Previsão de irregularidade pós-recape em rodovias do RS : ajuste no modelo HDM-4

Esta dissertação analisa a evolução da irregularidade longitudinal de pavimentos, devida à execução de recapes em concreto asfáltico. Consideraram-se nove trechos de rodovias, totalizando aproximadamente 265 km, com estruturas representativas da malha viária do Estado do Rio Grande do Sul. Registraram-se irregularidades antes e após o recape, e as reduções medidas foram comparadas com valores previstos pelos modelos linear e bilinear propostos pelo programa HDM-4 do Banco Mundial. As diferenças entre reduções previstas e medidas alertaram para a necessidade de ajuste dos modelos em alguns casos, levando em conta as estruturas dos pavimentos e as espessuras de recape analisadas. Propõe-se nesta dissertação valores para os parâmetros ajustáveis dos modelos, com cuja aplicação foram minimizadas as diferenças entre as reduções medidas e previstas. De forma complementar, desenvolveu-se um estudo de sensibilidade para determinar o efeito que as diferenças, por ventura existentes, entre espessuras projetadas e executadas de recape poderiam ter na redução da irregularidade. Também, por meio de uma análise estatística, obteve-se um modelo para previsão da redução da irregularidade em função da espessura do recape e da irregularidade anterior à execução do mesmo.

Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso

Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas.

APT versus modelo de fator de retorno esperado : a aplicação de duas ferramentas de previsão de retornos das ações na BOVESPA

Apesar da grande evolução, a questão da precificação de ativos encontra-se ainda cercada de incertezas e indefinições quanto à forma como esta deve ser feita. A incerteza por parte dos investidores em relação aos resultados a serem obtidos em suas aplicações no mercado financeiro gera forte demanda por modelos mais precisos quanto à capacidade de quantificação do retorno esperado. Este trabalho procura, em uma análise preliminar, estudar, utilizando o tratamento estatístico de regressão múltipla, os fatores explicativos dos retornos diferenciais das ações na Bolsa de Valores de São Paulo (Bovespa) no período de janeiro de 1995 a dezembro de 1999. Em seguida, visa-se analisar, através de um teste comparativo de desempenho envolvendo simulação de investimentos em portfolios de ações, a capacidade do Modelo de Fator de Retorno Esperado de Haugen e Baker (1996) e da APT (Arbitrage Pricing Theory) de Ross (1976) em prognosticar os retornos das 70 ações incluídas na amostra. Por fim, levanta-se o perfil de risco e liquidez dos portfolios selecionados pelos modelos a fim de verificar a relação risco-retorno. Os resultados apontaram sete fatores capazes de explicar o retorno diferencial mensal das ações. Contrapondo-se aos pressupostos teóricos, nenhum fator de risco inseriu-se no grupo de fatores selecionados. Já os fatores que apresentaram significância estatística em suas médias, dois inserem-se no grupo liquidez, três referem-se aos parâmetros de valor das ações e dois estão relacionados ao histórico de preços das ações. Comparando os resultados obtidos pelos modelos inseridos neste estudo, conclui-se que o Modelo de Fator de Retorno Esperado é mais eficiente na tarefa de predizer os retornos futuros das ações componentes da amostra. Este, além de ter alcançado uma média de retornos mensais superior, foi capaz de sustentar retorno acumulado superior ao da APT durante todo o período de teste (jan/2000 a dez/2002). Adicionalmente, o uso deste modelo permitiu selecionar portfolios com um perfil de menor risco.

Estimação e previsão em processos com longa dependência sazonais

Neste trabalho analisamos alguns processos com longa dependência sazonais, denotados por SARFIMA(0,D, 0)s, onde s é a sazonalidade. Os estudos de estimação e previsão estão baseados em simulações de Monte Carlo para diferentes tamanhos amostrais e diferentes sazonalidades. Para estimar o parâmetro D de diferenciação sazonal utilizamos os estimadores propostos por Geweke e Porter-Hudak (1983), Reisen (1994) e Fox e Taqqu (1986). Para os dois primeiros procedimentos de estimação consideramos seis diferentes maneiras de compor o número de regressores necessários na análise de regressão, com o intuito de melhor comparar seus desempenhos. Apresentamos um estudo sobre previsão h-passos à frente utilizando os processos SARFIMA(0,D, 0)s no qual analisamos o erro de previsão, as variâncias teórica e amostral, o vício, o pervício e o erro quadrático médio.

