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Previous issue date: 2014-04-25 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / We investigated the performance of a dynamic linear model where the trend damping parameter has a time course given by a normal probability distribution. The objective is to determine if the inclusion of a dynamic evolution of the damping parameter improves the predictive performance of the model compared to existing polynomial models, in particular additive trend model Damped Holt. To evaluate this new proposal, we developed a simulation study and application on data from international competition M3, analyzing the performance of the model. They were simulated order polynomial series with two different observational values for variance and variance of the states of progress. The study results suggest that the proposed model can get a marginal predictive gain over existing polynomial models in much of the parameter space. With data from international competition M3, several series with different characteristics were analyzed. The predictive function K steps forward was evaluated after a period of adjustment of the model to the data. For the estimation of the parameters of existing models, we used the technique of multiprocess class I and to estimate the parameters of the new model was employed to minimize the measurement error SMAPE. The new model has all the evolution of the states in analytical way and any type of simulation is required for parameter estimation. The limitation for the new model emerges as the study parameter related to zero slope. In this case the model is considered inappropriate and further studies are needed to work around this problem. / Investigamos a performance de um modelo linear dinâmico onde o parâmetro de amortecimento da tendência possui uma evolução temporal dada por uma distribuição de probabilidade normal. O objetivo é determinar se a inclusão de uma dinâmica na evolução do parâmetro de amortecimento melhora a performance preditiva do modelo em relação aos modelos polinomiais existentes, em particular o modelo de tendência aditiva Damped Holt. Para avaliar esta nova proposta, foi desenvolvido um estudo de simulação e de aplicações em dados da competição internacional M3, analisando a performance do modelo. Foram simuladas séries polinomiais de ordem dois com diferentes valores para a variância observacional e variância de evolução dos estados. Os resultados do estudo sugerem que o novo modelo proposto consegue obter um ganho preditivo marginal em relação aos modelos polinomiais existentes em boa parte do espaço paramétrico. Com os dados da competição internacional M3, várias séries com diferentes características foram analisadas. A função preditiva K passos a frente foi avaliada após um período de ajuste do modelo aos dados. Para a estimação dos parâmetros dos modelos já existentes, foi empregada a técnica de multiprocesso classe I e para a estimação dos parâmetros do novo modelo foi empregada a minimização da medida de erro SMAPE. O novo modelo tem toda a evolução dos estados em forma analítica e nenhum tipo de simulação é necessária para a estimação dos parâmetros. A limitação para o novo modelo surge quanto o parâmetro de estudo referente a inclinação de zero. Neste caso o modelo é considerado inapropriado e novos estudos são necessários para contornar este problema.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/4787 |
| Date | 25 April 2014 |
| Creators | Silva, Guilherme Santos |
| Contributors | Santos Júnior, James Dean Oliveira dos, Silva, Cibele Queiroz da, Lima, Max Sousa de |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Matemática, UFAM, Brasil, Instituto de Ciências Exatas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -7807118400798055458, 600 |
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