Uso de previsões meteorológicas e climáticas no setor agroflorestal e ambiental.

O clima, as condições meteorológicas e os plantios florestais; Aspectos climáticos mais importantes para as culturas florestais; O desenvolvimento de modelos.

Cartografia da densidade bentónica do Algarve central e previsões de cenários

Os fundos marinhos do Algarve central são cada vez mais sujeitos a pressões antropológicas. A pesca, a extração de inertes para reabastecimento de praias, os recifes artificais e aquacultura costeiras são exemplos de actividades que se desenvolvem nesse espaço. O conhecimento da variação espacial da densidade bentónica é um desafio que se coloca cada vez mais à comunidade científica. Para além do interesse para o conhecimento científico é também valioso intrumento de gestão ambiental. Numa altura em que existe cada vez pressão sobre o ambiente marinho, a gestão sustentada dos espaços, compatibilizando a conservação e as actividades, assente num conhecimento científico, é cada vez mais necessária. Este estudo, teve como objectivo, a criação de modelos que descrevam espacialmente as densidades de peixes (bentónicos e demersais) e de macroinvertebrados obtidas na área de estudo, os substratos móveis até aos 30 m de profundidade no Algarve Central. E ainda, a elaboração de cenários, nomeadamente na identificação de zonas com densidades mais elevadas, impacte de dragagens e um aumento da temperatura superficial do mar. Os modelos obtidos são representativos das realidades amostradas. Os resultados indicam a existência de variação sazonal nos locais de amostragem com as maiores densidades a ocorrerem na zona central da área de estudo e também em maiores profundidades. A simulação de uma área de dragagem indica, após o período de impacto inicial que não foi contabilizado, um provável aumento de densidade como consequência do aumento de profundidade na área impactada. A simulação do aumento da temperatura superficial do mar, indica a existência de uma diminuição das densidades bentónicas.

Combinação de previsões de índices de preços

A combinação de previsões é caracterizada pelo aumento da precisão de prognósticos decorrente da complementaridade da informação contida nas previsões individuais. Este trabalho parte das idéias do consagrado artigo de Bates e Granger (1969) com o objetivo de investigar se há como elevar a precisão de previsões de índices de preços. Há evidências de que, embora os ganhos da combinação sejam limitados, os riscos decorrentes da combinação são menores que seus benefícios.

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.

Modelos estatísticos de segmentação da estrutura a Termo: testes empíricos de ajustes e previsões

Neste trabalho é proposta uma classe de modelos paramétricos para estrutura a termo de taxa de juros (ETTJ) em que diferentes segmentos possam ter características próprias, porém não independentes, o que é condizente com a teoria de preferências por Habitat. O modelo baseia-se em Bowsher & Meeks (2006) onde a curva é determinada por um spline cúbico nas yields latentes, mas difere no sentido de permitir diferentes funções de classe C2 entre os segmentos, ao invés de polinômios cúbicos. Em particular usa-se a especi cação de Nelson & Siegel, o que permite recuperar o modelo de Diebold & Li (2006) quando não há diferenciação entre os segmentos da curva. O modelo é testado na previsão da ETTJ americana, para diferentes maturidades da curva e horizontes de previsão, e os resultados fora da amostra são comparados aos modelos de referência nesta literatura. Adicionalmente é proposto um método para avaliar a robustez da capacidade preditiva do modelos. Ao considerar a métrica de erros quadráticos médios , os resultados são superiores à previsão dos modelos Random Walk e Diebold & Li, na maior parte das maturidades, para horizontes de 3, 6 , 9 e 12 meses.

Prevendo inflação usando séries temporais e combinações de previsões

O propósito deste estudo é analisar a capacidade dos modelos econométricos ARMA, ADL, VAR e VECM de prever inflação, a fim de verificar qual modelagem é capaz de realizar as melhores previsões num período de até 12 meses, além de estudar os efeitos da combinação de previsões. Dentre as categorias de modelos analisados, o ARMA (univariado) e o ADL (bivariado e multivariado), foram testados com várias combinações de defasagens. Foram realizadas previsões fora-da-amostra utilizando 3 períodos distintos da economia brasileira e os valores foram comparados ao IPCA realizado, a fim de verificar os desvios medidos através do EQM (erro quadrático médio). Combinações das previsões usando média aritmética, um método de média ponderada proposto por Bates e Granger (1969) e média ponderada através de regressão linear múltipla foram realizadas. As previsões também foram combinadas com a previsão do boletim FOCUS do Banco Central. O método de Bates e Granger minimiza a variância do erro da combinação e encontra uma previsão com variância do erro menor ou igual à menor variância dos erros das previsões individuais, se as previsões individuais forem não viesadas. A conclusão é que, com as técnicas de séries temporais utilizadas, alguns modelos individuais fornecem previsões com EQM relativamente baixos. Destacando-se, dentre eles, os modelos VAR e VECM. Porém, com a combinação de previsões os EQM obtidos são menores do que os das previsões individuais usadas para combinação. Na maioria dos casos, a combinação de previsões com o boletim FOCUS também melhorou significativamente os resultados e forneceu previsões com EQM menores do que os das previsões individuais, destacando-se, dentre os métodos de combinações utilizados, a combinação via regressão linear múltipla.

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

Resumo não disponível.

Modelagem de previsões econômicas em cenários prospectivos

A estabilidade econômica que o Brasil atualmente experimenta permite resgatar a tradição de construção e análises prospectivas de médio e longo prazos. Isto remete à necessidade de se pensar mais profundamente acerca da possível evolução da economia brasileira, sendo mister o conhecimento de ferramentas de previsão. O objetivo deste trabalho é contribuir com este propósito. Avanços significativos têm sido observados na modelagem de previsões macro econômicas. Para se avaliar como os modelos de previsão estarão se desenvolvendo no futuro próximo, é necessário entender a evolução das abordagens dos modelos de previsão não-estruturais e estruturais. Como dependem da teoria econômica, os modelos estruturais ganham importância e descaso na medida em que a teoria evolui e cai em desuso. A marca registrada das previsões macroeconômicas nos próximos anos será o casamento das melhores abordagens estruturais e não-estruturais, facilitadas por avanços em técnicas numéricas e de simulação. Para ilustrar o trabalho de forma empírica, três cenários para a economia brasileira foram desenvolvidos, utilizando-se como base o arcabouço teórico resumido em uma das seções deste trabalho. Cenários potencialmente têm um valor muito grande na gestão de uma empresa ou de uma instituição. Cenários são a oitava ferramenta gerencial mais utilizada nas empresas em todo o mundo1 e esta dissertação é mais uma contribuição para este rico campo.

Uma abordagem GVAR de previsões de taxas de câmbio

O presente trabalho propõe um modelo de previsão simultânea de taxas de câmbio de vários países utilizando a abordagem GVAR e analisa a qualidade destas previsões. Para isso foram utilizados dados de 10 países ou regiões de taxa de câmbio, taxas de juros e nível de preços com frequência mensal entre 2003 e 2015. As previsões foram feitas utilizando janela móvel de 60 meses e avaliadas através da comparação dos erros quadráticos médios contra o benchmark padrão, o random walk, e dos testes de Pesaran e Timmermann e de Diebold e Mariano. Foram feitas previsões out-of-sample para horizontes de 1, 3, 12 e 18 meses. Os resultados mostram que o modelo proposto não consegue superar sistematicamente o random walk, contudo apresenta algum poder de previsão em alguns casos específicos

Comparação de previsões para a produção industrial brasileira considerando efeitos calendário e modelos agregados e desagregados

O trabalho tem como objetivo verificar a existência e a relevância dos Efeitos Calendário em indicadores industriais. São explorados modelos univariados lineares para o indicador mensal da produção industrial brasileira e alguns de seus componentes. Inicialmente é realizada uma análise dentro da amostra valendo-se de modelos estruturais de espaço-estado e do algoritmo de seleção Autometrics, a qual aponta efeito significante da maioria das variáveis relacionadas ao calendário. Em seguida, através do procedimento de Diebold-Mariano (1995) e do Model Confidence Set, proposto por Hansen, Lunde e Nason (2011), são realizadas comparações de previsões de modelos derivados do Autometrics com um dispositivo simples de Dupla Diferença para um horizonte de até 24 meses à frente. Em geral, os modelos Autometrics que consideram as variáveis de calendário se mostram superiores nas projeções de 1 a 2 meses adiante e superam o modelo simples em todos os horizontes. Quando se agrega os componentes de categoria de uso para formar o índice industrial total, há evidências de ganhos nas projeções de prazo mais curto.

Avaliação das previsões do atraso zenital troposférico para a América do Sul, obtidas usando modelo de previsão numérica de tempo com alta resolução espacial

A Center for Weather Forecast and Climatic Studies of National Institute for Space Research (CPTEC/INPE) has provided to the Brazilian Geodetic community, since 2004, an alternative to correct the GNSS observables from the tropospheric refraction. Numerical Weather Prediction (NWP) Model is used to generate Zenital Tropospheric Delay (ZTD). For the version 1, it was developed a model with horizontal resolution of 100 km, which was updated with Eta model, with resolution of 20 km. This paper provides the most significative details of the current version, as well an evaluation of its quality, using for such ZTD estimates from GPS data collect at RBMC. Comparing to the old version, considerable improvement could be observed from the new model, mainly in Brasilia and Curitiba, reaching up to 55% improvement. When all stations were used in the quality control, almost null bias and RMS of about 4 to 5 cm could be observed.