Estudo da relação entre velocidade de corte, desgaste de ferramenta, rugosidade e forças de usinagem em torneamento com ferramenta de metal duro

O entendimento do processo de fabricação por usinagem passa pelo estudo de fenômenos de formação de cavaco, esforços de corte, qualidade superficial do material usinado, mecanismos de desgaste de ferramenta e a influência de parâmetros de corte e tipo de material usado sobre essas variáveis. Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho é analisar os efeitos do desgaste de ferramenta sobre as forças de corte e a rugosidade dos componentes usinados. O procedimento adotado foi a realização de ensaios de usinabilidade de longa duração em torneamento cilíndrico externo, durante os quais foram medidos desgaste de flanco, força de corte, força de avanço e rugosidade média dos componentes usinados. Os ensaios foram realizados para os aços ABNT 1040 e 1045 usando ferramentas de metal duro com revestimento duplo (TiN-Al2O3). Os resultados de vida de ferramenta foram analisados através da equação de Taylor, com maiores vidas de ferramenta observadas para o aço ABNT 1040 em todas as velocidades de corte testadas. As demais variáveis medidas foram analisadas em função do tempo de usinagem, desgaste de flanco máximo e acabamento superficial No domínio do tempo, foram encontradas correlações fortes para o desgaste de flanco máximo, força de corte e força de avanço para ambos os materiais. A relação entre a rugosidade média e o tempo de corte observada foi mais “estável” para o aço ABNT 1040. Contudo, variações no comportamento da rugosidade média foram observadas na velocidade de corte inferior usada na usinagem do aço ABNT 1045, devido ao desgaste mais lento do raio de ponta de ferramenta. Não se observou relação entre as forças de usinagem e a rugosidade média. A relação entre a força de corte e o desgaste de flanco máximo apresentou forte correlação para ambos os materiais, assim como a relação entre a força de avanço e o desgaste de flanco máximo, sendo realizada regressão linear para ambas as relações. Foi observada fraca influência da velocidade de corte nas relações força-desgaste de flanco, o que sugere que uma única equação pode descrever estas relações para toda a faixa de condições de corte estudada. Os resultados da análise de regressão permitem a determinação do desgaste de flanco máximo em função da força de corte com um erro médio de 15% para os aços ABNT 1040 e 1045. Para a previsão do desgaste de flanco em função da força de avanço, o erro médio encontrado foi de 19% para o aço ABNT 1040 e 15% para o aço ABNT 1045.

Estimação do preço hedônico: uma aplicação para o mercado imobiliário da cidade do Rio de Janeiro

O objetivo da dissertação foi obter um modelo de previsão para os preços dos imóveis, praticados no mercado imobiliário da cidade do Rio de Janeiro no ano 2000, utilizando a Metodologia do Preço Hedônico (HPM), que deve reponder a duas questões: a) Quais são as características relevantes; b) Qual é a forma de relacionamento entre os preços e as características. O modelo de previsão foi obtido, com base em procedimentos econométricos, e teve duas etapas distintas. Na primeira etapa, de formulação do modelo, foram realizadas regressões paras as formas funcionais mais utilizadas pelos estudos na área, a saber, a forma funcional linear, dupla logarítmica e semilogarítmica. Em seguida foi utilizado o procedimento de seleção de modelos “geral para específico”. A segunda etapa consistiu na previsão fora da amostra. Isto é, a partir das formas funcionais reduzidas e utilizando-se dos coeficientes das variáveis significativas, obteve-se os preços estimados e em seguida foram comparados com os preços efetivamente praticados pelo mercado. Calculou-se, então, os Erro Quadrático Médio (EQM) e o Erro Absoluto Médio (EAM) e com o auxílio dos testes de diagnósticos e igualdade de variância, escolheu-se a forma funcional que melhor se adequou aos dados Desta forma, para um nível de significância de 5%, a forma funcional que melhor se adequou aos critérios estabelecidos foi a dupla logarítmica e apresentou como resultado da estimação um R2=92,63% e dentre as características mais relevantes para estimação do preço do imóvel pode-se destacar, entre outras, o tamanho do imóvel como características físicas; a ocorrência de roubos como características de segurança, a quantidade disponível de bens e serviços destinados ao lazer como características de vizinhança e a disponibilidade ou não de serviços de hotelaria como características dummies.

