Na trajetória da economia mundial, destaca-se a importância do agronegócio, que exerce um papel essencial no desenvolvimento econômico e social dos países, devido principalmente à sua capacidade de geração de renda e empregos. Entretanto, o agronegócio possui um obstáculo para a sua sustentabilidade, que é sua natureza cíclica, sofrendo influências de vários fatores de mercado e apresentando elevada volatilidade nos preços das commodities. Nesse sentido, vê-se a necessidade de explorar o aspecto cíclico dos preços das commodities, com o intuito de captar a dinâmica dos fatores de mercado que influenciam a formação do preço, para o seu monitoramento antecipado. Dentro desse contexto, o objetivo do presente estudo foi propor o desenvolvimento de uma ferramenta para prever o comportamento dos ciclos de crescimento e retração de uma commodity, especificamente o açúcar, com base no modelo de indicador antecedente. Para isso, foi construído, primeiramente, o ciclo de preços agrícolas, com base nos ciclos de negócios e na exposição das estruturas que representam os principais fatores de alteração nos preços das commodities: econômica, fundamentalista, climática e relacionada. O próximo passo foi datar os pontos de mudança do preço do açúcar, utilizando um modelo de cadeia de Markov e confrontando seus resultados com os acontecimentos históricos do setor. Posteriormente, um modelo de fator dinâmico foi utilizado para extrair movimentos cíclicos comuns a um conjunto de variáveis que apresentam poder de previsão, fora de amostra, com relação ao preço do açúcar. Como resultado, foram encontrados três indicadores antecedentes, que sinalizaram consistentemente a maioria dos picos e vales do ciclo do preço do açúcar, num horizonte de dois anos de antecedência. Cada indicador selecionado é composto por uma combinação linear entre os coeficientes e quatro variáveis independentes, as quais representam, respectivamente, as estruturas setoriais analisadas: fundamentalista, econômica, climática e relacionada. Em seguida, os indicadores foram combinados com o preço em um vetor bivariado auto-regressivo para obter previsões lineares do preço da commodity açúcar. As previsões obtidas revelam que os indicadores apresentaram um desempenho de previsão bem superior ao do modelo base, em todos os horizontes, e muito próximo aos valores reais dos preços. Portanto, da análise de previsão de pontos de mudança e de previsão linear, conclui-se que os indicadores antecedentes da commodity açúcar (IAC) constituem-se em um instrumento informativo para sinalizar o comportamento futuro do preço do açúcar, mesmo quando apenas dados preliminares e não revisados estão disponíveis. A ferramenta proposta, além de servir como um instrumento para compreender a natureza das flutuações dos preços das commodities, pretende tornar-se fonte de subsídios para o projeto de diretrizes, ações e formulação de estratégias de desenvolvimento, tanto no âmbito das políticas públicas, quanto daquelas iniciativas que deveriam ser adotadas pelo setor privado, servindo como um instrumento essencial para o planejamento das instituições integrantes do agronegócio. / In the course of the world economy, underscoring the importance of agribusiness, which plays a key role in economic and social development of countries, mainly due to its ability to generate income and jobs. However, agribusiness has an obstacle to its sustainability, which is its cyclical nature, is influenced by various market factors and a very high volatility in commodity prices. In this sense, we see the need to explore the cyclical aspect of commodity prices, in order to capture the dynamics of market factors that influence the pricing for its monitoring anticipated. Within this context, the objective of this study was to propose the development of a tool to predict the behavior of cycles of growth and shrinkage of a commodity, specifically sugar, based on the type of leading indicator. For that was built first, the cycle of agricultural prices, based on business cycles and exposure of the structures that represent the main factors of change in commodity prices: economic fundamentalism, climate and related. The next step was dating the turning points of the price of sugar, using a model of Markov chain, comparing their results with historical events in the industry. Subsequently, a dynamic factor model was used to extract common cyclical movements in a set of variables that have predictive power, out of the sample to the price of sugar. As a result, there were three leading indicators, which signaled consistently most of the peaks and valleys of the cycle of the price of sugar, a horizon of two years in advance. Each indicator selected is composed of a linear combination of the coefficients and four independent variables, which represent, respectively, industry structures analyzed: fundamentalist, economic, climate and related. Then, the indicators were combined with the price in a bivariate vector autoregressive forecasts for linear price of crude sugar. The predictions show that the indicators showed a predictive performance far superior to the base model at all horizons, and very close to the actual values of prices. Therefore, the analysis of forecasting turning points and linear prediction, it is concluded that the leading indicators of crude sugar (IAC) is based on an informative tool for signaling future behavior of the price of sugar, even when only preliminary data not reviewed are available. The proposed tool, besides serving as a tool to understand the nature of fluctuations in commodity prices, hopes to become a source of input for the draft guidelines, actions and formulation of development strategies, both in the public policies and those initiatives that should be adopted by the private sector, serving as an essential tool for planning of institutions of agribusiness.

