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Título: EXPLORING NEW METHODS TO PERFORM BAGGING WITH EXPONENTIAL SMOOTHING
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): DAVID SOUZA PINTO

Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador
TIAGO MENDES DANTAS - Coorientador
Número do Conteúdo: 50658
Catalogação:  07/12/2020 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
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=50658@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=50658@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.50658

Resumo:
Exponential smoothing methods are flexible procedures for univariate time series forecasting, developed in the 1960 s. Most recent developments based on these models use bagging to improve forecast quality. One of these implementations, BaggedETS, developed in 2016, brought improvements in forecast quality and is distributed through the forecast package for R. A posterior implementation, BaggedClusterETS, adds clustering and validation steps to address the covariance effect associated with bagging. The proposal resulted in further accuracy improvements. This work delves into three extensions of the aforementioned methods: the first studies the effects of the maximum entropy bootstrap on the BaggedETS. The second explores different dissimilarity measures to construct the clusters in BaggedClusterETS. The third studies a simplified version of BaggedClusterETS, where the validation and selection steps are removed, and using only the medoids for bagging. To test these proposals, 21 time series from civil aviation and energy consumption were used.

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