ANÁLISIS DE LA SERIE HISTÓRICA DEL VOLUMEN DE AGUA EN LA REPRESA ENGENHEIRO ÁVIDOS EN PARAÍBA

A região Nordeste do Brasil possui um clima diferenciado das demais regiões do país, sendo influenciada por diversos fatores climáticos que contribuem diretamente para longos períodos de estiagem na região. Além disso, devido à escassez de recursos hídricos, costuma-se construir barragens para garantir o abastecimento de água aos mais diversos setores em períodos críticos. Nesse sentido, o presente trabalho analisou a série temporal da barragem Engenheiro Ávidos, localizada no sertão da Paraíba, entre janeiro de 2000 e dezembro de 2022 com dados disponíveis no portal AESA. Foi utilizado o software R 4.1.2 através do pacote “forecast” utilizando a função “auto.arima” para tratamento dos dados. O modelo que apresentou maior precisão foi o ARIMA (1,1,0), onde foi possível encontrar possíveis estimativas para os valores das séries futuras até junho de 2023.The Northeast region of Brazil has a climate that is different from other regions of the country, being influenced by several climatic factors that directly contribute to long periods of drought in the region. Furthermore, due to the scarcity of water resources, it is customary to build dams to guarantee water supply to the most varied sectors during critical periods. In this sense, the present work analyzed the time series of the Engenheiro Ávidos dam, located in the hinterland of Paraíba, between January 2000 and December 2022 with data available on the AESA portal. The R 4.1.2 software was used through the "forecast" package using the "auto. arima" function for data processing. The model that showed the highest accuracy was ARIMA (1,1,0), where it was possible to find possible estimates for future series values until June 2023. La región del Nordeste de Brasil tiene un clima que es diferente de otras regiones del país, siendo influenciado por varios factores climáticos que contribuyen directamente a los largos períodos de sequía en la región. Además, debido a la escasez de recursos hídricos, es costumbre construir represas para garantizar el abastecimiento de agua a los más variados sectores en períodos críticos. En ese sentido, el presente trabajo analizó la serie temporal de la represa Engenheiro Ávidos, ubicada en el interior de Paraíba, entre enero de 2000 y diciembre de 2022 con datos disponibles en el portal AESA. Se utilizó el software R 4.1.2 a través del paquete “forecast” utilizando la función “auto. arima” para el procesamiento de datos. El modelo que mostró mayor precisión fue ARIMA (1,1,0), donde fue posible encontrar posibles estimaciones para valores de series futuras hasta junio de 2023.A região Nordeste do Brasil possui um clima diferenciado das demais regiões do país, sendo influenciada por diversos fatores climáticos que contribuem diretamente para longos períodos de estiagem na região. Além disso, devido à escassez de recursos hídricos, costuma-se construir barragens para garantir o abastecimento de água aos mais diversos setores em períodos críticos. Nesse sentido, o presente trabalho analisou a série temporal da barragem Engenheiro Ávidos, localizada no sertão da Paraíba, entre janeiro de 2000 e dezembro de 2022 com dados disponíveis no portal AESA. Foi utilizado o software R 4.1.2 através do pacote “forecast” utilizando a função “auto.arima” para tratamento dos dados. O modelo que apresentou maior precisão foi o ARIMA (1,1,0), onde foi possível encontrar possíveis estimativas para os valores das séries futuras até junho de 2023

Simulação de mercado financeiro com compra e venda otimizadas por Enxame de Partículas

It has been of great interest, both on the part of researchers and investors, to define negotiation rules that make it possible to capture the dynamics of the financial markets. This article presents a negotiation model among financial agents, based on the stock buying and selling process, that form a financial market. For the adaptation of economic agents to the market, a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm was implemented to optimize trading rules between agents aiming at maximizing gains in the market. Times series of artificial markets and real Bovespa brazillian market, descripted by the index Bovespa, were used in the computational simulations. Through the simulations, the dynamics of the interaction of buying and selling between financial agents was explored. The results show that there is a dependence on the gains of the agents in the markets in relation to the trading strategies adopted. On the other hand, in the low markets this dependence was not observed, since no statistically significant differences were found for the amount of wealth accumulated among the market participants. For the Bovespa market, from the sell and purchase thresholds of the trades carried out, the agents that have the best strategies in the negotiations were identified.Tem sido de grande interesse, tanto por parte de pesquisadores quanto de investidores, definir regras de negociação que permitam capturar a dinâmica dos mercados financeiros. Este artigo apresenta um modelo de negociação entre agentes financeiros, baseado no processo de compra e venda de ações, que forma um mercado financeiro. Para a adaptação de agentes econômicos ao mercado, foi implementado o algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) para otimizar as regras de negociação entre agentes, visando maximizar os ganhos no mercado. As séries temporais de mercados artificiais e o mercado brasileiro real da Bovespa, descrito pelo índice Bovespa, foram utilizados nas simulações computacionais. Através das simulações foi explorada a dinâmica da interação de compra e venda entre agentes financeiros. Os resultados revelam que existe uma dependência dos ganhos dos agentes nos mercados em alta em relação às estratégias de negociação adotadas. Em contrapartida, nos mercados em baixa essa dependência não foi observada, uma vez que não foram encontradas diferenças estatisticamente significativas para a quantidade de riqueza acumulada entre os participantes dos mercados. Para o mercado Bovespa, a partir dos limiares de venda e de compra das negociações realizadas foram identificados os agentes que possuem as melhores estratégias nas negociações

