Modelos de séries temporais aplicados a dados de umidade relativa do ar
Ano de defesa: | 2014 |
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Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Santa Maria
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Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção
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Departamento: |
Engenharia de Produção
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País: |
BR
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Palavras-chave em Português: | |
Palavras-chave em Inglês: | |
Área do conhecimento CNPq: | |
Link de acesso: | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/8334 |
Resumo: | Time series model have been used in many areas of knowledge and have become a current necessity for companies to survive in a globalized and competitive market, as well as climatic factors that have always been a concern because of the different ways they interfere in human life. In this context, this work aims to present a comparison among the performances by the following models of time series: ARIMA, ARMAX and Exponential Smoothing, adjusted to air relative humidity (UR) and also to verify the volatility present in the series through non-linear models ARCH/GARCH, adjusted to residues of the ARIMA and ARMAX models. The data were collected from INMET from October, 1st to January, 22nd, 2014. In the comparison of the results and the selection of the best model, the criteria MAPE, EQM, MAD and SSE were used. The results showed that the model ARMAX(3,0), with the inclusion of exogenous variables produced better forecast results, compared to the other models SARMA(3,0)(1,1)12 and the Holt-Winters multiplicative. In the volatility study of the series via non-linear ARCH(1), adjusted to the quadrants of SARMA(3,0)(1,1)12 and ARMAX(3,0) residues, it was observed that the volatility does not tend to influence the future long-term observations. It was then concluded that the classes of models used and compared in this study, for data of a climatologic variable, showed a good performance and adjustment. We highlight the broad usage possibility in the techniques of temporal series when it is necessary to make forecasts and also to describe a temporal process, being able to be used as an efficient support tool in decision making. |
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2015-05-152015-05-152014-12-11TIBULO, Cleiton. Models of temporal series applied to air relative humidity data. 2014. 99 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria, 2014.http://repositorio.ufsm.br/handle/1/8334Time series model have been used in many areas of knowledge and have become a current necessity for companies to survive in a globalized and competitive market, as well as climatic factors that have always been a concern because of the different ways they interfere in human life. In this context, this work aims to present a comparison among the performances by the following models of time series: ARIMA, ARMAX and Exponential Smoothing, adjusted to air relative humidity (UR) and also to verify the volatility present in the series through non-linear models ARCH/GARCH, adjusted to residues of the ARIMA and ARMAX models. The data were collected from INMET from October, 1st to January, 22nd, 2014. In the comparison of the results and the selection of the best model, the criteria MAPE, EQM, MAD and SSE were used. The results showed that the model ARMAX(3,0), with the inclusion of exogenous variables produced better forecast results, compared to the other models SARMA(3,0)(1,1)12 and the Holt-Winters multiplicative. In the volatility study of the series via non-linear ARCH(1), adjusted to the quadrants of SARMA(3,0)(1,1)12 and ARMAX(3,0) residues, it was observed that the volatility does not tend to influence the future long-term observations. It was then concluded that the classes of models used and compared in this study, for data of a climatologic variable, showed a good performance and adjustment. We highlight the broad usage possibility in the techniques of temporal series when it is necessary to make forecasts and also to describe a temporal process, being able to be used as an efficient support tool in decision making.Modelos de séries temporais vêm sendo empregados em diversas áreas do conhecimento e têm surgido como necessidade atual para empresas sobreviverem em um mercado globalizado e competitivo, bem como fatores climáticos sempre foram motivo de preocupação pelas diferentes formas que interferem na vida humana. Nesse contexto, o presente trabalho tem por objetivo apresentar uma comparação do desempenho das classes de modelos de séries temporais ARIMA, ARMAX e Alisamento Exponencial, ajustados a dados de umidade relativa do ar (UR) e verificar a volatilidade presente na série por meio de modelos não-lineares ARCH/GARCH ajustados aos resíduos dos modelos ARIMA e ARMAX. Os dados foram coletados junto ao INMET no período de 01 de outubro de 2001 a 22 de janeiro de 2014. Na comparação dos resultados e na seleção do melhor modelo foram utilizados os critérios MAPE, EQM, MAD e SSE. Os resultados mostraram que o modelo ARMAX(3,0) com a inclusão de variáveis exógenas produziu melhores resultados de previsão em relação aos seus concorrentes SARMA(3,0)(1,1)12 e o Holt-Winters multiplicativo. No estudo da volatilidade da série via modelo não-linear ARCH(1), ajustado aos quadrados dos resíduos dos modelos SARMA(3,0)(1,1)12 e ARMAX(3,0), observou-se que a volatilidade não tende a influenciar as observações futuras em longo prazo. Conclui-se que as classes de modelos utilizadas e comparadas neste estudo, para dados de uma variável climatológica, demonstraram bom desempenho e ajuste. Destaca-se a ampla possibilidade de utilização das técnicas de séries temporais quando se deseja fazer previsões e descrever um processo temporal, podendo ser utilizadas como ferramenta eficiente de apoio nas tomadas de decisão.application/pdfporUniversidade Federal de Santa MariaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia de ProduçãoUFSMBREngenharia de ProduçãoUmidade relativa do arModelos ARIMAModelos de alisamento exponencialModelos ARMAXModelos ARCH/GARCHAir relative humidityARIMA modelsExponential smoothing modelsARMAX modelsARCH/GARCH modelsCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAOModelos de séries temporais aplicados a dados de umidade relativa do arModels of temporal series applied to air relative humidity datainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisZanini, Roselaine Ruviarohttp://lattes.cnpq.br/4332331006565656Souza, Adriano Mendonçahttp://lattes.cnpq.br/5271075797851198Jacobi, Luciane Floreshttp://lattes.cnpq.br/4372969575747920http://lattes.cnpq.br/2021705206656224Tibulo, Cleiton300800000005400300300500300b5af5cd4-250e-4e42-8491-f0c3fd2656f5ebd5be8f-8e8e-4369-ac68-2004964989d66d3ff5eb-4c65-4863-bc39-5de8ce2a29e9bbc791c0-cd5f-40af-8b8d-7ddabacc00f5info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSMORIGINALTIBULO, CLEITON.pdfapplication/pdf1811038http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/8334/1/TIBULO%2c%20CLEITON.pdfb47bcb305ac2d92dd017aee78cfacf14MD51TEXTTIBULO, CLEITON.pdf.txtTIBULO, CLEITON.pdf.txtExtracted texttext/plain171602http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/8334/2/TIBULO%2c%20CLEITON.pdf.txt0ff71add20ebe62cdcd68b094173607eMD52THUMBNAILTIBULO, CLEITON.pdf.jpgTIBULO, CLEITON.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4771http://repositorio.ufsm.br/bitstream/1/8334/3/TIBULO%2c%20CLEITON.pdf.jpg3710564aa5b2e8ca433692a45ea5f388MD531/83342022-01-05 07:33:38.638oai:repositorio.ufsm.br:1/8334Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2022-01-05T10:33:38Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false |
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