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Um novo modelo híbrido multivariado entre uma rede neuronal artificial e um modelo ARIMA para a previsão de taxas de câmbio

Martins, Gil Gonçalo Freire
Fonte: FEUC Publicador: FEUC
Tipo: Dissertação de Mestrado
POR
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37.03%
Apesar dos muitos modelos propostos, é notória a dificuldade na previsão de taxas de câmbio. Estudos recentes com redes neuronais artificiais (RNA) sugerem que estas podem ser uma alternativa a outros modelos para a realização de previsões, quando existem não lineari-dades nas séries temporais. Este estudo propõe uma abordagem multivariada, aplicando um modelo hibrido entre uma RNA e um ARIMA, de forma a aumentar a capacidade de previsão da RNA, dado que uma série temporal pode possuir componente não linear e linear. Imple-mentando primeiro um algoritmo genético adaptativo para construir a estrutura da RNA, são consideradas duas taxas de câmbio mensais e semanais do Euro e do Yen contra o Dólar, para inferir sobre a qualidade do modelo hibrido multivariado proposto face a outros modelos. Os resultados empíricos das previsões fora da amostra, indicam que para as séries mensais o mo-delo hibrido não é vantajoso, devido à não existência de não linearidades nestas. No entanto para séries semanais, obtêm-se vantagens da utilização do modelo hibrido. Assim uma abor-dagem hibrida multivariada pode ser pertinente para a previsão taxas de câmbio semanais e possivelmente diárias, ao invés da utilização dos modelos individuais ou híbridos univariados.; Trabalho de projeto do mestrado em Economia...

The influence of ARIMA-GARCH parameters in feed forward neural networks prediction

OLIVEIRA, Mauri Aparecido de
Fonte: SPRINGER Publicador: SPRINGER
Tipo: Artigo de Revista Científica
ENG
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27.29%
The objective of this article is to find out the influence of the parameters of the ARIMA-GARCH models in the prediction of artificial neural networks (ANN) of the feed forward type, trained with the Levenberg-Marquardt algorithm, through Monte Carlo simulations. The paper presents a study of the relationship between ANN performance and ARIMA-GARCH model parameters, i.e. the fact that depending on the stationarity and other parameters of the time series, the ANN structure should be selected differently. Neural networks have been widely used to predict time series and their capacity for dealing with non-linearities is a normally outstanding advantage. However, the values of the parameters of the models of generalized autoregressive conditional heteroscedasticity have an influence on ANN prediction performance. The combination of the values of the GARCH parameters with the ARIMA autoregressive terms also implies in ANN performance variation. Combining the parameters of the ARIMA-GARCH models and changing the ANN`s topologies, we used the Theil inequality coefficient to measure the prediction of the feed forward ANN.

Previsão da arrecadação de receitas federais: aplicações de modelos de séries temporais para o estado de São Paulo; Federal revenue collection forecast: application of time series models at the state of Sao Paulo

Campos, Celso Vilela Chaves
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 26/03/2009 PT
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27.37%
O objetivo principal do presente trabalho é oferecer métodos alternativos de previsão da arrecadação tributária federal, baseados em metodologias de séries temporais, inclusive com a utilização de variáveis explicativas, que reflitam a influência do cenário macroeconômico na arrecadação tributária, com o intuito de melhorar a acurácia da previsão da arrecadação. Para tanto, foram aplicadas as metodologias de modelos dinâmicos univariados, multivariados, quais sejam, Função de Transferência, Auto-regressão Vetorial (VAR), VAR com correção de erro (VEC), Equações Simultâneas, e de modelos Estruturais. O trabalho tem abrangência regional e limita-se à análise de três séries mensais da arrecadação, relativas ao Imposto de Importação, Imposto Sobre a Renda das Pessoas Jurídicas e Contribuição para o Financiamento da Seguridade Social - Cofins, no âmbito da jurisdição do estado de São Paulo, no período de 2000 a 2007. Os resultados das previsões dos modelos acima citados são comparados entre si, com a modelagem ARIMA e com o método dos indicadores, atualmente utilizado pela Secretaria da Receita Federal do Brasil (RFB) para previsão anual da arrecadação tributária, por meio da raiz do erro médio quadrático de previsão (RMSE). A redução média do RMSE foi de 42% em relação ao erro cometido pelo método dos indicadores e de 35% em relação à modelagem ARIMA...

