Nesse trabalho foi abordada a situação em que observações de produtividade da cana-de-açúcar (TCH) foram tomadas na mesma unidade experimental em diferentes condições de avalições (anos). Foram avaliados os perfis médios de resposta de 48 genótipos de cana-de-açúcar em dois experimentos: Experimento 1 e Experimento 2, durante três e cinco anos respectivamente, ambos com o delineamento de blocos ao acaso. Esse tipo de planejamento produz uma forma de relação entre as observações tomadas na mesma unidade experimental, portanto requer outras suposições, além das usuais, para que análise seja correta e os testes produzam resultados válidos. Para que as inferências sobre as médias de produtividade sejam válidas e seguras é necessário que o modelo da matriz de covariância dos dados seja apropriado. Diante disso, foram avalidos três alterantivas de análise para dados longitudinais (medidas repetidas no tempo ), sendo utilizados portanto, o modelo univariado, conforme o planejamento do tipo \"split-plot on time\", que impõe forte restrição quanto a matriz de variâncias-covariâncias; o modelo multivariado, que utiliza uma matriz de variâncias-covariâncias não-estruturada e o modelo mistos, que possibilita a seleção de uma matriz que melhor representa os dados. Contudo, verificou-se que não houve diferença entre os resultados dos testes para as diferentes metodologias. Porém, é interessante a continuidade do estudo em relação ao modelo misto, pois devido a sua flexibilidade e precisão é possível obter estimativas mais seguras dos componentes de variância e predizer os valores genotípicos, que por fim poderá proporcionar a predição de produção de uma futura colheita para um determinado genótipo. / This work has been dealt with situation in which observations of productivity of sugar of cane (TCH) were taken in the same unit experimental in different condition of assessments (years). The response profiles average of 48 genotypes of sugar of cane were evaluated in two experiments: Experiment 1 and Experiment 2, for three and five years respectively, both with the randomized complete block design. This type of planning produces a form of relationship between the observations made in the same unit experimental therefore requires other assumptions, in addition to the usual, so that analysis is correct and the test results valid. To that inferences on the means of productivity are valid and safe it is necessary that the model of covariance matrix of the data is appropriate. Therefore, were evaluated three alternatives for analysis of longitudinal data (repeated measures over time), the univariate model as the planning of the split-plot on time which imposes strong restrictions on variances - covariances matrix, the multivariate model, which uses a non-structured variances - covariances matrix and mixed model, which they are enable the selection of a matrix that best represents the data. However, it was found that there was no difference between the results of tests for the different methodologies. But it is interesting the continuity of the study in relation to mixed model, because due to its flexibility and accuracy will be possible to obtain more reliable estimates of the variance components and predict the genotypic values, which ultimately could provide a prediction of production of a future harvest for a given genotype.

[pt] O ONS (operador nacional do sistema elétrico brasileiro) vem utilizando o software ANNSTLF produzido pelo EPRI/EUA (Eletrical Power Research Institute) para realizar a previsão do consumo de carga horária. Entretanto, as estimativas fornecidas pelo programa estão fundamentadas na metodologia de uma rede neural que, de certo modo, impede ao usuário de extrair uma maior interpretação dos resultados que são fornecidos pela rede. Assim sendo, este trabalho pesquisou os métodos univariados convencionais: Holt-Winters e Box e Jenkins, considerando suas formulações aperfeiçoadas e adaptadas às características próprias do tipo de série em questão. Isto é, assumindo a existência de dois ciclos sazonais: um diário e outro semanal. A vantagem destas técnicas univariadas, em comparação ao ANNSTLF, é principalmente a interpretabilidade das informações obtidas. Dessa forma, esta pesquisa permite também avaliar melhor o desempenho do ANNSTLF. / [en] The ONS (National Operator of the Brazilian electrical system) has been using the software ANNSTLF produced by EPRI/USA (Eletrical Power Research Institute) to carry out the forecast of the hourly load consumption. However, the estimates supplied by the program are based on the methodology of a neural net that, in a way, does not allow the user to extract a better interpretation of the results produced by the net. Therefore, investigates the conventional univaried methods: Holt-Winters and Box & Jenkins, considering its formulations perfected and adapted to the characteristics of the series understudy. That is, its assumed the existence of two seasonal cicles: daily and weekly. The advantage of these univariate techniques, in comparison to the ANNSTLF, is mainly the ability to interpret the model estimates. Also, this research also allows a better evaluation the performance of the ANNSTLF.

