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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: FRAMEWORK DE CORREÇÃO DE ERRO PARA MODELOS ESTRUTURAIS DE SÉRIES TEMPORAIS Autor: JOAO PEDRO GIANNINI PEREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
DAVI MICHEL VALLADAO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 61584
Catalogação: 20/12/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61584@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61584@2
Resumo:
Título: FRAMEWORK DE CORREÇÃO DE ERRO PARA MODELOS ESTRUTURAIS DE SÉRIES TEMPORAIS Autor: JOAO PEDRO GIANNINI PEREIRA
Nº do Conteudo: 61584
Catalogação: 20/12/2022 Idioma(s): INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo: TEXTO Subtipo: TRABALHO DE FIM DE CURSO
Natureza: PUBLICAÇÃO ACADÊMICA
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61584@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=61584@2
Resumo:
Desde o século passado, modelos matemáticos tem sido desenvolvidos para a modelagem de
séries temporais, assim como as suas previsões. E com o desenvolvimento de novas tecnologias,
novas linguagens de computação e maneiras de aplicar esses modelos, tem sido também
usadas novas visões do mundo de previsão e modelagem de série temporais. Tal fato se dá
pela abordagem proposta por este trabalho, que envolve não utilizar um critério heurísticomatemático
para seleção de variáveis explicativas, como a significância via p-valor, mas sim
um que envolve um modelo de otimização, o AdaLasso, sendo ele mais confiável e robusto,
que além disso ainda é capaz de agir como um inicializador para o Modelo Estrutural, que depende
de um ponto inicial pelo seu método de otimização não linear. E com base nos resultados
que são apresentados no trabalho, a união dos métodos apresentação consegue estabilizar a
previsão do Modelo Estrutural, além de realizar a selação de variáveis de forma robusta.
Descrição | Arquivo |
NA ÍNTEGRA |