Métodos alternativos de previsão de safras agrícolas; Alternative Crop Prediction Methods

Miquelluti, Daniel Lima
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/01/2015 PT
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27.47%
O setor agrícola é, historicamente, um dos pilares da economia brasileira, e apesar de ter sua importância diminuída com o desenvolvimento do setor industrial e de serviços ainda é responsável por dar dinamismo econômico ao país, bem como garantir a segurança alimentar, auxiliar no controle da inflação e na formação de reservas monetárias. Neste contexto as safras agrícolas exercem grande influência no comportamento do setor e equilíbrio no mercado agrícola. Foram desenvolvidas diversas metodologias de previsão de safra, sendo em sua maioria modelos de simulação de crescimento. Entretanto, recentemente os modelos estatísticos vem sendo utilizados mais comumente devido às suas predições mais rápidas em períodos anteriores à colheita. No presente trabalho foram avaliadas duas destas metodologias, os modelos ARIMA e os Modelos Lineares Dinâmicos (MLD), sendo utilizada tanto a inferência clássica quanto a bayesiana. A avaliação das metodologias deu-se por meio da análise das previsões dos modelos, bem como da facilidade de implementação e poder computacional necessário. As metodologias foram aplicadas a dados de produção de soja para o município de Mamborê-PR, no período de 1980 a 2013, sendo área plantada (ha) e precipitação acumulada (mm) variáveis auxiliares nos modelos de regressão dinâmica. Observou-se que o modelo ARIMA (2...

Modelos de séries temporais para temperatura em painéis de cimento-madeira; Time series models for temperature cement-wood panels

Teodoro, Valiana Alves
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 23/01/2015 PT
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27.54%
Por meio do monitoramento da evolução da temperatura da mistura cimento-madeira, pode-se utilizar esta informação como uma série temporal. O objetivo deste estudo foi utilizar modelos de séries temporais para descrever as séries de temperatura do experimento constituído por diferentes espécies associadas a resíduos de Candeia na produção de painéis particulado e compara-las duas a duas para averiguar se foram geradas pelo mesmo processo estocástico. Inicialmente foi realizado um estudo para avaliar a estacionariedade das séries utilizando o correlograma e o teste da raiz unitária de Dickey-Fuller, na qual todas as séries apresentaram não estacionariedade, para o tratamento de 25% Candeia e Eucalipto com tratamento prévio de água foi dita uma série I(2) e pelos critérios AIC, BIC e MAPE o melhor modelo foi ARIMA(2, 2, 2), para o tratamento de 50% Candeia e Eucalipto também com tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) e pelos critérios o melhor modelo foi ARIMA(4, 2, 2), para o tratamento de 75% Candeia e Eucalipto com tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) com o modelo ARIMA(5, 1, 0), e para o tratamento de 25% Candeia e Eucalipto sem tratamento prévio de água foi dita uma série I(1) com o modelo ARIMA(2...

Padrão sazonal da produção industrial, exportações e importações: uma aplicação do X-12 ARIMA; Seasonal pattern of industrial production, exports and imports: an application of X-12 ARIMA

Oliveira, Arício Xavier De
Fonte: Fundação Getúlio Vargas Publicador: Fundação Getúlio Vargas
Tipo: Trabalho em Andamento
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37.43%
Este trabalho tem por objetivo identificar os coeficientes sazonais de algumas variáveis econômicas (produção industrial, exportações e importações), isentos das mudanças estruturais registradas na economia. O estudo verifica se os planos de estabilização implementados pelo governo nos últimos quinze anos afetaram o padrão sazonal daquelas séries. Para tanto aplica-se o X-12-ARIMA, o novo método de dessazonalização de séries desenvolvido pelo U.S. Bureau of the Census. O uso desse método torna-se necessário, porque os demais métodos conhecidos impedem testar nossa hipótese, ao não permitirem o emprego de intervenções, não obtendo assim os melhores estimadores para os coeficientes sazonais. O estudo cobre o período que vai de 1980 a 1997 e os resultados confirmam a nossa hipótese de mudança no padrão sazonal no período. As nossas variáveis econômicas foram - de um ou de outro modo - atingidas pelos planos de estabilização implementados nos últimos quinze anos.; The objective of this research is to identify seasonal coefficients free from structural changes for Brazilian time series related to industrial production, exports and imports. The study aims to test wheter the stabilization plans implemented by the govern over the last fifteen years affected the seasonal pattern of our economic time series. In order to do that...

