Análise de séries temporais : comparação entre modelos preditivos em estudo de caso
Fecha
2018Autor
Nivel académico
Grado
Tipo
Materia
Resumo
A grande disponibilidade de dados disponíveis permite aos mais diversos setores da economia obter maior volume de informação sobre os seus processos. Dentro deste contexto, a análise de séries temporais possibilita aos mesmos uma maneira de aproveitar esta disponibilidade de informação de maneira mais eficiente, criando modelos que permitem maximizar o entendimento em relação às séries temporais e ainda estabelecer relações que permitam inferir o comportamento futuro acerca de determinado conju ...
A grande disponibilidade de dados disponíveis permite aos mais diversos setores da economia obter maior volume de informação sobre os seus processos. Dentro deste contexto, a análise de séries temporais possibilita aos mesmos uma maneira de aproveitar esta disponibilidade de informação de maneira mais eficiente, criando modelos que permitem maximizar o entendimento em relação às séries temporais e ainda estabelecer relações que permitam inferir o comportamento futuro acerca de determinado conjunto de dados. Este trabalho, abordou metodologias que utilizam somente variáveis endógenas para representar as características determinísticas de uma série temporal e desta forma obter melhor conhecimento acerca do comportamento dos dados e realizar simulações preditivas. Para tanto foram utilizadas as metodologias SARIMA, Decomposição da série temporal, e Suavização exponencial. Estas técnicas foram aplicadas a três séries temporais: Evolução da concentração de CO2 na atmosfera; Evolução da variação de pressão em um adsorvedor de umidade de poço de petróleo offshore; Evolução da cotação da ação BRKM3. Através de comparação entre as previsões realizadas por cada um dos modelos pode-se verificar que a natureza dos processos geradores do conjunto de dados tem grande influência na capacidade preditiva dos modelos, sendo a série da evolução da concentração de CO2 na atmosfera a que obteve melhor predição do comportamento dos dados originais, apresentando R² = 0,98. Quanto às metodologias de previsão, aquela que possuiu melhor desempenho para representar os comportamentos das três séries temporais estudas foram os modelos SARIMA. ...
Institución
Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Escola de Engenharia. Curso de Engenharia Química.
Colecciones
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