[pt] SARIMAX.JL: MODELAGEM DE SÉRIES TEMPORAIS OPEN-SOURCE EM JULIA USANDO OTIMIZAÇÃO AVANÇADA

• Ano de defesa: 2024
• Autor(a) principal: LUIZ FERNANDO CUNHA DUARTE
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: MAXWELL
• Palavras-chave em Português: [pt] SERIE TEMPORAL; [pt] ESPECIFICACAO AUTOMATICA; [pt] PROGRAMACAO INTEIRA MISTA; [pt] ARIMA; [pt] ESTIMACAO; [en] TIME SERIE; [en] AUTOMATIC SPECIFICATION; [en] MIXED INTEGER PROGRAMMING; [en] ARIMA; [en] ESTIMATION
• Link de acesso: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68558&idi=1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=68558&idi=2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.68558

[pt] Esta dissertação apresenta o SARIMAX.jl, um pacote em Julia projetado para estimação de séries temporais. A principal contribuição deste trabalho é a dissociação da formulação do modelo do processo de estimação, permitindo a seleção do método de estimação mais apropriado para cada situação específica. O SARIMAX.jl emprega técnicas avançadas de otimização para aprimorar a estabilidade, robustez e precisão na modelagem de processos SARIMA. O pacote também oferece flexibilidade ao permitir que os usuários incorporem regularização e alterem as funções objetivo. Por meio de um estudo comparativo, o SARIMAX.jl demonstra um desempenho superior em várias métricas de amostra e um desempenho competitivo em comparação com o pacote R forecast nas séries mensais da competição M4, estabelecendo-se como uma opção confiável e de código aberto para modelagem de séries temporais. Além disso, esta dissertação propõe uma abordagem de otimização inteira mista para a especificação e estimação de um subconjunto específico de modelos SARIMA, conhecidos como modelos autorregressivos integrados sazonais (SARI). Esta abordagem garante a optimalidade global na estimação de parâmetros e na especificação da ordem de integração e da parte autorregressiva.