Made available in DSpace on 2014-06-12T17:38:10Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo5618_1.pdf: 3048249 bytes, checksum: 5404a746aa7aac46d2fad86ada13af25 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2010 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O conhecimento prévio do comportamento do consumo de energia é de grande importância para uma distribuidora de energia. Com base nesta informação, é possível definir estratégias para operação e planejamento de seu sistema elétrico, além de possibilitar o acompanhamento da relação entre contratos e consumo de energia, evitando com isso a ocorrência de penalidades. O consumo de energia é influenciado por diversas variáveis. Notadamente, em horizontes de curto prazo o consumo de energia é influenciado por variáveis climáticas, como temperatura e precipitação. Este trabalho apresenta modelos que utilizam a temperatura como variável de entrada para solucionar o problema de previsão de carga diária no horizonte de curto prazo, realizada em 7 e 14 dias para um conjunto de barramentos do sistema de distribuição da CELPE Companhia Energética de Pernambuco. As técnicas aplicadas no desenvolvimento dos modelos de previsão foram: Redes Neurais Artificiais com topologia de MLP (Multi Layer Perceptrons) totalmente conectadas e treinadas com algoritmo Levenberg-Marquardt; e ANFIS (Adaptive Networkbased Fuzzy Inference System) com o método subctrative clustering . Os métodos Média Simples e Ensemble foram aplicados para combinação dos resultados dos modelos propostos. Os modelos criados foram avaliados para previsão de carga do ano de 2009 e comparados entre si. Os resultados encontrados demonstram que os modelos apresentaram performances satisfatórias

A complexidade inerente ao processo de produção de energia apresenta um desafio aos especialistas quando estes se deparam com o dimensionamento e operação de sistemas de recursos hídricos. A produção energética de um sistema hidroelétrico depende fundamentalmente das séries de vazões afluentes às diversas usinas hidrelétricas do sistema. No entanto, a incerteza das vazões futuras e sua aleatoriedade são obstáculos que dificultam todo o planejamento da operação do sistema energético brasileiro. A inexistência de um software específico para análise de séries de vazões ocorridas nas usinas hidrelétricas, associada à importância desse tipo de dado no contexto energético, motivou a concepção de uma ferramenta gráafica para visualização e previsão desses dados. Acredita-se que a visualização desses dados por meio de representações apropriadas e altamente interativas possa promover hipóteses e revelar novas informações dos fenômenos associados a essas quantidades, melhorando a qualidade das decisões de planejamento do sistema energético. Este trabalho de mestrado apresenta em detalhes o sistema desenvolvido, chamado Power Map Explorer, e das técnicas nele implementadas / The complexity inherent to the process of energy production introduces a challenge to the experts when they are faced with dimension and operation of water resources systems. The energy production of a hidroeletric system depends on streamflow time series from hydroelectric plants located on different rivers of the system. However, the uncertainty and randomness of future streamflow series impose difficulties to the planning and operation of the brazilian energy system. The lack of a software suite to support the analysis of inflow series from hydroelectric plants, and the importance of this data in the energy context motivated the conception and implementation of a graphical tool to visualize and forecast this type data. The appropriate level of visualization and interaction with this type of data can spring new hypotheses and reveal new information, leading to performance improvement of the task of energetic planning. This work presents a software for visualization and forecast of inflow data series, the Power Map Explorer, in detail

