Orientadores: Marcio Luiz de Andrade Netto, Jose Roberto Securato , Alessandra de Avila Montini / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-09T14:31:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2007 / Resumo: A inferência sobre a previsibilidade de sistemas dinâmicos não lineares multivariados tem sido freqüentemente realizada a partir de testes que podem induzir à conclusões equivocadas. Isto porque em muitas pesquisas realizadas os testes utilizados são o de autocorrelação, o da razão de variância e do espectro, que só verificam a existência ou não da correlação serial de componentes lineares. Neste trabalho, também são utilizados testes para avaliar a correlação serial de componentes não lineares. Busca-se provar empiricamente se as classes de modelos ARMA-GARCH e neurais, bem como a combinação deles, tem qualidade de previsão superior ao modelo diferença Martingale em previsões na média condicional dos retornos da taxa de câmbio brasileira e da umidade em microclima. Um método de seleção de variáveis é proposto para melhorar os resultados obtidos com modelos de previsão multivariados não baseados em teoria. As não linearidades negligenciadas durante o ajuste dos modelos neurais são avaliadas por meio do teste de Blake and Kapetanios (2003). O teste de White (2000) é utilizado para comparar os modelos de previsão propostos em conjunto com o modelo benchmark. Foi constatado empiricamente que os dois processos analisados não são do tipo diferença Martingale / Abstract: The inference on predictability of nonlinear multivariate systems has been done with some possible misleading conclusions when the test statistics are insignificant because autocorrelation, variance ratio and spectrum tests check only serial uncorrelatedness (linear components). This work empirically explores the non linear components and if the ARMA-GARCH, neural network models, as well as their combination, outperform a Martingale model in the conditional mean out-of-sample forecasts. It is proposed a variable selection method to improve the results obtained with multivariate models without a priori knowledge. The neglected nonlinearities and data snooping bias were avoided applying respectively the Blake and Kapetanios (2003) and the White (2000) reality check tests. The empirical results indicate that the Brazilian exchange rates and the microclimate humidity are not Martingale differences / Doutorado / Engenharia de Computação / Doutor em Engenharia Elétrica
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/260984 |
| Date | 27 February 2007 |
| Creators | Freitas, Antonio Airton Carneiro de |
| Contributors | UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Securato, Jose Roberto, Montini, Alessandra de Avila, Andrade Netto, Marcio Luiz de, 1947-, Netto, Marcio Luiz Andrade, Gudwin, Ricardo Ribeiro, Zuben, Fernando Jose Von, Ribeiro, Celma de Oliveira, Silva, Ivan Nunes da |
| Publisher | [s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 159 p. : il., application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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