Previsão dos indicadores do Covid-19

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Vieira, Margarida Faria Carvalho Lopes
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.5/26741
Resumo: Mestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e Empresarial
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spelling Previsão dos indicadores do Covid-19Covid-19Métodos de previsãoModelo ARMAMétodos de Holt-WintersErros de previsãoForecast MethodsARMA modelHolt-Winters methodForecast ErrorsMestrado Bolonha em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e EmpresarialA presente dissertação centra-se na modelação e previsão dos principais indicadores da doença Covid-19: número diário de novos casos, óbitos e internamentos. Pretende-se identificar e ajustar os modelos que melhor preveem as séries temporais em estudo. Para tal, apresentamos os principais métodos determinísticos e estocásticos de previsão de séries temporais univariadas: métodos de alisamento exponencial (Holt-Winters) e modelos autoregressivos e de médias móveis (ARMA). Para avaliar a qualidade preditiva dos métodos em estudo, usamos as medidas dos erros de previsão do Erro Quadrático Médio, Erro Absoluto Médio e Erro Percentual Absoluto Médio. Os resultados obtidos apontam para a escolha dos métodos mais simples e com menor esforço computacional para prever qualquer dos indicadores do Covid-19.The present dissertation focuses on the modeling and prediction of the main indicators of the Covid-19 disease: daily number of new cases, deaths and hospitalizations. We aim to identify and adjust the models that best predict the time series under study. To accomplish this task, we will present the main deterministic and stochastic methods of forecasting univariate time series: exponential smoothing methods (Holt-Winters) and autoregressive and moving average models (ARMA). To assess the predictive quality of the methods under study, we used the Mean Squared Error, Mean Absolute Error and Mean Absolute Percentage Error measurements. The results obtained show that the choice of the simplest methods and with less computational effort to predict any of the indicators of Covid-19.Instituto Superior de Economia e GestãoCaiado, JorgeRepositório da Universidade de LisboaVieira, Margarida Faria Carvalho Lopes2023-01-06T18:00:07Z2022-102022-10-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10400.5/26741porVieira, Margarida Faria Carvalho Lopes (2022). “Previsão dos indicadores do Covid-19". Dissertação de Mestrado. Universidade de Lisboa. Instituto Superior de Economia e Gestão.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2024-11-20T18:40:14Zoai:repositorio.ul.pt:10400.5/26741Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openairemluisa.alvim@gmail.comopendoar:71602024-11-20T18:40:14Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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