Previsão de series temporais via seleção de variaveis, reconstrução dinamica, ARMA-GARCH e redes neurais artificiais
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2007 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605468 |
Resumo: | Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Jose Roberto Securato , Alessandra de Avila Montini |
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Previsão de series temporais via seleção de variaveis, reconstrução dinamica, ARMA-GARCH e redes neurais artificiaisTime series prediction by means of variable selection, dynamic reconstruction, ARMA-GARCH and articicial neural networksPrevisão de séries temporaisSeleção de variáveisRedes neurais (Computação)EconometriaCâmbioTime series predictionVariable selectionARMAGARCHArtificial Neural NetworksExchange ratesOrientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Jose Roberto Securato , Alessandra de Avila MontiniTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoAbstract: The inference on predictability of nonlinear multivariate systems has been done with some possible misleading conclusions when the test statistics are insignificant because autocorrelation, variance ratio and spectrum tests check only serial uncorrelatedness (linear components). This work empirically explores the non linear components and if the ARMA-GARCH, neural network models, as well as their combination, outperform a Martingale model in the conditional mean out-of-sample forecasts. It is proposed a variable selection method to improve the results obtained with multivariate models without a priori knowledge. The neglected nonlinearities and data snooping bias were avoided applying respectively the Blake and Kapetanios (2003) and the White (2000) reality check tests. The empirical results indicate that the Brazilian exchange rates and the microclimate humidity are not Martingale differencesResumo: A inferência sobre a previsibilidade de sistemas dinâmicos não lineares multivariados tem sido freqüentemente realizada a partir de testes que podem induzir à conclusões equivocadas. Isto porque em muitas pesquisas realizadas os testes utilizados são o de autocorrelação, o da razão de variância e do espectro, que só verificam a existência ou não da correlação serial de componentes lineares. Neste trabalho, também são utilizados testes para avaliar a correlação serial de componentes não lineares. Busca-se provar empiricamente se as classes de modelos ARMA-GARCH e neurais, bem como a combinação deles, tem qualidade de previsão superior ao modelo diferença Martingale em previsões na média condicional dos retornos da taxa de câmbio brasileira e da umidade em microclima. Um método de seleção de variáveis é proposto para melhorar os resultados obtidos com modelos de previsão multivariados não baseados em teoria. As não linearidades negligenciadas durante o ajuste dos modelos neurais são avaliadas por meio do teste de Blake and Kapetanios (2003). O teste de White (2000) é utilizado para comparar os modelos de previsão propostos em conjunto com o modelo benchmark. Foi constatado empiricamente que os dois processos analisados não são do tipo diferença MartingaleDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétrica[s.n.]Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-2019Securato, Jose RobertoMontini, Alessandra de AvilaGudwin, Ricardo RibeiroVon Zuben, Fernando JoséRibeiro, Celma de OliveiraSilva, Ivan Nunes daUniversidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASFreitas, Antonio Airton Carneiro de20072007-02-27T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf159 p. : il.(Broch.)https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605468FREITAS, Antonio Airton Carneiro de. Previsão de series temporais via seleção de variaveis, reconstrução dinamica, ARMA-GARCH e redes neurais artificiais. 2007. 159 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1605468. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/407615porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T04:57:29Zoai::407615Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T04:57:29Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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