Previsão de séries temporais : extensão sazonal e bagging para o Modelo Theta Otimizado

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Faluhelyi, Igor de Oliveira Barros
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Predição de séries temporais
Espaço de estados
Sazonalidade
Estatística
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/52371
Resumo: Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2025.
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spelling Previsão de séries temporais : extensão sazonal e bagging para o Modelo Theta OtimizadoTime series forecasting : seasonal extension and bagging for the Optimized Theta ModelPredição de séries temporaisEspaço de estadosSazonalidadeEstatísticaDissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Estatística, 2025.Este trabalho teve como objetivo principal propor uma extensão sazonal para o Modelo Theta Otimizado (OTM), com o intuito de modelar adequadamente séries temporais com sazonalidade, especialmente aquelas com sazonalidade dinâmica, além de avaliar o uso da técnica de Bagging aplicada para Modelo Theta Otimizado. Primeiramente, apresentamos uma revisão bibliográfica sobre Modelos de Espaço de Estado com inovações, métodos de alisamento exponencial e o Método Theta, destacando os modelos para sua otimização. Em seguida, desenvolvemos formalmente as versões aditiva e multiplicativa do Modelo Theta Otimizado Sazonal (SOTM), bem como suas versões dinâmicas. Avaliamos empiricamente esses modelos utilizando o conjunto de dados da competição M3, comparando-os com modelos clássicos da literatura, e testamos também o uso do Bagging aplicado para o Modelo Theta Otimizado. Os resultados empíricos mostraram que as versões sazonais dinâmicas e multiplicativas do SOTM apresentaram desempenho superior, especialmente em séries com presença de sazonalidade. Além disso, a aplicação de Bagging para o Modelo Theta Otimizado proporcionou ganhos adicionais em acurácia preditiva.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).This work aimed primarily to propose a seasonal extension for the Optimized Theta Model (OTM), with the purpose of adequately modeling seasonal time series, especially those exhibiting dynamic seasonality, and also to evaluate the use of Bagging applied to the Optimized Theta Model. Initially, we presented a literature review on innovation state-space models, exponential smoothing methods, and the Theta Method, highlighting the models for their optimization. Subsequently, we formally developed the additive and multiplicative versions of the Seasonal Optimized Theta Model (SOTM), as well as their dynamic versions. We empirically evaluated these models using the dataset from the M3 competition, comparing them to classical forecasting models from the literature, and also tested the use of Bagging applied to the Optimized Theta Model. Empirical results showed that the dynamic and multiplicative seasonal versions of the SOTM exhibited superior predictive performance, particularly for series with clear seasonal patterns. Furthermore, applying Bagging to the Optimized Theta Model provided additional improvements in predictive accuracy.Instituto de Ciências Exatas (IE)Departamento de Estatística (IE EST)Programa de Pós-Graduação em EstatísticaFiorucci, José AugustoFaluhelyi, Igor de Oliveira Barros2025-08-05T11:26:30Z2025-08-05T11:26:30Z2025-08-052025-07-21info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfFALUHELYI, Igor de Oliveira Barros. Previsão de séries temporais: extensão sazonal e bagging para o Modelo Theta Otimizado. 2025. 80 f., il. Dissertação (Mestrado em Estatística) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025.http://repositorio.unb.br/handle/10482/52371porA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.unb.br, www.ibict.br, www.ndltd.org sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra supracitada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2025-08-05T11:26:31Zoai:repositorio.unb.br:10482/52371Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2025-08-05T11:26:31Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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