O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.

This thesis examines the effects of monetary policy shocks on the housing market. To this end, TVP-VAR model with dynamic dimension selection and stochastic volatility is estimated using monthly data for the United States over the period 1999-2017. Moreover, the model features estimating the optimal value of the Bayesian shrinkage coefficient in a time-varying manner. Since the sample covers the Zero Lower Bound period, Wu-Xia shadow rate is employed to measure the stance of monetary policy. To assess the link between housing variables and monetary policy, impulse responses and forecast error variance decompositions are provided. However, due to the time-varying nature of the model, they are estimated only for selected time periods that correspond both to the events that most likely influenced the path of macroeconomic and financial variables and to periods of low economic uncertainty. The main results are threefold. First, the model suggests that monetary policy shocks can contribute to developments in house prices. Second, the stimulative monetary policy positively affects residential investment and negatively affects mortgage rates, however, the effects are not significant due to the large confidence bands of the impulse responses. Third, higher values of the shrinkage hyperparameter are crucial for...

Made available in DSpace on 2015-05-08T14:44:50Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Arquivototal.pdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Previous issue date: 2012-08-13 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / This paper estimates a reaction function with forward-looking time-varying parameters for changes in the Brazilian monetary policy under inflation targeting regime. As the policy rule has endogenous regressors, the conventional Kalman filter can t be applied. Thus, a two-step procedure of the type Heckman (1976) is used to estimate the hyperparameters consistent model. The results show that: i) there is strong empirical evidence of endogeneity of the regressors of monetary policy rule, ii) the expected interest rate was above 10% throughout the analysis period to an average of 11%; iii) response the Selic rate to inflation varies considerably throughout the period and has shown a declining trend, iv) the response of interest rates relative to inflation deviation from the target with the principle of Taylor; v) the coefficient of smoothing rate interest has been constant throughout the period; vi) that the BCB had in much of the period analyzed an aversion recession by allowing inflation above target. / Este trabalho estima uma função de reação forward-looking com parâmetros variando no tempo para verificar mudanças na condução da política monetária brasileira sob o regime de metas de inflação. Como a regra de política apresenta regressores endógenos, o filtro de Kalman convencional não pode ser aplicado. Diante disso, um procedimento em dois passos do tipo de Heckman (1976) é utilizado para estimação consistente dos hiperparâmetros do modelo. Os resultados mostram que: i) há forte evidência empírica de endogeneidade dos regressores da regra de política monetária; ii) que a taxa de juros esperada esteve acima de 10% durante todo o período analisado, tendo uma média de 11%; iii) a resposta da taxa Selic à inflação varia consideravelmente ao longo do período e tem mostrado uma tendência decrescente; iv) a resposta da taxa de juros em relação ao desvio da inflação a meta respeita o princípio de Taylor; v) o coeficiente de suavização da taxa de juros foi constante durante todo o período analisado; vi) que o BCB teve em boa parte do período analisado uma aversão recessão, permitindo uma inflação acima da meta.

O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.

