ANÁLISE COMPARATIVA DE PREVISÃO POR MEIO DE MODELOS ECONOMÉTRICOS E REDES NEURAIS.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa:	2014
Autor(a) principal:	Lima, Ricardo Rodrigues Dias de
Orientador(a):	Não Informado pela instituição
Banca de defesa:	Não Informado pela instituição
Tipo de documento:	Dissertação
Tipo de acesso:	Acesso aberto
Idioma:	por
Instituição de defesa:	Pontifícia Universidade Católica de Goiás Engenharia BR PUC Goiás Programa de Pós-Graduação STRICTO SENSU em Engenharia de Produção e Sistemas
Programa de Pós-Graduação:	Não Informado pela instituição
Departamento:	Não Informado pela instituição
País:	Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:	Redes neurais (Computação) Econometria CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO
Link de acesso:	http://localhost:8080/tede/handle/tede/2473
Resumo:	O propósito deste trabalho é testar métodos econométricos e de inteligência artificial para o problema de previsão de séries temporais, em especial regressão linear múltipla e rede neural com regra Delta. Com tais modelos pretende-se prever um passo a frente à produção da indústria de transformação do Estado de Goiás. Os erros das estimativas em todos os modelos são comparados com o teste de normalidade para validar a adequação do modelo. Ao final, os modelos são comparados utilizando, erro quadrático médio, MAPE e desvio padrão para identificar o melhor modelo e método adequado para a predição da produção da indústria de transformação.

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