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Título: MODELOS VETORIAIS AUTO-REGRESSIVOS COM TRANSIÇÃO SUAVE ESTRUTURADOS POR ÁRVORES - STVAR - TREE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ALEXANDRE JOSE DOS SANTOS

Colaborador(es):  ALVARO DE LIMA VEIGA FILHO - Orientador
Número do Conteúdo: 15888
Catalogação:  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@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=15888@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.

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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
CAPÍTULO 6  PDF
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS  PDF
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