjunta de técnicas de análise multivariadas, confirmatórias e exploratórias, foi possível representar a variável dependente (Análise de Cluster), bem como encontrar relações entre variáveis envolvidas (Árvore de Decisão) e, finalmente, mensurar a significância estatística das variáveis independentes (Regressão Linear Múltipla). Através dos resultados obtidos, foi possível analisar a influência dos três grupos de variáveis na seqüência de viagens: (1) variáveis socioeconômicas (renda familiar, usa vale transporte, nº provável de carteiras de habilitação no domicílio, idade, nº de automóveis no domicílio) afetam principalmente a seqüência de modos de transporte utilizados durante as viagens; (2) participação em atividades (estuda, trabalha) interfere na seqüência de motivos de viagem; e, enfim, (3) variáveis de uso do solo (parcela acumulada de empregos ou escolas por faixas de distância a partir do centróide da zona de residência) influenciam a seqüência de destinos escolhidos. Espera-se que o presente trabalho constitua uma contribuição ao meio acadêmico, tanto em termos de representação da intensidade e distribuição geográfica das atividades no meio urbano (variáveis de uso do solo), quanto em relação à influência de tais variáveis nos deslocamentos dos indivíduos. / One of the most important topics in transportation demand is the relationship between individual needs to carry out geographically distributed activities, urban configuration, individual and household characteristics, transportation system and travel behavior. For that reason, the main aim of this work is to analyze the individual trip-chaining behavior in terms of three variables groups: (1) activity participation; (2) socioeconomic characteristics; and (3) land use. There are also two secondary objectives derived from the main objective: (a) to propose one set of land use variables; and (b) to verify the statistical significance of the created land use group variables. This work was based on the origin-destination survey carried out in the São Paulo metropolitan area in 1997, from which six final samples were extracted, analyzed and characterized by economic sector (for workers) and level of education (for students). Applying multivariate analysis techniques, confirmatory and exploratory, it was possible to represent the dependent variable (Cluster Analysis), as well as to find relationships between the concerned variables (Decision Tree) and, finally, to measure the statistical significance of the independent variables (Multiple Regression). From the results, it was possible to analyze the influence of the three variables groups on trip-chaining: (1) socioeconomic variables (household income, transit voucher use, probable number of driver licenses per household, age, car-ownership) affect the travel mode sequence used for the trips; (2) activity participation (study, work) has an effect on the trip purpose sequence; and (3) land use variables (accumulated proportion of jobs or schools by distance buffers starting from the residence zone centroid) influence the sequence of chosen destinations. It is expected that the present work could be a contribution to the scientific community for the representation of the activities level and their geographic distribution in the urban configuration (land use variables), and the influence of such variables on individuals displacements.

Orientador: Carlos Roberto Minussi / Resumo: Esta pesquisa será dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia com vistas à compreensão e ao exame do comportamento do hábito de consumo de eletricidade residencial, via análise de similaridade, baseado no uso de uma rede neural da família ART (Adaptive Resonance Theory). Trata-se de uma rede neural composta por dois módulos ART-Fuzzy, cujo treinamento é realizado de modo não supervisionado. No primeiro módulo, serão usadas, como entrada, as informações que caracterizam os hábitos de consumo e a situação socioeconômica. A saída do primeiro módulo junto com os dados referentes aos equipamentos eletroeletrônicos da residência compõem a entrada do segundo módulo que, finalmente, produz informações, na saída, relativas ao diagnóstico pretendido, ou seja, a formação de agrupamentos similares (clusters). Todo o processamento da rede neural modular é realizado com dados binários, os quais são gerados a partir de informações quantitativas e qualitativas. As redes neurais da família ART são estáveis e plásticas. A estabilidade refere-se à garantia de sempre produzir soluções, ou seja, não se observa problemas relativos à má convergência. A plasticidade é uma característica que possibilita a execução do treinamento de forma contínua sem destruir o conhecimento adquirido previamente. É um recurso pouco observado nas demais redes neurais disponíveis na literatura especializada. Com essas propriedades (estabilidade e plasticidade), combinada com o processamento de dados essencialmente ... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Doutor

