5 resultados para Explanatory Variables Effect
em Universidade Federal do Pará
Resumo:
Este artigo usa modelos lineares e não lineares de Índice de Difusão para prever, um período à frente, a taxa de crescimento trimestral do PIB agrícola brasileiro. Esses modelos são compostos de fatores comuns que permitem redução significativa do número de variáveis explicativas originais. Os resultados de eficiência preditiva apontam para uma superioridade das previsões geradas pelos modelos de Índice de Difusão sobre os modelos ARMA. Entre os modelos de Índice de Difusão, o modelo não linear com efeito threshold superou os resultados do modelo linear e do modelo AR.
Resumo:
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.
Resumo:
A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.
Resumo:
O principal objetivo da dissertação é analisar os efeitos que a política cambial brasileira promoveu nas exportações F.O.B. de bauxita, alumínio primário, minério de ferro e caulim. Para tal, é desenvolvido um modelo econométrico, Modelo de ajustamento parcial de Nerlove, procurando avaliar os padrões de reação das exportações no curto e longo prazos. Os dados utilizados são trimestrais e cobrem o período de 1990 a 2003. As regressões foram estimadas através do método dos Mínimos Quadrados Ordinários (MQO). As variáveis elegidas como explicativas foram a taxa de câmbio real efetiva brasileira, a renda mundial, a capacidade produtiva da indústria brasileira, o produto interno bruto da indústria brasileira e uma variável dummy (que capta a influência da lei Kandir). Os resultados das regressões mostram que: as exportações são relativamente sensíveis ao crescimento da economia brasileira e mundial; e, a taxa de câmbio real efetiva brasileira (proxy da política cambial) produziu efeitos importantes na evolução das exportações do setor mínero-metalúrgico paraense.
Resumo:
O efeito da idade relativa, que consiste na vantagem obtida pelo atleta nascido mais próximo ao início do ano de seleção, tem se mostrado uma variável importante para o processo de seleção de esportistas. Este estudo objetivou avaliar a influência da época de nascimento no tempo de reação de escolha de futebolistas presentes nas categorias de base (sub 13) de clubes profissionais futebol. Participaram 76 atletas com idade de 13,36 ± 0,45 anos. Os voluntários foram submetidos ao teste do TRE, e os resultados categorizados conforme o semestre de nascimento (S1 ou S2). Foi empregado o teste t para a comparação entre grupos, e análise de Correlação de Pearson para verificar a existência de associações entre as variáveis. Os resultados não indicaram diferenças entre os grupos no tempo de reação (r = 0,033 e p = 0,772) e no tempo de movimento (r = 0,0073 e p = 0,530). Concluiu-se que para essa população, a época de nascimento não influencia no desempenho dessa capacidade.