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| Título: | UMA NOVA ABORDAGEM PARA IDENTIFICAÇÃO DAS ORDENS P EM MODELOS AUTO-REGRESSIVOS PERIÓDICOS – PAR (P) | ||||||||||||
| Autor: |
REINALDO CASTRO SOUZA FERNANDO LUIZ CYRINO OLIVEIRA |
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| Colaborador(es): | --- | ||||||||||||
| Catalogação: | 17/DEZ/2009 | Língua(s): | PORTUGUÊS - BRASIL |
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| Tipo: | TEXTO | Subtipo: | ARTIGO | ||||||||||
| Notas: |
[pt] 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. [en] All data contained in the documents are the sole responsibility of the authors. The data used in the descriptions of the documents are in conformity with the systems of the administration of PUC-Rio. |
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| Referência(s): |
[pt] https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/projetosEspeciais/ETDs/consultas/conteudo.php?strSecao=resultado&nrSeq=14731&idi=1 |
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| Resumo: | |||||||||||||
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O modelo auto-regressivo periódico da família Box & Jenkins, PAR (p), é empregado na modelagem
das séries de vazões hidrológicas e/ou de energias naturais afluentes utilizadas no planejamento da operação energética no Brasil pelo Sistema Newave. Recentemente alguns aspectos da modelagem começaram a ser questionados e pesquisas diversas vêm sendo realizadas. Este trabalho visa estudar a fase de identificação das ordens p dos modelos. Atualmente a identificação é feita com base na avaliação da significância dos coeficientes da função de autocorrelação parcial (FACP), baseados na aproximação assintótica de Quenouille. A proposta deste estudo é a aplicação da técnica de computação intensiva Bootstrap para estimar a significância dos coeficientes da FACP.
Os resultados obtidos mostram que a identificação via Bootstrap é sensivelmente mais parcimoniosa e aproximase da proposta de STEDINGER (2001), numa análise em que o autor critica a forma atual de identificação implementada no Newave.
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