Regras monetárias e restrição fiscal : uma análise da política de metas para a inflação no Brasil

Neste trabalho desenvolve-se um modelo de expectativas racionais baseado no paper de Batini e Haldane (1999) com o propósito de avaliar se as regras monetárias derivadas sob o regime de metas para a inflação podem ser adaptadas para corrigir desvios explosivos da dívida pública. Em países emergentes, estes desvios são um dos principais responsáveis pelas recentes crises. Através da endogeneização do prêmio de risco e a definição de uma regra de decisão aumentada para o banco central, permite-se caracterizar a dinâmica de curto e longo prazo da relação dívida-PIB sob diversas óticas. Os resultados mostram que apesar da potencial solvência de longo prazo, a dívida ainda pode gerar preocupações no curto prazo, mesmo se o banco central considerar na sua reação de política problemas com a administração da dívida e atuar com base na previsão de inflação.

Prevendo inflação usando ridge regressions

Este estudo tem como objetivo analisar o desempenho de vários modelos econométricos ao prever Inflação . Iniciamos o trabalho utilizando como base de comparação para todos os modelos a tradicional curva de Phillips que usa a taxa de desemprego como variável explicativa para diferenças de preço. Dentre os modelos analisados temos univariados e bivariados, sendo estes últimos uma curva de Phillips alternativa já que apenas sustitui a variável desemprego por outra variável macroeconômica. Além destes modelos também comparamos o desempenho de previsão de modelos que usam como covariadas uma combinação das previsões dos modelos anteriores (univariados e bivariados). O resultado deste estudo aponta a combinação de modelos por "ridge regression" como uma técnica - dentre as analisadas para combinação de previsões - de menor erro de previsão sempre; sendo alcançado pela combinação da média em apenas um dos casos analisados. No entanto, a combinação de previsões não apresentou melhor resultado que algumas das covariadas testadas em modelos bivariados

Retornos anormais e estratégias reversas

Um dos primeiros papers a encontrar uma tendência clara de reversão no retorno das ações no longo prazo, De Bondt e Thaler (1985) identificaram o padrão encontrado como fruto de um comportamento irracional dos investidores que eles denominaram de “overreaction”. Seus resultados foram interpretados como evidência de que existem erros sistemáticos de avaliação no mercado de ações causada pelo excessivo pessimismo/otimismo dos agentes. Neste caso uma estratégia contrária baseada na compra dos portfólios perdedores e venda dos portfólios vencedores deveria gerar retornos extraordinários. A evidência encontrada para uma amostra de ações negociadas na Bovespa e na Soma durante o período de janeiro de 1986 a julho de 2000 corrobora esta hipótese tanto no longo prazo quanto no curto prazo, mesmo depois de se controlar para diferenças de tamanho, risco e liquidez.

Previsões de inflação com a curva de Phillips

O objetivo do trabalho investigar qualidade das previsões da taxa de inflação brasileira utilizando-se uma alternativa tradicional unemployment rate Phillips curve. Utilizaremos diversas variáveis que espelham nível de atividade econômica no Brasil em substituição ao hiato entre taxa de desemprego taxa natural de desemprego (NAIRU). Essas variáveis serão trabalhadas e baseado em critérios mencionados ao longo do estudo, serão classificadas por nível de erro de previsibilidade. objetivo ao final do trabalho sugerir indicadores variáveis de nível de atividade disponíveis publicamente que melhor possam interagir com dinâmica da inflação brasileira.

Antecipação do movimento do preço da commodity aço em contratos a preço firme no mercado de engenharia industrial no Brasil

Nesta Tese foram apresentadas algumas alternativas de antecipação do preço futuro do aço a partir do emprego de modelos econométricos. Estes modelos foram definidos em função da análise do comportamento, no longo prazo, entre as séries de preços do aço no Brasil vis-à-vis seus respectivos preços no exterior. A verificação deste comportamento de longo prazo foi realizada através do teste de cointegração. A partir da constatação da não cointegração dessas séries, foram definidos dois modelos, cujas previsões, para diversos períodos, foram aqui apresentadas. Foi feita uma análise comparativa, onde foram identificados o melhor modelo e para quais temporalidades de previsão são melhor empregados. Como foi aqui comprovado, o aço é um insumo primordial nos empreendimentos industriais. Considerando que, atualmente, os preços são demandados de forma firme, ou seja, sem possibilidade de alteração, faz-se necessária a identificação de mecanismos de antecipação dos movimentos futuros desta commodity, de modo que se possa considerá-los na definição do preço ofertado, reduzindo assim perdas por suas flutuações inesperadas.