Alternativas para a previsão de demanda de gás natural : um estudo orientado ao estado do Rio Grande do Sul

O tema da presente tese é a demanda do gás natural em um novo mercado, que se encontra em expansão.O objetivo geral é o desenvolvimento de uma metodologia para a previsão de demanda do gás natural, estabelecendo um método que integre as diversas alternativas de previsão de demanda desenvolvidas. Primeiramente, é feita uma revisão da literatura abordando os seguintes temas: (i) demanda de energia no Brasil e no mundo; (ii) demanda de gás natural no Brasil e no mundo; (iii) oferta de gás natural no Rio Grande do Sul; (iv) modelos de previsão de demanda energética; (v) pesquisa qualitativa e grupos focados. São, então, desenvolvidas as alternativas para a previsão de demanda de gás natural: (i) baseado em dados históricos do Rio Grande do Sul: com base no comportamento pregresso da demanda energética estadual faz-se uma extrapolação dos dados de demanda futuros, estimando-se um percentual de participação do gás natural neste mercado; (ii) baseado em equações de previsão que se apóiam em dados sócio-econômicos: tomando-se como embasamento o tamanho da população, PIB, número de veículos da frota do estado, e as respectivas taxas de crescimento de cada uma destas variáveis, estima-se o potencial consumo de gás natural (iii) baseado em dados históricos de outros países: tomando-se por base os dados de países onde já se encontra consolidado o mercado de gás natural, faz-se uma analogia ao caso brasileiro, particularmente o estado do Rio Grande do Sul, visualizando o posicionamento deste mercado frente à curva de crescimento e amadurecimento do mercado consolidado; (iv) baseado na opinião dos clientes potenciais: através de grupos focados, busca-se a compreensão das variáveis que influenciam as decisões dos consumidores de energia, bem como a compreensão das soluções de compromisso (trade off) realizadas quando da escolha dos diferentes energéticos, utilizando-se técnicas do tipo “preferência declarada”; (v) baseado na opinião de especialistas: através de grupos focados com profissionais do setor energético, economistas, engenheiros e administradores públicos busca-se o perfil de demanda esperado para o gás natural. São aplicadas as alternativas individuais à previsão da demanda do gás natural no estado do Rio Grande do Sul, verificando a necessidade de adaptações ou desenvolvimentos adicionais das abordagens individuais. Neste momento, começa-se a construção do método integrador, partindo-se da visualização de benefícios e carências apresentados por cada alternativa individual. É, então, elaborada uma proposta para integrar os resultados das diversas abordagens. Trata-se da construção de um método para a previsão de demanda energética de gás natural que compatibiliza resultados qualitativos e quantitativos gerados nas abordagens individuais. O método parte de diferentes inputs, ou seja, os dados de saída gerados por cada abordagem individual, chegando a um output único otimizado em relação à condição inicial. A fase final é a aplicação do método proposto à previsão de demanda de gás natural no estado do Rio Grande do Sul, utilizando a base de dados gerada para o estudo particular do estado.

Análise quantitativa na concessão de crédito versus inadimplência : um estudo empírico

Muitos estudos sobre análise do risco de crédito foram feitos até recentemente, tendo como principal foco a previsão de falência. A insolvência das empresas devedoras, sem dúvida, é um grande problema para os concedentes de crédito, no entanto, a inadimplência não é um fato exclusivo do processo falimentar. Neste sentido, a presente investigação se propôs a prognosticar a ocorrência da inadimplência - aqui definida como a cobrança que está sendo realizada por via judicial - com as informações disponíveis no momento da análise de crédito, neste caso, os três últimos demonstrativos contábeis. A pesquisa foi realizada com uma amostra constituída de empresas industriais, especificamente da indústria de transformação, clientes de uma instituição financeira que receberam financiamento durante o período de 1996 a 1997, dividida entre adimplentes e inadimplentes; mediante o uso de dois métodos estatísticos de análise múltipla de dados, já consolidados em estudos desta natureza: análise discriminante linear e regressão logística; e com emprego de quocientes financeiros obtidos a partir das demonstrações contábeis. Os resultados demonstraram que há uma lacuna no que tange a análise financeira tradicional no processo de exame de crédito, que pode ser suprida com modelos quantitativos setoriais estimados com auxilio de métodos estatísticos, contribuindo para uma melhor qualidade de análise, com intuito de evitar a inadimplência, melhorando o resultado das instituições financeiras.