A projeção dos lucros trimestrais para as companhias brasileiras através de modelos ARIMA

Fabris, Thiago Rocha
Fonte: Florianópolis, SC Publicador: Florianópolis, SC
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: 196 p.| tabs.
POR
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27.43%
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Sócio-Econômico, Programa de Pós-Graduação em Economia, Florianópolis, 2009.; O estudo trata da aplicação da metodologia Box e Jenkins (1970) para a previsão das séries dos lucros em companhias de capital aberto no Brasil. Diversos autores como Watts (1975), Foster (1977), Griffin (1977) e Brown e Rozeff (1979) têm sugerido que os lucros trimestrais podem ser previstos através de modelos ARIMA. Benston e Watts (1978) corroboraram em favor do modelo de Foster (1977) descrito por um SARIMA (100) x (010). Lorek (1979) argumenta em favor do modelo SARIMA (011) x (011) propostos por Griffin(1977) e Watts (1975). Collins e Hopwwod (1980) e Bathke e Lorek (1984) demonstraram que os lucros podem ser modelados por um processo SARIMA (100) x (011) sugerido por Brown e Rozeff (1979). As evidências empíricas recentes demonstram que os modelos random walk with drift (RWD) descritos por um ARIMA (100) e o processo SARIMA (011) x (011) dominam conjuntamente os outros modelos propostos na literatura pertinente, Lorek e Willinger (2007). O objetivo do trabalho foi averiguar se existe um modelo predeterminado que possa descrever o comportamento das séries temporais do lucro líquido e lucro operacional para determinados setores econômicos das empresas brasileiras. Concomitantemente analisar se existe um modelo padrão diferente dos modelos referidos acima. Os resultados encontrados corroboram com os modelos RWD para as séries do lucro líquido e Brown e Rozeff (1979) para a série do lucro operacional. Porém...

Modelização ARIMA de sucessões cronológicas: aplicação na previsão de escoamentos mensais

Guimarães, Rita Cabral Pereira de Castro
Fonte: Universidade de Évora Publicador: Universidade de Évora
Tipo: Dissertação de Mestrado
POR
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37.47%
Os modelos ARIMA tem vindo a ser cada vez mais utilizados na modelização e previsão de sucessões hidrológicas, instrumento fundamental para o planeamento e gestão de qualquer sistema do domínio Hídrico. A modelização de tais sucessões é conseguida através de uma metodologia em três etapas, desenvolvida por G. E. P. Box e G. M. Jenkins. Deste processo resulta um modelo, considerado como o mais adequado para representar a sucessão, podendo este ser então utilizado na previsão de eventos futuros. Para a aplicação destes modelos utilizaram-se seis sucessões de escoamentos mensais observados em três cursos de água pertencentes à bacia hidrográfica do Rio Douro. A modelização efectuada para esta sucessões permitiu eleger, para cada uma delas, um modelo ARIMA, com o qual se estabeleceram previsões para dois anos consecutivos à última observação. / Abstract - ARIMA models have become an important tool for modelling and forecasting of hydrologic sequences. Theses techniques are of considerable importance to the design and operation of water resource systems. Before being able to forecasting future values, models have to be found which describe past data adequately. These is accomplished with a iterative process...

Comparative Study Of Artificial Neural Network And Box-Jenkins Arima For Stock Price Indexes

Cancela, Ângela Mar isa Roldão
Fonte: Instituto Universitário de Lisboa Publicador: Instituto Universitário de Lisboa
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em 04/05/2009 POR
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Mestrado em Prospecção e Análise de Dados; The accuracy in forecasting financial time series, such as stock price indexes, has focused a great deal of attention nowadays. Conventionally, the Box-Jenkins autoregressive integrated moving average (ARIMA) models have been one of the most widely used linear models in time series forecasting. Recent research suggests that artificial neural networks (ANN) can be a promising alternative to the traditional ARIMA structure in forecasting. This thesis aims to study the efficiency of ARIMA and ANN models for forecasting the value of four Stock Price Indexes, of four different countries (Germany, Italy, Greece and Portugal), during 2006 – 2007, using the data from preceding 15 years. In order to reach the goal of this study, it is used the Eviews software that allows to find an appropriate ARIMA specification, offered also a powerful evaluation, testing and forecasting tools. In order to predict the time series is used the Matlab software, which provides a package that allows generating a suitable ANN model. It is found that ANN provides forecasted results closest to the actual ones when used the logarithmic transformation. The first difference transformation is required in ARIMA but no one founding model is satisfactory. When this transformation is also used with ANN...

