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Título: AVANÇOS NA MODELAGEM DE SÉRIES TEMPORAIS: UTILIZANDO OTIMIZAÇÃO MODERNA DE TÉCNICAS DE ROBUSTEZ COM MODELOS SCORE-DRIVEN
Autor: MATHEUS ALVES PEREIRA DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  DAVI MICHEL VALLADAO - ORIENTADOR
Nº do Conteudo: 67022
Catalogação:  13/06/2024 Idioma(s):  INGLÊS - ESTADOS UNIDOS
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=67022@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=67022@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.67022

Resumo:
O estudo de séries temporais desempenha um papel fundamental no processo de tomada de decisão, dando origem a inúmeras metodologias ao longo do tempo. Dentro desse contexto, os modelos score-driven surgem como uma abordagem flexível e interpretável. No entanto, devido ao número significativo de parâmetros envolvidos, o processo de estimação desses modelos tende a ser complexo. Para lidar com essa complexidade, este estudo tem como objetivo avaliar como a adoção de técnicas modernas de otimização impacta o desempenho final do modelo. Além de simplificar o processo de estimação de parâmetros, essa mudança de paradigma permite a integração de novas técnicas, como a otimização robusta, na formulação do modelo, potencialmente aprimorando seu desempenho. O pacote SDUC.jl, que facilita o ajuste e a previsão de modelos impulsionados por escores com base em componentes não observáveis usando técnicas modernas de otimização, representa uma das principais contribuições deste estudo. Ao utilizar séries temporais conhecidas para ilustrar sua funcionalidade e dados mensais de carga elétrica do sistema brasileiro, o estudo foi capaz de demonstrar a flexibilidade do pacote e seu desempenho robusto, mesmo durante períodos de mudança de regime nos dados, graças à aplicação de técnicas de robustez.

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