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Título: ANÁLISE E DESENVOLVIMENTO DE SISTEMA DE ESTIMAÇÃO DE MODELOS DA CLASSE STAR-TREE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): BERNARDO DA ROCHA SPINDEL

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 14099
Catalogação:  10/09/2009 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL

Tipo:  TEXTO Subtipo:  TESE
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=14099@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=14099@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.14099

Resumo:
Na análise de séries temporais, os modelos lineares amplamente difundidos e utilizados, como regressões lineares e modelos auto-regressivos, não são capazes de capturar sua natureza muitas vezes não-linear,oferecendo resultados insatisfatórios. Séries financeiras, por exemplo, apresentam este tipo de comportamento. Ao longo dos últimos anos, houve o surgimento de muitos modelos não lineares para análise de séries temporais, tanto estatísticos como de inteligência computacional, baseados em redes neurais. Esta dissertação se propõe a analisar a performance do modelo STAR-Tree sob diversos cenários de conFiguração, parametrização e metodologias de estimação. Esta classe de modelos subdivide os dados de uma série temporal em regiões distintas que atendem critérios especificados em funções chamadas de pertinências. A cada região é atribuído um modelo linear auto-regressivo. Cada dado estimado pode estar em alguma das regiões com algum grau de pertinência determinado pelas funções fornecidas pelo modelo principal. Fatores como a proximidade das regiões, a suavidade das funções de pertinência e a falta de diversidade nos dados podem dificultar a estimação dos modelos. Para avaliar a qualidade das estimações sob os diversos cenários, foi construído um sistema capaz de gerar séries artificiais, importar séries externas, estimá-las sob a modelagem STAR-Tree, e gerar simulações de Monte Carlo que avaliam a qualidade da estimação de parâmetros e a capacidade de detecção das estruturas de árvore do modelo. Ele foi utilizado como ferramenta para realizar as análises presentes na dissertação, e permitiu que se testassem diferentes conFigurações de métodos e parametrizações com facilidade.

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CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS  PDF
CAPÍTULO 1  PDF
CAPÍTULO 2  PDF
CAPÍTULO 3  PDF
CAPÍTULO 4  PDF
CAPÍTULO 5  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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