Previsão de retornos de ações dos setores financeiro, de alimentos, industrial e de serviços, por meio de rna e modelos arima-garch

Oliveira,Mauri Aparecido De; Montini,Alessandra De Ávila; Bergmann,Daniel Reed
Fonte: Universidade Presbiteriana Mackenzie Publicador: Universidade Presbiteriana Mackenzie
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/02/2008 PT
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37.03%
O objetivo deste trabalho é realizar previsões de séries de retornos de ações de empresas dos setores financeiro, de alimentos, industrial e de serviços, utilizando redes neurais artificiais (RNA) do tipo feedforward treinadas com algoritmo de Levenberg-Marquardt e modelos Arima-Garch. Selecionaram-se duas séries de cada setor, e os dados foram obtidos da economática. Para o setor financeiro, são analisadas as séries dos bancos Bradesco e Itaú, no setor de alimentos a Perdigão e a Sadia, no setor industrial a Marcopolo e a Gerdau, e no setor de serviços o Pão de Açúcar e Lojas Americanas. Verificou-se que as previsões realizadas pelas duas técnicas têm desempenhos parecidos, não revelando superioridade de nenhuma técnica.

Predição de tráfego, usando WT e ARIMA, aplicada ao gerenciaciamento adaptativo de largura de banda para interfaces de roteadores

Costa, Newarney Torrezão da
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
POR
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37.37%
Nesta Dissertação de Mestrado, apresenta-se o desenvolvimento de um framework para auxílio na identificação de políticas para o gerenciamento adaptativo de largura de banda máxima admissível nas interfaces de conexão com as LANs em um roteador. Neste trabalho é evidenciado que o gerenciamento adaptativo pode ser realizado com base em predições do tráfego por meio de WT e ARIMA. A investigação da acurácia na predição do tráfego foi realizada por meio da comparação de métodos de predição e constata-se que a combinação das WT com ARIMA é mais precisa. A coleta de dados, que originou as séries temporais utilizadas para fazer a predição, foi realizada por meio do Protocolo SNMP e a realocação dinâmica da largura de banda foi feita por meio do mecanismo CBQ. Uma contribuição deste trabalho é o desenvolvimento do algoritmo SGALB, que pode ser utilizado como ferramenta auxiliar ao gerenciamento de desempenho em redes de computadores. ________________________________________________________________________________ ABSTRACT; This dissertation presents the development of a framework to aid the identification of policies for adaptive management of bandwidth maximum permissible in connection interfaces with LANs on a router. In this work is evident that adaptive management can be performed based on predictions of traffic through WT and ARIMA. We investigated the accuracy of the predicted traffic by comparing prediction methods and observing that the combination of WT with ARIMA is more accurate. Data collection...

Elaboração de modelo de previsão de preço da madeira de Eucalyptus spp.; Eucalyptus spp. wood price forecasting model

Fonte: UFLA - Universidade Federal de Lavras Publicador: UFLA - Universidade Federal de Lavras
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
PT
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27.37%
The objective of this paper was to establish a price forecasting model of Eucalyptus spp. wood in Itapeva (SP) and Bauru (SP), using Box & Jenkins (1976) methodology in monthly observations, from May 2002 to January 2008. The results shows that the appropriate models for forecasting Eucalyptus spp. wood price in Itapeva (SP) and Bauru (SP) were, respectively, ARIMA (0,1,4) and ARIMA (2,1,2).; Conduziu-se este trabalho com o objetivo de elaborar um modelo para prever o preço da madeira em pé de Eucalyptus spp. em Itapeva (SP) e Bauru (SP), utilizando a metodologia de Box & Jenkins (1976) em observações mensais, cobrindo o período de maio de 2002 a janeiro de 2008. Os resultados obtidos indicaram que o modelo adequado para efetuar as previsões do preço da madeira de Eucalyptus spp. em Itapeva e Bauru foram, respectivamente, um ARIMA (0,1,4) e um ARIMA (2,1,2).

VERIFICAÇÃO DA EXISTÊNCIA DA COMPONENTE SAZONAL NA SÉRIE DO CUSTO DA CESTA BÁSICA DO MUNICÍPIO DE LAVRAS, MG, UTILIZANDO O MÉTODO X-12 ARIMA

Fonte: Organizações Rurais & Agroindustriais Publicador: Organizações Rurais & Agroindustriais
Tipo: info:eu-repo/semantics/article; info:eu-repo/semantics/publishedVersion; Formato: application/pdf
POR
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Este artigo tem por objetivo estudar o comportamento sazonal da série do custo da cesta básica para a cidade de Lavras, MG, utilizando um dos mais modernos e recentes métodos de dessazonalização, o método X-12 ARIMA, desenvolvido pelo U.S. Bureau of the Census. Caso seja identificável a presença de sazonalidade, será feito o ajuste do modelo utilizando o modo automático do programa X-12 ARIMA. A base de dados foi fornecida pelo Departamento de Administração e Economia (DAE) da Universidade Federal de Lavras (UFLA) e compreende observações mensais de janeiro de 1995 a dezembro de 2004. Comprovou-se a existência de sazonalidade na série do custo da cesta básica de Lavras, MG. Por meio da análise do gráfico dos efeitos sazonais, viu-se que, de outubro a março (período das chuvas), o valor da cesta básica sofre um aumento enquanto que, de abril a agosto (período da seca), o valor da cesta básica decresce. Isso pode ser explicado pela variação dos preços de alguns dos produtos que compõem a cesta básica...

Perspectiva histórica de los modelos ARIMA y su utilidad en el análisis económico

Espasa, Antoni
Fonte: Centro de Estudios Constitucionales (España) Publicador: Centro de Estudios Constitucionales (España)
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: application/pdf
Publicado em //1991 SPA; SPA
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Este trabajo comienza enumerando las contribuciones a la teoría de procesos estocásticos estacionarios que aparecieron entre 1912 y 1942 y comentando, al mismo tiempo, los principales procedimientos existentes en las décadas de los cincuenta y sesenta para predecir y extraer señales de series económicas que, en general, se consideraba que no eran estacionarias. Esta brecha existente entre la aplicación práctica y el análisis teórico fue cubierta por Box y Jenkins (1970) con los modelos ARJMA. Estos modelos incorporan un tipo específico de procesos evolutivos que se caracteriza por la presencia de raíces autorregresivas unitarias sobre una estructura ARIMA, la cual constituye una forma general de aproximar procesos estacionarios. En la literatura econométrica, la naturaleza evolutiva de las variables económicas se capta también, generalmente, mediante el uso de raíces unitarias en los modelos econométricos y/o en los modelos que generan las variables exógenas. Por ello, tal como se ha ido discutiendo por diferentes autores, los modelos ARIMA no son cajas negras, sino formas finales de modelos econométricos. Por tanto, los modelos ARIMA se pueden utilizar de forma consistente, pero ineficiente, para describir y estimar el comportamiento a largo y corto plazo de las series económicas...

Missing observations in ARIMA models: skipping strategy versus additive outlier approach

Gómez, Víctor; Maravall, Agustín; Peña, Daniel
Fonte: Universidade Carlos III de Madrid Publicador: Universidade Carlos III de Madrid
Tipo: Trabalho em Andamento Formato: application/octet-stream; application/octet-stream; application/pdf
Publicado em /02/1997 ENG
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Optimal estimation of missing values in ARMA models is typically performed by using the Kalman Filter for likelihood evaluation, "skipping" in the computations the missing observations, obtaining the maximum likelihood (ML) estimators of the model parameters, and using some smoothing algorithm. The same type of procedure has been extended to nonstationary ARIMA models in G6mez Maravall (1994). An alternative procedure suggests filling in the holes in the series with arbitrary values and then performing ML estimation of the ARIMA model with Additive Outliers (AO). When the model parameters are not known the two methods differ, since the AO likelihood is affected by the arbitrary values. We develop the proper likelihood for the AO approach in the general non-stationary case and show the equivalence of this and the skipping method. Computationally efficient ways to apply both procedures, based on an Augmented Kalman Filter, are detailed. Finally, the two methods are compared through simulation, and their relative advantages assessed; the comparison also includes the AO method with the uncorrected likelihood.

