Produção industrial capixaba: uma análise comparativa dos principais métodos estatísticos de combinação de previsão

Nome: Taizi Honorato
Tipo: Dissertação de mestrado acadêmico
Data de publicação: 26/06/2018
Orientador:

Nomeordem decrescente Papel
Gutemberg Hespanha Brasil Orientador

Banca:

Nomeordem decrescente Papel
Antônio Fernando Pêgo e Silva Examinador Externo
Gutemberg Hespanha Brasil Orientador
Ricardo Ramalhete Moreira Examinador Interno

Resumo: Este trabalho tem por objetivo especificar modelos de previsão e combinação de previsão aplicados as séries temporais de relativas aos índices na Indústria Extrativa, Indústria de Transformação, e Indústria Geral para o Estado do Espírito Santo. A priori, concentrou-se em avaliar a performance dos principais métodos de previsão dispostos na literatura, tais como Holt-Winters, Box-Jenkins, Modelos de Redes Neurais Artificiais, e Modelos Econométricos, incorporando, neste último método, outras variáveis econométricas, tais como inflação, taxa de juros, taxa de desocupação, índice de confiança do empresário industrial, utilização da capacidade instalada, dentre outras. Em segundo momento, considera-se selecionar o melhor modelo estimado para cada metodologia, e então aplicar métodos de combinação de previsão, com intuito de avaliar se há diferença entre a acurácia de previsões individuais e a de suas combinações. Como técnica de combinação das previsões, foram considerados os métodos da média aritmética, variância mínima simplificado, e regressão por mínimos quadrados ordinários. A avaliação de desempenho das previsões e combinações de previsões é obtida por meio das medidas de acurácia MAE, MSE, RMSE, MAPE, SMAPE, e U de Theil. Como principal resultado obtido, destaca-se as previsões obtidas a partir do método de combinação de previsão por mínimos quadrados ordinários que unanimemente apresentaram desempenho superior as demais previsões para as três series de produção industrial consideradas neste estudo.

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