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Um método de análise e previsão de sucessões cronológicas unidimensionais lineares e não-lineares (2004)

  • Authors:
  • USP affiliated authors: LIMA, FABIANO GUASTI - FEA
  • USP Schools: FEA
  • Sigla do Departamento: EAD
  • Subjects: ADMINISTRAÇÃO; PREVISÃO (ANÁLISE DE SÉRIES TEMPORAIS); ECONOMETRIA
  • Language: Português
  • Abstract: O objetivo principal deste trabalho foi o de explorar a possibilidade de usar uma metodologia capaz de decompor uma série temporal via ondaletas, conjuntamente com os modelos econométricos e de redes neurais já existentes de previsão e comparar a qualidade de previsões obtidas para sucessões cronológicas lineares e não-lineares simuladas. A proposta foi alcançada, principalmente, pela elaboração de um fluxograma para tratamento das previsões de sucessões cronológicas para colocar um rigor quantitativo mais adequado. O diferencial deste trabalho esteve na realização das previsões dentro das sub-séries decompostas por uma ondaleta em até dois níveis, obtendo-se previsão da série original via reconstrução da série, para modelos construídos por processos geradores de dados de sucessões cronológicas lineares e não-lineares. Foram simulados séries de um processo ARIMA-GARCH, um processo ARIMA, um processo bilinear e um movimento browniano. O trabalho principal constitui-se na elaboração da fase de pré-processamento e das previsões estáticas em separado para cada uma das sub-séries encontradas, sendo feitas para 10 e 200 observações futuras. Além das previsões pontuais foi verificado, também, o envelopamento dos dados, que consiste em comparar o modelo de previsão através de um intervalo de confiança para os valores previstos em mil séries simuladas pela mesma semente. Os resultados apontaram que, para um modelo ARIMA (1,0,0)-GARCH(1,1), pode-se observar que opré-processamento pela ondaleta foi melhor para apenas uma etapa de separação de altas e baixas freqüencias, tanto pela correlação quanto pelos critérios do TIC sendo este reduzido, e pelo MAPE menor para as previsões de curto prazo. Já para os modelos de redes neurais, uma diferença importante que deve ser ressaltada entre as redes neurais recorrentes e as redes com algoritmo de retropropagação é a capacidade de previsão das redes recorrentes para dados não-lineares com dois níveis de pré-processamento e para previsões de curto prazo. Todavia, já para o critério do envelopamento, os melhores resultados foram para as redes recorrentes na previsão do processo ARIMA-GARCH e bilinear e pré-processamento com um nível. Todos os dados também foram comparados com as previsões feitas sem pré-processamento, as quais se mostraram impróprias com MAPE perto de 100% para previsões de longo prazo. Também se verificou, neste trabalho, as alterações que a mudança da escolha de uma ondaleta por outra, poderia impactar nos resultados das previsões futuras. Constatou-se que a troca por formas de onda no pré-processamento que se pareçam mais visualmente com a forma dos dados da série aumenta as medidas de acurácia, deixando evidências que possa haver melhoras nos resultados. Na análise prática para o IBOVESPA, os resultados não foram satisfatórios, visto que os melhores resultados ficam para redes recorrentes com um nível de pré-processamento.Outrossim, da análise deste trabalho, emerge a importância dada ao fluxograma implementado para as previsões , o papel das previsões em separado por ondaletas como redutores dos erros nos processos estocásticos e da implementação das bandas de previsões para redes recorrentes para sucessões cronológicas lineares e não-lineares.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 16.12.2004
  • Acesso online ao documento

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    FEA20600027237T658 L732m e.2
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    • ABNT

      LIMA, Fabiano Guasti; SIQUEIRA, José de Oliveira. Um método de análise e previsão de sucessões cronológicas unidimensionais lineares e não-lineares. 2004.Universidade de São Paulo, São Paulo, 2004. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-30092005-143439/ >.
    • APA

      Lima, F. G., & Siqueira, J. de O. (2004). Um método de análise e previsão de sucessões cronológicas unidimensionais lineares e não-lineares. Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-30092005-143439/
    • NLM

      Lima FG, Siqueira J de O. Um método de análise e previsão de sucessões cronológicas unidimensionais lineares e não-lineares [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-30092005-143439/
    • Vancouver

      Lima FG, Siqueira J de O. Um método de análise e previsão de sucessões cronológicas unidimensionais lineares e não-lineares [Internet]. 2004 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/12/12139/tde-30092005-143439/