Análise estatística da velocidade do vento em Petrolina-PE utilizando as distribuições Weibull e a Burr

Dentre algumas fontes renováveis de energia, destacam-se os ventos. No Brasil, em especial na região Nordeste, tem-se observado avanços quanto aos estudos e investimentos em localidades consideradas potenciais produtoras de energia eólica. Neste contexto, podem ser empregadas as funções densidade de probabilidade de modelos de distribuição como forma auxiliar à tomada de decisão sobre a escolha de uma determinada região para a instalação de parques eólicos. Neste trabalho, buscou-se analisar o potencial eólico para geração de energia proveniente dos ventos em Petrolina-PE, com a série histórica de velocidade do vento de 01/01/2015 a 31/12/2016 e através da comparação entre os ajustes realizados pelas distribuições Weibull com dois parâmetros (Weibull-2p) e Burr, bem como a partir da análise da velocidade média do vento verificada na região. Além disso, observar a direção predominante dos ventos por meio da Rosa dos Ventos. Para a estimação dos parâmetros das distribuições, foi adotado o Método da Máxima Verossimilhança (MMV) que tem alcançado valores ótimos em relação a outros métodos de estimativa de parâmetros. Os critérios de seleção AIC e BIC, a estatística de Anderson-Darling e as acurácias MAPE e MAD foram adotadas para a avaliação da bondade dos ajustes das distribuições, onde se verificou que a Weibull-2p forneceu melhor modelagem aos dados analisados. A direção predominante dos ventos encontrada foi a sudeste, com variação entre ~105º e ~135º e velocidade média de 8,4m/s. Com os resultados obtidos, a região estudada alcançou, segundo classificação do NREL, avaliação esplêndida para a viabilidade de geração de energia eólica

Proposal of a non-linear model to adjust in vitro gas production at different incubation times

This work aims to propose a new model named Gompertz-Von Bertalanffy bicompartmental (GVB), a combination of the models Gompertz and Von Bertalanffy. The GVB models is applied to fit the kinetic curve of cumulative gas production (CGP) of four foods (SS – sunflower silage; CS – corn silage; and the mixtures 340SS – 660 gkg-1 of corn silage and 340 gkg-1 of sunflower silage; and 660SS – 340 gkg-1 of corn silage and 660 gkg-1 of sunflower silage). The GVB fit is compared to models Logistic-Von Bertalanffy bicompartmental (LVB) and bicompartmental logistic (BL). All the process studied employed the semi-automatic “in vitro” technique of producing gases used in ruminant nutrition. The gas production readout was performed at times 2, 4, 6, 8, 10, 12, 15, 19, 24, 30, 48, 72, and 96 h. The data generated were used to estimate the models’ parameters by the least squared method with the iterative Gauss-Newton process. The data fit quality of the models was verified using the adjusted coefficient of determination criterion (), mean residual square (MRS), Akaike information criterion (AIC), and mean absolute deviation (MAD). Among the analyzed models, the LVB model presented the best quality of fit evaluators for CS. In contrast, the GVB model showed better quality of fit to describe CGP over time for 340SS, 660SS, and SS, presenting the highest values of () and the lowest values of MSR, AIC, and MAD

Commodities agrícolas do agronegócio brasileiro : análise multifractal e análise da complexidade diante da crise financeira mundial subprime 2008/2009

O crescimento da economia mundial, impulsionado por países emergentes, principalmente a China, gerou mudanças relevantes no mercado de commodities a partir de 2002. Observou-se uma mudança nos preços das commodities, que mostraram uma elevação expressiva, mostrando condições acirradas entre oferta e demanda desses produtos, impulsionadas pela existência de problemas climáticos que afetaram negativamente a oferta e pelo ritmo de crescimento da demanda. A crise financeira mundial iniciou-se no mercado americano e acabou se tornando a pior crise financeira mundial desde 1929 (quebra da bolsa de Nova York). A falência do banco de investimento Lehman Brothers no dia 15 de setembro de 2008 marca a transformação da crise financeira internacional, e após isso, ocorre uma grande redução do crédito internacional e o dólar dispara no Brasil. Considerando que o setor agrícola é de fundamental importância para a sanidade econômica e por ser um grande investidor em tecnologias ambiental e rural, o Brasil não pode sucumbir a idéia uma desaceleração neste setor, pois o agronegócio brasileiro representou, em 2008, 36.7% das exportações brasileiras, geração de 37% dos empregos e 28% do Produto Interno Bruto (PIB). Neste trabalho investigou-se a assincronia, a transferência de informação e o comportamento das correlações cruzadas dos retornos de seis commodities agrícolas do agronegócio brasileiro, para os períodos anteriores (2006-2009) e posteriores a crise financeira mundial (2010-2014). Utilizou-se o método Cross-Sample Entropy para quantificar a assincronia entre todas as séries de retornos das commodities. Utilizou-se os métodos Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis (MF-DCCA), Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) e Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) para investigar correlações cruzadas e auto correlações. Os resultados da análise multifractal mostram que para todas as séries temporais, a multifractalidade diminuiu após a crise financeira mundial, indicando menor variedade do tamanho das flutuações que apresentam invariância de escala, exceto o algodão, que apresentou comportamento contrário. Com base nos resultados obtidos, pode-se concluir que a análise multifractal e a análise de complexidade podem ser úteis nos estudos da dinâmica do agronegócio brasileiro, dada a sua importância, diante do cenário econômico mundial seja para adoção de políticas monetárias e fiscal dos órgãos responsáveis, agentes econômicos ou pelo governo federal.The growth of the world economy, driven by emerging countries, especially China, has generated signi cant changes in the commodities market since 2002. The commodity prices have shown a signi cant increase, reecting the erce conditions of supply and demand for these products, driven by the climatic phenomena that have negatively afected the supply, and by the demand growth rate. The global nancial crisis began in the US market, and eventually turned out the worst global nancial crisis since 1929 (the break of the New York Stock Exchange). The bankruptcy of Lehman Brothers investment bank on September 15, 2008 marks the transformation of the international nancial crisis, after which in Brazil there was a great reduction of international credit, accompanied by a sharp increase of the dollar exchange rate. Considering that the agricultural sector is of fundamental importance to the economic health, being a major investor in environmental and rural technologies, Brazil can not succumb to the idea of a slowdown in this sector, as in 2008 the Brazilian agribusiness represented 36.7% of exports, generating 37% of jobs, and 28% of gross domestic product (GDP). This work investigates the returns asynchrony and the behavior of the cross-correlations for six agricultural Brazilian agribusiness commodities, for the period prior to the global nancial crisis (2006-2009), and after the crisis (2010-2014). The Cross-Sample Entropy method was used for quantifying the asynchrony among the commodity returns series. In addition, the methods Multifractal Detrended Cross-Correlation Analysis (MF-DCCA), Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MF-DFA) and Detrended Cross-Correlation Analysis (DCCA) were used to investigate cross-correlations and auto correlations in the returns series. The results of multifractal analysis show that for all time series, the multifractality decreased after the global nancial crisis, indicating smaller range of the scale invariant fluctuations, except for Cotton, which exhibits precisely the opposite behavior. Based on the obtained results, it can be concluded that the multifractal analysis and the complexity analysis can be useful in the studies of the dynamics of the Brazilian agribusiness, given its importance within the global economic scenario, for adoption of monetary and scal policies by the responsible economic agents, or by the federal government

The normal-tangent-G class of probabilistic distributions: properties and real data modelling

This paper introduces a novel class of probability distributions called normal-tangent-G, whose submodels are parsi- monious and bring no additional parameters besides the baseline’s. We demonstrate that these submodels are iden- tifiable as long as the baseline is. We present some properties of the class, including the series representation of its probability density function (pdf) and two special cases. Monte Carlo simulations are carried out to study the behav- ior of the maximum likelihood estimates (MLEs) of the parameters for a particular submodel. We also perform an application of it to a real dataset to exemplify the modelling benefits of the class