Submitted by Christopher Davies Junior (christopher.junior@volkswagen.com.br) on 2011-09-05T20:59:11Z No. of bitstreams: 1 Utilizando modelos econométricos univariados.pdf: 443280 bytes, checksum: c9deb332599852aebed4578c3453998c (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-09-06T12:24:10Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Utilizando modelos econométricos univariados.pdf: 443280 bytes, checksum: c9deb332599852aebed4578c3453998c (MD5) / Approved for entry into archive by Gisele Isaura Hannickel (gisele.hannickel@fgv.br) on 2011-09-06T12:24:21Z (GMT) No. of bitstreams: 1 Utilizando modelos econométricos univariados.pdf: 443280 bytes, checksum: c9deb332599852aebed4578c3453998c (MD5) / Made available in DSpace on 2011-09-06T12:29:13Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Utilizando modelos econométricos univariados.pdf: 443280 bytes, checksum: c9deb332599852aebed4578c3453998c (MD5) Previous issue date: 2011-08-18 / A previsão de demanda é uma atividade relevante pois influencia na tomada de decisão das organizações públicas e privadas. Este trabalho procura identificar modelos econométricos que apresentem bom poder preditivo para a demanda automotiva brasileira num horizonte de longo prazo, cinco anos, através do uso das séries de vendas mensais de automóveis, veículos comerciais leves e total, o período amostral é de 1970 a 2010. Foram estimados e avaliados os seguintes modelos: Auto-regressivo (Box-Jenkins, 1976), Estrutural (Harvey, 1989) e Mudança de Regime (Hamilton, 1994), incluindo efeitos calendário e dummies além dos testes de raízes unitárias sazonais e não-sazonais para as séries. A definição da acurácia dos modelos baseou-se no Erro Quadrático Médio (EQM) dos resultados apresentados na simulação da previsão de demanda dos últimos quinze anos (1995 a 2010). / Demand forecasting is an important activity because it influences the decision making of public and private organizations. This study identifies econometrics models that have good predictive power for the Brazilian automotive demand in a long-term horizon, five years, through the use of series of monthly sales of automobiles, light commercial vehicles and total, the sample period is from 1970 until 2010. Were estimated and evaluated the following models: Auto-regressive (Box-Jenkins, 1976), Structural (Harvey, 1989) and Regime Change (Hamilton, 1994), including calendar effects and dummies, also seasonal and non-seasonal unit root tests for the series. The definition of the accuracy of the models was based on Mean Square Error (MSE) of the results presented in the simulation of the forecast demand over the last fifteen years (1995 till 2010).

Nesse trabalho foi abordada a situação em que observações de produtividade da cana-de-açúcar (TCH) foram tomadas na mesma unidade experimental em diferentes condições de avalições (anos). Foram avaliados os perfis médios de resposta de 48 genótipos de cana-de-açúcar em dois experimentos: Experimento 1 e Experimento 2, durante três e cinco anos respectivamente, ambos com o delineamento de blocos ao acaso. Esse tipo de planejamento produz uma forma de relação entre as observações tomadas na mesma unidade experimental, portanto requer outras suposições, além das usuais, para que análise seja correta e os testes produzam resultados válidos. Para que as inferências sobre as médias de produtividade sejam válidas e seguras é necessário que o modelo da matriz de covariância dos dados seja apropriado. Diante disso, foram avalidos três alterantivas de análise para dados longitudinais (medidas repetidas no tempo ), sendo utilizados portanto, o modelo univariado, conforme o planejamento do tipo \"split-plot on time\", que impõe forte restrição quanto a matriz de variâncias-covariâncias; o modelo multivariado, que utiliza uma matriz de variâncias-covariâncias não-estruturada e o modelo mistos, que possibilita a seleção de uma matriz que melhor representa os dados. Contudo, verificou-se que não houve diferença entre os resultados dos testes para as diferentes metodologias. Porém, é interessante a continuidade do estudo em relação ao modelo misto, pois devido a sua flexibilidade e precisão é possível obter estimativas mais seguras dos componentes de variância e predizer os valores genotípicos, que por fim poderá proporcionar a predição de produção de uma futura colheita para um determinado genótipo. / This work has been dealt with situation in which observations of productivity of sugar of cane (TCH) were taken in the same unit experimental in different condition of assessments (years). The response profiles average of 48 genotypes of sugar of cane were evaluated in two experiments: Experiment 1 and Experiment 2, for three and five years respectively, both with the randomized complete block design. This type of planning produces a form of relationship between the observations made in the same unit experimental therefore requires other assumptions, in addition to the usual, so that analysis is correct and the test results valid. To that inferences on the means of productivity are valid and safe it is necessary that the model of covariance matrix of the data is appropriate. Therefore, were evaluated three alternatives for analysis of longitudinal data (repeated measures over time), the univariate model as the planning of the split-plot on time which imposes strong restrictions on variances - covariances matrix, the multivariate model, which uses a non-structured variances - covariances matrix and mixed model, which they are enable the selection of a matrix that best represents the data. However, it was found that there was no difference between the results of tests for the different methodologies. But it is interesting the continuity of the study in relation to mixed model, because due to its flexibility and accuracy will be possible to obtain more reliable estimates of the variance components and predict the genotypic values, which ultimately could provide a prediction of production of a future harvest for a given genotype.