Forecasting accuracy and estimation uncertainty using VAR models with short- and long-term economic restrictions: a Monte-Carlo study

Using vector autoregressive (VAR) models and Monte-Carlo simulation methods we investigate the potential gains for forecasting accuracy and estimation uncertainty of two commonly used restrictions arising from economic relationships. The Örst reduces parameter space by imposing long-term restrictions on the behavior of economic variables as discussed by the literature on cointegration, and the second reduces parameter space by imposing short-term restrictions as discussed by the literature on serial-correlation common features (SCCF). Our simulations cover three important issues on model building, estimation, and forecasting. First, we examine the performance of standard and modiÖed information criteria in choosing lag length for cointegrated VARs with SCCF restrictions. Second, we provide a comparison of forecasting accuracy of Ötted VARs when only cointegration restrictions are imposed and when cointegration and SCCF restrictions are jointly imposed. Third, we propose a new estimation algorithm where short- and long-term restrictions interact to estimate the cointegrating and the cofeature spaces respectively. We have three basic results. First, ignoring SCCF restrictions has a high cost in terms of model selection, because standard information criteria chooses too frequently inconsistent models, with too small a lag length. Criteria selecting lag and rank simultaneously have a superior performance in this case. Second, this translates into a superior forecasting performance of the restricted VECM over the VECM, with important improvements in forecasting accuracy ñreaching more than 100% in extreme cases. Third, the new algorithm proposed here fares very well in terms of parameter estimation, even when we consider the estimation of long-term parameters, opening up the discussion of joint estimation of short- and long-term parameters in VAR models.

Análise de séries de tempo e modelo de formação de expectativas

É fato comum na teoria econômica que os indivíduos reagem a valores correntes de variáveis e a seus valores esperados no futuro. Como as expectativas se formam ainda é matéria de debates. É improvável que exista um único mecanismo explicativo. Propomos como uma importante aplicação do estudo de séries de tempo, a geração de modelos de formação de expectativas através de tais técnicas. Neste trabalho descrevemos e discutimos os modelos de formação de expectativas mais usuais empregados em estudos econômicos passados.

Calibração e aplicação do modelo numérico genesis nas praias de Tramandaí e Imbé-RS

O modelo numérico GENESIS (Generalized Model for Simulating Shoreline Change) é parte de um sistema de modelagem de linha de praia, o SMS (Shoreline Modeling System), desenvolvido pelo CERC (Coastal Engineering Research Center), U.S.A. É um modelo genérico, determinístico e bidimensional, com grande flexibilidade para ser adaptado a costas abertas, arenosas e sujeitas a intervenção humana. Utilizado na previsão da resposta da linha praia as diversas obras costeiras que podem ser implantadas na mesma. Características estas, que fazem dele uma ferramenta indicada para a o estudo costa do Rio Grande do Sul e para o objetivo deste estudo. A aplicação do modelo de evolução de linha praia – GENESIS neste trabalho, tem como objetivos: calibrar o modelo numérico GENESIS para a costa centro norte do Rio Grande do Sul e avaliar seu uso como ferramenta na previsão de impactos ambientais gerados por obras costeiras, Alem de reproduzir as condições do modelo físico reduzido de 1965 e comparar os resultados entre as simulações matemática e física. O modelo foi aplicado num trecho de linha de praia da região centro norte do Rio Grande do Sul, nas praias de Tramandaí e Imbé. As quais já foram alvo de estudos anteriores através de modelo físico reduzido, em função do desejo deste município em construir molhes na desembocadura do canal da Laguna de Tramandaí. Para implementação do modelo numérico GENESIS foram utilizados dados das posições da linha de praia em três diferentes anos, coletados pelo CECO/UFRGS, dados de onda coletados pelo ondógrafo do IPH/UFRGS, e diversos dados sobre as praias e sua história, retirados da extensa bibliografia publicada sobre a região de estudo. A calibração do modelo foi realizada através das linhas de praia medidas em 1997 e em 2000. O modelo foi considerado calibrado quando o mesmo consegui reproduzir a linha de praia do ano 2000 a partir da linha de 1997, obtendo um erro máximo de 15 m. Foram realizadas simulações que reproduziam as simulações feitas em modelo físico reduzido do IPH em 1965. Através da comparação dos dados de onda utilizados no modelo físico reduzido de 1965 e dos dados de onda coletados pelo ondógrafo em 1996, pudemos observar a importância do uso de um série de dados de onda neste tipo de estudo, bem como, a desenvoltura e limitações do modelo numérico GENESIS na situações geradas.

