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Contribuição ao estudo da solvência empresarial: uma análise de modelos de previsão - estudo exploratório aplicado em empresas mineiras; Contribution to the study of the business solvency: an analysis of forecast models.

Mário, Poueri do Carmo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 06/02/2002 PT
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O trabalho aqui apresentado é uma análise retrospectiva de modelos desenvolvidos, no Brasil, sobre o estudo da previsão de insolvência das empresas, objetivando-se avaliar a aplicação de métodos quantitativos para fins de análise de demonstrações contábeis. Considera-se que é relevante a avaliação da continuidade da empresa, e que, se for possível identificar fato em contrário, o uso de modelos de previsão é de importância no que tange à decisão de concessão de crédito, tanto no âmbito da intermediação financeira, realizada pelos bancos, quanto no âmbito de transações comerciais entre fornecedores e clientes. Desta última, pode-se inferir sobre a avaliação da concessão ou não da Concordata para uma empresa, servindo aqueles modelos como ferramental de análise da capacidade da empresa em cumprir o acordo da concordata, ponto esse explorado nesta pesquisa. Através da aplicação dos modelos sobre uma amostra de empresas que haviam solicitado a concordata, pôde-se avaliar se mantinham uma capacidade de discriminar as empresas que lograriam êxito na concordata. Como ferramental estatístico, é utilizada a Análise Discriminante, técnica de análise multivariada, que busca classificar os dados em dois grupos específicos. Neste trabalho...

Modelos de séries temporais aplicados à análise prospectiva de concessão de crédito bancário; Time series models applied to forecast analysis of banking credit concessions

Abitante, Kleber Giovelli
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 19/03/2007 PT
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O presente trabalho teve por objetivo modelar as séries de concessão de crédito bancário às pessoas físicas, às pessoas jurídicas e para financiamento de atividades rurais, bem como realizar previsões a cerca dos comportamentos destas séries. A metodologia utilizada foi de Auto- Regressão Vetorial. A propriedade de co-integração entre as variáveis foi considerada no trabalho, sendo que foram estimados modelos de Auto-Regressão Vetorial com Correção de Erro – VEC. Os resultados mostram que o produto, a taxa de juros cobrada nos empréstimos, as exportações e as vendas no varejo podem auxiliar na geração de previsões satisfatórias das concessões de crédito às pessoas jurídicas e às pessoas físicas. Para o modelo de previsão das concessões de crédito para financiamento de atividades rurais, utilizaram-se variáveis referentes à produção de fertilizantes, vendas de tratores e colheitadeiras, produção de leite e produção de carnes bovina, suínas e de aves, sendo que as previsões geradas pelo modelo apresentaram performance adequada, dada a dificuldade da modelagem.; The aim of this study was to model the series of banking credit concessions to individuals, to firms and for rural activities financing...

Análise comparativa de modelos para fixação de tarifas de transmissão e de previsão de mercado de energia de alguns paises sul americanos.; A comparative analysis of the transmission pricing and electric power forecast methodologies of some South American countries.

Del Carpio Huayllas, Tesoro Elena
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/11/2008 PT
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O setor elétrico é um setor de natureza estratégica para qualquer nação, na medida em que na era moderna a eletricidade é um insumo fundamental para a qualidade de vida das pessoas e para o desenvolvimento e a produção da indústria, sendo mesmo considerado como uma mola mestra da economia do país. Em função dessa importância, crescente ao longo do tempo e aguçada em decorrência de restrições de disponibilidade e de cunho ambiental para a utilização massiva do petróleo, o setor elétrico deve ser planejado com extrema atenção e de forma muito criteriosa, posto que sua expansão necessite estar garantida e se trata de um setor intensivo em capital e com empreendimentos de longo prazo de maturação, particularmente no caso dos grandes aproveitamentos hidrelétricos e as plantas nucleares. Dentro desse contexto, o presente trabalho buscou endereçar a temática de planejamento de sistemas elétricos, aproveitando a experiência profissional pregressa da autora, especialmente no que tange às vertentes de estudos tarifários e de mercado, como também pelo fato de conhecer em algum detalhe os marcos regulatórios e o funcionamento dos setores elétricos no âmbito do Mercosul. Nesse sentido, o presente trabalho apresenta uma análise crítica comparativa de modelos tarifários...