Previsão de capacidade de carga em estacas escavadas com a utilização de ensaios de cone em solos residuais

Na prática Brasileira os projetos de fundações são elaborados fi-eqüentemente com base em resultados de ensaios de SPr. Desde a década de 1960, novos ensaios de investigação de subsolo tem sido incorporados à prática geotécnica, complementando as infonnações obtidas no SPr, e fornecendo uma descrição mais detalhada das características do subsolo. Este trabalho tem como objetivo principal a análise do desempenho da metodologia corrente de previsão de capacidade de carga de estacas escavadas, a partir dos resultados de ensaios de Conepenetrometria (CPT), realizados em solos residuais. A experiência acumulada do ensaio de Cone a 1Úvel internacional é restrita a depósitos de solos sedimentares, havendo a necessidade de ampliação do banco de dados de provas de carga em solos de origem residual. Com o oQjetivo de relacionar resultados de ensaios de Cone (CPT) com o dimensionamento de estacas escavadas em solos residuais, foram utilizadas as metodologias propostas por Aoki & Velloso (1975), Bustamante & Gianeselli (1982) e Philipponnat (1986), comparando cargas de ruptura medidas e estimadas. As análises são aplicadas tanto à estimativa da resistência de atrito lateral (Pl) como da carga de ponta (PP) das estacas O banco de dados utilizado neste estudo é composto de 22 estacas escavadas com diâmetro entre 400 e 700 mm e comprimento entre 7,5 e 25,0 m, bem como 31 sondagens CPT com profundidades variando de 5,0 a 25,0 m. São utilizados resultados de Provas de carga no Estado do Rio Grande do Sul, sendo posteriormente ampliado para outros casos publicados da prática brasileira. Todas as 22 estacas escavadas analisadas foram ensaiadas através de Prova de carga do tipo SML, sendo o Método de Van der Veen (1953) utilizado como referência para obtenção da carga de ruptura. Conclui-se a partir do estudo dos casos que nenhum dos três métodos analisados, propostos por Aoki & Velloso (1975), Bustamante & Gianeselli (1982) e Philipponnat (1986), apresentou desempenho satisfatório para o conjunto de dados analisados. Em geral as cargas previstas foram superiores às cargas medidas, o que caracteriza uma condição contrária à segurança. Entre os métodos analisados, o proposto por Aoki & Velloso (1975) produziu a melhor relação entre cargas medidas com cargas estimadas, porém sugere-se a ampliação deste banco de dados previamente ao uso generalizado deste método na prática de engenharia sempre que as estimativas forem realizadas com base em resultados de ensaios CPr.

Previsão de volatilidade para os vértices da estrutura a termo de taxa de juros em reais brasileira

Este trabalho compara diferentes metodologias de previsão de volatilidade para vértices da estrutura a termo de juros em reais e propõe um novo modelo, batizado como COPOM-GARCH, para estimação desta. O modelo COPOM-GARCH se utiliza de duas variáveis dummy, uma no dia de divulgação do resultado da Reunião do COPOM e outra no dia seguinte, para fazer uma melhor previsão da volatilidade tanto nestes dois dias quanto nos dias subseqüentes.

Um modelo composto para realizar previsão de demanda através da integração da combinação de previsões e do ajuste baseado na opinião

Resumo não disponível.

Metodologia para implementação de um sistema de gestão de estoques baseado em previsão de demanda

Resumo não disponível.

Modelo de Previsão de Preços de Frente Marítimo

O frete marítimo tem sido um componente cada vez mais relevante na economia mundial, provocando alterações no comércio internacional, principalmente no transporte de longa distância. O presente estudo tem como objetivo analisar o comportamento do mercado de frete de cargas a granel de grandes navios através de um modelo de previsão de preços para o período 2008-2012. Os resultados sugerem uma forte redução dos preços nos próximos anos, influenciada pelo vigoroso crescimento na produção de novos navios na China.

Previsão de retornos intradiários através de regressões usando funções-núcleo

As contribuições deste artigo são duas. A primeira, um método de avaliação de regressões não lineares para a previsão de retornos intradiários de ações no mercado brasileiro é discutido e aplicado, com o objetivo de maximizar o retorno de um portfólio simulado de compras e vendas. A segunda, regressões usando funções-núcleo associadas ao particionamento da amostra por vizinhos mais próximos são realizadas. Algumas variáveis independentes utilizadas são indicadores técnicos, cujos parâmetros são otimizados dentro da amostra de estimação. Os resultados alcançados são positivos e superam, em uma análise quartil a quartil, os resultados produzidos por um modelo benchmark de autorregressão linear

Previsão de vazão em tempo real no rio Uruguai com base na previsão meteorológica

