Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12732
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
leilianedasilvaoliveira.pdfleilianedasilvaoliveira1.51 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisor1Hippert, Henrique Steinherz-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6907017215672171pt_BR
dc.contributor.referee1Hippert , Henrique Steinherz-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6907017215672171pt_BR
dc.contributor.referee2Vieira, Marcel de Toledo-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1980385021266418pt_BR
dc.contributor.referee3Bastos, Ronaldo Rocha-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8943562657054260pt_BR
dc.creatorOliveira, Leiliane da Silva-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6509372430292088pt_BR
dc.date.accessioned2021-05-24T20:22:54Z-
dc.date.available2021-01-01-
dc.date.available2021-05-24T20:22:54Z-
dc.date.issued2011-11-28-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/12732-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectAmortecimento Exponencialpt_BR
dc.subjectCombinação de Previsõespt_BR
dc.subjectMétodos de Previsãopt_BR
dc.subjectModelos ARIMApt_BR
dc.subjectModelos Estruturaispt_BR
dc.subjectPrevisãopt_BR
dc.subjectSéries Temporaispt_BR
dc.subjectExponential Smoothingpt_BR
dc.subjectForecasts combinationpt_BR
dc.subjectForecast methodspt_BR
dc.subjectARIMA modelspt_BR
dc.subjectStructural methodspt_BR
dc.subjectForecastpt_BR
dc.subjectTime Seriespt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::PROBABILIDADE E ESTATISTICApt_BR
dc.titleUm estudo empírico do desempenho de combinações de previsõespt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
Appears in Collections:Estatística - TCC Graduação



This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons