[en] FORECASTING OF JUDICIAL CONTINGENCY IN ELECTRIC SECTOR COMPANIES: AN APPROACH VIA DYNAMIC REGRESSION AND EXPONENTIAL SMOOTHING

• Ano de defesa: 2012
• Autor(a) principal: BRUNO AGRÉLIO RIBEIRO
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] AMORTECIMENTO EXPONENCIAL; [pt] PREVISAO DE CONTINGENCIA JUDICIAL; [pt] MODELOS DE REGRESSAO DINAMICA; [en] EXPONENTIAL SMOOTHING; [en] JUDICIAL CONTINGENCY FORECASTING; [en] DYNAMIC REGRESSION MODELS
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=20521&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=20521&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.20521

[pt] Esta dissertação tem como objetivo principal a proposição de modelos para previsão, em um curto prazo, do número de processos que são ajuizados em desfavor de uma empresa do setor elétrico. A metodologia utilizada consiste em, a partir de uma análise exploratória dos dados, construir modelos usando uma estratégia bottom-up, ou seja, parte-se de um modelo simples e processa-se seu refinamento até encontrar um modelo apropriado que mais se adeque à realidade. Partiu-se então de um modelo auto projetivo indo até uma formulação de um modelo de regressão dinâmica. Os modelos são então comparados segundo alguns critérios, basicamente no que tange à sua eficiência preditiva. Conclui-se ao final sobre a eficiência de se utilizar modelos de regressão dinâmica para este tipo de previsão tendo em vista a presença de correlação serial dos resíduos, comumente presentes nas séries econômicas. Propõe-se, ao final, uma ferramenta para, a partir dos valores estimados, analisar a viabilidade econômica de estimular ou desestimular as medidas responsáveis pela geração de processos contra a empresa.