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Título: FORECASTING OF JUDICIAL CONTINGENCY IN ELECTRIC SECTOR COMPANIES: AN APPROACH VIA DYNAMIC REGRESSION AND EXPONENTIAL SMOOTHING
Autor: BRUNO AGRÉLIO RIBEIRO
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 20521
Catalogação:  03/10/2012 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=20521@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=20521@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.20521

Resumo:
The aim of this dissertation is to develop short term models to forecast the number of judicial process in electric sector companies. From the methodology point of view, data is analyzed and models using bottom-up strategy is developed. In other words, a simple model is improved step by step until a proper model that fits well the reality is found. From a univariate model it ends up in a dynamic regression model. The models obtained in this study are compared according to some criterion, mainly forecast accuracy. In the end the conclusion is about the efficiency of dynamic regression models for this kind of forecast, which one presents data with serial correlation of residues, commonly present in economic series. In the end, from the estimated values, it´s proposed a mechanism to analyze the economic viability, to encourage or not, actions which are responsible for instigating judicial processes against the company.

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