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Título: RECONCILIAÇÃO ROBUSTA PARA SÉRIES TEMPORAIS HIERÁRQUICAS
Autor: MAURICIO FRANCA LILA
Instituição:  -
Colaborador(es):  FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA - Orientador
Nº do Conteudo: 60202
Catalogação:  16/08/2022 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
Tipo:  TEXTO Subtipo:  APRESENTAÇÃO
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=60202@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=60202@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.SeminarPPGEP.60202

Resumo:
As séries temporais às vezes oferecem recursos especiais, como a desagregação natural de seus componentes de acordo com uma estrutura hierárquica. Métodos hierárquicos de previsão podem tirar vantagem dessa estrutura, considerando a reconciliação das previsões de base, produzindo resultados que geralmente são não viciados e mais precisos do que os fornecidos por métodos padrão. Neste trabalho, apresentamos o conceito de estimação robusta para métodos hierárquicos de reconciliação de previsões. Formalizamos duas abordagens robustas diferentes aplicadas a dados da Pesquisa Mensal de Emprego. Para demonstrar o potencial e validade das abordagens propostas, comparamos seu desempenho com os de métodos tradicionais e os que representam o estado da arte. Fornecemos uma contribuição original para o campo de séries temporais hierárquicas adotando a estrutura de estimativa robusta. Através de uma avaliação empírica, os resultados revelam um domínio parcial das técnicas robustas sobre a combinação ótima, baseada em mínimos quadrados ponderados, bottom-up e top-down, indicando um campo potencial de estudo na disciplina de Séries Temporais Hierárquicas.

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