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A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
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Coleção Digital
Título: MODELOS VETORIAIS AUTO-REGRESSIVOS COM TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADOS POR ÁRVORES - STVAR - TREE Autor: ALEXANDRE JOSE DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 15888
Catalogação: 13/07/2010 Liberação: 13/07/2010 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=15888&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15888&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15888
Resumo:
Título: MODELOS VETORIAIS AUTO-REGRESSIVOS COM TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADOS POR ÁRVORES - STVAR - TREE Autor: ALEXANDRE JOSE DOS SANTOS
Nº do Conteudo: 15888
Catalogação: 13/07/2010 Liberação: 13/07/2010 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=15888&idi=1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15888&idi=2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.15888
Resumo:
Esta dissertação tem como objetivo principal introduzir uma formulação de
modelo não-linear multivariado, a qual combina o modelo STVAR (Smooth
Transition Vector Autoregressive) com a metodologia CART (Classification and
Regression Tree) a fim de utilizá-lo para geração de cenários e de previsões. O
modelo resultante é um Modelo Vetorial Auto-Regressivo com Transição Suave
Estruturado por Árvores, denominado STVAR-Tree e tem como base o conceito
de múltiplos regimes, definidos por árvore binária. A especificação do modelo é
feita através do teste LM. Desta forma, o crescimento da árvore é condicionado à
existência de não-linearidade nas séries, que aponta a divisão do nó e a variável de
transição correspondente. Em cada divisão, são estimados os parâmetros lineares,
por Mínimos Quadrados Multivariados, e os parâmetros não-lineares, por
Mínimos Quadrados Não-Lineares. Como forma de avaliação do modelo STVARTree,
foram realizados diversos experimentos de Monte Carlo com o objetivo de
constatar a funcionalidade tanto do teste LM quanto da estimação do modelo.
Bons resultados foram obtidos para amostras médias e grandes. Além dos
experimentos, o modelo STVAR-Tree foi aplicado às séries brasileiras de Vazão
de Rios e Preço Spot de energia elétrica. No primeiro estudo, o modelo foi
comparado estatisticamente com o Periodic Autoregressive (PAR) e apresentou
um desempenho muito superior ao concorrente. No segundo caso, a comparação
foi com a modelagem Neuro-Fuzzy e ganhou em uma das quatro séries. Somando
os resultados dos experimentos e das duas aplicações conclui-se que o modelo
STVAR-Tree pode ser utilizado na solução de problemas reais, apresentando bom
desempenho.
Descrição | Arquivo |
CAPA, AGRADECIMENTOS, RESUMO, ABSTRACT, SUMÁRIO E LISTAS | |
CAPÍTULO 1 | |
CAPÍTULO 2 | |
CAPÍTULO 3 | |
CAPÍTULO 4 | |
CAPÍTULO 5 | |
CAPÍTULO 6 | |
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS |