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Título: ADVANCEMENTS IN TIME SERIES MODELING: USING MODERN OPTIMIZATION AND ROBUSTNESS TECHNIQUES WITH SCORE-DRIVEN MODELS
Autor: MATHEUS ALVES PEREIRA DOS SANTOS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  DAVI MICHEL VALLADAO - ADVISOR
Nº do Conteudo: 67022
Catalogação:  13/06/2024 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=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:
The study of time series plays a pivotal role in the decision-making process, giving rise to numerous methodologies over time. Within this context, score-driven models emerge as a flexible and interpretable approach. However, due to the significant number of parameters involved, the estimation process for these models tends to be complex. To address this complexity, this study aims to evaluate how the adoption of modern optimization techniques impacts the final performance of the model. Beyond simplifying the parameter estimation process, this shift in paradigm allows for the integration of new techniques, such as robust optimization, into the model formulation, thereby potentially enhancing its performance. The SDUC.jl package, which facilitates the adjustment and prediction of score-driven models based on unobservable components using modern optimization techniques, represents one of the main contributions of this study. By utilizing well-known time series to illustrate its functionality and monthly electrical load data from the Brazilian system, the study was able to demonstrate the flexibility of the package and its robust performance, even during periods of regime change in the data, thanks to the application of robustness techniques.

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