Previsão de arrecadação tributária baseada em um método de otimização de portfólio para a combinação de previsões; Revenue forecast based on a portfolio optimization method for combination of forecasts

Kubo, Sergio Hideo
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 01/08/2014 PT
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Uma previsão de receitas precisa é muito importante para o administrador público na elaboração do orçamento anual, e para isso há a necessidade de se encontrar um modelo, econométrico ou não, que possibilite essa previsão com qualidade. Este trabalho apresenta uma forma inovadora para realizar a combinação de modelos de previsão. Seu objetivo foi criar uma metodologia para a obtenção de pesos para a combinação de modelos baseada no método de otimização de uma carteira de investimentos proposto por Markowitz. Para o estudo, foram utilizadas as estimações de três a cinco previsões individuais de um a cinco passos à frente, com os modelos Box-Jenkins SARIMA (Autorregressivo Integrado de Médias Móveis Sazonal), PLSR (Regressão com Mínimos Quadrados Parciais) e o Método não econométrico de Indicadores, como é denominado internamente na Receita Federal. A utilização da fronteira eficiente de Markowitz, que apresenta os pontos de mínima variância para cada retorno, é semelhante à minimização da variância da combinação, proposta no artigo seminal de Bates e Granger. O risco (desvio padrão), na teoria de portfólio de Markowitz, pode ser definido como a dispersão dos resultados e pode ser decomposto em risco sistemático e risco não sistemático. À medida que a quantidade de pesos das previsões a combinar cresce...

Metaheuristhic approach to the Holt-Winters optimal short term load forecast

Eusébio, Eduardo Adelino Mateus Nunes; Camus, Cristina Inês; Curvelo, Carolina
Fonte: Instituto Politécnico de Lisboa Publicador: Instituto Politécnico de Lisboa
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em /03/2015 ENG
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Electricity short-term load forecast is very important for the operation of power systems. In this work a classical exponential smoothing model, the Holt-Winters with double seasonality was used to test for accurate predictions applied to the Portuguese demand time series. Some metaheuristic algorithms for the optimal selection of the smoothing parameters of the Holt-Winters forecast function were used and the results after testing in the time series showed little differences among methods, so the use of the simple local search algorithms is recommended as they are easier to implement.

Revenue forecast errors in the European Union

Carvalho, Rui Miguel da Costa
Fonte: Instituto Superior de Economia e Gestão Publicador: Instituto Superior de Economia e Gestão
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2013 ENG
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Mestrado em Economia Monetária e Financeira; The recent years had brought significant uncertainty to macroeconomic forecasts made not only by specialized international institutions but also by central governments. This dissertation assesses the determinants of revenue forecast errors for the EU-15 between 1999 and 2012, based on the forecasts published bi-annually by the European Commission. A particular important result obtained was that tax rate changes do affect revenue errors and that different tax changes affect differently revenue errors. Also, GDP errors, minority governments, election year and corporate rate changes can be associated to overly optimistic revenue forecasts. On the other hand, 10-year bond yields, inflation errors and VAT changes are associated with a more prudent behaviour.

Impact of weather regimes on the wind power ramp forecast

Couto, A.; Costa, P.; Rodrigues, L.; Lopes, Vitor V.; Estanqueiro, Ana
Fonte: Laboratório Nacional de Energia e Geologia Publicador: Laboratório Nacional de Energia e Geologia
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
Publicado em //2013 ENG
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The stochastic nature of wind and the continuous need to balance electric generation with demand poses serious challenges to the power system operators. The impact of large wind integration into the power system is mitigated by decreasing the uncertainty associated with wind forecasts. In particular, the forecast of severe wind power ramps is important due to its impact on the energy market and grid operation and planning. This study proposes to classify the weather regimes over continental Portugal associated with the severe wind power production ramps. Thus, an automated classification system is developed by combining principal components analysis and kmeans clustering to find the most representative atmospheric flow patterns near the surface. This system can tackle with the synoptic spatial variability allowing the decrease of phase and timing mismatches present in single time forecasts. Then, the patterns are linked to the wind power production. Results show that it is possible to associate weather regimes with different levels of wind power production and identify certain atmospheric circulations with a higher chance to trigger severe wind power ramps.

A systematic approach to construct credit risk forecast models

Selau,Lisiane Priscila Roldão; Ribeiro,José Luis Duarte
Fonte: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional Publicador: Sociedade Brasileira de Pesquisa Operacional
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/04/2011 EN
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Due to the recent growth in the consumer credit market and the consequent increase in default indices, companies are seeking to improve their credit analysis by incorporating objective procedures. Multivariate techniques have been used as an alternative to construct quantitative models for credit forecast. These techniques are based on consumer profile data and allow the identification of standards concerning default behavior. This paper presents a methodology for forecasting credit risk by using three multivariate techniques: discriminant analysis, logistic regression and neural networks. The proposed method (deemed the CRF Model) consists of six steps and is illustrated by means of a real application. An important contribution of this paper is the organization of the methodological procedures and the discussion of the decisions that should be made during the application of the model. The feasibility of the approach proposed was tested in a program for granting credit offered by a network of pharmacies. The use of the models for forecasting credit risk greatly reduces the subjectivity of the analysis, by establishing a standardized procedure that speeds up and qualifies credit analysis

Global Population Forecast Errors, Economic Performance and Food Demand: Preliminary Simulations

Graham, Brett; Tyers, Rod
Fonte: Universidade Nacional da Austrália Publicador: Universidade Nacional da Austrália
Tipo: Working/Technical Paper Formato: 300881 bytes; application/pdf
EN_AU
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The recent analysis of global population forecasts of the past 30 years by the US National Academy of Sciences (Bongaarts and Bulatao, 2000) confirms that errors have been considerable and that population forecasts have generally been upwardbiased. We adapt a standard global economic model to estimate the implications of the global and regional population forecast errors suggested by this study, via their demographic and income effects, for the performance of the global economy and the composition of global food demand. The model is “GTAP-Dyn”, a recursively dynamic, applied general equilibrium model of the world economy (Ianchovichina and McDougall, 2000). The results indicate that slower than forecast population (and hence labour force) growth causes slower growth in Australia’s overall economy and in its agricultural, food and minerals sectors in particular. When the population growth slowdown is restricted to developing countries, the overall effects on Australia are smaller but there is a substantial reallocation of resources away from agriculture, food production and other natural resource based industries in favour of manufactures.; no

Path Forecast Evaluation

JORDÀ, Òscar; MARCELLINO, Massimiliano
Fonte: European University Institute Publicador: European University Institute
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/pdf; digital
EN
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A path forecast refers to the sequence of forecasts 1 to H periods into the future. A summary of the range of possible paths the predicted variable may follow for a given confidence level requires construction of simultaneous confidence regions that adjust for any covariance between the elements of the path forecast. This paper shows how to construct such regions with the joint predictive density and Scheffé’s (1953) S-method. In addition, the joint predictive density can be used to construct simple statistics to evaluate the local internal consistency of a forecasting exercise of a system of variables. Monte Carlo simulations demonstrate that these simultaneous confidence regions provide approximately correct coverage in situations where traditional error bands, based on the collection of marginal predictive densities for each horizon, are vastly off mark. The paper showcases these methods with an application to the most recent monetary episode of interest rate hikes in the U.S. macroeconomy.