Aplicação de programação genética e modelos Arima para previsão de índices do mercado financeiro

Garcez, José Eduardo
Fonte: Universidade Federal de Santa Catarina Publicador: Universidade Federal de Santa Catarina
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso Formato: 80 p.
PT_BR
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37.37%
TCC (graduação) - Universidade Federal de Santa Catarina, Campus Araranguá, Curso de Tecnologias da Informação e Comunicação.; Este documento descreve um estudo comparativo entre dois paradigmas aplicados para previsão de valores futuros em séries temporais. Um deles baseado no desenvolvimento de Programação Genética, parte integrante das técnicas de Inteligência Artificial, e que consiste em criar programas para gerar possíveis soluções para problemas propostos, utilizando para isso, uma analogia à teoria da evolução de Darwin onde os mais aptos sobrevivem. O outro método baseia-se no modelo que foi sistematizado em 1976 pelos estatísticos George Box e Gwilym Jenkins, conhecido como ARMA ou ARIMA ou até mesmo por SARIMA, sendo que, a nomeclatura dependeria do conjunto de fatores relevantes na especificação do modelo. Para verificar- se a validade dos dois modelos, utilizou-se um estudo comparativo com dados de séries temporais captadas do mercado financeiro mundial, quais sejam o Índice Bovespa, o Índice Nasdaq composit e o Índice Dow Jones. Encontrou-se resultados favoráveis às técnicas de Programação Genética para a primeira previsões ex-post, quando comparando-se com as previsões fornecidas por modelos Arima.; This document describes a comparative study between two paradigms applied to forecast future values in time series. One based on the development of Genetic Programming...

Modelação e previsão de vendas no setor do retalho de calçado

Sousa, Ana Isabel da Silva Soares de
Fonte: Instituto Politécnico do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2013 POR
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Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística Orientada por: Professora Doutora Patrícia Alexandra Gregório Ramos; As vendas no comércio de bens e serviços pertencem a um tipo especial de séries temporais que normalmente contêm ambos os padrões de tendência e sazonalidade, para além de outros aspetos, apresentando desafios para o desenvolvimento eficaz de modelos de previsão. O objetivo principal deste trabalho consiste na comparação do desempenho de duas metodologias de previsão na análise de séries de vendas do setor do retalho de calçado. Os dados analisados consistem em cinco séries temporais relativas às cinco principais categorias de calçado comercializadas pela empresa Foreva: a Bota, o Botim, a Sabrina, a Sandália, e o Sapato. Para este estudo foram disponibilizados pela empresa dados diários das vendas destas categorias até dezembro de 2011. Desde logo foi solicitada pela Foreva uma previsão anual das vendas de cada uma das categorias de calçado para o ano seguinte, tendo a empresa como objetivo a utilização dessas previsões para a especificação do número pares de calçado de cada uma das categorias a adquirir para comercialização. Este trabalho pretendeu dar resposta a esta pretensão da empresa confrontando as duas principais metodologias de previsão – os modelos de espaço de estado e os modelos ARIMA. Os resultados mostram que...

Gestão da cadeia de abastecimento de bens de consumo baseada em modelos de previsão lineares