O presente trabalho foi motivado pela forte demanda por modelos de dependência mais precisos e realistas para aplicações a dados financeiros multivariados. A recente crise financeira de 2007-2009 deixou claro quão importante é uma modelagem precisa da dependência para a avaliação correta do risco financeiro: percepções equivocadas sobre dependências extremas entre diferentes ativos foram um elemento importante da crise do subprime. O famoso teorema dc Sklar (1959) introduziu as cópulas como uma ferramenta para se modelar padrões de dependência mais sofisticados. Ele estabelece que qualquer função de distribuição conjunta ndimensional pode ser decomposta em suas n distribuições marginais e uma cópula, sendo que a última caracteriza completamente a dependência entre as variáveis. Enquanto existe uma variedade de famílias de cópulas bivariadas que podem descrever um amplo conjunto de dependências complexas, o conjunto de cópulas com dimensão mais elevada era bastante restrito até recentemente. Joe (1996) propôs uma construção de distribuições nmltivariadas baseada em pair-copulas (cópulas bivariadas), chamada pair-copula construction ou modelo de vine cópula, que reverteu esse problema. Nesta tese, desenvolvemos três ensaios que exploram a teoria de cópulas para obter modelos de dependência multivariados muito flexíveis para aplicações a dados financeiros. Patton (2006) estendeu o teorema de Sklar para o caso de distribuições condicionais e tornou o parâmetro de dependência da cópula variante no tempo. No primeiro ensaio, introduzimos um novo enfoque para modelar a dependência entre retornos financeiros internacionais ao longo do tempo, combinando cópulas; tempo-variantes e o modelo de mudança Markoviana. Aplicamos esses modelos de cópula e também os modelos propostos por Patton (2006), Jondeau e Rockinger (2006) e Silva Filho et al. (2012a) aos retornos dos índices FTSE 100, CAC 40 e DAX. Comparamos essas metodologias em termos das dinâmicas de dependência resultantes e das habilidades dos modelos em prever Valor em Risco (VaR). Interessantemente, todos os modelos identificam um longo período de alta dependência entre os retornos começando em 2007, quando a crise do subprime teve início oficialmente. Surpreendentemente, as cópulas elípticas mostram melhor desempenho na previsão dos quantis extremos dos retornos dos portfólios. No segundo ensaio, estendemos nosso estudo para o caso de n > 2 variáveis, usando o modelo de vine cópula para investigar a estrutura de dependência dos índices CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 e IBOVESPA, e, particularmente, checar a hipótese de dependência assimétrica nesse caso. Com base em nossos resultados empíricos, entretanto, essa hipótese não pode ser verificada. Talvez a dependência assimétrica com caudas inferiores mais fortes ocorra apenas temporariamente, o que sugere que a incorporação de variação temporal ao modelo de vine cópula pode melhorá-lo como ferramenta para modelar dados financeiros internacionais multivariados. Desta forma, no terceiro ensaio, introduzimos dinâmica no modelo de vine cópula permitindo que os parâmetros de dependência das pair-copulas em uma decomposição D-vine sejam potencialmente variantes no tempo, seguindo um processo ARMA(l,m) restrito como em Patton (2006). O modelo proposto é avaliado em simulações e também com respeito à acurácia das previsões de Valor em Risco (VaR) em períodos de crise. Os experimentos de Monte Cailo são bastante favoráveis à cópula D-vine dinâmica em comparação a uma cópula D-vine estática. Adicionalmente, a cópula D-vine dinâmica supera a cópula D-vine estática em termos de acurária preditiva para os nossos conjuntos de dados / This work was motivated by the strong demand for more precise and realistic dependence models for applications to multivariate financial data. The recent financial crisis of 2007-2009 has made it clear how important is a precise modeling of dependence for the accurate assessment of financial risk: misperceptions about extreme dependencies between different financial assets were an important element of the subprime crisis. The famous theorem by Sklar (1959) introduced the copulas as a tool to model more intricate patterns of dependence. It states that any n-dimensional joint distribution function can be decomposed into its n marginal distributions and a copula, where the latter completely characterizes the dependence among the variables. While there is a variety of bivariate copula families, which can match a wide range of complex dependencies, the set of higher-dimensional copulas was quite restricted until recently. Joe (1996) proposed a construction of multivariate distributions based on pair-copulas (bivariate copulas), called pair-copula construction or vine copula model, that has overcome this issue. In this thesis, we develop three papers that explore the copula theory in order to obtain very flexible multivariate dependence rnodels for applications to financial data. Patton (2006) extended Sklar's theorem to the conditional case and rendered the dependence parameter of the copula time-varying. In the first paper, we introduce a new approach to modeling dependence between International financial returns over time, combining time-varying copulas and the Markov switching model. We apply these copula models and also those proposed by Patton (2006), Jondeau and Rockinger (2006) and Silva Filho et al. (2012a) to the return data of FTSE 100, CAC 40 and DAX indexes. We compare these methodologies in terms of the resulting dynamics of dependence and the models' abilities to forecast Value-at-Risk (VaR). Interestingly, ali the models identify a long period of high dependence between the returns beginning in 2007, when the subprime crisis was evolving. Surprisingly, the elhptical copulas perform best in forecasting the extreme quantiles of the portfolios returns. In the second paper, we extend our study to the case of n > 2 variables, using the vine copula model to investigate the dependence structure of the broad stock market indexes CAC 40, DAX, FTSE 100, S&P 500 and IBOVESPA, and, particularly, check the asymmetric dependence hypothesis in this case. Based on our empirical results, however, this hypothesis cannot be verified. Perhaps, asymmetric dependence with stronger lower tails occurs only temporarily, what suggests that incorporating time variation into the vine copula rnodel can improve it as a tool to rnodel multivariate International financial data. So, in the third paper, we introduce dynamics into the vine copula model by allowing the dependence parameters of the pair-copulas in a D-vine decomposition to be potentially timevarying, following a nonlinear restricted ARMA(l,m) process as in Patton (2006). The proposed model is evaluated in simulations and further assessed with respect to the accuracy of Value-at- Risk (VaR) forecasts in crisis periods. The Monte Cario experiments are quite favorable to the dynamic D-vine copula in comparison with a static D-vine copula. Moreover, the dynamic Dvine copula outperforms the static D-vine copula in terms of predictive accuracy for our data sets.

Submitted by Maykon Nascimento (maykon.albani@hotmail.com) on 2014-09-26T19:43:20Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.Mateus.Texto.pdf: 551471 bytes, checksum: d97e7cfb839c8c3dd7b3b1360d112957 (MD5) / Approved for entry into archive by Elizabete Silva (elizabete.silva@ufes.br) on 2014-11-24T18:21:23Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.Mateus.Texto.pdf: 551471 bytes, checksum: d97e7cfb839c8c3dd7b3b1360d112957 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-11-24T18:21:23Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5) Dissertacao.Mateus.Texto.pdf: 551471 bytes, checksum: d97e7cfb839c8c3dd7b3b1360d112957 (MD5) Previous issue date: 2014 / Diante de uma discussão não consensual a respeito da existência ou não de um trade-off entre inflação e desemprego (curva de Phillips), esta dissertação analisa a evolução desta relação na economia brasileira no período 1980-2010 através de duas análises diferentes: A primeira é uma análise considerada estática, realizada com a utilização de uma regressão linear simples. A segunda consiste em uma análise dinâmica, onde é utilizada uma regressão com coeficientes time-varying, com a estimação dos coeficientes sendo realizada com a aplicação do filtro de Kalman. Os resultados econométricos mostraram que a relação entre inflação e desemprego de fato se alterou ao longo do período analisado: A curva de Phillips se torna horizontal após o Plano Real e fica levemente positiva após o Regime de Metas de Inflação. Sendo assim, este trabalho basicamente se divide em duas partes: A primeira consiste de uma contextualização teórica da relação entre inflação e desemprego e do regime de metas de inflação. A segunda parte traz a análise econométrica, onde é descrita a evolução do trade-off. Diante dos resultados encontrados, são apresentadas suas possíveis causas e é realizada uma análise qualitativa da atual política monetária praticada pelo Banco Central do Brasil. / Faced with a nonconsensual discussion regarding the existence or not of a tradeoff between inflation and unemployment (Phillips curve), this dissertation examines the evolution of this relationship in the Brazilian economy during the period 1980-2010 using two different analysis: The first is considered a static analysis, performed with the use of a simple linear regression. The second is a dynamic analysis, where it is used a regression with time-varying coefficients, and the estimation of the coefficients is accomplished with the application of the Kalman filter. The econometric results show that the relationship between inflation and unemployment in fact changed over the period analyzed: The Phillips curve becomes horizontal after the Real Plan and is slightly positive after the Inflation Targeting Regime. Accordingly, this work is basically divided into two parts: The first consists of a brief review of the relationship between inflation and unemployment and the inflation targeting regime. The second part presents the econometric analysis, which describes the evolution of trade-off. Faced with the results, are presented their possible causes and is carried out a qualitative analysis of current monetary policy applied by the Central Bank of Brazil.

