Valores aberrantes em series temporais : teste de detecção e efeito na previsão de valores agregados

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 1996
Autor(a) principal: Ota, Rissa
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: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Análise de séries temporais
Teoria da previsão
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583680
Resumo: Orientador: Luiz Koodi Hotta
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spelling Valores aberrantes em series temporais : teste de detecção e efeito na previsão de valores agregadosAnálise de séries temporaisTeoria da previsãoOrientador: Luiz Koodi HottaDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da ComputaçãoResumo: Neste trabalho são discutidos alguns tipos de valores aberrantes (denotado nesse trabalho por outlier) mais citados na literatura de séries temporais e os efeitos que eles podem causar na identificação, estimação e previsão dos modelos, mostrando assim a importância em detectá-los. Nos primeiros dois capítulos são apresentados os modelos de outliers e alguns testes de detecção existentes na literatura. O Capítulo 3 é dedicado ao estudo dos efeitos dos outliers nas estimações, identificações e previsões. No Capítulo 4 são apresentados os efeitos dos outliers presentes nas últimas observações na previsão de valores agregados, comparando os efeitos nas previsões calculadas através de modelos desagregados e agregados. No estudo são considerados os casos de modelos conhecido e desconhecido, sendo este último realizado através de simulações. De um modo geral, a previsão através de modelo agregado, na presença de outlier aditivo (AO), é menos afetada do que a previsão pelo modelo desagregado. Quando um outlier de inovação (IO) está presente na série a previsão pelo modelo agregado é geralmente mais afetada. Isto era esperado porque no caso de modelos conhecidos o IO não tem efeito nas previsões do modelo desagregado. São também realizados estudos para verificar o efeito dos testes usuais de detecção de outlier na previsão, mostrando que, embora na maioria dos casos a utilização dos testes diminuam os vícios de previsão devido aos outliers, em alguns casos eles aumentam o erro quadrático médio de previsão. Isto ocorre principalmente na presença de dois IOs, de sinais trocados, devido à incorreta detecção dos outliers, na posição e/ou tipo.Abstract: Not informed.MestradoMestre em Estatística[s.n.]Hotta, Luiz Koodi, 1952-Neves, Marli Mikael da CostaStangenhaus, GabrielaUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de Matemática, Estatística e Ciência da ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em EstatísticaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASOta, Rissa19961996-07-05T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf181f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583680OTA, Rissa. Valores aberrantes em series temporais: teste de detecção e efeito na previsão de valores agregados. 1996. 181f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Matematica, Estatistica e Ciencia da Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1583680. Acesso em: 27 fev. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/107829porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2022-12-14T16:02:45Zoai::107829Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2022-12-14T16:02:45Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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