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https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12732Ficheros en este ítem:
| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
|---|---|---|---|---|
| leilianedasilvaoliveira.pdf | leilianedasilvaoliveira | 1.51 MB | Adobe PDF |  Visualizar/Abrir |
| Clase: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Título : | Um estudo empírico do desempenho de combinações de previsões |
| Autor(es): | Oliveira, Leiliane da Silva |
| Orientador: | Hippert, Henrique Steinherz |
| Miembros Examinadores: | Hippert , Henrique Steinherz |
| Miembros Examinadores: | Vieira, Marcel de Toledo |
| Miembros Examinadores: | Bastos, Ronaldo Rocha |
| Resumo: | A combinação de previsões é um procedimento que tenta melhorar sua precisão e que tira proveito da disponibilidade de muitos métodos de previsão individuais. Este artigo pretende aplicar os conhecimentos teóricos adquiridos ao longo do curso e, assim, fazer um estudo sobre o desempenho de diferentes combinações de previsão. Comparamos métodos de previsão individuais e métodos de combinação, usando apenas uma medida de desempenho, o erro quadrático médio (MSE). As previsões individuais foram feitas através da Suavização Exponencial de Holt, bem como através de modelos ARIMA e modelos estruturais de tendência local. Fizemos seis tipos de combinação: média simples, mediana, média extrema, regressão, combinação ótima e com independência . Para verificar o melhor desempenho das combinações de previsão, ajustamos vários métodos em dez séries reais, estacionárias e não sazonais. |
| Resumen : | The combination of forecasts is a procedure that attempts to improve their precision and which takes advantage of the availability of many individual forecast methods. This paper intends to apply the acquired theoretical knowledge throughout the course and thus make a study about the performance of different forecast combina- tions. We compared individual forecast methods and combination methods, using only one performance measure, the Mean Square Error (MSE). The individual forecasts were made through the Holt Exponential Smoothing, as well as through ARIMA models and structural models of local tendency.We did six types of combination: simple average, me- dian, extreme average, regression, optimal combination and optimal combination with independency. To check the best performance of forecast combinations, we fitted several methods in ten real series, stationary and non-seasonal. |
| Palabras clave : | Amortecimento Exponencial Combinação de Previsões Métodos de Previsão Modelos ARIMA Modelos Estruturais Previsão Séries Temporais Exponential Smoothing Forecasts combination Forecast methods ARIMA models Structural methods Forecast Time Series |
| CNPq: | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICA |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editorial : | Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF) |
| Sigla de la Instituición: | UFJF |
| Departamento: | ICE – Instituto de Ciências Exatas |
| Clase de Acesso: | Acesso Aberto |
| Licenças Creative Commons: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ |
| URI : | https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12732 |
| Fecha de publicación : | 28-nov-2011 |
| Aparece en las colecciones: | Estatística - TCC Graduação |
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