Out-of-sample forecast errors in misspecified perturbed long memory processes

Marmol, Francesc; Arranz, Miguel A.
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/pdf
Publicado em /07/1998 ENG
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The correlogram is not a useful diagnosis tool in the presence of long-memory or long range depedent time series. The aim of this paper is to illustrate this claim by examining the relative increase in mean square forecast error from fitting a weakly stationary process to the series of interest hen in fact the true model is a so-called perturbed long-memory process recently introduced by Granger and Marmol (1997). This model has the property of being unidentifiable from a white noise process on the basis of the correlogram and the usual rule-of thumbs in the Box-Jenkins methodology. We prove that this kind of misspecification can lead to serious errors in terms of forecasting.

The decomposition of forecast in seasonal arima models

Espasa, Antoni; Peña, Daniel
Fonte: John Wiley & Sons Publicador: John Wiley & Sons
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf; text/plain
Publicado em /12/1995 ENG
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This paper presents a procedure to break down the forecast function of a seasonal ARIMA model in terms of its permanent and transitory components. Both depend on the initial values at the forecast origin, but their structures are fixed and independent of this origin. The permanent component is an estimate of the long-run projection of the corresponding economic variable and the transitory element describes the approach towards the permanent one. Within the permanent component a distinction is made between the factors that depend on the initial conditions of the system and those that are deterministic. The procedure is compared to other methods presented in the literature and illustrated in an example.

Um estudo de caso para a previsão de carga de médio e longo prazo brasileira; A case study for medium and long term brazilian load forecast

Max Olinto Moreira
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 25/06/2015 PT
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Para que os investimentos a serem aplicados em um sistema elétrico de potência possam atender a totalidade da demanda futura, de forma contínua, segura, otimizada e procurando reduzir os prejuízos dos agentes do setor, é necessário que ocorra um planejamento baseado em estimativas de crescimento do consumo de eletricidade. Dado que os investimentos de longo prazo são carac-terizados por serem de grande porte e lenta maturação, diretrizes devem ser observadas para que todo o sistema possa acompanhar a trajetória de crescimento. Como primeiro passo, é importante que a escolha das variáveis que possivelmente estão correlacionadas com o aumento da demanda seja feita de forma coerente. Em seguida, mecanismos ou métodos que se utilizam destas variáveis para estimar o comportamento do consumo de carga merecem certa atenção quanto à sua formulação, pois assumem papel substancial em todo o cenário de planejamento. Neste sentido, foi realizado um estudo de caso onde os resultados abrangem um período de médio e longo prazo. Os experimentos consistiram, basicamente, em variar os modelos de previsão, as variáveis de entrada, o intervalo das séries e a discretização das séries. Uma análise comparativa dos resultados foi elaborada tomando por base o erro percentual médio absoluto das previsões para cada classe de consumo...

Regional models applied to forecast seasonal climate Temperature forecast in Rio Grande do Sul

Ferraz, Simone E. T.; Gonçalves, Jessica S.; Rocha, Rosmeri Porfirio da
Fonte: Sociedade Brasileira de Meteorologia; Florianópolis Publicador: Sociedade Brasileira de Meteorologia; Florianópolis
Tipo: Conferência ou Objeto de Conferência
ENG
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Many studies have 'been done in the context of climate predictability of precipitation and temperature. General Circulation Models (MG) and Regional Climate Models (MR) are relevant in research regarding the achievement of the best results for the prediction. The MG can simulate and reproduce well the intensity and frequency for each type of synoptic system. However, these models fail to present a resolution fine enough to solve small-scale atmospheric circulations. Thus, a technique known as downscaling, shows promising results in the configuration and intensity of atmospheric variables for regional scales in which the MG has little sensitivity. (Giorgi and Bates, 1989). This technique uses the nested MR dynamic models of the general circulation of the atmosphere. These incorporate regional characteristics such as topography, vegetation, soil, oceancontinent differences, etc., not contained in the MG. Thus, the MG responds more to the influence of large-scale circulation, while the MR are capable of responding to the effects of the local forcing and sub-scale of MG (Giorgi and Maranucci, 1991). In this work the RM RegCM4 with horizontal resolution of 45 km, was used to make the dowscaling of daily forecast ofthe operational model ofthe NCEP Climate Forecast (CFS version 2 - Saha et al...

Estimation and study of forecast error covariances using an ensemble method in a global NWP model; Utilisation d'une méthode d'ensemble pour estimer et étudier les covariances d'erreur dans un modèle météorologique global; Utilização de um método de ensemble para estimar e estudar as estatísticas dos erros de um modelo de previsão numérica do tempo

Pereira, Margarida Belo
Fonte: Universidade de Évora Publicador: Universidade de Évora
Tipo: Tese de Doutorado
ENG
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Synthesis - The production of an accurate analysis is one important goal of modern NWP centers, where sophisticated data assimilation techniques (such as variational methods) have been implemented. However, this task is not straightforward, since the real state of the atmosphere is never exactly known. One of the main difficulties in data assimilation is caused by the fact that the degrees of freedom of the modern NWP models (~107) are larger than the number of independent available observations (~105). Moreover, the distribution of the observation network is not uniform in space and in time. For these reasons, it is not enough to perform a spatial interpolation of observations into a regular grid. A prior information is needed in order to solve the undetermined analysis problem. In other words, it is necessary to have a first guess about the atmospheric state at all grid points. In modern data assimilation schemes, this first guess (or background) is provided by a short range forecast (from a previous analysis cycle). Hence, the analysis field results from a combination of observations and a background field. The relative weights given to observations and to the background depend on specified ob-servation and background error covariance matrices (which are usually noted R and B...

Análisis enriquecidos, evaluación de su impacto en el pronóstico y su aplicación para describir circulaciones de mesoescala en el centro y norte de Argentina; Enriched analyses, evaluation of their impact on the forecast and its application to describe mesoscale circulations in central and northern Argentina

García Skabar, Yanina
Fonte: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires Publicador: Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Universidad de Buenos Aires
Tipo: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis; tesis doctoral; info:eu-repo/semantics/publishedVersion Formato: application/pdf
Publicado em //2007 SPA
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Durante la temporada cálida 2002-2003, se realizó el experimento de medición de la corriente en Chorro en Capas Bajas (SALLJEX), en el sudeste de Sudamérica. Dada la existencia de una base de datos única en la región, en primer lugar se genera un conjunto de análisis enriquecidos para el período que abarca el SALLJEX con todos los datos disponibles asimilados, que cuenta con una mayor resolución espacial y temporal que los disponibles hasta el momento en la región. La evaluación de los análisis enriquecidos generados resulta satisfactoria, mostrando que los análisis están respetando en mayor medida las observaciones, que aquellos que no asimilan datos. Por otro lado, se evalúa el impacto en el pronóstico al utilizar los análisis generados como condición inicial. Si bien se observa un impacto positivo en la mayor parte de las variables a corto plazo al partir de un campo inicial enriquecido, la metodología de asimilación no logra potenciar la capacidad de pronóstico del modelo. Por último, se utilizan los análisis enriquecidos para describir el ciclo diario de la divergencia en la capa límite y los movimientos verticales en el tope de la misma para dos situaciones sinópticas en la región Centro-Norte de Argentina. En ambos casos se logró identificar el ciclo diario...

A parsimonious model to forecast financial distress, based on audit evidence

Piñeiro Sánchez,Carlos; de Llano Monelos,Pablo; Rodríguez López,Manuel
Fonte: Facultad de Contaduría y Administración, UNAM Publicador: Facultad de Contaduría y Administración, UNAM
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/12/2013 EN
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This paper provides evidence that audit reports convey relevant evidence for inferring the existence of underlying, unrevealed, financial imbalances. Unlike previous works, which studied US listed-firms bankruptcy, our research deals with Spanish non-financial SMEs under financial stress. Our results indicate that the audit of distressed SMEs has several distinctive features: higher auditor rotation, more qualified reports, and non-compliance with deadlines to approve and ile the annual inancial statements. We use this evidence to build and test a parsimonious and reliable forecast model. Several implications for auditors' independence, information quality, and failure forecast are discussed.

