Avaliação dos parâmetros do índice de qualidade de água segundo o modelo ARIMA

Time series tendencies are an important tool for different sectors such as the scientific community, industries and environmental protection agencies who can evaluate the variability of a specific parameter in time, what is very important piece of information for establishing corrective and preventive actions. This work presents a time series model of main physical, chemical and biological parameters of the Water Quality Index (WQI) determined for different selected points of a hydrographical basin form May/2006 to Aug/2010. The statistical model Arima enabled a better understanding of the physical, chemical and biological processes that most clearly influences WQI. The Arima model allowed the assessment of the trend of several parameters used in the calculation of the WQI, showing that dissolved oxygen, turbidity, total nitrogen, and fecal E. coli were highly correlated and are the parameters that caused the index changes over time.

Gestión del riesgo de liquidez en una institución financiera utilizando un modelo híbrido entre la metodología ARIMA y Redes Neuronales Artificiales

En las instituciones financieras, una deficiente gestión del riesgo de liquidez puede ocasionar pérdidas financieras, ya sea por: intereses excesivos de créditos con otras instituciones, venta de activos con precios inferiores al valor del mercado, pérdida de oportunidades de negocios, pérdida de confianza con el depositante e incluso hasta la quiebra de la entidad. Es por esta razón, que el monitoreo de la liquidez se vuelve indispensable para el correcto funcionamiento de un banco, y se motiva al desarrollo de nuevas metodologías para su cuantificación. Si bien la gestión del riesgo de liquidez depende de cada institución bancaria y de su estructura en activos y pasivos, esta investigación se concentra en el análisis de la disminución del pasivo (depósitos) y/o el incremento del activo (cartera) y su afectación a los niveles de liquidez. Con este antecedente, para determinar la posición futura de liquidez de la institución investigada, se analiza las necesidades de fondos (obtenidas con la proyección de los depósitos) y la fuente de recursos (proyección de la cartera de créditos), permitiendo determinar superávits o déficits futuros de liquidez. En realidad el planteamiento es un monitoreo de la liquidez con un vista hacia el futuro, facilitando la toma de decisiones para mantener y controlar el nivel de liquidez requerido por la institución. Para cumplir con el objetivo de predicción, se pone a prueba una metodología alternativa para la proyección de series temporales, la cual combina los resultados de los modelos ARIMA y Redes Neuronales Artificiales. Con el modelo ARIMA se estima la relación lineal entre los rezagos propios de la serie, mientras que con las Redes Neuronales Artificiales se estima el componente no lineal que la estimación ARIMA no pudo captar. Los resultados son comparados con los obtenidos por las dos metodologías por separado. Se concluye que el modelo híbrido propuesto tiene mayor exactitud al estimar ambas series temporales.

Modelo de previsão de inflação no Brasil

No Brasil, o regime de metas para inflação foi instituído em julho de 1999, pelo Banco Central do Brasil, sendo o principal objetivo ancorar as expectativas de mercado. Este regime levou a uma queda da inflação e também a uma convergência das expectativas. Quando comparadas com a inflação ocorrida, as expectativas do mercado melhoraram nos últimos anos, porém, continuam com um erro ainda expressivo para o prazo de 6 meses. Em linhas gerais, a contribuição desta dissertação é de mostrar que existem modelos simples que conseguem prever o comportamento da inflação em médio prazo (6 meses). Um modelo ARIMA do IPCA obtém projeções acumuladas de inflação melhores que as projeções do mercado.

Análise do investimento direto estrangeiro em Portugal utilizando a metodologia de box-jenkins

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças Orientadora: Professora Doutora Patrícia Ramos

Adaptação dinâmica do timeout de detectores de defeitos através do uso de séries temporais