Modelos de estimativa de radiação solar para elaboração de mapas solarimétricos

O objetivo fundamental desta dissertação foi desenvolver modelos de estimativa da radiação solar no intuito de complementar a base de dados visando o traçado de mapas de radiação solar para o Rio Grande do Sul. Inicialmente foi realizada uma pesquisa na literatura sobre as metodologias desenvolvidas para a estimativa da radiação solar para locais onde inexistem dados medidos desta variável. Foi feito um levantamento das técnicas estatísticas utilizadas na previsão de valores de variáveis. As metodologias pesquisadas foram aplicadas ao banco de dados SAMSON (Solar and Meteorological Surface Observational Network). Entre as variáveis deste banco de dados estão a radiação solar, a umidade relativa, a temperatura, a latitude, a altitude e a nebulosidade. A metodologia dos modelos de estimativa aplicada neste trabalho baseia-se no Método dos Mínimos Quadrados. Foram realizadas correlações mensais e anuais entre as variáveis acima citadas e seus resultados validados através de validação cruzada. Resultou apropriada, na disponibilidade de dados climatológicos, a aplicação de modelos com parâmetros mensais de regressão linear múltipla envolvendo as variáveis explicativas: insolação, temperatura média e umidade relativa. Este modelo, entre outros, foi aplicado aos dados do Rio Grande do Sul. A metodologia acima descrita aplicada aos dados medidos no Rio Grande do Sul, resultou eficaz. Foram pesquisadas técnicas de interpolação para traçado de mapas e estabelecidas regras para o traçado dos mesmos. Foram utilizados dados periféricos para a Argentina, Uruguai e Santa Catarina. Foram feitos mapas mensais de médias mensais de radiação solar global horizontal diária bem como um mapa da média anual de radiação solar global horizontal diária. Observou-se que o modelo de Ångström–Prescott apresenta bons resultados quando se dispõe apenas da insolação Os mapas serão úteis para a pesquisa e implementação de sistemas empregando Energia Solar no Estado do Rio Grande do Sul. Finalmente, a principal conclusão é a de que modelos de correlações obtidos com dados de cada mês e produzindo parâmetros mensais são mais adequados do que um único modelo de correlação com parâmetros de validade anual utilizado nas estimativas mensais.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise based upon data from a well known survey is also presented. Overall, theoretical and empirical results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular it delivers a zero-limiting mean-squared error if the number of forecasts and the number of post-sample time periods is sufficiently large. We also develop a zero-mean test for the average bias. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of this new technique in finite samples. An empirical exercise, based upon data from well known surveys is also presented. Overall, these results show promise for the bias-corrected average forecast.

A panel data approach to economic forecasting: the bias-corrected average forecast

In this paper, we propose a novel approach to econometric forecasting of stationary and ergodic time series within a panel-data framework. Our key element is to employ the (feasible) bias-corrected average forecast. Using panel-data sequential asymptotics we show that it is potentially superior to other techniques in several contexts. In particular, it is asymptotically equivalent to the conditional expectation, i.e., has an optimal limiting mean-squared error. We also develop a zeromean test for the average bias and discuss the forecast-combination puzzle in small and large samples. Monte-Carlo simulations are conducted to evaluate the performance of the feasible bias-corrected average forecast in finite samples. An empirical exercise, based upon data from a well known survey is also presented. Overall, these results show promise for the feasible bias-corrected average forecast.