The many Mexicos: Stochastic forecast 2001-2050

Kesseli,Katja; Galindo,Carlos
Fonte: Universidad Autónoma del Estado de México, Centro de Investigación y Estudios Avanzados de la Población Publicador: Universidad Autónoma del Estado de México, Centro de Investigación y Estudios Avanzados de la Población
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/03/2007 EN
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Demographic data from Mexico has serious problems of coherence. Most recent estimations are increasing the discrepancies instead of reducing them. Based on analysis of inconsistencies in demographic data, we made a stochastic forecast of Mexican population for the period 2001-2050. The stochastic forecast is composed of random simulations of four different scenarios, which are given by dissimilarities on demographic estimations of the period 1985-2000. This technique allowed us to take into account the uncertainty embedded in Mexican data. Our results imply that is very unlikely (probability 0.07) that Mexican population size in 2005 was lower than 103.2 millions as published in the recent official population count. This result adds up to requests made by other researchers about revisiting and composing consistent demographic estimations.

Surface temperature forecast skill comparison for the west coast of Saudi Arabia

ATHAR,HUSSAIN; SARA,ATHAR
Fonte: Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM Publicador: Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2014 EN
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Given the growing interest of the general public in accessing commercial weather forecasts through various media outlets and the available impetuses for promoting tourism in Saudi Arabia (SA), a first attempt is made to present a forecast skill comparison for surface temperature in four cities (Wejh, Yenbo, Jeddah, and Gizan) along the west coast of SA, for the 61-day transitional period (from January 16 to March 16) between the December-January-February (DJF) and the March-April-May (MAM) seasons. A simple skill score comparison method is used to assess the next-day city forecasts for surface temperature from six commercial weather forecast providers based on the operational numerical weather prediction (NWP) model outputs. All the NWP model forecast providers performed better than the respective daily climatology (Clm) for each station. Depending upon the station and the provider, the absolute average maximum daily surface temperature difference between the forecasts and the observations was less than 2 °C. Daily surface temperature forecasts from two versions of an atmospheric-ocean general circulation model are also compared to assess their performance for these coastal locations.

Weather forecast sensitivity to changes in urban land covers using the WRF model for central Mexico

López-Espinoza,E. D.; Zavala-Hidalgo,J.; Gómez-Ramos,O
Fonte: Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM Publicador: Centro de Ciencias de la Atmósfera, UNAM
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/04/2012 EN
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The impact on temperature of the urban growth in central Mexico from 1993 to 2009 and the sensitivity of forecast to change in land cover are studied using high resolution numerical simulations. The mesoscale atmospheric Weather Research and Forecasting model (WRF) uses Global Land Cover Characteristics (GLCC) data created from NOAA-AVHRR satellite images from 1992 and 1993. However, from 1990 to 2010 the population of the country grew 29%, which represents an important increase in the extension of urban areas, particularly in the central part of the country, where the population in places like State of Mexico and Tlaxcala has grown around 34 and 33%, respectively. Due to the above, using the 2009 land use map of the Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI, by its abbreviation in Spanish), in this study an update of the 30" resolution urban coverage data used by the WRF model is performed. A sensitivity study is carried out for Mexico City and its suburbs, and for the cities of Puebla and Tlaxcala. Eight sites are analyzed where changes from vegetation cover to urban cover occur and temperature increases between 0.5 and 5.0 ºC. The average of the maximum differences in temperature throughout the diurnal cycle is 2.61 ºC and the mean of the differences in the whole period is 0.66 ºC. The maximum difference in temperature is registered between the 10:00 and 15:00 hours (local time). The average maximum temperature using new urban data is 26.96 ºC...