This dissertation presents dynamic reactive power control of isolated power systems. Isolated systems include MicroGrids in islanded mode, shipboard power systems operating offshore, or any other power system operating in islanded mode intentionally or due to a fault. Isolated power systems experience fast transients due to lack of an infinite bus capable of dictating the voltage and frequency reference. This dissertation only focuses on reactive control of islanded MicroGrids and AC/DC shipboard power systems. The problem is tackled using a Model Predictive Control (MPC) method, which uses a simplified model of the system to predict the voltage behavior of the system in future. The MPC method minimizes the voltage deviation of the predicted bus voltage; therefore, it is inherently robust and stable. In other words, this method can easily predict the behavior of the system and take necessary control actions to avoid instability. Further, this method is capable of reaching a smooth voltage profile and rejecting possible disturbances in the system. The studied MicroGrids in this dissertation integrate intermittent distributed energy resources such as wind and solar generators. These non-dispatchable sources add to the uncertainty of the system and make voltage and reactive control more challenging. The model predictive controller uses the capability of these sources and coordinates them dynamically to achieve the voltage goals of the controller. The MPC controller is implemented online in a closed control loop, which means it is self-correcting with the feedback it receives from the system.

The purpose of this thesis is to examine whether Swedish Equity L/S hedge funds present a lower market risk than the index S&P Europe 350 over our holding period using a GARCH/EGARCH Value-at-Risk model. The sample consists of 96 monthly observa- tions between March 2004 and February 2012. The examination shows that the hedge funds in general hold a lower market risk than the index for the next holding period and al- so present a lower estimated loss if our VaR loss is exceeded. This implies that hedge funds would be a good choice for investors to have in a portfolio to reduce the risk.

<p>Value-at-Risk (VaR) is among financial institutions a commonly used tool for measuring market risk. Several methods to calculate VaR exists and different implementations often results in different VaR forecasts. An interesting implementation is historical simulation, and the purpose of this thesis is to examine whether historical simulation with dynamic volatility updating is useful as a model to calculate VaR and how this differs in regard to type of asset or instrument. To carry out the investigation six different models are implemented, which then are tested for statistical accuracy through Christoffersens test. We find that incorporation of volatility updating into the historical simulation method in many cases improves the model. The model also generates good results compared to other commonly used models, especially if the volatility is predicted through a GARCH(1,1) updating scheme.</p> / <p>Value-at-Risk (VaR) är ett bland finansiella institutioner vanligt mått för att mäta marknadsrisk. Det finns ett flertal olika sätt att beräkna VaR, vilka ofta ger olika resultat beroende på förutsättningar. Ett av dessa är historisk simulering, och syftet med denna uppsats är att undersöka huruvida historisk simulering med dynamiskt uppdaterande volatilitet är en användbar modell för beräkning av VaR och hur dess lämplighet beror på valt tillgångsslag eller instrument. För att besvara detta implementeras sex olika modeller för beräkning av VaR, vilka sedan testas med hjälp av Christoffersens test. Vi finner att inkorporering av dynamisk volatilitet i historisk simulering i många fall medför en förbättring av modellen ifråga om statistisk riktighet. Vidare kan historisk simulering med dynamiskt uppdaterande volatilitet anses vara konkurrenskraftig i jämförelse med andra vanligt använda modeller, framförallt då volatiliteten skattas genom GARCH(1,1).</p>

Value at Risk (VaR) är en finansiell metod för att skatta risker och som används i stor utsträckning av banker och företag. VaR beräknar att en eventuell förlust inte skall överstiga ett visst belopp med 95/99 procents konfidens. Denna uppsats syfte är att undersöka om VaR kan appliceras på en svensk aktie när Riskmetrics-modellen (IGARCH) skattar volatiliteten på aktien trots oro på den finansiella marknaden. Undersökningen genomfördes på Volvos B-aktie med data från perioden 2003-01-01 till 201 2-12-31. Vi genererade enstegsprognoser över den potentiella förlusten (VaR) givet en fiktiv investering av 10 000 000 SEK. Det estimerade VaR jämfördes sedan med de verkliga historiska utfallen. Resultaten visade att VaR med Riskmetrics-metoden lyckas täcka den verkliga förlusten i 96.31 procent av fallen. Detta resultat tyder på att Riskmetrics lyckas att skatta volatiliteten även under oroligheter, dels på den finansiella marknaden och dels inom företaget.