A operação de reservatórios para geração de energia, ou controle de cheias é definida em função dos volumes afluentes que são resultantes das chuvas que ocorrem sobre a bacia. Devido à aleatoriedade e às próprias incertezas envolvidas na ocorrência das precipitações e vazões; a produção de energia, a segurança das barragens e o controle das cheias à montante e jusante ficam comprometidas. Para que as incertezas sejam reduzidas é necessário o aprimoramento das previsões de vazões de afluência em tempo real. A previsão em tempo real pode se realizada com base na vazão de postos de montante e jusante, na precipitação observada e, ou, na precipitação prevista. A previsão de precipitação é necessária para aumentar a antecipação da previsão e melhoria de resultados para tempos futuros além do tempo de concentração da bacia. Esta pesquisa tem como objetivo a avaliação do ganho da previsão de vazão com uso integrado de previsão de precipitação através de uso de um modelo meteorológico regional (meso-escala) com um modelo hidrológico distribuído. Os resultados do modelo meteorológico regional foram fornecidos pelo Laboratório de Planejamento Energético (LabPlan) da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC), onde está sendo utilizado, de forma operacio nal, o Modelo Numérico Regional ARPS (Advanced Regional Prediction System). O modelo hidrológico de transformação chuva-vazão utilizado é um modelo distribuído com discretização em módulos para grandes bacias - MGB (Modelo de Grandes Bacias). O estudo de caso foi realizado na bacia do rio Uruguai até a Usina Hidrelétrica de Machadinho, cuja área de drenagem é de, aproximadamente, 32.000 km2. Diversos cenários de previsão foram simulados. Para o período de 2001 e 2002 foi feita a análise das previsões de eventos isolados, segundo a disponibilidade de dados de previsão meteorológica. Para o período de 2003, durante 6 meses, foi feita a análise das previsões contínuas. Para este período, através de algumas estatísticas, avaliou-se o ganho hidrológico obtido, em termos de vazão prevista com utilização do modelo hidrológico chuva -vazão considerando chuva futura zero e considerando a previsão da chuva com modelo meteorológico regional. Para o período de 2001 a 2003 avaliou-se, também, a importância da rede de pluviógrafos para previsão em tempo real. Formas de atualização simples das variáveis de estado foram testadas e mostraram significativa melhora das previsões. Os resultados da previsão por eventos mostraram ganhos significativos na previsão de vazão quando a previsão de chuva foi incorporada. Já no período de previsão contínua o mesmo não foi observado, porém este período foi bastante seco com poucos eventos de cheia prejudicando a análise do uso das previsões de chuva no modelo hidrológico para previsão. A análise da importância da rede de pluviógrafos destacou a região sul da bacia como a região mais importante em termos de geração de escoamento rápido ao reservatório de Machadinho. Além disso, uma análise simplificada mostrou que uma rede de pluviógrafos distribuídos na bacia, segundo as recomendações da Organização Meteorológica Mundial (OMM), poderia reduzir em aproximadamente 25% o erro padrão nas previsões de vazão com 12 horas de antecedências em Machadinho.

Dimensionamento de equipes baseado em modelos de previsão, simulação e alocação : caso de uma empresa do setor elétrico

O bom dimensionamento de equipes contribui para o aumento do nível dos serviços prestados pelas empresas, com o menor custo possível. Uma alternativa para abordar a questão foi dimensionar as equipes de eletricistas, de uma empresa do setor elétrico, (utilizando técnicas de previsão de demanda, de simulação e de alocação) para atender de forma otimizada, a demanda variável das atividades prestadas - fornecimento de energia. Um equilíbrio entre a demanda por serviços e a capacidade de execução da empresa evitaria longas filas de espera dos clientes e servidores (eletricistas) ociosos. Cinco etapas forma cumpridas: fase exploratória, coleta de dados, previsão de demanda e simulação do processo e alocação do recurso. Na primeira houve um entendimento de como chegava o pedido do serviço na empresa até a finalização da ordem de serviço. Na coleta de dados foram levantados aproximadamente 80 tipos diferentes de atividades desenvolvidas pelos eletricistas e classificadas de acordo com a prioridade de urgência, prazos de atendimento dos serviços e afinidade de execução das tarefas. Nesta etapa ainda foram coletados os volumes de serviços gerados e tempos médios de deslocamento e execução das atividades. Na terceira etapa foi utilizado um software de previsão de demanda chamado Forecast Pro, possibilitando a escolha automática do modelo de previsão mais apropriado para a série histórica em estudo. Na quarta etapa, foi utilizado um software de simulação de processos chamado Arena. Desenvolveu-se um modelo do processo real com os respectivos dados de entrada dos serviços, tempos de deslocamento e execução e número de equipes. Na última etapa, utilizando a ferramenta Solver do Excel otimizou-se o número de equipes. Um dos resultados da ação foi obter vários cenários com a variação do número de equipes e seus respectivos tempos médios de atendimento, sem causar nenhum dano para a empresa, podendo assim ser analisado qual o melhor cenário para ser implementado na companhia, minimizando o problema.