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Título: THE USE OF DECISION TREES, NEURAL NETWORKS AND KNN SYSTEMS TO AUTOMATICALLY IDENTIFY BOX & JENKINS NON-SEASONAL AND SEASONAL STRUCTURES
Autor: LUIZA MARIA OLIVEIRA DA SILVA
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - ADVISOR
Nº do Conteudo: 7587
Catalogação:  19/12/2005 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL
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=7587@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=7587@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.7587

Resumo:
The Box & Jenkins is the most popular forecasting technique. However, some researchers have not embraced it because the identification of its structure is highly complex. The process of proper characterizing the properties of both autocorrelation functions and partial correlation (theoretical or estimated) depends on the time series from which they are being obtained. Given the results in question, it is possible to infer the proper Box & Jenkins structure for the time series being studied. For the reasons above, the goal of this dissertation is to develop three new methodologies to identifying, in an automatic fashion, the Box & Jenkins structure of an ARMA series. The methodologies identify, in a simpler manner, both the seasonal and linear filters of the series. The first methodology applies the decision tree. The second applies the neural networks. The third applies the K-Nearest Neighbor (KNN). In each of them the Box & Jenkins seasonal structures of 3, 4, 6 and 12 periods were used, as well as the nonseasonal structure. The results are applied to simulated and actual series. For comparison purposes, the automatic identification procedure of the software FPW-XE is also used.

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