Orientadores: Pedro Luis Dias Peres, Ricardo Coração de Leão Fontoura de Oliveira / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-12T15:25:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Caun_RodrigodaPonte_M.pdf: 4443460 bytes, checksum: 6ac15ef9d40ddc0d477ba44ec10f9182 (MD5) Previous issue date: 2008 / Resumo: A principal contribuição dessa dissertação é propor um método de síntese de controle preditivo por realimentação de estados para sistemas lineares discretos com parâmetros variantes no tempo e pertencentes a um politopo. As condições de síntese são formuladas usando-se funções de Lyapunov dependentes de caminho, isto é, a matriz de Lyapunov depende de maneira multi-afim dos parâmetros em seus instantes sucessivos de tempo até um instante máximo (tamanho do caminho). Essa classe de função generaliza as funções quadráticas e dependentes de maneira afim nos parâmetros. Os testes numéricos s¿ao formulados em termos de problemas de otimização baseados em desigualdades matriciais lineares, parametrizados em função do tamanho do caminho da matriz de Lyapunov, arbitrado a priori. À medida que o tamanho do caminho cresce, índices de desempenho menos conservadores são obtidos ao preço de um maior esforço computacional. Exemplos numéricos são apresentados ilustrando a eficiência do método proposto em termos do índice de desempenho e do esforço computacional demandado quando comparados com outros métodos existentes na literatura. / Abstract: The main contribution of this thesis is to propose a state-feedback model predictive control design method for discrete-time systems with time-varying parameters belonging to a polytope. The synthesis conditions are formulated using path-dependent Lyapunov functions, i.e. the Lyapunov matrix depends multi-affinely on the parameters at successive instants of time until a maximum instant (path size). This class of function generalizes quadratic and affinely parameter dependent functions. The numerical tests are provided in terms of optimization problems based on linear matrix inequalities, parametrized as a function of the path size of the Lyapunov matrix, given a priori. As the path size increases, less conservative performance indices are obtained at the price of a higher computational effort. Numerical examples are presented, illustrating the efficiency of the approach in terms of the performance index and the computational burden demanded when compared to other existing methods in the literature. / Mestrado / Automação / Mestre em Engenharia Elétrica

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2016-12-21T11:00:37Z No. of bitstreams: 1 diegofagundesfabri.pdf: 7852736 bytes, checksum: 4ef1280e3a0eec15710a86fe8cad43ea (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2016-12-22T12:36:18Z (GMT) No. of bitstreams: 1 diegofagundesfabri.pdf: 7852736 bytes, checksum: 4ef1280e3a0eec15710a86fe8cad43ea (MD5) / Made available in DSpace on 2016-12-22T12:36:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 diegofagundesfabri.pdf: 7852736 bytes, checksum: 4ef1280e3a0eec15710a86fe8cad43ea (MD5) Previous issue date: 2011-03-03 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, é realizada uma proposta de implementação de um analisador de harmônicos variantes no tempo para operação em tempo real, utilizando plataforma DSP TMS320F28027. O algoritmo utilizado para realização da decomposição harmônica é o da DFT de Janela Deslizante (Sliding-Window Recursive DFT). Este algoritmo é descrito completamente e são realizados estudos referentes à decomposição de sinais contendo inter-harmônicos ou variações na frequência fundamental, bem como são definidos parâmetros e uma estrutura para auxiliar na análise de presença de espalhamento espectral nas decomposições. Também é proposto um método para correção dos erros de amplitude e fase causados pelos filtros analógicos de entrada, a partir da manipulação dos componentes em quadratura da DFT. O algoritmo da DFT de Janela Deslizante é então implementado em plataforma DSP e são realizadas decomposições harmônicas de sinais reais através de um analisado protótipo proposto. Esta nova forma de análise no domínio do tempo dos harmônicos permite a observação e estudos de diversos fenômenos relacionados ao sistema de potência atual, de um novo ponto de vista. Além do estudo da DFT e do protótipo proposto, é realizado o desenvolvimento de uma nova estrutura de banco de filtros FIR QMF visando a decomposição harmônica. / This work proposes an implementation of a real-time time-varying harmonic analyzer using a DSP TMS320F28027 platform. The algorithm used to perform the harmonic decomposition is the Sliding-Window Recursive DFT. This algorithm is fully described, and studies are made concerning the decomposition of signals containing inter-harmonics and variations in their fundamental frequency. In addition to that, new parameters and an auxiliar structure are defined to assist the analysis of spillover presence in the signals decomposition. It is also proposed a method for correcting amplitude and phase errors caused by analog input filters, through the manipulation of the DFT quadrature components. The Sliding-Window DFT algorithm is then implemented in a DSP platform, and harmonic decompositions of real signals are performed using the proposed prototype. This new form of time-domain harmonics analysis allows the observation and study of various phenomena related to the power system from a new point of view. Besides the study of the DFT and the proposed prototype, a new filter bank structure using QMF FIR filter for harmonic decomposition is developed.

Este trabalho propõe uma metodologia de identificação para sistemas lineares sujeitos a saltos markovianos. Dada uma sequência de observações ruidosas da variável de estados, busca-se estimá-la juntamente com os parâmetros (desconhecidos) que descrevem o sistema dinâmico no espaço de estados. Como é bem conhecido, a ltragem ótima nesta classe de sistemas tem requisitos computacionais exponencialmente crescentes em função do tamanho da amostra, e torna-se inviável na prática. Recorre-se, portanto, a um algoritmo sub-ótimo de ltragem, cujos resultados são utilizados na identificação por máxima verossimilhança segundo a metodologia apresentada. Simulações realizadas mostram boa convergência. / This paper proposes a methodology for the identification of Markov-jump linear systems. Given a sequence of noisy observations of the state variable, our objective is to estimate it along with the (unknown) parameters that drive the system in the state-space. As it is well known, the optimal ltering in this class of systems requires exponentially increasing computing power, in proportion to the sample size, and is not feasible in practice. We resort, therefore, to a sub-optimal algorithm, whose results are used for a maximum likelihood identification according to the methodology presented here. Simulations show a good convergence.

Submitted by Renata Lopes (renatasil82@gmail.com) on 2017-04-19T17:51:31Z No. of bitstreams: 1 maurodeoliveiraprates.pdf: 2945720 bytes, checksum: b2933ab3f965ae9545fd42098fbc9164 (MD5) / Approved for entry into archive by Adriana Oliveira (adriana.oliveira@ufjf.edu.br) on 2017-04-20T12:29:12Z (GMT) No. of bitstreams: 1 maurodeoliveiraprates.pdf: 2945720 bytes, checksum: b2933ab3f965ae9545fd42098fbc9164 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-04-20T12:29:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 maurodeoliveiraprates.pdf: 2945720 bytes, checksum: b2933ab3f965ae9545fd42098fbc9164 (MD5) Previous issue date: 2014-04-10 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Neste trabalho, são apresentados e discutidos métodos que realizam levantamento de características do Sistema Elétrico de Potência (SEP) pela imposição de perturbações controladas. As características obtidas são a caracterização de conversores eletrônicos e impedância harmônica, impostas por afundamentos instantâneos de tensão e por wavelets, respectivamente. Em ambos os casos, utiliza-se a SWRDFT (do inglês, Sliding Window Recursive Discrete Fourier Transform). Assim, no primeiro momento são aplicados afundamentos de tensão para análise dos harmônicos variantes no tempo da corrente, em sistemas compostos por conversores eletrônicos. Já no segundo caso, é realizada a medição de impedância harmônica por meio da injeção de formas de onda wavelet. Para isso, utiliza-se a Wavelet Morlet Modificada (WMM), injetada de forma sequencial no SEP em diversas frequências. A SWRDFT é então utilizada para extrair as componentes harmônicas da tensão e corrente, obtendo-se assim a impedância harmônica do ponto de medição desejado. Este método foi testado em vários sistemas elétricos de diferentes níveis de complexidade e os resultados foram comparados com o obtido pelo bloco medidor de impedância do Simulink ®. Os resultados alcançados nos dois casos citados podem ser considerados satisfatórios para os propósitos a que se referem, fornecendo características importantes em um SEP. / In this work, two methods based on the injection of controlled disturbances are proposed in order to evaluate characteristics of the Electrical Power System (EPS). The proposed methods perform the characterization of electronic converters and harmonic impedance measurements by the imposition of voltage sags and wavelets, respectively. In both cases, SWRDFT (Sliding Window Recursive Discrete Fourier Transform) is used. Thus, in the first method, voltages sags are applied to electrical systems composed by electronics converters and the time varying harmonic content of current is analyzed. In the second method, the measurement of harmonic impedance by current by injecting forms of wavelet wave is performed. For this, the Modified Morlet Wavelet (MMW) is used and is sequentially injected in the EPS with different frequencies. The SWRDFT is then used to extract the harmonic components of the voltage and current and then, the harmonic impedance of the desired point of measurement can be calculated. The proposed method was tested on various electrical systems with different levels of complexity and the results are compared with the value obtained by the impedance meter Simulink ®. The results achieved by the proposed methods can be considered satisfactory, providing important technical features of the Electric Power System.