Os modelos de previsão de desempenho de pavimentos são importantes ferramentas utilizadas pelos sistemas de gerência, essenciais para o planejamento das atividades de manutenção e reabilitação, assim como para a estimativa dos recursos necessários para a preservação das rodovias. Este trabalho tem por objetivo comparar modelos de desempenho de pavimentos, desenvolvidos por análises empíricas e empírico-mecanísticas, que predizem a evolução da condição de pavimentos flexíveis, ao longo do tempo e/ou tráfego acumulado. Os modelos de desempenho analisados foram desenvolvidos por pesquisadores e órgãos rodoviários brasileiros e internacionais, inclusive os modelos de deterioração utilizados pelo programa computacional de gerência de pavimentos desenvolvido pelo Banco Mundial, o HDM–4 (Highway Development and Management). A pesquisa está baseada na comparação do desempenho real de seções de pavimentos rodoviários, obtido a partir da base de dados dos experimentos LTPP (Long-Term Pavement Performance) do FHWA (Federal Highway Administration), com o comportamento previsto pelos modelos de desempenho desenvolvidos por Queiroz (1981), Paterson (1987), Marcon (1996) e Yshiba (2003). Neste trabalho, a análise do comportamento das seções de teste LTPP-FHWA é feita utilizando-se uma programação fatorial que, através da análise de variância (ANOVA), permite a determinação do nível de significância de fatores pré- selecionados (variáveis independentes: tráfego, idade e número estrutural corrigido) bem como a modelagem do desempenho dos pavimentos dessas seções (variáveis dependentes: irregularidade longitudinal e deformação permanente). / The pavement performance prediction models are important tools used for pavement management, essential for the planning of maintenance and rehabilitation activities, as well as for budgeting. The aim of this work is to compare performance prediction models developed through empirical and empirical-mechanistic analyses, which predict the evolution of the condition of flexible pavements, throughout the time and/or accumulated traffic. The performance prediction models analyzed were developed by researchers and Brazilian and international road agencies, including the deterioration models used by the pavement management comuputer program HDM-4 (Highway Development and Management), developed by the World Bank. The research is based on the comparison of the real performance of pavement of sections, obtained from the data base of the LTPP Program (Long-Term Pavement Performance) of FHWA (Federal Highway Administration), with the behavior predicted by deterioration models developed by Queiroz (1981), Paterson (1987), Marcon (1996) and Yshiba (2003). In this work, the analysis of the behavior of the LTPP-FHWA test sections is made through a factorial programming. Analysis of Variance (ANOVA) allows the determination of the level of significance of pre-selected factors (independent variables: traffic, age and pavement structure) and the development of performance prediction models (dependent variables: roughness and rutting).

A previsão de demanda desempenha um papel de fundamental importância dentro das organizações, pois através dela é possível obter uma declaração antecipada do volume demandado no futuro, permitindo aos gestores a tomarem decisões mais consistentes e alocarem os recursos de modo eficaz para atender esta demanda. Entretanto, a eficiência na tomada de decisões e alocação dos recursos requer previsões cada vez mais acuradas. Diante deste contexto, a combinação de previsões tem sido amplamente utilizada com o intuito de melhorar a acurácia e, consequentemente, a precisão das previsões. Este estudo tem por objetivo fazer a adaptação de um modelo de previsão para estimar a demanda de produtos destinados à suplementação animal através da combinação de previsões, considerando as variáveis que possam impactar na demanda e a opinião de especialistas. O trabalho está estruturado em dois artigos, sendo que no primeiro buscou-se priorizar e selecionar, através do Processo Hierárquico Analítico (AHP), variáveis que possam impactar na demanda para que estas pudessem ser avaliadas na modelagem via regressão do artigo 2. Por sua vez, no segundo artigo, realizou-se a adaptação do modelo composto de previsão idealizado por Werner (2004), buscando uma previsão final mais acurada. Os resultados obtidos reforçam que as previsões, quando combinadas, apresentam desempenhos superiores para as medidas de acurácia MAPE, MAE e MSE, em relação às previsões individuais. / The demand prediction has a role of fundamental importance inside the organizations, because trough it is possible to obtain a previous declaration of the demanded amount in the future, allowing the managers to take more consistent decisions and to allocate the resources in an efficient manner in order to satisfy this demand. However, the efficiency in the support decision and resource allocation demands accurated predictions. So, the combination of predictions have been used with the aim of improving the accuracy and, consequently, the precision of the prediction. This study has as objective to do an adaptation of a prediction model to estimate the demand of products designated to animal supplementation through the combination of prediction, considering the variables that can impact in the demand and in the expert opinion. The work is structured in two papers, considering that the first searches to priorize and select through the Analitic Hierarch Process (AHP), variables that can impact in the demand, so they could be evalute in the regression modelling of the paper 2. By the way, in the second paper, it was done an adaptation of the composed prediction model proposed by Werner (2004), searching for a more accurated final prediction. The obtained results reinforce that the prediction, when combined, present superior performance to the accuracy metrics MAPE, MAE and MSE, in relation to the individual predictions.

Estágio realizado na Unicer Bebidas, S.A. e orientado pelo Eng.º Carlos César Morais Teixeira / Tese de mestrado integrado. Engenharia Industrial e Gestão. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Estágio realizado na Petrogal, S.A. e orientado pelo Eng.º Manuel Leão Tavares / Tese de mestrado integrado. Engenharia Química. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

Tese de mestrado. Engenharia Electrotécnica e de Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 1995

Tese de mestrado integrado. Engenharia Civil (especialização em Hidráulica Recursos Hídricos e Ambiente). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Tese de mestrado integrado. Enegnharia Civil (especialização em Hidráulica). Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008