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Título: Análise espectral singular: comparação de previsões em séries temporais
Título(s) alternativo(s): Revista ADM.MADE
Autor(es): Esquivel, Renata de Miranda
Senna, Valter de
Gomes, Gecynalda Soares da Silva
Palavras-chave: Espectro singular - Análise
Série temporal
Data do documento: Mai-2012
Citação: ESQUIVEL, Renata de Miranda; SENNA, Valter de; GOMES, Gecynalda Soares da Silva. Análise espectral singular: comparação de previsões em séries temporais. Revista ADM.MADE, Rio de Janeiro, v. 16, n. 2, p. 87-101, maio/set. 2012.
Resumo: Os métodos estatísticos para análise de séries temporais encontram-­‐se amplamente desenvolvidos na literatura e vários modelos clássicos preditivos estão disponíveis em softwares estatísticos. Contudo, cada modelo clássico exige suposições relacionadas às características dos dados, e o uso adequado dos modelos exigirá verificações dessas suposições, o que pode demandar esforços na etapa de identificação do padrão de comportamento da série temporal. Como alternativa, pode-­‐se utilizar a técnica conhecida como Análise Espectral Singular. A Análise Espectral Singular realiza uma decomposição da série temporal em poucos componentes independentes. Este método não exige o conhecimento sobre o modelo paramétrico da série temporal e pode ser aplicado em qualquer série com alguma estrutura potencial. O presente artigo objetiva avaliar a capacidade preditiva da SSA comparando-­‐a com alguns modelos clássicos para séries temporais. Com esta finalidade, examinamos duas séries temporais com características distintas: uma série proveniente da área da meteorologia e uma série gerada artificialmente. Observou-­‐se, de uma maneira geral, que a previsão SSA conseguiu representar melhor as variações existentes na série meteorológica e no particular processo ARIMA simulado. A utilização da metodologia da SSA proporcionou resultados tão bons ou superiores aos gerados pelos métodos clássicos considerados neste artigo.
Descrição: p.87-101
URI: http://repositoriosenaiba.fieb.org.br/handle/fieb/368
ISSN: 2237-5139
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