Submitted by Daniela Sbizera Justo null (sbizera@yahoo.com) on 2016-09-20T14:14:51Z No. of bitstreams: 1 Tese-Daniela Sbizera Justo.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Paula Grisoto (grisotoana@reitoria.unesp.br) on 2016-09-22T19:44:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 justo_ds_dr_ilha.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-22T19:44:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 justo_ds_dr_ilha.pdf: 5782774 bytes, checksum: 483d11758263a9d6c3a3d4c89fe66919 (MD5) Previous issue date: 2016-08-25 / Esta pesquisa será dedicada ao desenvolvimento de uma metodologia com vistas à compreensão e ao exame do comportamento do hábito de consumo de eletricidade residencial, via análise de similaridade, baseado no uso de uma rede neural da família ART (Adaptive Resonance Theory). Trata-se de uma rede neural composta por dois módulos ART-Fuzzy, cujo treinamento é realizado de modo não supervisionado. No primeiro módulo, serão usadas, como entrada, as informações que caracterizam os hábitos de consumo e a situação socioeconômica. A saída do primeiro módulo junto com os dados referentes aos equipamentos eletroeletrônicos da residência compõem a entrada do segundo módulo que, finalmente, produz informações, na saída, relativas ao diagnóstico pretendido, ou seja, a formação de agrupamentos similares (clusters). Todo o processamento da rede neural modular é realizado com dados binários, os quais são gerados a partir de informações quantitativas e qualitativas. As redes neurais da família ART são estáveis e plásticas. A estabilidade refere-se à garantia de sempre produzir soluções, ou seja, não se observa problemas relativos à má convergência. A plasticidade é uma característica que possibilita a execução do treinamento de forma contínua sem destruir o conhecimento adquirido previamente. É um recurso pouco observado nas demais redes neurais disponíveis na literatura especializada. Com essas propriedades (estabilidade e plasticidade), combinada com o processamento de dados essencialmente binários, confere ao sistema neural uma ampla capacidade de produzir objetivos que podem ser facilmente modificados visando atender requisitos preestabelecidos pelos usuários (consumidor, empresa do setor elétrico). Neste sentido, o resultado esperado é a obtenção de informações referentes à similaridade de consumidores, à qual pode-se vislumbrar alguns benefícios, por parte dos consumidores, como melhorar o hábito de consumir energia elétrica, oferecendo também, por meio do conhecimento dos consumidores similares, a obtenção de melhores estratégias de negociação com os fornecedores, principalmente, no caso de sistemas smart grids. Neste novo paradigma do setor elétrico, há uma forte tendência do(s) consumidor(es) escolher(em) livremente a empresas fornecedoras de energia elétrica. Além disso, é discutida uma melhor forma para a realização da previsão de carga em pontos da rede elétrica onde há uma maior incerteza, e.g., nos barramentos mais próximos do consumidor (transformadores etc.), i.e., as incertezas no contexto da previsão de carga total do sistema são aumentadas à medida que se adentra a partir da carga global até chegar ao consumidor final, em especial ao usuário residencial. A base de dados, para a fase de treinamento da rede neural, é construída a partir de informações disponibilizadas por consumidores voluntários via o preenchimento de formulário. Realizada a fase de treinamento, a rede neural adquire um conhecimento incipiente afeito de ser aperfeiçoado ao longo do tempo, quando se implementa o recurso da plasticidade. / This work develops a methodology to understand and analyze the behavior of residential electricity consumption by similarity analysis, based on a neural network of ART (Adaptive Resonance Theory) family. The neural network is composed of two Fuzzy-ART modules whose training are non-supervised. At the first module, the inputs are information that characterize the consumption habits and the socio-economic situation. The output of the first module with the data referred to electro-electronic equipment available at the residence compose the input of the second module, which finally produces information at the output related to the diagnosis proposed, i.e. the formation of clusters. All the neural network processing is realized with binary data, which are generated from quantitative and qualitative information. ART family neural networks are stable and plastic. The stability assures that it always produces a solution, i.e. there is no convergence problem. The plasticity is a characteristic that allows executing the processing continuously without losing the knowledge previously learned. Those advantages are seldom observed in other neural networks available at the specialized literature. Considering these properties (stability and plasticity), combined with the data processing exclusively binary, the neural network is capable to be modified when necessary to attend pre-defined requests by the users (consumers, distributers, etc.). Therefore, the expected result is to obtain information referred to the similarity with consumers, and with this information, the consumers can improve their habits or even negotiating with the producers in case of smart grid systems. This new electrical system paradigm, the tendency is that the consumers can arbitrarily choose the electrical distributers. Furthermore, the work discusses the best way to realize load forecasting in points where there is uncertainty, e.g., on the busses near the consumers (transformers), i.e., the uncertainties considering the global forecasting increase if the information of residences is not considered. The database for the training phase of the neural network was built by a quiz form filled by some volunteer consumers. Afterwards, when finishing the training phase, the neural network acquires knowledge that along time can implement the plasticity resource.