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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: AN ERROR CORRECTION FRAMEWORK FOR STRUCTURAL TIME SERIES MODELS Autor: JOAO PEDRO GIANNINI PEREIRA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
DAVI MICHEL VALLADAO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 61584
Catalogação: 20/12/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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: AN ERROR CORRECTION FRAMEWORK FOR STRUCTURAL TIME SERIES MODELS Autor: JOAO PEDRO GIANNINI PEREIRA
Nº do Conteudo: 61584
Catalogação: 20/12/2022 Idioma(s): ENGLISH - UNITED STATES
Tipo: TEXT Subtipo: SENIOR PROJECT
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
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:
Since the last century, mathematical models have been development under the context of modelling
Time Series, as well as their forecasts. And with the development of new technologies,
new computer programming languages e applications of these models, a new sight of forecast
and Time Series modelling are been used. Such fact can be seen by this papers approach,
which considers not to use mathematical-heuristics criterion for explanatory variable selection,
significance comparing p-values, but to use a method with optimization, AdaLasso, that can be
more trustworthy and robust, and can even be used as an initialization technique for the Structural
Model, because he depends on an starting point for its non-linear optimization method.
Based on the study on this work, the combination of methods and techniques presented are
able to stabilize the forecast of the Structural Model, and also robustly select explanatory variables.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |