[pt] SELEÇÃO DE VARIÁVEIS PARA MODELOS LINEARES E DE TRANSIÇÃO SUAVE VIA LASSO: COMPARAÇÕES, APLICAÇÕES E NOVA METODOLOGIA

• Autor(a) principal: CAMILA ROSA EPPRECHT
• Data de Publicação: 2016
• Tipo de documento: Outros
• Idioma: eng
• Título da fonte: Repositório Institucional da PUC-RIO (Projeto Maxwell)
• Texto Completo: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26582@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=26582@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.26582
• topic: [pt] SELECAO DE VARIAVEIS; [pt] DADOS GENETICOS; [pt] MODELOS DE TRANSICAO SUAVE; [pt] PROPRIEDADE DE ORACULO; [pt] ADALASSO; [pt] AUTOMETRICS; [pt] SELECAO DE MODELOS; [pt] INTERACOES; [pt] LASSO; [pt] CVAR; [en] SELECTION OF VARIABLES; [en] GENETIC DATA; [en] SMOOTH TRANSITION MODELS; [en] ORACLE PROPERTY; [en] ADALASSO; [en] AUTOMETRICS; [en] MODEL SELECTION; [en] INTERACTIONS; [en] LASSO; [en] CVAR

[pt] A seleção de variáveis em modelos estatísticos é um problema importante, para o qual diferentes soluções foram propostas. Tradicionalmente, pode-se escolher o conjunto de variáveis explicativas usando critérios de informação ou informação à priori, mas o número total de modelos a serem estimados cresce exponencialmente a medida que o número de variáveis candidatas aumenta. Um problema adicional é a presença de mais variáveis candidatas que observações. Nesta tese nós estudamos diversos aspectos do problema de seleção de variáveis. No Capítulo 2, comparamos duas metodologias para regressão linear: Autometrics, que é uma abordagem geral para específico (GETS) baseada em testes estatísticos, e LASSO, um método de regularização. Diferentes cenários foram contemplados para a comparação no experimento de simulação, variando o tamanho da amostra, o número de variáveis relevantes e o número de variáveis candidatas. Em uma aplicação a dados reais, os métodos foram comparados para a previsão do PIB dos EUA. No Capítulo 3, introduzimos uma metodologia para seleção de variáveis em modelos regressivos e autoregressivos de transição suave (STR e STAR) baseada na regularização do LASSO. Apresentamos uma abordagem direta e uma escalonada (stepwise). Ambos os métodos foram testados com exercícios de simulação exaustivos e uma aplicação a dados genéticos. Finalmente, no Capítulo 4, propomos um critério de mínimos quadrados penalizado baseado na penalidade l1 do LASSO e no CVaR (Conditional Value at Risk) dos erros da regressão out-of-sample. Este é um problema de otimização quadrática resolvido pelo método de pontos interiores. Em um estudo de simulação usando modelos de regressão linear, mostra-se que o método proposto apresenta performance superior a do LASSO quando os dados são contaminados por outliers, mostrando ser um método robusto de estimação e seleção de variáveis.