Uma aplicação distribuída freqüentemente tem que ser especificada e implementada para executar sobre uma rede de longa distância (wide-área network-WAN), tipicamente a Internet. Neste ambiente, tais aplicações são sujeitas a defeitos do tipo colapso(falha geral num dado nó), teporização (flutuações na latência de comunicação) e omissão (perdas de mensagens). Para evitar que este defeitos gerem comseqüências indesejáveis e irreparáveis na aplicação, explora-se técnicas para tolerá-los. A abstração de detectores de defeitos não confiáveis auxilia a especificação e trato de algoritmos distribuídos utilizados em sistemas tolerantes a falhas, pois permite uma modelagem baseada na noção de estado (suspeito ou não suspeito) dos componentes (objetos, processo ou processadores) da aplicação. Para garantir terminação, os algoritmos de detecção de defeitos costumam utilizar a noção de limites de tempo de espera (timeout). Adicionalmente, para minimizar seu erro (falasas suspeitas) e não comprometer seu desempenho (tempo para detecção de um defeito), alguns detectores de defeitos ajustam dinamicamente o timeout com base em previsões do atraso de comunicação. Esta tese explora o ajuste dinâmico do timeout realizado de acordo com métodos de previsão baseados na teoria de séries temporais. Tais métodos supõem uma amostragem periódica e fornececm estimativas relativamente confiáveis do comportamento futuro da variável aleatória. Neste trabalho é especificado uma interface para transformar uma amostragem aperiódica do atraso de ida e volta de uma mensagem (rtt) numa amostragem periódica, é analisado comportamento de séries reais do rtt e a precisão dee sete preditores distintos (três baseados em séries temporais e quatrro não), e é avaliado a influência destes preditores na qualidade de serviço de um detector de defeitos do estilopull. Uma arquitetura orientada a objetos que possibilita a escolha/troca de algoritmos de previsão e de margem de segurança é também proposta. Como resultado, esta tese mostra: (i) que embora a amostragem do rtt seja aperiódica, pode-se modelá-la como sendo uma série temporal (uma amostragem periódica) aplciando uma interface de transformação; (ii) que a série temporal rtt é não estacionária na maioria dos casos de teste, contradizendo a maioria das hipóteses comumente consideradas em detectores de defeitos; (iii) que dentre sete modelos de predição, o modelo ARIMA (autoregressive integrated moving-average model) é o que oferece a melhor precisão na predição de atrasos de comunicação, em termos do erro quadrático médio: (iv) que o impacto de preditores baseados em séries temporais na qualidade de serviço do detector de defeitos não significativo em relação a modelos bem mais simples, mas varia dependendo da margem de segurança adotada; e (v) que um serviço de detecção de defeitos pode possibilitar a fácil escolha de algoritmos de previsão e de margens de segurança, pois o preditor pode ser modelado como sendo um módulo dissociado do detector.

Previsão da inflação no Boletim Focus: uma avaliação

Este trabalho investiga e analisa as diferenças das taxas anuais de inflação realizadas com relação às previsões dos agentes econômicos do mercado para um ano à frente. Os índices analisados foram o IPCA, IPA-M, IGP-M e o IGP-DI. Referente à previsão dos agentes para cada índice, foi feito uma análise estatística e uma análise de séries temporais através do modelo ARIMA. Este último explicou o erro de previsão dos agentes econômicos através de valores passados, ou defasados, do próprio erro de previsão, além dos termos estocásticos.

Modelagem de comunicações móveis com a utilização de series temporais e geoestatísticas

O presente trabalho apresenta os resultados da modelagem de canal de propagação baseado em séries temporais multivariadas com a utilização de dados coletados em campanhas de medição e as principais características da urbanização de onze vias do centro da cidade de Belém-Pa. Modelos de função de transferência foram utilizados para avaliar efeitos na série temporal da potência do sinal recebido (dBm) que foi utilizada como variável resposta e como variáveis explicativas a altura dos prédios e as distâncias entre os prédios. Como nos modelos em séries temporais desconsideram-se as possíveis correlações entre amostras vizinhas, utilizou-se um modelo geoestatístico para se estabelecer a correção do erro deste modelo. Esta fase do trabalho consistiu em um conjunto de procedimentos necessários às técnicas geoestatísticas. Tendo como objetivo a análise em duas dimensões para dados espacialmente distribuídos, no que diz respeito à interpolação de superfícies geradas a partir das mostras georreferenciadas obtidas dos resíduos da potência do sinal recebido calculados com o modelo em séries temporais. Os resultados obtidos com o modelo proposto apresentam um bom desempenho, com erro médio quadrático na ordem de 0,33 dB em relação ao sinal medido, considerando os dados das onze vias do centro urbano da cidade de Belém/Pa. A partir do mapa de distribuição espacial da potência do sinal recebido (dBm), pode se identificar com facilidade as zonas infra ou supra dimensionadas em termos desta variável, isto é, beneficiadas ou prejudicadas com relação a recepção do sinal, o que pode resultar em um maior investimento da operadora (concessionária de telefonia celular móvel) local naquelas regiões onde o sinal é fraco.

Análisis del comportamiento de la inflación trimestral en Colombia bajo cambios de régimen: Una evidencia a través del modelo "Switching" de Hamilton.

