1000 resultados para Previsão com Metodologia de Bonx-Jenkis
Resumo:
Pós-graduação em Engenharia Elétrica - FEIS
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Este trabalho compara modelos de séries temporais para a projeção de curto prazo da inflação brasileira, medida pelo Índice de Preços ao Consumidor Amplo (IPCA). Foram considerados modelos SARIMA de Box e Jenkins e modelos estruturais em espaço de estados, estimados pelo filtro de Kalman. Para a estimação dos modelos, foi utilizada a série do IPCA na base mensal, de março de 2003 a março de 2012. Os modelos SARIMA foram estimados no EVIEWS e os modelos estruturais no STAMP. Para a validação dos modelos para fora da amostra, foram consideradas as previsões 1 passo à frente para o período de abril de 2012 a março de 2013, tomando como base os principais critérios de avaliação de capacidade preditiva propostos na literatura. A conclusão do trabalho é que, embora o modelo estrutural permita, decompor a série em componentes com interpretação direta e estudá-las separadamente, além de incorporar variáveis explicativas de forma simples, o desempenho do modelo SARIMA para prever a inflação brasileira foi superior, no período e horizonte considerados. Outro importante aspecto positivo é que a implementação de um modelo SARIMA é imediata, e previsões a partir dele são obtidas de forma simples e direta.
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A formulação de planejamentos e o direcionamento estratégico das empresas dependem da identificação e a previsão correta das mudanças emergentes no ambiente de negócios, o que torna a previsão de demanda um elemento chave na tomada de decisão gerencial. Um dos maiores problemas associados com o uso de previsões de demanda no apoio à tomada de decisões é a escolha do método de previsão a ser implementado. Organizações com necessidades e características distintas em relação aos seus produtos e serviços atuam em diferentes cenários de mercado. Diferentes cenários necessitam de diferentes métodos de previsão, de forma a refletir mudanças na estrutura do mercado (como entrada de novos produtos, novos competidores e/ou mudanças no comportamento dos consumidores). Assim, uma metodologia que direcione diferentes métodos de previsão de demanda para as situações em que são mais eficientes pode auxiliar o processo preditivo e de tomada de decisões das organizações, minimizando erros de planejamentos estratégico, tático e operacional. Esta dissertação apresenta uma metodologia de seleção de métodos de previsão de demanda mais apropriados para diferentes situações. Métodos de integração de métodos qualitativos e quantitativos de previsão melhoram a acurácia nos processo preditivos e também são abordados na metodologia de seleção de métodos de previsão. A metodologia proposta é ilustrada através de dois estudos de caso. No primeiro estudo investigou-se o caso de um produto com demanda regular. No segundo estudo, detalhou-se o processo de previsão para um cenário de lançamento de um novo produto.
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The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast
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The national truck fleet has expanded strongly in recent decades. However, due to fluctuations in the demand that the market is exposed, it needed up making more effective strategic decisions of automakers. These decisions are made after an evaluation of guaranteed sales forecasts. This work aims to generate an annual forecast of truck production by Box and Jenkins methodology. They used annual data for referring forecast modeling from the year 1957 to 2014, which were obtained by the National Association of Motor Vehicle Manufacturers (Anfavea). The model used was Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and can choose the best model for the series under study, and the ARIMA (2,1,3) as representative for conducting truck production forecast
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Os métodos de alisamento exponencial são muito utilizados na modelação e previsão de séries temporais, devido à sua versatilidade e opção de modelos que integram. Na estatística computacional, a metodologia Bootstrap é muito aplicada em inferência estatística no âmbito de séries temporais. Este estudo teve como principal objectivo analisar o desempenho do método de Holt-Winters associado à metodologia Bootstrap, como um processo alternativo na modelação e previsão de séries temporais.
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This work develops a methodology (using the degree-days concept and linear regression), to forecast the duration of phenological phases in crops. An experiment was conducted in the greenhouse with three cultivars of cowpea (Vigna unguiculata (L.) Walp.), cv. Califórnia-781, Tvx 5058-09C and IT 81D-1032. The methodology was based on the relative thermal efficiency rate, determined for each species or cv. The results show that the proposed methodology may be a good alternative in works involving crops, especially because it does not require the repetition of the experiments.