In this paper we use the conditional Value at Risk (CoVaR) and CoVaR variation (ΔCoVaR) proposed by Adrian and Brunnermeier (2008, 2011, 2016) to estimate the Peruvian stock market risk (through the IGBVL) conditioned on the international financial market (given that the S&P500) and conditioned on three of the main commodities exported by Peru: copper, silver and gold. Moreover, the CoVaR measures are compared with the VaR of the IGBVL to understand the differences using conditional and unconditional risk measure estimators. The results show that both CoVaR and ΔCoVaR are useful indicators to measure the Peruvian stock market risk. / En este trabajo utilizamos el Valor en Riesgo condicional (CoVaR) y la variación CoVaR (ΔCoVaR) propuestos por Adrian and Brunnermeier (2008, 2011, 2016) para estimar el riesgo bursátil peruano (a través del IGBVL) condicionado en el mercado internacional (dado por el índice S&P500) y condicionado en tres de los principales comodities exportados por el Perú: cobre, plata y oro. Además, las medidas CoVaR son comparadas con el VaR del IGBVL para entender las diferencias al utilizar medidas de riesgo condicionales e incondicionales. Los resultados muestran que ambas medidas CoVaR and ΔCoVaR constituyen indicadores útiles para estimar el riesgo bursátil peruano.

O grande número de publicações na área de finanças atualmente utilizando a modelagem de cópulas pode ser explicada pela capacidade de esta técnica estatística conseguir lidar com a evidência de não normalidade das séries de retornos de ativos financeiros. A não normalidade é evidenciada através do “sorriso de volatilidade” presente em séries de opções de ações perto do vencimento; existência de “caudas pesadas” em carteiras de instituições e consequentemente no gerenciamento de risco das Instituições. Particularmente com relação ao Value at Risk (VaR), que é uma técnica estatística que tem por objetivo calcular a perda máxima de uma carteira em dado horizonte de tempo considerando um nível de significância adotado, a existência de caudas pesadas nas séries gera um problema para a determinação da distribuição de probabilidade conjunta, implicando em grande dificuldade na mensuração do grau de exposição aos fatores de risco. Esse fato acaba por dificultar o correto e efetivo gerenciamento de risco de uma carteira, pois em tese, devido à existência de não normalidade, não é possível separar os efeitos de ativos de diferentes características. Em casos de crises e bolhas, o portfólio pode ser mais arriscado que o desejado ou excessivamente conversador. Neste sentido, a utilização de Cópulas torna-se atrativa, pois com esta técnica é possível separar as distribuições marginais de cada ativo da estrutura de dependência das variáveis. O objetivo do trabalho é propor uma modelagem de risco a partir do uso de Cópulas para o cálculo do Value at Risk (VaR), utilizando os métodos de volatilidade GARCH (1,1), EWMA e HAR. A aplicação empírica do modelo foi efetuada a partir de uma amostra de uma série de retornos de uma carteira teórica composta por ativos de renda variável (ações preferenciais) das empresas Petrobras, Vale, Usiminas e Gerdau. A amostra utilizada corresponde aos preços diários entre o período de 03 de março de 2006 até 30 de abril de 2010, representando 1.026 observações diárias. Os resultados apurados para a amostra demonstraram que as cópulas tendem a gerar um Value at Risk (VaR) significativo para a maioria das famílias de Cópulas, quando testado pelo Teste de Kupiec (1995). / The large number of publications in finance using currently copulas can be explained by the ability of this technique to deal with statistical evidence of non-normality of the return series of financial assets. The non-normality is evidenced by the "volatility smile" in the series of stock options near expiration, the existence of "heavy tails" in portfolios of institutions and consequently the risk management of the institutions. Especially regarding the Value at Risk (VaR), which is a statistical technique that aims to calculate the maximum loss a portfolio at a given time horizon considering a significance level, the existence of heavy tails in the series creates a problem for determining the joint probability distribution, resulting in great difficulty in measuring the degree of exposure to risk factors. This fact makes difficult the correct and effective risk management of a portfolio, because in theory, due to the existence of non-normality, it is not possible to separate the effects of assets with different characteristics. In cases of crises and bubbles, the portfolio may be riskier than desired or overly chatty. In this regard, the use of copulas becomes attractive, because with this technique is possible to separate the marginal distributions of each dependence structure of the variables. The objective is to propose a model of risk using copulas for the calculation of Value at Risk (VaR), using the methods of volatility GARCH (1,1), EWMA and HAR. The empirical application of the model was made from a sample of a series of returns of a theoretical portfolio of assets in equities (shares) of Petrobras, Vale, Usiminas and Gerdau. The sample corresponds to the daily prices in the period between March 3rd, 2006 until April 30th, 2010, representing 1026 daily observations. The results obtained showed that copulas tend to generate a Value at Risk (VaR) for the most significant families of copulas, when tested by the Test of Kupiec (1995).

Nas últimas décadas, a China obteve um crescimento econômico robusto. Dados mostram que o produto chinês, entre 1980 e 2010, teve uma média anual de crescimento de 9,5%. Esse aumento do produto permitiu que as condições de vida de milhões de pessoas melhorassem via incremento da renda e consumo. No entanto, esse crescimento também produziu desequilíbrios ambientais, uma vez que a consequente modernização se deu com base no elevado consumo de carvão. Atualmente a China consome quase 50% do carvão mundial, sendo a primeira em produção de energia elétrica e emissões absolutas de CO2, sendo que o carvão possui um papel preponderante em sua matriz energética. Frente a essa realidade, este trabalho propõe um modelo para analisar o papel do carvão como variável de energia no crescimento econômico chinês. A abordagem teórica baseou-se na função de produção do tipo Cobb-Douglas, que foi estimada por um modelo um VAR-VEC (Modelo de Autoregressão Vetorial com correção de Erro). O período de análise compreende 1980 a 2010. Busca-se relacionar o peso do carvão, capital e trabalho com o comportamento do PIB chinês. A variável capital foi testada de duas formas distintas. O primeiro modelo utilizou uma variável de capital construída, baseada em Conesa et al. (1999), enquanto que o segundo modelo utilizou a formação bruta de capital fixa, variável utilizada para representar o estoque de capital. Os resultados dos dois modelos apontam que carvão, capital e trabalho apresentaram um bom poder de explicação sobre o crescimento do PIB chinês em ambos os modelos. Porém, o modelo com a variável de capital construída mostrou melhores resultados para os coeficientes de relações contemporâneas e elasticidades impulso-resposta. Observou-se também que, em ambos os modelos, o carvão teve uma importância considerável na determinação do PIB chinês quando analisado pela função de impulso-resposta. / In recent decades, China has achieved robust economic growth. Data show that the Chinese product between 1980 and 2010 had an average annual growth of 9,5%. This increase in output allowed the living conditions of millions of people would improve through increased income and consumption. However, this growth has also produced environmental disturbances, because the resulting modernization was made based on high coal consumption. Currently China consumes nearly 50% of world coal, the first production of electric power and absolute CO2 emissions, with coal has a major role in its energy matrix. Facing this reality, this work proposes a model to analyze the role of coal as an energy variable in Chinese economic growth. The theoretical approach was based on the production function of the Cobb-Douglas, which was estimated by a model a VAR-VEC (Model autoregression Vector with error correction). The analysis period covers 1980 to 2010. The aim is to relate the weight of coal, capital and work with the Chinese GDP behavior. The capital variable was tested in two ways. The first model employed a variable capital constructed based on Conesa et al. (1999), while the second model used the gross formation of fixed capital, variable this commonly used for capital stock. The results of both models indicate that coal, capital and labor had a good explanatory power of the Chinese GDP growth in both models. However, the model with the built capital variable showed better results for the contemporary relations coefficients and impulse response elasticities. It was also observed that in both models, coal had a considerable importance in determining the Chinese GDP when analyzed by the impulse response function.