Este trabajo tiene como propósito estudiar la evolución de la inflación trimestral en Colombia, durante el período comprendido entre 1954 y 1996, a través de la metodología de Hamilton(1989) y segundo presentar algunos conceptos relacionados con dicha metodología, la cual introduce cambios de régimen en el análisis convencional de series de tiempo. En general, esta metodología permite estimar modelos ARIMA con parámetros o varianzas cambiantes en el tiempo. En este caso, tales cambios en el modelo de la inflación se suponen asociados a posibles regímenes distintos donde la inflación presenta cambios en su nivel o en su variabilidad. Esta modelación posibilita el reconocimiento de los distintos regímenes a través del tiempo (por ejemplo dos regímenes: inflación alta e inflación baja) en lo referente a su tiempo promedio de duración y a la probabilidad asociada de cada uno de ellos, es decir, la probabilidad de estar en un régimen particular en un momento dado del tiempo. Las probabilidades de transición estimadas, permiten concluir, por ejemplo, que al estar en un régimen de inflación trimestral moderado, la probabilidad de permanecer en éste es muy alta (0.94), en tanto que pasar de éste a un régimen de inflación promedio alta tiene una probabilidad de (0.05), la cual es cinco veces mayor que la estimada para la transición de moderada a baja (0.01). Adicionalmente, se puede observar que la máxima probabilidad de permanecer en un mismo régimen se tiene en aquel caracterizado como de inflación y variabilidad moderadas.

Modelo de estructuración financiera de una titularización de flujos futuros en el mercado de valores ecuatoriano para una empresa de business process outsourcing

El objetivo de la presente tesis es establecer un modelo de estructuración financiera para una titularización de flujos futuros que permita a una empresa de business process outsourcing financiarse en el mercado de valores ecuatoriano. A partir de los ingresos generados por prestación de los servicios de la empresa, se establece un modelo de series de tiempo autoregresivo integrado de media móvil (ARIMA) con componente estacional, para la proyección de los flujos de la titularización de flujos futuros. Este modelo permitió establecer tres escenarios: moderado, optimista y pesimista, en base a la proyección y a sus intervalos de confianza. Adicionalmente, para la proyección de los estados financieros se establecieron varios supuestos, los cuales permitieron la proyección del balance general, el estado de resultados y los índices financieros. Se llega a establecer los niveles de costo en el cual incurrirían las empresas si requerirían financiamiento, ya sea con las diferentes alternativas del mercado de valores como son: obligaciones, titularizaciones y acciones, o mediante crédito del sistema financiero.

Indústria de máquinas agrícolas no Brasil: um modelo para estimação da demanda de tratores para o triênio 2016 – 2018

O objetivo desta dissertação foi estimar a demanda de tratores agrícolas para o mercado brasileiro no triênio 2016-2018, utilizando-se para isto de técnicas de econometria de séries temporais, neste caso, modelos univariados da classe ARIMA e SARIMA e ou multivariados SARIMAX. Justifica-se esta pesquisa quando se observa a indústria de máquinas agrícolas no Brasil, dados os ciclos econômicos e outros fatores exógenos aos fundamentos econômicos da demanda, onde esta enfrenta muitos desafios. Dentre estes, a estimação de demanda se destaca, pois exerce forte impacto, por exemplo, no planejamento e custo de produção de curto e médio prazo, níveis de inventários, na relação com fornecedores de materiais e de mão de obra local, e por consequência na geração de valor para o acionista. Durante a fase de revisão bibliográfica foram encontrados vários trabalhos científicos que abordam o agronegócio e suas diversas áreas de atuação, porém, não foram encontrados trabalhos científicos publicados no Brasil que abordassem a previsão da demanda de tratores agrícolas no Brasil, o que serviu de motivação para agregar conhecimento à academia e valor ao mercado através deste. Concluiu-se, após testes realizados com diversos modelos que estão dispostos no texto e apêndices, que o modelo univariado SARIMA (15,1,1) (1,1,1) cumpriu as premissas estabelecidas nos objetivos específicos para escolha do modelo que melhor se ajusta aos dados, e foi escolhido então, como o modelo para estimação da demanda de tratores agrícolas no Brasil. Os resultados desta pesquisa apontam para uma demanda de tratores agrícolas no Brasil oscilando entre 46.000 e 49.000 unidades ano entre os anos de 2016 e 2018.

Previsão de cargas elétricas através de um modelo híbrido de regressão com redes neurais

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Estudo comparativo entre as alterações produzidas pelas biomoléculas floretina e barbaloína na estrutura e na hidratação de membranas modelo negativamente carregadas de DMPG

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Relação dos indicadores microbiológicos com outros parâmetros limnológicos no rio Corumbataí, SP, no intuito de propor um modelo matemático para gestão ambiental

Pós-graduação em Ciências Biológicas (Microbiologia Aplicada) - IBRC