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A utilização intensiva e simultânea de agrotóxicos na agricultura ocasiona a exposição múltipla dos organismos a esses compostos, tornando necessária a avaliação da contaminação de misturas, principalmente, no ambiente aquático. Estudos de toxicidade de agrotóxicos são de suma importância para a comunidade como um todo, principalmente quando estes são realizados em águas, haja vista a possível escassez desse recurso. O objetivo deste trabalho foi avaliar a toxicidade aguda dos herbicidas glifosato (Gly) e seu principal metabólito, ácido aminometilfosfônico (AMPA), ao microcrustáceo Daphnia similis.
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O Mercado Ibérico de Electricidade (MIBEL) surge na perspectiva de integração e cooperação dos sectores eléctricos português e espanhol, em resposta ao incentivo da União Europeia (UE) na criação de mercados regionais de electricidade, considerando um posterior alargamento para um mercado europeu de energia. A presente dissertação incide no estudo da previsão horária das estratégias competitivas dos agentes produtores de energia eléctrica no MIBEL, sendo abordado um horizonte de previsão de 5 dias úteis. A variável em estudo trata-se da variação conjectural referente ao próprio MIBEL, a qual estima o grau de competitividade dos agentes do lado da oferta no mercado diário. A metodologia utilizada para previsão passou pela análise de sucessões cronológicas, aplicando modelos ARIMA e modelos de alisamento exponencial. Uma análise breve da previsão do preço horário de energia eléctrica no mercado diário do MIBEL foi também realizada, sendo efectuada a comparação entre a previsão obtida pela análise de sucessões cronológicas e o cálculo do valor de preço previsto com recurso aos dados de variação conjectural previstos. Os resultados alcançados revelam que os modelos estimados que melhor se adequam à previsão horária da variação conjectural referente ao MIBEL, corresponderam maioritariamente ao tipo ARIMA sazonal com sazonalidade diária, seguido de modelos do tipo ARIMA não sazonal. Foi observado ainda, que os modelos seleccionados foram estimados maioritariamente com recurso a uma sucessão cronológica de 5 dias úteis. Por fim, ambas as abordagens utilizadas para realizar a previsão horária do preço de energia eléctrica apresentaram em média, erros médios absolutos para a previsão de 1 e 5 dias úteis iguais entre si.
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Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em Contabilidade e Finanças Orientadora: Professora Doutora Patrícia Ramos
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Dissertação para a obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica Ramo de Energia
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Este trabalho apresenta o estudo das leis de propagação das velocidades de vibração resultantes do uso de explosivo em diferentes maciços. Foram efectuados estudos para três tipos de maciços diferentes, granito, quartzito e calcário. Efectuaram-se campanhas de monitorização e registo dos dados em cada uma das situações. Caracterizando e utilizando duas leis de propagação de velocidades no maciço, a de Johnson e Langefors, calculou-se as suas variáveis por método estatístico de regressões lineares múltiplas. Com a obtenção das variáveis fizeram-se estudos de previsão dos valores de vibração a obter utilizando a carga explosiva aplicada nos desmontes. Através dos valores de vibração obtidos em cada pega de fogo para cada tipo de maciço comparou-se quais das duas leis apresentam o valor de velocidade de vibração menor desviado do real. Conforme ficou verificado neste estudo, a equação de Langefors garante uma mais-valia da sua aplicação na previsão das velocidades de vibração pois joga favoravelmente a nível da segurança assim como apresenta um menor desvio face à equação de Johnson quando comparada com o valor real de vibração obtido. Com isto o método de utilização de regressões lineares múltiplas como cálculo dos efeitos vibratórios é extremamente vantajoso a nível de prevenção de danos e cálculo de velocidades de vibração inferiores ao imposto pela Norma.
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Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística
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Dissertação apresentada na Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade Nova de Lisboa para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil