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Título: UMA NOVA ABORDAGEM PARA IDENTIFICAÇÃO DAS ORDENS P EM MODELOS AUTO-REGRESSIVOS PERIÓDICOS – PAR (P)
Autor: REINALDO CASTRO SOUZA
FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA
Instituição:  -
Colaborador(es):  -
Nº do Conteudo: 14731
Catalogação:  17/12/2009 Liberação: 17/12/2009 Idioma(s):  PORTUGUÊS - BRASIL
Tipo:  TEXTO Subtipo:  ARTIGO
Natureza:  PUBLICAÇÃO
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=14731&idi=1

Resumo:
O modelo auto-regressivo periódico da família Box & Jenkins, PAR (p), é empregado na modelagem das séries de vazões hidrológicas e/ou de energias naturais afluentes utilizadas no planejamento da operação energética no Brasil pelo Sistema Newave. Recentemente alguns aspectos da modelagem começaram a ser questionados e pesquisas diversas vêm sendo realizadas. Este trabalho visa estudar a fase de identificação das ordens p dos modelos. Atualmente a identificação é feita com base na avaliação da significância dos coeficientes da função de autocorrelação parcial (FACP), baseados na aproximação assintótica de Quenouille. A proposta deste estudo é a aplicação da técnica de computação intensiva Bootstrap para estimar a significância dos coeficientes da FACP. Os resultados obtidos mostram que a identificação via Bootstrap é sensivelmente mais parcimoniosa e aproximase da proposta de STEDINGER (2001), numa análise em que o autor critica a forma atual de identificação implementada no Newave.

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