Submitted by Valquíria Barbieri (kikibarbi@hotmail.com) on 2018-03-20T20:44:06Z No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Solange Ossuna Fernandes.pdf: 5309319 bytes, checksum: 27262f2dd082e3af96047c24419b6983 (MD5) / Approved for entry into archive by Jordan (jordanbiblio@gmail.com) on 2018-04-10T19:02:31Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Solange Ossuna Fernandes.pdf: 5309319 bytes, checksum: 27262f2dd082e3af96047c24419b6983 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-10T19:02:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DISS_2014_Solange Ossuna Fernandes.pdf: 5309319 bytes, checksum: 27262f2dd082e3af96047c24419b6983 (MD5) Previous issue date: 2014-07-30 / CAPES / A couve-flor é considerada uma olerícola de grande importância econômica, especialmente para pequenos produtores, por ser uma cultura rentável em pequenas áreas. No Brasil, as principais regiões produtoras são Sudeste e Sul. O tamanho e a qualidade de sua cabeça são os aspectos mais importantes à sua comercialização, sendo influenciados pelos nutrientes absorvidos durante o ciclo da cultura, destacando-se, entre eles, o nitrogênio e o boro. O nitrogênio (N) é o nutriente que mais influencia o crescimento das plantas, pois está presente na composição das mais importantes biomoléculas, tais como ATP, NADH, NADPH, clorofila, proteínas e inúmeras enzimas. Em couve-flor, a deficiência deste nutriente influencia de forma significativa as variáveis vegetativas da planta, diminuindo o número de folhas, a altura da planta, o diâmetro da haste, a área foliar e a matéria seca. A fertilização nitrogenada acelera o desenvolvimento da planta, aumentando a produtividade e o diâmetro da cabeça de couve-flor, já que o N é responsável pelo desenvolvimento vegetativo rápido e vigoroso da planta, o que está associado ao bom desenvolvimento da inflorescência. O boro (B) é essencial para o crescimento celular, principalmente nas partes jovens da planta, como gemas, meristemas apicais e estruturas reprodutivas, sendo essencial também para a estrutura e função da parede celular, pois estabiliza a rede péctica e regula o tamanho do poro da parede celular. A adubação com B para brássicas no Brasil é recomendada com frequência, visto que os resultados existentes indicam resposta positiva para utilização deste micronutriente, que há muito já teve sua essencialidade comprovada, apesar de sua função primária não ter sido totalmente esclarecida. As doses de fertilizantes atualmente indicadas subestimam a real necessidade da cultura nas diferentes regiões produtoras do país, o que dificulta a obtenção de altas produtividades e padrões comerciais. Com isso, o objetivo deste estudo foi avaliar a influência de N e B no cultivo de couve-flor ‘Verona CMS’. / Cauliflower is considered a greenery of great economic importance, especially to smallholders, to be a culture profitable in small areas. In Brazil, the main producing regions are South and Southeast. Curd size and quality are the most important aspects of your marketing, being influenced by nutrients absorbed during the crop cycle, standing out, among then, nitrogen and boron. Nitrogen (N) is the nutrient that most affects plant growth, because it is present in the composition of the most important biomolecules, such as ATP, NADH, NADPH, chlorophyll, proteins and numerous enzymes. In cauliflower, N deficiency affects the vegetative plant variables, decreasing number of leaves, plant height, stem diameter, leaf area, and dry matter. Nitrogen fertilization accelerates the development of the plant, increasing yield and cauliflower curd diameter, whereas N is responsible for fast and vigorous vegetative developing, that is associated with good development of the blossom. Boron (B) is essential for cellular growth, mainly in young plant parts like buds, apical meristems, and reproductive structures, being essential for cell wall structure and function, because stabilizes pectic network and regulates de pore size of cell wall. Boron fertilization for Brassicacea in Brazil is often recommended, whereas an existents result indicates positive response for this micronutrient utilization, which has long since had its essentiality proven, although their primary function is not clarified. Fertilizers levels currently recommended underestimate the real need of culture in different places cultivation, making it difficult to obtain high productivity and trade patterns. Therefore, the aim of this study was evaluate N and B influence in the cultivation of cauliflower ‘Verona CMS’.

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The Federal Constitution of 1988 was the first in Brazil to refer to social inequalities and social assistance as a public policy. Currently there are several programs that assist the population living in extreme poverty. Among the existing programs, the best known are the Bolsa Família Program and the Continued Benefit that have as their main task the transfer of minimum necessary income to families that fall within the pre-established criteria in specific Decrees and registered in the Unified Register for Programs social - CadÚnico. From the above, this study aims to examine the relationship between the main macroeconomic variables and spending on social welfare policy of the federal government in the period between January 2004 and August 2014. The methodology to be employed to achieve this goal is : the autoregressive moving average model with ARMAX exogenous variable, the Vector autoregression model - VAR, the Granger causality test, cointegration test Johansen and Error Correction Vector - VEC. The conclusions reached were positive for significant relationships between macroeconomic variables and social assistance programs, ie, programs influence the Brazilian economy. / A Constituição Federal de 1988 foi a primeira do Brasil a referir-se às desigualdades sociais e a assistência social como política pública. Atualmente há diversos programas que prestam assistência a população que se encontra em situação de pobreza extrema. Dentre os programas existentes, os mais conhecidos são o Programa Bolsa Família e o Benefício de Prestação Continuada que possuem como incumbência principal a transferência de renda mínima necessária às famílias que se enquadram nos critérios pré-estabelecidos em Decretos específicos e cadastrados no Cadastro Único para Programas Sociais CadÚnico. Do exposto acima, o presente trabalho pretende analisar a relação existente entre as principais variáveis macroeconômicas e os gastos em política de assistência social do governo federal no período compreendido entre janeiro de 2004 e agosto de 2014. A metodologia que será empregada para atingir este objetivo é: o modelo autorregressivo de média móvel com variável exógena ARMAX, o Modelo de Autorregressão Vetorial VAR, o teste de causalidade de Granger, o testes de Cointegração de Johansen e o Vetor de Correção de Erros VEC. As conclusões obtidas foram positivas para as relações significativas entre as variáveis macroeconômicas e os programas de assistência social, ou seja, os programas influenciam na economia brasileira.

O grande número de publicações na área de finanças atualmente utilizando a modelagem de cópulas pode ser explicada pela capacidade de esta técnica estatística conseguir lidar com a evidência de não normalidade das séries de retornos de ativos financeiros. A não normalidade é evidenciada através do “sorriso de volatilidade” presente em séries de opções de ações perto do vencimento; existência de “caudas pesadas” em carteiras de instituições e consequentemente no gerenciamento de risco das Instituições. Particularmente com relação ao Value at Risk (VaR), que é uma técnica estatística que tem por objetivo calcular a perda máxima de uma carteira em dado horizonte de tempo considerando um nível de significância adotado, a existência de caudas pesadas nas séries gera um problema para a determinação da distribuição de probabilidade conjunta, implicando em grande dificuldade na mensuração do grau de exposição aos fatores de risco. Esse fato acaba por dificultar o correto e efetivo gerenciamento de risco de uma carteira, pois em tese, devido à existência de não normalidade, não é possível separar os efeitos de ativos de diferentes características. Em casos de crises e bolhas, o portfólio pode ser mais arriscado que o desejado ou excessivamente conversador. Neste sentido, a utilização de Cópulas torna-se atrativa, pois com esta técnica é possível separar as distribuições marginais de cada ativo da estrutura de dependência das variáveis. O objetivo do trabalho é propor uma modelagem de risco a partir do uso de Cópulas para o cálculo do Value at Risk (VaR), utilizando os métodos de volatilidade GARCH (1,1), EWMA e HAR. A aplicação empírica do modelo foi efetuada a partir de uma amostra de uma série de retornos de uma carteira teórica composta por ativos de renda variável (ações preferenciais) das empresas Petrobras, Vale, Usiminas e Gerdau. A amostra utilizada corresponde aos preços diários entre o período de 03 de março de 2006 até 30 de abril de 2010, representando 1.026 observações diárias. Os resultados apurados para a amostra demonstraram que as cópulas tendem a gerar um Value at Risk (VaR) significativo para a maioria das famílias de Cópulas, quando testado pelo Teste de Kupiec (1995). / The large number of publications in finance using currently copulas can be explained by the ability of this technique to deal with statistical evidence of non-normality of the return series of financial assets. The non-normality is evidenced by the "volatility smile" in the series of stock options near expiration, the existence of "heavy tails" in portfolios of institutions and consequently the risk management of the institutions. Especially regarding the Value at Risk (VaR), which is a statistical technique that aims to calculate the maximum loss a portfolio at a given time horizon considering a significance level, the existence of heavy tails in the series creates a problem for determining the joint probability distribution, resulting in great difficulty in measuring the degree of exposure to risk factors. This fact makes difficult the correct and effective risk management of a portfolio, because in theory, due to the existence of non-normality, it is not possible to separate the effects of assets with different characteristics. In cases of crises and bubbles, the portfolio may be riskier than desired or overly chatty. In this regard, the use of copulas becomes attractive, because with this technique is possible to separate the marginal distributions of each dependence structure of the variables. The objective is to propose a model of risk using copulas for the calculation of Value at Risk (VaR), using the methods of volatility GARCH (1,1), EWMA and HAR. The empirical application of the model was made from a sample of a series of returns of a theoretical portfolio of assets in equities (shares) of Petrobras, Vale, Usiminas and Gerdau. The sample corresponds to the daily prices in the period between March 3rd, 2006 until April 30th, 2010, representing 1026 daily observations. The results obtained showed that copulas tend to generate a Value at Risk (VaR) for the most significant families of copulas, when tested by the Test of Kupiec (1995).