Barbosa, Carlos Manuel Sousa
Fonte: Instituto Politécnico do Porto Publicador: Instituto Politécnico do Porto
Tipo: Dissertação de Mestrado
Publicado em //2014 POR
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Dissertação apresentada ao Instituto Politécnico do Porto para obtenção do Grau de Mestre em Logística; A previsão de vendas é fundamental para o sucesso das operações da cadeia de abastecimento de qualquer distribuidor do comércio a retalho. Previsões erradas poderão conduzir a aprovisionamentos escassos ou excessivos afetando diretamente o lucro da empresa e a sua posição competitiva no mercado. O objetivo deste trabalho foi comparar o desempenho de previsão dos modelos de espaço de estados e dos modelos ARIMA quando aplicados a um vasto conjunto de séries de vendas de bens de consumo do comércio a retalho. Para este trabalho a empresa Jerónimo Martins disponibilizou as vendas diárias, compreendidas entre 2 de janeiro de 2007 e 31 de julho de 2012, de todos os produtos de quatro categorias distintas de uma loja Pingo Doce com uma dimensão de 1500 m2. Em ambas as metodologias de previsão foram utilizados procedimentos automáticos de seleção do melhor modelo, baseados no critério de informação de Akaike, essenciais quando está em análise um vasto conjunto de séries. Os resultados mostram que o desempenho de previsão dos modelos ARIMA é indiscutivelmente superior ao do dos modelos de espaço de estados quando julgados pelo EPAM e que as previsões multi-passo são de um modo geral mais corretas do que as previsões 1-passo à frente situação que não é surpreendente visto que as previsões multi-passo incorporam dados históricos mais recentes. Também foi avaliado o desempenho de ambas as metodologias na produção de intervalos de previsão. Os resultados mostram que ambas as metodologias ETS e ARIMA produzem probabilidades de cobertura que estão muito próximas das taxas nominais. A metodologia ETS produz melhores probabilidades de cobertura em ambos os intervalos de previsão de 80% e 95% para ambas as previsões 1-passo à frente e multi-passo.; Sales forecasting is crucial to the success of the supply chain operations of any retail distributor. Wrong predictions can lead to excessive or scarce supplies directly affecting the profit of the company and its competitive position in the market. The purpose of this study was to compare the forecasting performance of state space models and ARIMA models when applied to a wide range of sales series of consumer goods of retail trade. For this work the company Jerónimo Martins provided daily sales...

Modeling and forecasting foreign direct investment into Brazil with ARIMA

Turolla,Frederico Araújo; Margarido,Mário Antônio
Fonte: ISCTE-IUL Business School Publicador: ISCTE-IUL Business School
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/09/2011 EN
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37.03%
In this paper we have tested the hypothesis that the Foreign Direct Investment (FDI) flows into Brazil have a Moving Average pattern in line with predictions from the theory. We have modeled the FDI series in US dollars using a univariate model, the Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The results confirmed the hypothesis derived from the theory that, after correcting for detected outliers, there is a Moving Average pattern in FDI inflows into Brazil as there is quite a dynamic series with relatively rapid adjustment towards equilibrium values. The patterns found can be used in univariate modeling to generate forecasts of the future values of the series. We present a forecast for the series and discuss the issue of forecast accuracy using the Theil Coefficient.

Utilización de modelos ARIMA para la vigilancia de enfermedades transmisibles

Coutin Marie,Gisele
Fonte: Centro Nacional de Información de Ciencias Médicas Publicador: Centro Nacional de Información de Ciencias Médicas
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/01/2007 ES
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37.29%
La detección precoz del comportamiento anormal de eventos de salud es un pilar de la vigilancia en salud. La posibilidad de preparar intervenciones oportunas garantiza a las autoridades sanitarias la reducción de las consecuencias, en ocasiones letales, derivadas de enfermedades y otros daños. La modelación ARIMA, presentada por Box y Jenkins en 1976, ha sido empleada mundialmente en salud pública con frecuencia creciente, debido a sus bondades para modelar adecuadamente el comportamiento de los eventos de salud y para la obtención de pronósticos del comportamiento esperado de enfermedades transmisibles sujetas a vigilancia. Los modelos ARIMA permiten la modelación de los valores recientes y remotos de la variable e incluyen términos también para los ruidos recientes y remotos, lo que garantiza que todos los componentes de la serie puedan ser incluidos y analizados integralmente. Se presenta una revisión metodológica y ejemplos prácticos de la utilización de la modelación ARIMA para la generación de pronósticos en la vigilancia de enfermedades transmisibles. A pesar de la complejidad de la obtención del modelo más idóneo, en las Unidades de Análisis y Tendencias del país se ha utilizado exitosamente para la modelación de numerosos eventos. Se presentan los resultados obtenidos con esta modelación para la predicción de las atenciones médicas semanales por enfermedades diarreicas agudas y por infecciones respiratorias agudas en Cuba durante los años 1998-2004. Se contrastan los valores esperados y los valores observados y se concluye que estos modelos tienen buena estabilidad y resultan adecuados para el pronóstico de estos eventos.