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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25914| Tipo de documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acceso: | Acesso Aberto |
| Fecha de embargo: | 2021-07-10 |
| Título: | Avaliação da precisão dos métodos ARIMA, Suavização Exponencial e Redes Neurais na previsão de Séries Temporais Anuais brasileiras |
| Autor: | Camilo, Gustavo Inocencio |
| Primer orientador: | Ruy, Marcelo |
| Resumen: | Dentre as aplicações de Análise de Séries Temporais, a previsão de valores futuros é uma das mais utilizadas. Nas previsões, a precisão do método utilizado é um dos fatores críticos em sua adoção. Três dos principais métodos de previsão disponíveis, devido ao uso generalizado e à qualidade das previsões, são a suavização exponencial, o modelo ARIMA e as redes neurais artificiais. Este artigo tem como objetivo testar a hipótese de igualdade ou não entre as precisões das previsões pontuais geradas por estes três métodos quando aplicados a séries temporais anuais brasileiras contemporâneas. Para tanto, 40 séries anuais do IPEA foram selecionadas por meio de amostragem aleatória simples, previsões com os três métodos foram executadas e suas precisões foram calculadas. A conclusão foi que os três métodos têm em média o mesmo grau de precisão. |
| Abstract: | Among the applications of Time Series Analysis, forecasts of future values is one of the most used. In forecasting, the precision of the method used is one of the critical factors in its adoption. Three of the major forecasting methods available, due to the widespread use and quality of predictions, are exponential smoothing, ARIMA model, and artificial neural networks. This article aims to test the hypothesis of equality or not between the precisions of point forecasts generated by these three methods when applied to contemporaneous Brazilian time series. For this purpose, 40 annual series of IPEA were selected by means of simple random sampling, predictions with the three methods were executed and their precisions were calculated. The conclusion was that the three methods have the same degree of accuracy on average. |
| Palabras clave: | Séries Temporais Univariadas Métodos de Previsão Comparação de Métodos Erros de Previsão. Univariate Time Series Forecast Methods Comparison of Methods Forecast Errors |
| Área (s) del CNPq: | CNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Cita: | CAMILO, Gustavo Inocencio. Avaliação da precisão dos métodos ARIMA, Suavização Exponencial e Redes Neurais na previsão de Séries Temporais Anuais brasileiras. 2019. 11 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Gestão da Informação) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2019. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/25914 |
| Fecha de defensa: | 10-jul-2019 |
| Aparece en las colecciones: | TCC - Gestão da Informação |
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| Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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