Estratégia metodológica inovadora na determinação do impacto de fatores subjetivos em modelos de previsão

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Senna, Viviane de
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Manancial - Repositório Digital da UFSM
dARK ID: ark:/26339/001300000j2xv
Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/31625
Resumo: Traditional time series models consider only quantitative observations regarding a certain aspect to be explained. However, there are situations that occur in certain scenarios that can generate interference in observations, but cannot always be quantified, as they are qualitative variables. The objective of this study was to develop a methodological strategy capable of capturing the effects of qualitative variables and optimizing the integration of traditional models. The methodology adopted to do so was the Design Science Research Methodology – DSRM, which aims, through a rigorous process of designing projects to solve problems, to evaluate project results and communicate the conclusions obtained. The quantitative variables selected to apply the strategy were indices of stock exchanges located on all continents, cryptocurrencies, and the qualitative variables were the frequencies of wildfires that occurred in the countries where the exchanges are located. ARIMA models and extensions for all series were adjusted, such as ARIMAX-GARCH. These models were improved by applying the strategy of inserting qualitative variables in the Box Jenkins methodology, as exogenous dummy types “0” or “1”. The observations were divided into quartiles and defined as dummies “1” in all frequencies positioned above the third quartile. The dummies inserted in more complex models, such as ARIMAX-GARCH, are statistically significant.
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spelling Estratégia metodológica inovadora na determinação do impacto de fatores subjetivos em modelos de previsãoInnovative methodological strategy in determining the impact of subjective factors in forecasting modelsSéries temporaisVariáveis qualitativasVariáveis dummyModelos de previsãoTime seriesQualitative variablesModelForecastCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOTraditional time series models consider only quantitative observations regarding a certain aspect to be explained. However, there are situations that occur in certain scenarios that can generate interference in observations, but cannot always be quantified, as they are qualitative variables. The objective of this study was to develop a methodological strategy capable of capturing the effects of qualitative variables and optimizing the integration of traditional models. The methodology adopted to do so was the Design Science Research Methodology – DSRM, which aims, through a rigorous process of designing projects to solve problems, to evaluate project results and communicate the conclusions obtained. The quantitative variables selected to apply the strategy were indices of stock exchanges located on all continents, cryptocurrencies, and the qualitative variables were the frequencies of wildfires that occurred in the countries where the exchanges are located. ARIMA models and extensions for all series were adjusted, such as ARIMAX-GARCH. These models were improved by applying the strategy of inserting qualitative variables in the Box Jenkins methodology, as exogenous dummy types “0” or “1”. The observations were divided into quartiles and defined as dummies “1” in all frequencies positioned above the third quartile. The dummies inserted in more complex models, such as ARIMAX-GARCH, are statistically significant.Os modelos de séries temporais tradicionais consideram apenas as observações quantitativas com relação a um determinado fenômeno a ser explicado. No entanto, existem situações que ocorrem em determinados cenários que são capazes de gerar interferências nas observações, mas nem sempre podem ser quantificadas, pois são variáveis qualitativas. O objetivo deste estudo foi desenvolver uma estratégia metodológica capaz de captar os efeitos de variáveis qualitativas é otimizar as previsões dos modelos tradicionais. A metodologia adotada para isso foi a Design Science Research Methodology – DSRM, que visa, através de um processo rigoroso de projetar artefatos para resolver problemas, avaliar resultados do projeto e comunicar as conclusões obtidas. As variáveis quantitativas selecionadas para aplicação da estratégia foram índices de bolsas de valores localizadas em todos os continentes, criptomoedas, e as variáveis qualitativas foram as frequências de focos de queimadas ocorridos nos países em que as bolsas estão localizadas. Foram ajustados os modelos ARIMA e extensões para todas as séries, como ARIMAX-GARCH. Esses modelos foram melhorados pela aplicação da estratégia da inserção das variáveis qualitativas na metodologia Box Jenkins, como exógenas do tipo dummy “0” ou “1”. As observações foram divididas em quartis e definidas como dummies “1” em todos as frequências posicionadas acima do terceiro quartil. As dummies inseridas nos modelos mais complexos, como ARIMAX-GARCH são estatisticamente significativas.Universidade Federal de Santa MariaBrasilEngenharia de ProduçãoUFSMPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoCentro de TecnologiaSouza, Adriano Mendonçahttp://lattes.cnpq.br/5271075797851198Dullius, Ângela Isabel dos SantosCoronel, Daniel ArrudaSilva, Luciana Santos Costa Vieira daZonatto, Vinícius Costa da SilvaSilva, Wesley Vieira daSenna, Viviane de2024-03-07T12:13:46Z2024-03-07T12:13:46Z2024-02-05info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/31625ark:/26339/001300000j2xvporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2024-03-07T12:13:47Zoai:repositorio.ufsm.br:1/31625Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2024-03-07T12:13:47Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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