Previsão da estrutura temporal da taxa de juro na zona Euro : aproximação paramétrica e por métodos de aprendizagem automática

A estrutura temporal das taxas de juro, também conhecida por yield curve ou curva de rendimentos define a relação entre as taxas de juros e o prazo de vencimento (ou maturidades) dos investimentos feitos. Assim, o desenvolvimento de modelos que possibilitem a obtenção de previsões precisas sobre a estrutura temporal das taxas de juro e que permitam estudar a dinâmica da evolução das taxas de juro é de crucial importância em diversas áreas de financiamento. Neste estudo investigou-se a performance de diferentes métodos de previsão para obter a estrutura temporal das taxas de juro da Zona Euro, considerando o período entre 2009 e 2015. Em termos mais específicos, foi analisada a capacidade preditiva do modelo de Nelson-Siegel & Svensson assumindo que os parâmetros resultantes da estimação da especificação paramétrica podem ser modelizados através de métodos de séries temporais univariados (modelos ARIMA, Random walk) e multivariados (modelos VAR) e Redes Neuronais Artificiais (RNA) individuais e conjuntas. Os resultados deste estudo mostram que (i) as RNA com a previsão dos parâmetros em simultâneo exibem os valores de erro mais baixos para as maturidades de curto e médio prazo (3 meses a 5 anos); (ii) As RNAs individuais são melhores para prever as taxas de juro nas maturidades compreendidas entre os 7 e os 10 anos, e que (iii) para as maturidades de longo e muito longo prazo (15 e 30 anos respetivamente) deverá ser escolhido o modelo VAR(1). Estes resultados são robustos e consistentes para todos os horizontes de previsão analisados (1,2 e 3 meses). Contudo, no período analisado nenhum dos modelos testados apresenta valores de erro inferiores aos obtidos com o modelo Random Walk.

Modelos estatísticos de previsão do ozono troposférico na região de Lisboa e Vale do Tejo

A previsão das concentrações de ozono troposférico é importante devido aos impactos deste poluente na saúde humana e na vegetação. Neste contexto, o objectivo principal deste trabalho é a previsão de ozono na região de Lisboa e Vale do Tejo, através de métodos estatísticos com base em dados horários do próprio dia, para cada estação. A previsão foi dividida entre avaliação instantânea (previsão baseada em dados momentâneos) recorrendo a árvores de regressão, e previsão horária para um período horário de previsão específico (13:00 -17:00 horas UTC) utilizando modelos de regressão linear. A Avaliação instantânea foi dividida entre análise espacial e análise meteorológica e de precursores. Foram utilizadas séries temporais de dados de 2000 a 2005. No caso da previsão horária utilizaram-se, na fase de validação, dados de 2006. Concluiu-se que, para a avaliação instantânea, a análise espacial apresenta melhores resultados do que a meteorológica. Os modelos de regressão elaborados, para a previsão horária apresentam bons resultados na fase de treino, mas os índices de performance demonstram resultados menos bons na fase de validação. No geral, estes podem ser considerados bons a explicar o comportamento do ozono, contudo menos rigorosos na previsão de excedências. Foi constatada a existência de uma tendência geral para um decréscimo do coeficiente de determinação e um aumento do erro padrão ao longo do período de previsão. Assim os coeficientes de determinação mais elevados e os erros padrão menores verificam-se às 13:00 e o contrário verifica-se às 17:00 horas UTC.

A aplicação dos mercados de previsão no sector energético - o caso de estudo da EDP

Dissertação apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia e Gestão Industrial

Modelos de previsão de deterioração de pontes existentes: processos de Markov

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil

Discursos sobre o passado: investimentos patrimoniais nas pousadas de Portugal

Tese apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Doutor em Antropologia

Previsão de capacidade resistente de estacas em compressão tendo por base resultados de ensaios em verdadeira grandeza que não atingiram a rotura

Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil - Ramo de Estruturas e Geotecnia

Gestão energética de um edifício com base na previsão do número de pessoas

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Contribuição para o desenvolvimento de modelos de previsão de fendilhamento de pavimentos rodoviários

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Successões cronológicas e previsão

Neste trabalho tratamos o problema da previsão de sucessões cronológicas. Numa primeira face, percorremos as principias metodologias não causais e causais para a análise e previsão de sucessões cronológicas, indicando para cada uma delas o software que consideramos mais adequado. Em seguida, destacamos três dessas metodologias não causais: modelo de Holt-Winters, modelo linear ARMA, e modelo estrutural. Um exemplo é tratado à luz destas metodologias e são comparados os seus resultados previsionais.

Metodologias para avaliação do desempenho e previsão de avarias em turbinas eólicas utilizando a curva de potência do fabricante

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Energias Renováveis – Conversão Eléctrica e Utilização Sustentáveis, pela Universidade Nova de Lisboa, Faculdade de Ciência e Tecnologia

Mineração de repositórios de software modelos de previsão de pedidos de evolução de software

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Informática

Plataforma de previsão do consumo elétrico para edifícios inteligentes

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores

Modelos de previsão da degradação de pavimentos: parâmetro IRI

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil

Modelos probabilísticos de previsão de fendilhamento em pavimentos rodoviários

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil - Perfil Construção

Modelos de previsão de rodeiras em pavimentos rodoviários

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Engenharia Civil – Perfil Geotecnia