Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Steffen, Daniel
Data de Publicação: 2010
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFPR
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1884/24294
Resumo: Orientador: Prof. Dr. Anselmo Chaves Neto
id UFPR_6ae7e806fe349f54db4a410756f56974
oai_identifier_str oai:acervodigital.ufpr.br:1884/24294
network_acronym_str UFPR
network_name_str Repositório Institucional da UFPR
repository_id_str 308
spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em EngenhariaChaves Neto, Anselmo, 1945-Steffen, Daniel2024-05-16T13:58:49Z2024-05-16T13:58:49Z2010https://hdl.handle.net/1884/24294Orientador: Prof. Dr. Anselmo Chaves NetoDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas e Setor de Tecnologia, Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia. Defesa: Curitiba, 09/06/2010Bibliografia: fls. 94-96Área de concentração: Programação matemáticaResumo: Este trabalho tem a finalidade de desenvolver um programa computacional em linguagem Matlab versão 7.1, do método de previsão de séries temporais chamado Theta. O método é relativamente recente e foi desenvolvido por Assimakopoulos e Nikolopoulos (2000). O Método Theta abordado neste trabalho mostrou-se muito eficiente na competição M3 de Makridakis, onde foram testadas 3003 séries temporais. Ele está baseado no conceito da modificação das curvaturas locais das séries temporais obtida por um coeficiente theta (T). Em sua abordagem mais simples a série temporal é decomposta em duas linhas theta L(T) representando os termos de longo prazo e de curto prazo. A previsão é feita combinando-se as previsões obtidas através do ajuste das linhas theta obtidas com a decomposição. Neste trabalho a série temporal é decomposta em até três linhas theta. As previsões obtidas já foram comparadas com métodos tradicionais e tiveram um bom desempenho. Mas, como desvantagem pode ser citada a falta de intervalos de confiança para as previsões. Neste trabalho é aplicada a técnica de reamostragem por computação intensiva conhecida como "Bootstrap" para estimar os intervalos de confiança para as previsões pontuais obtidas por esse método de previsão.Abstract: This work has porpose to develop a computer program in Matlab version 7.1, the method of time series forecasting called Theta. The method is relatively recent and was developed by Assimakopoulos and Nikolopoulos (2000). The Theta method presented in this work was very efficient in M3 Makridakis competition, where they were tested 3003 time series. It is based on the concept of modifying the local curvature of the time series obtained by a coefficient theta(T). In its simplest approach the time series is decomposed into two lines theta L(T) representing terms of long-term and short term. The forecast is made by combining the forecasts obtained by fitting theta lines obtained with the decomposition. In this study the time series is decomposed into three lines theta. The forecasts obtained have been compared with traditional methods and had a good performance. But the disadvantage can be cited a lack of confidence intervals for the forecasts. This work applies the technique of computer-intensive resampling, known as the "bootstrap" to estimate confidence intervals for the point forecasts obtained by this method.116f. : il. [algumas color.], grafs., tabs.application/pdfDisponível em formato digitalAnalise de series temporais - Processamento de dadosPrevisãoAnálise numéricaIntervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Thetainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALDISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdfapplication/pdf897307https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/24294/1/DISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf19a0a268bf368b5576ddd83d1ee9cc93MD51open accessTEXTDISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf.txtExtracted Texttext/plain156787https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/24294/2/DISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf.txt573310c72f5bf1e26e077f2c52bfaa6fMD52open accessTHUMBNAILDISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1205https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/24294/3/DISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf.jpg34e4f427953a3070dc55ddd3b78c272aMD53open access1884/242942024-05-16 10:58:49.455open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/24294Repositório de PublicaçõesPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestopendoar:3082024-05-16T13:58:49Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
title Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
spellingShingle Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
Steffen, Daniel
Analise de series temporais - Processamento de dados
Previsão
Análise numérica
title_short Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
title_full Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
title_fullStr Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
title_full_unstemmed Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
title_sort Intervalo "Bootstrap" para previsões de séries temporais obtidas pelo método Theta
author Steffen, Daniel
author_facet Steffen, Daniel
author_role author
dc.contributor.other.pt_BR.fl_str_mv Universidade Federal do Paraná. Setor de Tecnologia. Programa de Pós-Graduação em Métodos Numéricos em Engenharia
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv Chaves Neto, Anselmo, 1945-
dc.contributor.author.fl_str_mv Steffen, Daniel
contributor_str_mv Chaves Neto, Anselmo, 1945-
dc.subject.por.fl_str_mv Analise de series temporais - Processamento de dados
Previsão
Análise numérica
topic Analise de series temporais - Processamento de dados
Previsão
Análise numérica
description Orientador: Prof. Dr. Anselmo Chaves Neto
publishDate 2010
dc.date.issued.fl_str_mv 2010
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2024-05-16T13:58:49Z
dc.date.available.fl_str_mv 2024-05-16T13:58:49Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://hdl.handle.net/1884/24294
url https://hdl.handle.net/1884/24294
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.pt_BR.fl_str_mv Disponível em formato digital
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv 116f. : il. [algumas color.], grafs., tabs.
application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPR
instname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron:UFPR
instname_str Universidade Federal do Paraná (UFPR)
instacron_str UFPR
institution UFPR
reponame_str Repositório Institucional da UFPR
collection Repositório Institucional da UFPR
bitstream.url.fl_str_mv https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/24294/1/DISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/24294/2/DISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf.txt
https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/24294/3/DISSERTACAO_DANIEL_STEFFEN.pdf.jpg
bitstream.checksum.fl_str_mv 19a0a268bf368b5576ddd83d1ee9cc93
573310c72f5bf1e26e077f2c52bfaa6f
34e4f427953a3070dc55ddd3b78c272a
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1801860189500997632

Registros relacionados