Combinação iterativa de modelos de previsão de séries temporais por erro percentual absoluto

Daiana Medeiros da Silva, Vinícius Guilherme Abrantes, Anna Regina Corbo

Resumo


De acordo com [4], as técnicas estatísticas para modelar dados de demanda têm requerido a devida atenção tanto de engenheiros quanto de gerentes de produção. E para estes tomarem boas decisões é preciso que possuam uma visão clara do futuro, de modo que a decisão tomada hoje seja a mais apropriada não apenas para o presente momento, mas sim ao momento futuro quando esta decisão tiver efeito [3]. Modelos estatísticos de previsão são ferramentas utilizadas para fornecer subsídios aos gestores para o processo de tomada de decisões. O desenvolvimento de estudos que possibilitem o emprego de uma ferramenta estatística capaz de agregar as potencialidades de mais de um modelo, pode auxiliar para que decisões mais confiáveis sejam tomadas. O estudo de métodos de previsão já é abordado e utilizado como uma ferramenta de apoio à tomada de decisões por diversas organizações há um tempo considerável. Porém, estudos utilizando diferentes métodos de previsão e a combinação destes métodos de maneira a diminuir o erro de previsão ainda não têm sido amplamente explorados, apesar de o primeiro estudo [1] sobre o tema datar de 1969. Segundo [1, 2], a previsão pode se tornar mais acurada quando realizada por uma combinação de modelos de previsão. Desta forma, este trabalho foi inspirado no estudo de [2] que utilizou técnicas de combinação de previsão para análise da volatilidade de ações no mercado de valores como referência. Sendo assim, é proposta uma nova maneira para combinar previsões denominada Combinação por Erro Percentual Absoluto. Seja uma série temporal, modelos de previsão individual i  [...]

Palavras-chave


Combinação de Previsões, Modelos Estatísticos de Previsão e Combinação por Erro Percentual Absoluto

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DOI: https://doi.org/10.5540/03.2015.003.01.0267

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